Substack、AI 生成文検出機能に利用者が「魔女狩り」と反発
Substack が AI 生成コンテンツ検出ツール「Pangram」を導入したが、クリエイターから精度の低さや名誉毀損リスクを理由に「魔女狩り」として強く反発されている。
AI深層分析を開く2026年7月28日 23:58
AI深層分析
キーポイント
クリエイターの強い反発
Substack のクリエイターは新機能を「魔女狩り」と批判し、AI を活用する者への差別や、誤検出による評判毀損を懸念している。
検出ツールの導入と目的
CEO の Christ Best はインターネット上のコンテンツ汚染を防ぎ人間の声を守るため、AI 生成文章の割合を示すスコア機能を実装したと発表した。
精度への懸念と公式見解
外部専門家は検出器が不正確であると指摘する一方、Pangram の CEO は誤検出率を約 1 万分の 1 と推定し改善中だと説明している。
AI検出ツールへの批判と懸念
教授はAI検出が誤った判定を生み、非ネイティブや神経多様性を持つ作家を不当に疑う「魔女狩り」になると指摘する。
透明性を高める代替機能の導入
Substack は作成プロセスを説明する「How I make this」ステートメントを追加し、AIの使用有無を開示することを推奨している。
重要な引用
"witch hunt"
"These detectors are notoriously, wildly inaccurate."
"All it takes is one false accusation for a writer to have their reputation almost irreversibly tarnished."
"To decide if there is a human on the other end, Substack asks a machine."
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編集コメント
AI 検出ツールの精度問題は長年指摘され続けており、その実用性と倫理的リスクが改めて浮き彫りになった事例である。プラットフォーム側と利用者の認識ギャップを埋めるための対話と技術的改善が急務となる。
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Substack の投稿者たちは、同社がニュースレタープラットフォーム上で生成された AI 文章にフラグを立てる方針を拒否しています。複数のクリエイターは、この新しい AI 検出機能を「魔女狩り」と表現し、強く批判しました。
記事の執筆や編集に AI を活用している一部のユーザーからは、新ポリシーが自分たちを不当に差別していると不満の声が上がっています。一方で、文章作成に AI を一切使っていないユーザーの間では、誤って自分の作品が AI 生成と判定され、評判を傷つけられるのではないかという不安も広がっています。
「AI の利用を謝るつもりはありません。私は AI なしで 20 年間執筆を続けてきました。必要であれば再びそうすることもできます」と、小規模な Substack『Backstage Pass』を運営する Mack Collier は述べています。「AI を使わなければ成果は低下し、投稿の構成も乱雑になり、編集者の手が入るべき箇所が露骨になってしまうでしょう。AI の活用によって、私の文章全体の質は向上します。だからこそ私はこれを使っているのです」
「これらの検出ツールは、有名無実なほどに極めて不正確です」と、ゴーストライターでありデジタルライティングのコーチでもある Alice Lemee は、Substack の新機能について作成した動画の中で語っています。「誤った指摘が一度でもあれば、作家の評判はほぼ回復不能なまでに傷ついてしまいます」
サブスタックは火曜日、CEOのクリスト・ベスト氏による投稿でAI検出機能の導入を発表しました。同氏は「インターネット上で何が本当なのかを見分けることが難しくなっている」と指摘し、「誰にも属さないコンテンツが本来人間が占めるべき領域を埋め尽くすと、共有空間が汚染され、人間の声を発見したり聞いたりすることが困難になる」と述べています。
ベスト氏によると、サブスタックはAI検出ツール「パングラム」と提携し、これをサブスタックに組み込んだと説明しました。これにより、ユーザーは任意の文章をスキャンできるようになり、パングラムがその文章がAI生成か人間作成かをパーセンテージで示すスコアを算出します。(注記:パングラムは以前、404 Media に広告を出稿したことがあります)。
私たちが以前報じた通り、AI検出ツールは完璧ではありません。パングラム自身も、人間のコンテンツをAIと誤判定したり、逆にAIのコンテンツを人間と誤判定したりする可能性があります。パングラムのCEOであるマックス・スペロ氏は最近、同社がエラーを最小化するために絶えず取り組んでいること、そして偽陽性の発生率は約1万分の1と推定していることを明らかにしました。
「鏡像を完成させました。Pangram は膨大なテキストで訓練された実在の機械であり、人間の筆跡の中に隠れた存在があるかどうかを確率的に推測するよう設計されています」と、著書『Slow AI』の著者であるサム・イリングワース教授は、自身の Substack で「Substack の AI 検出ツールと魔女狩りの再燃」と題した投稿で語りました。「相手が人間かどうかを判断するために、Substack は機械に頼っているのです。」
また、Substack ではユーザーが「この作品の作り方」に関する声明を追加できる機能を新設しました。これにより、執筆プロセスを説明したり、AI の使用有無を開示したりすることが可能になります。
「私たちは AI を業務支援として利用する人々を否定しているわけではありません。表現のためにどのツールを使うかは個人の自由であるべきだと考えています」とベスト氏は述べています。「プラットフォーム上には、人間による執筆を最優先とする人もいれば、AI ツールの活用という新領域を探求しつつも、細部までこだわりを持って作品を作り上げている人もいます。Substack 社内でも、ソフトウェアの作成やリサーチ、クリップ機能や翻訳などの製品機能開発において、私たちは日常的に AI を活用しています。ただし、利用者が何を利用しているかを明確に理解しておくべきです。」
「この問題に対するサブスタックの最善の対応は、さらなる対話を促すことだと考えています」とイリングワース氏は語りました。「実際、著者がニュースレターをどのように構築しているかをAIを使って説明できる新機能は気に入っています。スコアという、すでに誤りであることがわかっているものを提示するのではなく、こうした対話こそが促進されるべきです。懸念するのは、これらのAI検出ツールが非ネイティブ英語話者や神経多様性の著者に誤った警告を発するだけでなく、疑念から出発するため対話の機会を奪ってしまう点です。私たちが行うべきは、読者と著者の間の信頼関係を築くための機会を開拓することなのです。」
AI 生成コンテンツの検出とラベル付けを試みた Substack の取り組みは、AI による低品質なコンテンツ(スロップ)に疲れ果てている多くの読者からも称賛されました。彼らは、他のインターネットプラットフォームがそのラベル付けをできない、あるいは行わないことに不満を抱いています。私は最近、Spotify 上にラベルなしの AI スロップが溢れており、人々が企業の支援なしに独自サイトを作成して検出・ラベル付けを行っているという記事を発表しました。
しかし、一部の Substack ユーザーからの反発は、企業がフィードから AI コンテンツを排除したりフィルタリングする機能を提供したりしたい場合、単にスイッチを切り替えるだけでは不十分であることを示しています。私たちが毎日オンラインや現実世界で目にする AI による文章や画像の洪水が如実に示す通り、スロップを生成するのは容易です。しかし、それに対してどう対処すべきかという課題は、依然として未解決のままです。
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imageSubstack contributors are rejecting the company’s decision to flag AI generated writing on the newsletter publishing platform, with several creators saying the new AI detection features are a “witch hunt.” Some Substack users who use AI to help them write or edit articles say the new policy unfairly discriminates against them, while other users who don’t use AI in their writing at all are worried that Substack will mistakenly flag their writing as being AI generated and tarnish their reputation.
