ディジスト電気電子コンピューター工学科・人工知能専攻のキム・ヨンシク教授の研究チームが、人工知能（AI）が生成した文章の出所を確認できるテキストウォーターマーキング技術「BREW（Block-wise Reliable Embedding for Watermarking）」を開発したと2日明らかにした。
生成型AIの活用が拡大するなか、ニュース、文書、課題、創作物など多様なテキストの作成主体を判別する技術の必要性が高まっている一方で、従来のテキストウォーターマーキング方式は人間が書いた文章をAI生成文として誤判定する誤検知が限界として指摘されてきた。
BREWは、AIが作成した文章に目に見えないデジタルウォーターマークを挿入し、その後に文が一部修正または毀損されてもAI生成の有無と出所を確認できるよう設計された技術である。
研究チームは文章を複数のブロックに分割し、それぞれを独立して検証する方式を適用した。さらに、語の置換や文構造の変更などでウォーターマークを消去しようとする試みに対応するため、「ウィンドウシフティング（Window-Shifting）」手法を導入した。この手法は文の変化によって乱れたアラインメントを復元し、ウォーターマークを再追跡できるようにする。
実験の結果、BREWはAI生成文の10%が同義語に置き換えられた環境でも96.5%の検知率を示した。200語前後の比較的短い文章でも性能を維持し、人間が作成した一般文をAI生成文と誤判定する誤検知率は約2%と低かった。
キム・ヨンシク教授は「今回の研究は従来のテキストウォーターマーキング技術の誤検知問題を抑え、テキストが一部変形した状況でも追跡可能性を高めた点で意義がある」と述べ、「AI生成コンテンツの出所確認やデジタル著作権の保護などに活用できるだろう」と語った。
今回の研究論文はAI分野の学会であるICML 2026に採択され、研究チームは7月にソウルのコエックスで開かれるICML 2026で成果を発表する予定である。
参考資料
arXiv（2026）、DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.00348