4 分で読了
1 views

オンライン投票時における増強されたヒトの影響

(Influence of augmented humans in online interactions during voting events)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下が「SNS上の影響力を見れば選挙の行方が分かる」と言い出しまして、正直どこまで本当か分からないのです。これって要するにネット上の声がそのまま票になるということですか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば分かりますよ。結論を先に言うと、ネット上のやりとりは選挙結果を示唆することがあり、その背後に “augmented humans”—増強されたヒト—がいる場合があるんです。

田中専務

増強されたヒトとは何ですか。機械に置き換わった人間というイメージを持ってしまいますが、現実としてはどういうものなのでしょう?

AIメンター拓海

良い質問ですね。簡単に言えば、“増強されたヒト”は人間アカウントが大量の自動化アカウント(ボット)を利用して、デジタル上で影響力を人為的に増幅している存在です。身近な例で言えば、社内でひとりの営業がたくさんの名刺で面談を演出するようなものです。

田中専務

なるほど。しかし、現場で投資対効果を考えるなら、どれほど実際の人の判断に影響を与えるのかが問題です。結局のところ、ネット上の盛り上がりは現実の投票行動に直結するのですか?

AIメンター拓海

ポイントは三つです。第一に、オンラインでの情報流と注目のボリュームは現実の政党勢力図や順位と強く相関することが示されていること。第二に、増強されたヒトはニュースメディアに匹敵する情報カスケードを発生させ得ること。第三に、感情や信念を揺さぶることで人間の判断に影響を与える可能性があることです。

田中専務

これって要するに、ネットの見かけ上の人気を作れる人たちがいて、その操作は本物の世論や投票行動にまで及ぶ恐れがある、ということですか?

AIメンター拓海

その通りです。ただし重要なのは、すべてが直結するわけではない点です。影響の大きさはネットワーク構造と情報の拡散パターンに依存します。企業で言えば、影響力のあるキーマンがいるかどうかで施策の効果が変わるのと同じです。

田中専務

では、監視や対策をするならどこに手を打てば良いのでしょうか。現実的な初手を教えてください。投資は慎重に行いたいのです。

AIメンター拓海

安心してください、要点は三つです。まずネット上のボリュームと関係性を定期的に可視化しておくこと。次に、異常な拡散を示すアカウント群をボットか増強されたヒトかで分類する仕組みを導入すること。最後に、予防として情報リテラシーを現場に教育することです。これらは段階的に導入できますよ。

田中専務

分かりました。最後に私の言葉で要点をまとめますと、ネット上の「見かけの声」は操作され得るが、構造を見れば本当に影響を及ぼす存在を見つけられる、ということで間違いありませんか?

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです!その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
フラクタル状プラズモニック自己相似材料の近赤外プラズマ周波数制御
(Fractal-like plasmonic self-similar material with a tailorable plasma frequency in the near-infrared)
次の記事
インクリメンタルな学習を学ぶ—逐次タスクで学習アルゴリズムを最適化する
(Incremental Learning-to-Learn with Statistical Guarantees)
関連記事
識別対生成:ドーパミン作動性標的探索の機械学習の二分法
(Discrimination vs. Generation: The Machine Learning Dichotomy for Dopaminergic Hit Discovery)
深層BSDE法の収束性―確率的最大原理に基づく確率制御問題に対する深層BSDE法の収束性
(Convergence of the deep BSDE method for stochastic control problems formulated through the stochastic maximum principle)
ポスターから興味深い映画を当てられるか?:Could you guess an interesting movie from the posters? — An evaluation of vision-based features on movie poster database
信頼できるAIへ――CNNとゼロ知識証明で実現するリアルタイムDeepfake検出
(Towards Trustworthy AI: Secure Deepfake Detection using CNNs and Zero-Knowledge Proofs)
メタラーニング線形二次レギュレータ:モデルフリーLQRのための方策勾配MAMLアプローチ
(Meta-Learning Linear Quadratic Regulators: A Policy Gradient MAML Approach for Model-free LQR)
Machine learning techniques to select Be star candidates
(Be星候補を選定する機械学習手法)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む