Fake Newsと真実

FacebookやTwitterで課題になっているのが「偽ニュース」だ。
この「偽ニュース」と呼ばれる原因がトランプ氏の勝利に導いたとも言われている。
私はそうとは思っていない。
そこは単なる意識の違いと目測の誤りだと。

ソーシャルメディアだけではなく、ニュースそのものの真実は何か?
日本でも同様に、マスコミが一部だけをあげて全体像をあげずに報道することがしばしばある。
100人がYESと言っても、2〜3人がNOと言った内容を強調して報道することがある。
同じように100人がYESと言った内容と2〜3人がNOと言ったことを同じ時間を掛けて報道するのも。
どちらも事実であるが、本来なら100人がYESと言ったことを伝えないことも問題であるし、放映時間もそちらに多く割り当てるべきである。
しかし、200人をインタビューしたら100:100になったらどうなのか。
つまりN数である。
これが問題になる。

GoogleやFacebookがこれで悩まされている。
これに対応しようとAIを用い、何が真実なのかをビッグデータから吸い上げようと試みている。

News Feed FYI: New Test With Related Articles

つまり、関連した記事をベースにデータを集めることで真偽を問う方法を編み出している。
これは、マシン・ラーニング技術である。
データを蓄積し、機械(AI)に学ばせ、そこから結論を出す。

FBは各々が勝手な解釈により誤った情報を拡散させないように表示する内容を精査すると言うことだ。
言論の自由を奪っているのかと思われる人たちもいるだろうが、実はこれは性質が違い、偽の広告(つまり悪意のある広告投稿)を排除するために作られている。
広告のみのスポンサーで成り立つFBのビジネスモデルでもウソの広告(デマ)をカネを支払って流す人たちを排除する方法を編み出しており、これにより次回広告を出せるかどうかの判断基準に繋がるのだろう。

つまり、同じ内容の記事があったとしたら、その真偽性をAIにて分析させると言うことだ。
悪意がなく個人により拡散された偽情報を鵜呑みにしないために情報のソースをAIを通じて確かめるやり方であるのだろう。しかし、降って湧いたデータでは出来ないので、既に蓄積されたマシン・ラーニングを通じて判断基準を設けるしかないのも事実である。

AIで大切なのは、過去のデータだけを読み取るのではなく、未来の回答も叩き出す仕組みを作ることだ。
つまり、過去をベースに判断する技術と、過去をベースに、未来予測は違うレベルのAIの技術である。
極端な例は天気予報で台風の進路(とくに今回の5号)の割り出しを。
スパコンを駆使しても予測が出来なかった。

https://hailstorm.c.yimg.jp/iwiz-weather/typhoon/1502193600/310261-WID.jpg?t=1502196883

最後の最後でどう動くか予測が出来なかった。
つまり、過去にこのような動きをした台風もなければ、気圧の変化も読み取れなかった。
AIを駆使しても過去をベースに蓄積したデータなら進む方向を見いだせなかった。
そこで気象予報士たちが頭を抱えてしまった。
スパコンに風の方向性をシミュレートさせても答えは幾つか出ただろう。

今、Facebookが頭を抱えているのは、予測できない内容ではなく、何が真実なのかを確かめることである。
1970年代にBeatlesでPaul McCartneyが亡くなったと言うデマが流れて、多くが嘆いて自殺までした人たちも出てきたのを記憶に残っている人がいるはずだ。

レコード盤の「I am a Walrus」の歌を逆走させてプレイさせると「Paul is a dead man」と録音されているではないか。いや、単なるそう聞こえただけでもあった。Sgt. Pepper’s Lonely Heart ClubのジャケットカバーでPaulの頭の上にパーを出している人がいて、これがあるインドの宗教では、その人が亡くなったという意味をするそうだと言うことで真実味が増してしまった。

結論からするとこれはFake Newsである。
これらのニュースは誰かが意図的に作ったにせよ、信じ込ませるように拡散させる人たちもいる。
今なら、Paulの安否をすぐに確認し、みんなが否定し始めるからこれはデマだとわかるが、当時はそれができなかった。

更にWikiの偽情報もあった。
実在しないも戦争を5年間も掲載していたこともあった。
今ではWikiは偽ニュースサイトのリストをあげている。
ここからのニュースはどこも掲載しないようにしている。

さて、あなたはFacebook、Google、Twitterで流れている内容を信じれるか?
今では国々では罰金化までしている。


Also published on Medium.

%d人のブロガーが「いいね」をつけました。