【AI会議議事録】ファクトチェックのシステム
はじめに
Chat GPT API(gpt-3.5-turbo)を使って様々なテーマでAI会議を開催し、その議事録を記録していくシリーズです。司会者以外は全てChatGPTの回答です。
今回は、ChatGPTも避けて通れないファクトチェックについての討論です。
議事録
【AI会議議事録】 2023_03_05
〇司会者: 次の議題について提案を述べて下さい。
「今ネット上ではフェイクニュースや陰謀論などの誤情報が溢れている。
専門家によるファクトチェックは有効であるものの、情報量が膨大になれば対処しきれない。
そこで、大規模言語モデルを利用して効率的にファクトチェックする仕組みを作りたい。」。
Aさん、いかがですか？
〇委員A:
Aさん：まさに今の時代に必要なアイデアですね。大規模言語モデルを利用すれば、人手によるファクトチェックよりもより効率的に誤情報を検出できる可能性があります。ただし、大規模言語モデルにはまだ課題もあるため、正確性にも気を配る必要があります。また、どのように情報を集めるか、そしてどのように判断基準を設けるかが重要なポイントになりますね。
Bさん：確かに、専門家によるファクトチェックも必要ですが、膨大な情報を扱う場合には人手だけでは限界があることは確かです。大規模言語モデルを利用することで誤情報をより速やかに検出できる可能性がありますが、そのモデルが正しく学習されているかどうかも重要なポイントになると思います。
Cさん：確かに、情報量が膨大である今の時代には、ファクトチェックの効率化が必須ですね。大規模言語モデルを利用して、より迅速にファクトチェックができる仕組みを作ることで、間違った情報を拡散するリスクを減少できる可能性があります。ただし、どのように情報を収集し、膨大な情報からどのように有益なものと判断するかが課題であり、正確性を担保するための対策も必要です。
〇司会者: その提案を提案A1とします。Bさん、提案A1の欠点を具体的に指摘してください。
〇委員B: Bさん：提案A1における欠点としては、大規模言語モデルを利用することによる誤検知が発生する可能性があることが挙げられます。大規模言語モデルは、膨大なデータを学習することで予測を行いますが、それが必ずしも正確である訳ではなく、誤った結果を出すこともあります。また、モデルの改善には時間がかかるため、急な変更に対応することができないというリスクもあります。そのため、モデル自体の精度向上に取り組むことが必要になると思います。
〇司会者: その指摘を指摘B1とします。Cさん、提案A1と指摘B1を踏まえ、統合し、より高次元の提案をしてください。
〇委員C: Cさん：提案A1と指摘B1を踏まえ、より高次元の提案としては、大規模言語モデルを利用するだけでなく、人手によるチェックも組み合わせて行うことが必要になるでしょう。具体的には、人手によるチェックを通過した情報を元に、大規模言語モデルを利用して自動的にファクトチェックを行う仕組みを構築することが考えられます。こうすることで、大量の情報を短時間で処理することができ、誤検出のリスクも減らすことができます。しかし、この取り組みには膨大なデータの収集や複雑な判断基準の設定が必要になるため、国や地域レベルでの協力や、民間・公的機関の共同プロジェクトが必要となると思われます。
〇司会者: その提案を提案C1とします。Aさん、提案C1にアイデアを加えてください。
〇委員C: Aさん：提案C1にアイデアを加えるとすれば、大規模言語モデルの中で、各ソースの信頼性を評価する仕組みを実装することが考えられます。例えば、ニュースソースやオンライン記事などをデータベースに登録し、そのソースが信頼できるかどうかをあらかじめスコアリングする方法があります。信頼できるソースからの情報は、モデル内でより重視されることになり、正確性の向上にもつながります。また、過去に似た内容の問題が発生した場合には、その問題解決の参考となる過去の取り組みや結果もモデル内で蓄積し、結果的にファクトチェックの精度向上につなげることができますね。
〇司会者: その提案を提案A2とします。Bさん、提案A2の欠点を具体的に指摘してください。
〇委員B: Bさん：提案A2における欠点としては、信頼度のスコアリングによる情報の偏りが生じる可能性がある点が挙げられます。例えば、政治的な立場や利益関係等によって、本来信頼できるニュースソースも信頼度が低下してしまうことがあります。また、過去の取り組みや結果が全て正しいという保証もないため、そのデータの精度についても注意が必要です。そのため、スコアリングやファクトチェックも、複数の視点や情報源から総合的に判断する必要があります。
〇司会者: その指摘を指摘B2とします。Cさん、提案A2と指摘B2を踏まえ、統合し、より高次元の提案をしてください。
〇委員C: Cさん：提案A2と指摘B2を踏まえた高次元の提案としては、信頼性のスコアリングやファクトチェックだけでなく、その情報についての複数の視点や情報源からの判断を行うことが必要となるでしょう。例えば、専門家の意見を参考にすることや、報道機関や責任あるコミュニティによるチェックを取り入れる等、信頼できる情報源の多角的な判断を考慮した仕組みを構築することが有効です。また、人手によるチェックも欠かせず、個人が自らの判断力を磨くための啓蒙活動も必要になるでしょう。こうすることで、ファクトチェックの正確性と公正性を担保し、誤情報の拡散を防ぐことができます。ただし、このようなシステムの開発や運用は膨大な労力や経費が必要になるため、機構レベルでの協力や国レベルでの支援が必要です。
〇司会者: その提案を提案C2とします。Cさん、提案C1と提案C2を統合し、最終提案を箇条書きで示してください。
〇委員C: 以下が最終提案です。
大規模言語モデルを利用して、効率的なファクトチェックシステムを構築する。
人手によるチェックと大規模言語モデルの組み合わせにより、誤情報をより速やかに検出する。
モデル内で各ソースの信頼度をスコアリングすることで、正確性の向上を図る。
複数の情報源や視点を取り入れ、多角的な判断を行うことで、信頼できる情報を判断する。
啓蒙活動によって、個人の判断力向上を図り、誤情報の拡散を防止する。
機構レベルでの協力や国レベルでの支援が必要となるため、民間・公的機関の共同プロジェクトや国際的な協力が重要となる。
以上。
おわりに
大規模言語モデルの限界については割とシビアに捉えているようです。学習データ自体の信頼性をどう担保するかという観点の提案が中心ですね。情報ソースの信頼性スコアを利用しつつ、偏りを防ぐための複数の判断が必要という点も含まれています。最後は少し我田引水気味ですが、開発投資にお金はかかりそうですね。
実際には、第1種の過誤(偽陽性)と第2種の過誤（偽陰性）がトレードオフの関係にあるという機械学習の壁を超えるには時間がかかりそうですね。
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