“I’m not going to apologize for using AI in the creation process. I wrote for 20 years without AI, I could do it again if I wanted to,” Mack Collier, who has a small Substack called Backstage Pass, wrote. “My output would fall, my posts would be less structured, and it would be more obvious that they needed a good editor. Using AI improves the overall quality of my writing. That’s why I use it.”
“These detectors are notoriously, wildly inaccurate,” Alice Lemee, a ghostwriter and digital writing coach, said in a video she made about Substack’s new AI detection features. “All it takes is one false accusation for a writer to have their reputation almost irreversibly tarnished.”
Substack announced the AI detection features on Tuesday in a post from CEO Christ Best, who said that “It’s getting harder to tell what’s real on the internet” and that “when content made by no one takes over parts of the internet that are supposed to be human, it pollutes the commons and makes it hard to discover and hear human voices.”
Best explained that Substack has partnered with the AI detection tool Pangram, which is now built in to Substack and allows any user to scan a piece of writing. Pangram then produces a percentage-based score determining how much of the writing was AI or human generated. (Disclosure: Pangram previously bought an ad on 404 Media). We’ve covered research from Pangram, or research that relies on its AI detector before, showing how AI generated writing is flooding every corner of the internet.
As we’ve previously reported, AI detectors are not perfect, and Pangram itself is not immune to labeling human content as being AI, and labeling AI as human. Max Spero, the CEO of Pangram, recently told us that the company is constantly working on minimizing errors, and that it estimates its false positive rate at roughly one in 10,000.
“We have now built the mirror image. Pangram is a real machine, trained on vast amounts of text to make a probabilistic guess, and we have pointed it at your writing to work out whether a person is hidden inside,” Sam Illingworth, a professor and the author of Slow AI, said on his Substack in a post titled “Substack’s AI Detector and the Return of the Witch Hunt.” “To decide if there is a human on the other end, Substack asks a machine.”
Substack also added a way for users to add a “How I make this” statement, where they can explain their writing process and disclose if they use AI.
“We’re not against people using AI to assist their work, and we think people should be free to choose which tools they use to express themselves,” Best said. “Some on the platform are human-writing maximalists, others are publicly exploring the frontier of using AI tools while sweating the details to make work they stand behind. We use AI all the time at Substack to write software, do research, and build product features like clipping, translations, and more. But people should know what they’re getting.”
“I think the best way for Substack to address this is to invite further dialogue,” Illingworth told me. “I actually really like the new feature that lets authors tell their readers how they construct their newsletters using AI, and this is the kind of dialogue they should encourage rather than ascribing a score that we know to be incorrect. My worry is that not only do these AI detectors generate false flags for non-native English speakers and neurodiverse writers, but they also remove any opportunity for dialogue because they start from a position of suspicion. Whereas what we need to be doing is developing opportunities for trust between readers and authors.”
"The tools we've introduced today are intended to increase transparency and give readers more context, not to prohibit or penalize AI-assisted writing. They do not impact discovery on the platform,” a Substack spokesperson told me. “We're also encouraging Substack publishers to add a ‘How I make this’ statement, where they can explain their process directly, including how they use (or don't use) AI, and set expectations for readers. Creators can disable detection on their posts pre- and post-publication, as well as report and remove scans on their own work that they believe are mistaken. Find more information on how the features work here.”
Substack’s attempt to detect and label AI generated content was also celebrated by many readers who are exhausted by AI slop and other internet platforms that can’t or don’t want to label it. I just published story about how there is so much unlabeled AI slop on Spotify that people are now creating their own sites to detect and label it without the company’s help.
But the backlash from some Substack users shows that companies can’t just flip a switch if they want to ban or give users the ability to filter out AI content from their feeds. As the flood of AI writing and images we see online and the real world every day makes clear, generating slop is easy. What we’re going to do about it is still an unsolved problem.
AI算出
論評・提言ainew評価高い
記事は Substack の新機能発表そのものよりも、それに対する利用者の強い反発と AI 検出ツールの不正確性に関する議論に焦点を当てており、特定の製品名(Pangram)も明確に言及されているが、日本固有の情報は限定的である。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 100
- 情報源の信頼性
- 75
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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