その個人情報はうそか本当か、AIが判定 4種類のうそのつき方が明らかに

コメント

注目のコメント

• シバタ アキラ

  Weights & Biases カントリーマネージャー

  ・2021年10月15日

  価値はあると思うけれど、実用化が難しい。真贋のわかっている教師データがあれば学習は出来るけれど、どのアンケートでもそれが存在しているわけではない。余程大規模な調査とかであればこのアプローチを検討する価値があるかもしれないが、もう一つは取り除いたデータの偏りによるサンプリングバイアスの問題がある。例えば、特定の属性の人ほど嘘をつきやすいなどがあれば、集約されたデータに基づく分析結果にバイアスがかかる可能性も。
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2021年10月16日

  手法としてはreviewの偽造検出に近しいと思います。
  嘘を書くときには一定の傾向があることを示すものですね。
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