AI が書いたメール
言葉が正体を明かすとき。
OpenEmail はメールの受信時に送信者自身の言葉を読み、人の手ではなく生成されたものに見えるとき、メッセージに印を付けます。
概要
AI が書いたように見えるメールとは？
言語モデルには、決まり文句の挨拶やほぼ同じ長さの文といった癖があります。人は誤字や略語を残します。検出器はこの両者を比べますが、誰がメッセージを書いたかを証明できる検出器はありません。
60
100点中、ラベルが付く点数
20
スコアを上げる特徴
7
スコアを下げる特徴、誤字や絵文字など
仕組み
書かれた言葉そのものから読む
引用された履歴と署名を最初に取り除きます。決まり文句は加点され、誤字や軽い btw は減点されます。
人間寄りの二度目の読み取り
30点からは、テンプレート由来のメールでない限りアシスタントも文章を読みます。45点減らせますが、加点は35点までです。
推測せずに判定を見送る
一斉配信メールと40語未満のものは採点せず、どちらに当たるかを詳細に表示します。テンプレートのメールにラベルは付きません。
探している特徴
送信者自身の言葉から重み付けして合算します。
as an AI language modelこれだけで十分##markdownの見出し[Your Name]未記入のプレースホルダーnot just X, but Yお決まりの対比btw略語、減点対象Sent from my iPhoneスマホの署名、減点対象
できること
いま使える機能
ラベルのみ、フィルタなし
推測だけを根拠に移動や非表示をすることはありません。
グレーは詳細にとどめる
35〜60点の判定は詳細タブにとどまります。
暗号化メールは対象外
暗号化されたメッセージは採点せずに見送り、詳細にその旨を表示します。
上手な使い方
使いこなすために
- 01
詳細タブを開く
反応した特徴と、ラベルの根拠となるスコアが一覧で表示されます。
- 02
内容で判断する
ラベルが示すのは書き方で、メッセージの重要度ではありません。
- 03
スコアは額面どおりに
目立った度合いであり、判定が正しい確率ではありません。
現状
知っておきたいこと
- 沈黙は証明にならない
- ラベルがないのは、何も目立たなかったか、判定を見送ったかのどちらかです。
- 古いメールの二度目の読み取り
- この機能より前に届いたメールは開いたときに採点され、二度目の読み取りはなく、一斉配信の判定も弱くなります。
質問
よくある質問
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