フェイクニュースの言語パターンを特定、MIT研究チームがAIモデルを開発：お手本選びが重要

MITの研究チームはフェイクニュースを自動検出するシステムを研究。これにより、機械学習モデルが本物の記事と偽の記事の言語パターンを捉えられることが分かった。ただし、「正しい」記事の特徴をつかむ際に課題が残っているという。

　マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、フェイク（偽）ニュースを自動検出するシステムの研究成果を2019年2月6日に発表した。

　開発した機械学習モデルは、本物の記事と偽の記事について、微妙ながらも一貫性のある言葉選びの違いを捉えることに成功したという。

　研究の結果、フェイクニュース検出システムを実用化するためには、正しい記事のサンプルなどについてより厳密なテストを重ねる必要があることも示した。

　フェイクニュースの問題は、ドナルド・トランプ氏とヒラリー・クリントン氏が立候補した2016年の米国大統領選挙で広く知られるようになった。これを受けて、偽の記事が含む言語上の手掛かりを認識するニューラルネットワークによるフェイクニュース自動検出システムの開発が、研究者によって行われるようになった。

　こうしたシステムは、管理された環境においてかなり高い精度でフェイクニュースを見分けられるようになっている。

残された2つの課題をどのように解決したか