その文章は誰が書いたのか――AI翻訳、ウォーターマーク、人間らしさの境界

自分の思考を英語で発信することの難しさは、技術者なら誰もが経験したことがある。だから多くの人が翻訳ツールに頼る。Google翻訳、ChatGPT、Claude——便利な時代だ。ところが、Hacker Newsに投稿したテキストがフラグされた。その後、同じプラットフォーム内でAI生成・AI編集テキストの禁止ルール（「HN is for conversation between humans」）を見つけた。気持ちは分かる。だが、自分が日本語で設計し実装してきた技術的思考を英語にするためにAIの翻訳機能を使うことと、「AIに会話そのものを書かせる」ことは本当に同じなのか。 その問いを追い詰めたとき、状況はずっと複雑になる。Anthropicは2026年8月、Claudeのテキストウォーターマークについて説明を公開した。生成時のトークン選択に統計的パターンを持たせ、Claudeの関与を検出できるという考え方だ。だが翻訳ではウォーターマークが入り得る。翻訳では最終的な英語のトークンをClaudeが選ぶからだ。一方、軽い校正ではClaudeが選択するトークンが少なく、十分なシグナルが残らない場合もある。つまり、「誰が書いたのか」を完璧に判定することはできない。9月9日に公開された論文「Watermarks Without Verification: AI Text Watermarking After the EU AI Act」は、ウォーターマークの検出に必要なキーやコンフィギュレーション、ディテクターが公開されなければ、第三者が主要なクレームを独立検証できないというガバナンス上の問題を指摘している。つまり、検出結果を「誰が書いたか」の強い証拠として扱うことは危険だということだ。 この問題は非英語話者にとって一層深刻だ。日本語で考え、日本語で文章を書き、AIに英訳してもらった場合、「考えた人は人間、日本語を書いた人は人間、英語のトークンを選んだのはAI」になる。では、その英文は誰が書いた文章か。Google翻訳だって現在の機械翻訳はAI技術だ。さらに、AIから学んだ表現や構造が人間の文体に混ざるケースはどう扱うのか。一度、ChatGPTに英文を添削してもらい何百回も繰り返せば、人間は当然学習する。半年後、AIを使わず自分だけで英文を書いても、そこにはAIから学んだ表現が含まれているかもしれない。中小企業の実務では、社員のAI使用を完全に禁止することはもはや現実的ではない。重要なのは、「AIを使うな」ではなく、「使ったら明言しろ」という責任の明確化なのだ。