どう定義され、ほかのすべてとどう話すか。

判定手順

五つの質問を、順に問う。最初に終端に達した質問がレベルを決める。

部分

任意。ひとつの数字が作品全体を表す。作品の一部だけが大きく異なるなら、その部分を個別に宣言する。バッジに出る数字は常にひとつ。内訳はリンクの向こうに置く。

見出しルール。 見出しレベルが表すのは、作品の意味を担っている部分である。分別ある読み手が作品にとって本質的とは考えない装飾的な素材は、見出しレベルを左右しない——それはここで宣言する。

宣言できる部分： textimageaudiovideocodedata

{
  "aiUsageScale": "1.0",
  "level": 3,
  "surfaces": { "text": 3, "image": 5, "audio": 0 }
}

境界事例

以下はすべて、判定ツリーを壊そうとして出てきたものだ。二人の誠実な人が同じ数字にたどり着くよう、ここで決着をつけてある。

翻訳

忠実な翻訳は原作のレベルを引き継ぎ、翻訳注記を添える。レベル 1 の記事をモデルで翻訳すれば、AIによる翻訳と明記したうえで、レベル 1 として公開される。

中身も構成も変わっていない。翻訳に罰を与えれば、世界の書きものはより読まれなくなる。それはこの標準の狙いの正反対だ。

文字起こし

自分が録音した話し言葉の文字起こしは、機械的な処理である。レベルは上がらない。

言葉はあなたのものだ。モデルはそれを書き取っただけである。

装飾素材

人が書いた記事に生成されたヘッダー画像を付けても、その記事はレベル 4 にはならない。その画像は「部分」で宣言する。

見出しレベルが表すのは、意味を担っている部分である。そうでなければ、ストック画像一枚が宣言全体を飲み込み、人はただ宣言をやめるだろう。

二次的著作物

自分の寄与のレベルを宣言する。原作がレベルを宣言していれば、それも併記する。

リアルタイム生成

オンデマンドで生成され、レビューを経ずにユーザーへ表示される内容はレベル 5 である。システムプロンプトを人が丁寧に書いていたとしても、変わらない。

非生成の機械学習

オートフォーカス、ノイズ除去、アップスケーリング、色合わせ、分類——何も創り出さないものは生成AIではない。レベル 0 から動かさない。

相互運用性

このスケールは来歴標準を補完する。既存のIPTC語彙に対応し、W3C AI Content Disclosure Community Groupで議論されている候補構文も試している。ただし、その構文はW3C標準ではない。

レベルの対応表

この対応表は、ただ一つの方向にだけ情報を失う。そして、その損失こそが要点だ。IPTC はレベル 3・4・5 を区別できない。中身が誰のものかを表す語を持たず、人が読んだかどうかを表す語も持たない。読み手が本当に気にしているのはその二点であり、このスケールはまさにそれに答えるために存在する。

機械可読な形式

英語の正規定義は一つのファイルに収められ、バッジと機械可読出力の生成元になっている。各言語の説明文は別に管理し、構造が一致しているか検査する。

GET /ja/levels.json · CC0

<!-- AI Usage Scale proposal; custom metadata, not a registered standard -->
<meta name="ai-usage" content="3">
<meta name="ai-usage-standard" content="https://usagescale.org">

<!-- Experimental W3C Community Group alignment; not a W3C standard -->
<meta name="ai-disclosure" content="ai-generated">
<link rel="ai-disclosure" href="https://usagescale.org/3">

先行例

ここに前例のないものは何もない。あるふりをすることが、それ自体ささやかな不誠実になる。