GoogleはAIとマシーンラーニングを活用し、自然災害など速報性が求められる情報検知システムの向上に成功したと発表した。同社バイスプレジデントのPandu Nayak氏によれば、同システムは現在数分前後で関連性の高い速報を検知することが可能だという。これは、数年前までまでの40分前後と比較すると大きく向上していることが分かる。

こうした速報性が伴うニュースは、自然災害などに加え、例えば2020年におけるアメリカ大統領選挙にも大きく影響を与えていくことが想定される。

カリフォルニア州やオレゴン州で被害が甚大な山火事は、まさに一瞬で状況が変化するため、最新の情報が求められることは明らかだ。また、選挙活動などにおけるフェイクニュースを見極めるうえでも、正しい情報をその場で手に入れることが出来る環境整備は重要になる。

Pandu氏は同社ブログにて、以下のように述べている。

「ウェブに公開される情報が増えるにつれ、特に速報性を伴うニュースの信頼度を見極めることの難易度は上がってきていました。だからこそここ数年、私たちは最も信頼度の高い情報へアクセスできるシステム環境を整えてきました。しかし、人々の情報に対する欲求は時に独り歩きしてしまう可能性が多くあるのです」。

Googleはまた、BERTベースのモデルを活用し、ニュース情報とファクトチェックのマッチング設計改善を試みているそうだ。Pandu氏によれば、現在同モデルはニュースとファクトの関連性を正確に感知し、Googleニュースのフルカバレッジ機能で表示する仕組みを取っている。

Pandu氏は、こうしたファクトとニュースの整合性精査は、Googleそのものの取り組みと大きく一致する点が多いとし、大きな進展が期待されていることを明かしている。

例えば、同社が今までも利用してきたWikipediaの一部を検索上部に表示する機能では、機械学習が用いられれ、より正確性が増したとされている。同氏によれば、仮にWikipedia自体に情報の問題があった場合でも、異常性の検知が可能としている。

また、こうした改善は予想変換機能（オートコンプリート）にも反映されている。具体的には、オートコンプリートされる検索結果に信頼度の低いコンテンツが含まれている場合、変換予想が表示されないような市雲となっている。こうしたアップデートに関し、Pandu氏は以下のように述べる。

「Googleでは、以前より不適切な予想がオートコンプリートへ表示されないためのポリシーを厳しく制定してきました。今回のアップデートでは、クエリがコンテンツの信頼性を検出した場合、予想そのものを表示しない自動化システムへ改良を遂げることができました。これらシステムは完全に正確とは言えないため、仮に予想に適さない結果を得た場合は、ポリシーを手動的な適応を繰り返し対応していきます」。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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