論文の概要: Uncertainty in Authorship: Why Perfect AI Detection Is Mathematically Impossible

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11915v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 13:33:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.310406
• Title: Uncertainty in Authorship: Why Perfect AI Detection Is Mathematically Impossible
• Title（参考訳）: 著者の不確実性:AIの完全検出が数学的に不可能な理由
• Authors: Aadil Gani Ganie,
• Abstract要約: テキストが人間によって書かれたのか、AIによって書かれたのかを確実に特定しようとすると、テキストの自然な流れと本物性を損なうリスクが高まる。 我々の分析は、AIが生成したテキストが人間の文章を忠実に模倣すると、完璧な検出は技術的に難しいだけでなく理論的に不可能になることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more advanced, it is increasingly difficult to distinguish between human-written and AI-generated text. This paper draws a conceptual parallel between quantum uncertainty and the limits of authorship detection in natural language. We argue that there is a fundamental trade-off: the more confidently one tries to identify whether a text was written by a human or an AI, the more one risks disrupting the text's natural flow and authenticity. This mirrors the tension between precision and disturbance found in quantum systems. We explore how current detection methods--such as stylometry, watermarking, and neural classifiers--face inherent limitations. Enhancing detection accuracy often leads to changes in the AI's output, making other features less reliable. In effect, the very act of trying to detect AI authorship introduces uncertainty elsewhere in the text. Our analysis shows that when AI-generated text closely mimics human writing, perfect detection becomes not just technologically difficult but theoretically impossible. We address counterarguments and discuss the broader implications for authorship, ethics, and policy. Ultimately, we suggest that the challenge of AI-text detection is not just a matter of better tools--it reflects a deeper, unavoidable tension in the nature of language itself.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)が進歩するにつれて、人書きテキストとAI生成テキストの区別がますます困難になっている。 本稿では、量子不確かさと自然言語におけるオーサシップ検出の限界との間には、概念的な類似性がある。 テキストが人間によって書かれたのか、AIによって書かれたのかを確実に特定しようとすると、テキストの自然な流れと信頼性を損なうリスクが高まる。 これは量子系で見られる精度と乱れの間の緊張を反映している。 我々は、現在の検出方法(スタイメトリー、透かし、ニューラル分類器など)が、固有の制限に直面しているかどうかを考察する。 検出精度の向上はAIの出力の変更につながることが多く、他の機能は信頼性が低下する。 実際、AIの著者を検知しようとする行為は、テキストのどこかに不確実性をもたらす。 我々の分析は、AIが生成したテキストが人間の文章を忠実に模倣すると、完璧な検出は技術的に難しいだけでなく理論的に不可能になることを示している。 我々は、逆論に対処し、著者、倫理、政策に対するより広範な影響について論じる。 究極的には、AIテキスト検出の課題は、よりよいツールの問題ではなく、言語自体の本質において、より深く、避けられない緊張を反映している、と提案する。

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