NISTEP注目科学技術 - 2020_E64
概要
フェイク情報やフェイクメディアを自動でチェックする技術。フェイク情報を見抜くためには、情報源レベルとコンテンツレベルのチェックを組み合わせて行う必要がある。前者は比較的容易で、政治的プロパガンダ、擬似科学や陰謀論に関する有名なサイトをデータベース化し、それを利用する。後者は、ウェブの情報からナレッジグラフを構成し、AIがその知識構造を真偽判定に利用する。フェイクメディアを判定する技術は、現在のディープフェイクの技術の延長線上にあり、着実に発展を遂げることが期待できる。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E64 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | 社会基盤 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 62 （応用情報学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
ウェブから構成した知識構造をAIが学習し、活用できるようになることは、汎用AIを創るためのマイルストーンである。また、そのような計算を効率よく省エネにできるようになるためには、アルゴリズムやサーバーのアーキテクチャなど、ソフトとハードの両面でのイノベーションが必要になる。