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【生成AI実践?】【大学生・高校生】AIに書いてもらったレポート課題をAIっぽくなくするには

この記事でわかること

  • AI生成文章の特徴
  • 人間の文章の特徴
  • AI生成文章を人間が書いたように見せかけるには
  • 人間の描いた文章をAI生成文章に見せかけるには

一時期、主に大学生において課題のレポートを生成AIで作成することが社会問題化しました。

楽をして単位を取得したい大学生と、適切な授業評価を下さなければいけない教授のバトルは熾烈でした。

ここで私は、実際にAI生成文章の特徴はどんなもので、人間の描いた文章の特徴はどんなもので、AIの文章を人間が書いたように見せるにはどうすれば良いのか。逆に、人間が書いた文章をAIが書いたように見せるにはどのように手を加えるべきなのかを大真面目に考察していきます。

① AI生成文章の表層的な特徴

1. 文が「整いすぎている」

  • 接続詞が過不足なく配置されている
  • 文末表現が均質(〜である調が続く等)
  • 誤字脱字がほぼない

人間の荒さ・迷い・ブレがない


2. 無難で“正しそう”だが尖りがない

  • どの立場にも完全には踏み込まない
  • 強い断定を避ける
  • 反論を想定していない

読み終わったあと何も残らない


3. 抽象語が多い

  • 「重要である」「多様化している」「課題がある」
  • 具体例があっても一般論

それっぽいが検証不能


② AI生成文章の主な特徴

4. 結論が道徳的で安牌

  • 教科書的結論
  • 既存の常識から一歩も出ない

独自性に欠ける。


5. 文献・理論の扱いが平板

  • 引用しているが「使っていない」
  • 名前を出すだけで文脈に組み込まれていない

理解しているか怪しい


6. 問いの再定義がない

  • 出された課題文をそのまま処理している
  • 「そもそも何が問題なのか」を掘らない

AIは翻って問い直さずに結論を急いでしまう傾向あり。


③ なぜAI生成は見抜かれるのか

決定的な理由

AIは「評価されにくいリスク」を避ける設計になっている

  • 独自視点 → 著作権リスク等
  • 個人的経験 → 一般性不足リスク

これらを避けるため
「人間らしさ」が消えてしまう


④ 教員・採点者が感じ得る違和感

  • 「よく書けてるけど、妙な語感だし、授業で話してた内容とズレてる」
  • 「この学生、普段こんな文章書けたっけ?」
  • 「論点ががかなり一般的で偏りや未熟さに欠ける」

文の質・語感ももちろん、“関係性との不整合”などでも疑われます。


⑤ AIを使ってもバレにくい安全な使い方(AIを活かす)

①:AIに全てを書かせない

  • 人間:結論・立場・経験・違和感などのノードを設定する
  • AI:構造整理・言語化補助・論理チェックなど

AIには編集者的ポジションを担ってもらう


②:局所的に使う(主要部は任せない)

  • 定義説明
  • 背景整理
  • 構造テンプレート

本論・考察・結論は人間が書く


③:具体的な個人体験を入れる

  • 独断的な偏見
  • 一見偏った視点
  • 個人的体験・失敗談

AIは大規模なデータをによる確率平均をもとに機能するので、かなり一般的な話が多くなります。そこで独自性の高い体験談等を適宜挿入するとオリジナリティがでます。


⑥ AI生成文章の特徴の要点

AI生成文章は
「減点されにくいが、加点もされにくいし、妙な論調で、変な絵文字が適宜挿入されており変に馴れ馴れしく、とにかくうざい」←偏見



AIとバレないようにAIに文章を生成させるには

  1. 実際のレポート課題文を1つ出す
  2. あなた自身の「仮結論」を1文で書く
  3. そこからAIに
    • 構造化
    • 反論想定
    • 論理穴チェック
      をさせる
  4. 具体的体験や思想・考えを挿入する(AIが経験できないような)

としてみましょう。

逆に人間の文章にAIっぽさを爆発的に与える方法


技術①:人格を完全に消す

  • 私/僕 を使わない
  • 感情語を削除
  • 判断を主語不明にする

例:

本稿では〜について検討する。


技術②:接続詞を過剰に整える

  • 一方で
  • さらに
  • したがって
  • このことから

論理の教科書化


技術③:抽象語で具体を覆い、よくわからない造語を使ってみる

  • 重要
  • 多様
  • 複雑
  • 課題

検証不能ワードを多用


技術④:反論を“先に中和”する

もちろん異なる見解も存在するが、本稿では扱わない。

AI特有の保険行為


技術⑤:結論を無難に着地させる

今後は多角的な議論が求められる。

誰も反対しない結論


③ 理由

人間生成文の要諦

  • 選択している
  • 捨てている
  • 偏っている
  • 経験がにじむ

AI生成文の要諦

  • 網羅しようとする
  • 捨てない
  • 中立を保つ
  • 経験がない

不完全さの無自覚が各々を各々たらしめていることは間違いないだろう。


④ 用途別・最適な使い分け

用途推奨スタイル
大学のレポート人間:AI=7:3
卒論・研究計画人間:AI=8:2
事務報告・議事録人間:AI=1:9
ブログ・思想系人間:AI=9:1
マニュアルAI=100%

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