ウーバーの最先端技術研究チームが取り組む「フェイクニュース」の定義づけ あとで読む

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TwitterやFacebookなどで一般の人がどんどん虚偽の情報も拡散できてしまう今、「フェイクニュース」への対策に取り組んでいる企業が増えています。
GoogleやFacebookなどファクトチェック機能を導入していますが、何をもって「フェイクである」と決めるのかの定義づけが難しいようです。

元記事ではFacebookとウーバーのフェイクニュースへの対策について書かれています。

Facebookでは機械学習と人的リソースを注いで、情報を「False News」「プロパガンダ」「間違いの情報」「正しい情報」に分け「False News」の摘出を行っているそうです。

一方でウーバーでは別のアプローチをしています。
ウーバーの最先端技術研究チームでは「何が偽りか」よりも「感情を無駄に引き起こす言葉が入っているかどうか」に着目して、記事を以下の6つのカテゴリーに判別するAIを開発しています。以下引用します。

1. ジャーナリズム（ファクトベースのニュース）
2. オピニオン（著者の意見）
3. Wiki
4. センセーショナリズム（扇動的に読者の感情を必要以上に換気させるもの）
5. アジェンダドリブン（何かしらの目的があって書かれた記事）
6. 風刺

アメリカのメディア業界は広告収入モデルから、読者からの購読料をいただくサブスクリプションモデルに変化してきています。
このような背景があることから、「AIを活用したニュースの分類分けやフェイクニュースの検知が今後より重要になってくる」と元記事ではまとめられています。

個人的にはウーバーがこのような研究に取り組んでいることに驚いた記事でした。

判別AIも出てきた米国・フェイクニュース研究最前線 —— ただ｢フェイク｣と呼ぶ時代は終わる | BUSINESS INSIDER JAPAN