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残念ながら実効性の薄い取り組みだと思います。マスメディアのニュースを優先させるだけでは、「フェイクニュース」という問題は解決しません。

問題はフェイクの定義があいまいな点です。たとえばトランプ大統領のツイートはフェイクでしょうか。彼が信じている事実はウソかもしれませんが、「お前は嘘つきだ」というのをAIに指摘させるのは荷が重すぎます。テクノロジーで解決すべきものではありません。

記事の改変や写真の加工を見破るという点では、テクノロジーを用いるべきだと思います。そうしたフェイク対策は大賛成です。ただ、「信頼できるジャーナリストが書いてるかどうか」で判定すれば、猛反発を受けるだけです。

著名人が無責任にウソやデタラメを広めるという古典的な問題と、本当のニュースのように偽装した故意のフェイクニュースは、きちんとわけて議論しなければ、混乱するだけです。今回の施策は、結局、政治的な圧力から決定されているのでしょう。それでは分断が深まるだけで、不毛です。
フェイクニュースの定義は人によって見解が異なりますが、大きく3つの要素があるようです。

1. 情報の種類:(騙そうとする意図が小さい順に) 風刺・パロディー、 誤った関連付け、ミスリーディングな内容、偽の文脈、偽装された内容、操作された内容、捏造された内容
2. 動機:質の悪いジャーナリズム、ウケ狙い、扇動・いたずら、感情、党派心、金儲け、政治的影響力、プロパガンダ
3. 情報の拡散様式:口コミ、マスメディア、ソーシャルメディアなど

1の情報の種類を、どこまでAIで分析できるかが挑戦ですね。2の動機は分析が難しい。3の情報の拡散様式は、まさにFacebookが助長してしまう悩ましいポイント。

=参考=
偏見のない社会・脳・AIにむけて〜①歴史に学ぶ
https://note.com/ray_30cm_ns/n/n248d19f6ae75
11月の大統領選に向けての準備ですね。前回の大統領選では非難が大きかったので。大手だから正しいというのは幻想なので、自然言語処理が進みファクトチェックも自動化すればデマとかも少し抑えられるかもです