拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から”気候に関するフェイク情報を自動で見分けられるようにしろ”と言われまして、正直どこから手を付けるべきか見当がつきません。要するに、AIで「この主張は本当かどうか」を自動判定できるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。まず重要なのは正確なデータの土台を作ることですよ。今回の論文はその土台——気候関連の「現実世界の主張」を集めて、正誤の判定に使えるデータセットを作ったんです。
なるほど、データが土台ということですね。でも具体的に何を集めて、どう評価するんでしょうか。Wikipediaとか新聞記事とかから証拠を取ってくるのでしょうか。
素晴らしい質問です。要点を3つにまとめると、1) 実際にメディアやファクトチェック組織で出てきた主張を集める、2) それに対して人が支持・反証・情報不足のラベルを付ける、3) 検索エンジン的に有力な証拠文を自動で拾ってきて評価する仕組みを作る、です。身近な比喩で言えば、図書館の司書が重要そうな本のページを指し示すような作業をAIのために整備したわけですよ。
それは現場で使えそうですね。ただ、手作業でラベル付けするのはコストが掛かるのでは。これって要するに人が見て確定した答えを大量に用意して、AIに学ばせるということですか？
その通りです。でも大切なのはラベル付けの質と対象の現実性ですよ。過去のデータセットは人工的に作った主張が多く、実世界の新聞やファクトチェックで出る主張とは性質が違う。だからこの研究は1,535件の現実世界の気候主張を集めて、人間が検証証拠とラベルを付けた点が肝です。質の高い土台があれば、後の自動化は効率的に進みます。
具体的にはどの程度の精度が期待できるのですか。うちが検討しているのは現場の営業が受ける疑義への一次判定です。人間に代わって結論を出すのは怖いのですが、一次的に仕分けできれば十分です。
いい視点ですね。論文のベースライン実験では、既存の手法を用いて77.58%のラベル精度を出しています。これは完全に自動で判定するには物足りないが、一次仕分けと人手の優先度付けには十分に有用である水準です。投資対効果で考えれば、まずは人の工数削減と判断速度改善に貢献しますよ。
なるほど、77%なら一次選別としては使えそうです。導入する際に現場が怖がらないポイントは何でしょうか。現場の担当が”AIが勝手に判断してしまう”と反発するのは避けたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。運用のコツは三つです。1) AIはあくまで”候補提示”とし、人が最終判断を下す仕組みにする。2) 判定の根拠となる証拠文を必ず提示することで透明性を担保する。3) 初期は高リスク領域では人間のチェックを二重にすることで信頼を積み上げる。これで現場の不安は大きく和らぎます。
分かりました。要するに、まずはこのデータセットを使って一次判定と証拠提示の仕組みを作り、現場の負担を下げつつ人の判断を補助する段階から始める、ということですね。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉でまとめてもよろしいですか。
ぜひお願いします。失敗を学習のチャンスに変えていきましょう。
はい。今回の論文は、実際に出回る気候に関する主張を1,535件集めて、人間が支持・反証・情報不足のラベルを付け、さらにWikipedia等から証拠候補文を引き出して整理したデータセットを公開したものだと理解しました。これを使えば、まずは”一次判定と証拠提示”を自動化して現場の工数を削減できる、ということですね。
