@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233326,
 author = {梶原, 聖矢 and 野崎, 真之介 and 沼田, 孝太 and 高岩, 拓海 and 芦澤, 奈実 and 桐淵, 直人 and 大木, 哲史 and 西垣, 正勝 and Seiya, Kajihara and Shinnosuke, Nozaki and Kota, Numada and Takumi, Takaiwa and Nami, Ashizawa and Naoto, Kiribuchi and Tetsushi, Ohki and Masakatsu, Nishigaki},
 issue = {42},
 month = {Mar},
 note = {近年，情報技術の急速な発展により，様々な AI が社会に普及している．提供される AI は，専門家である他者が作成した AI であることが一般的である．そのような社会において，他者が作成した AI を誰もが安心して利用できる仕組みが必要であり，利用者が相対している AI が正しい AI なのかを識別することが必要不可欠である．利用者にとって，AI は他者が作成したブラックボックスであり，中身を知ることは困難である．また，AI は静的ではなく日々変化するため，証明書のような識別方式を適用することができない．以上より，AI の識別は必要不可欠であり，困難な課題といえる．本研究では，AI 利用者が使用可能な AI の識別手法を提案する．提案手法では，CAPTCHAの「認知能力の限界の差を表出」，「問題を無限に自動生成可能」という要件を用いた人間と機械の識別，というコンセプトを，AI と AI を識別するためのコンセプトへと拡張し，それぞれ，「能力の限界の差を表出」，「問題を無限に自動生成可能」とする．さらに，AI は解答を生成するに至った根拠を出力可能であるため，AI の内部状態を使用することが可能になる．本研究では，「能力の限界の差を表出」，「問題を無限に自動生成可能」の特徴を利用し，AI の能力の差を表出させる問題を CAPTAI： Completely Automated Public Turing Test To Tell Ability of Artificial Intelligence と呼ぶ．CAPTAI は画像認識モデル，大規模言語モデル (LLM)，画像生成モデルといった様々な AI の識別が可能な問題を体系的に網羅することを目的としている．本稿では，第一歩として，LLM を対象とした CAPTAI に関する検討を行い，具体的な問題設計を行う．},
 title = {CAPTAI：能力の差を用いたAIの識別手法の検討},
 year = {2024}
}