偽ニュースを人工知能を使って検出するプロジェクト「Fake News Challenge」

世界中の学会および業界から100人以上のボランティアと71チームの協力を得て、偽ニュース根絶のために行われている草の根運動が「Fake News Challenge」です。同プロジェクトを推進するのはDean Pomerleau氏とDelip Rao氏の2人で、プロジェクトの目標は「機械学習や自然言語処理、人工知能(AI)といった技術を用いてニュース記事の中に隠れるねつ造や誤報を識別することの可能性を模索すること」とのこと。

Fake News Challenge
http://www.fakenewschallenge.org/

偽ニュースは、ニューヨーク・タイムズにより「読者を欺く意図で作られる『作り話』」と定義されています。この偽ニュースを正す動きは現在の報道界において最も重大なチャレンジになることは明らかで、既にワシントン・ポストが偽ニュースを配信するサイトを200以上掲載したブラックリストを掲載したり……

ワシントン・ポストが「ウソを拡散するニュースサイト」として200以上を列挙したブラックリスト記事に批判が集まる - GIGAZINE

Googleが偽ニュースを配信するサイト200個を追放したりしています。

Googleが偽ニュースを垂れ流すサイト200個を追放 - GIGAZINE

アメリカのシンクタンク・Pew Research Centerが2016年12月に公開した調査によると、アメリカの成人約64％が「でっち上げのニュース」が、最新の出来事に関する「混乱を生み出している」と回答しているように、偽ニュースへの批判は日に日に強まっています。

そんな中、「機械学習や自然言語処理、人工知能(AI)といった技術を用いてニュース記事の中に隠れるねつ造や誤報を識別することの可能性を模索すること」ことを目標に掲げスタートしたプロジェクト「Fake News Challenge」が生まれました。プロジェクトの主催者であるPomerleau氏とRao氏は、人間によるニュースの内容が真実かウソかを確認する事実確認プロセスをAI関連技術で自動化することができるのでは、と考えています。

ニュースの正確さを評価することは、訓練された人にとっても複雑で厄介なタスクですが、幸運にも、事実確認のプロセスはいくつかの段階に分解することが可能であり、その最初のステップは自動化が簡単なものになっています。その最初のステップというのが「他の報道機関がどのように報じているか」を正確に理解することです。これを「Fake News Challenge」では「Stance Detection(スタンスの検出)」としており、より正確にスタンスの検出が可能になるように複数のチームや個人が開発に関わっているとのこと。

なお、タイムラインによるとプロジェクトへの参加を募集し始めたのが2016年12月1日、トレーニングデータセットが公開されるのが2017年2月1日、ベースラインとなるパフォーマンスがどの程度になるのかがアナウンスされるのが2017年3月1日、プロジェクトへの参加申込みの締め切りが2017年5月1日、テスト用のデータセットが公開されるのが2017年6月1日、テスト結果の提出期限が2017年6月2日、結果発表が2017年6月15日となっています。