DETreeは、AIが関与するテキストの検出に特化した新しい手法を提案しています。特に、AIと人間が協力して生成した多様なテキストにおいて、従来の手法では不十分な認識精度を達成するための工夫がされています。従来の手法は主にバイナリ分類またはマルチ分類を用いていましたが、DETreeでは異なるプロセス間の関係を階層的な親和性ツリー構造としてモデル化し、テキスト表現をこのツリーに合わせる特別な損失関数を導入しています。この手法により、混合テキストの検出性能が向上し、特に少数のデータで学習を行う条件下でも頑健性と一般化能力が大幅に向上することが示されています。また、RealBenchと呼ばれる包括的なベンチマークデータセットも開発し、さまざまなヒューマン-AI協力プロセスによって生成されたテキストを自動的に組み込むことが可能です。