「正確すぎるレコメンドエンジン」はインターネットをダメにする

ソーシャルネットワークや検索サイトで使われている推薦アルゴリズムはユーザーの利便性を高める一方、視野を狭めたり、「集団極性化」を促進したりする弊害が指摘されてきた。グーグルのAI子会社であるディープマインドの研究チームは機械学習シミュレーションでこうした問題を確認した。 by Karen Hao2019.03.25

今日、もっともよく見られる機械学習のアプリケーションは、推薦アルゴリズムである。ネットフリックスとユーチューブは、ユーザーに新しい番組や動画を薦めるのに推薦アルゴリズムを利用している。グーグルとフェイスブックは、ユーザーの検索結果やニュースフィードの表示順位を決定するために推薦アルゴリズムを使っている。こうしたアルゴリズムは非常に便利である一方で、いくつかの望ましくない副作用もある。「フィルターバブル」と「エコーチェンバー」という言葉をおそらく聞いたことがあるだろう。

こうした副作用に関する不安は、いまに始まったものではない。現在はアップワージー（Upworthy）の最高経営責任者（CEO）を務めるイーライ・パリザーは2011年に、TEDのステージ上でフィルターバブルについて警告した。それよりもさらに前、ハーバード大学の法学者であるキャス・サンスティーン教授は、自著『インターネットは民主主義の敵か（原題：Republic.com）』で「集団極性化」の効果を正確に予測した。集団になることで思考が極端に偏ってしまう「集団極性化現象」が、インターネットの隆盛によって促され、最終的には健全な民主主義の困難な課題になるだろうというものだ。フェイスブックが誕生する3年前のことである。

フィルターバブルとエコーチェンバーの考え方は、2016年の米国選挙の後、瞬く間に大衆に広まり、それぞれに関連する研究が増加した。そしていま、グーグルの人工知 …

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