ドイツの研究者によって、人間よりも嘘を見抜くことが上手な、AIによる嘘発見器が作られたそうだ。
フェイクニュースや詐欺など、この世にはさまざまな嘘が溢れている。
だがAIに依存し、人を信じるより疑いだすというのなら問題が生じる。人間同士の絆や信頼関係を引き裂いてしまうことになるかもしれない。
人間の嘘を人間よりも高度に見抜く、AI嘘発見器 人間よりも上手に嘘を見破るAIを開発したのは、ヴュルツブルク大学の経済学者アリシア・フォン・シェンク氏らだ。
『iScience』（2024年6月27日付）に掲載された研究によれば、それは次のようにして誕生した。
まず768名の参加者に週末の予定を2枚書いてもらう。1枚は本当の予定。もう1枚はあり得そうな、だが嘘の予定だ。なお、迫真の嘘をついてもらうために、優れたものには金一封が支払われた。
こうして作成された週末の予定の8割を利用してGoogleのAI言語モデル「BERT」を使用し、嘘と真実に関するアルゴリズムを訓練しAI嘘発見器を作り、残り2割の予定が嘘か本当なのか当てさせる。
するとAIは、67％の確率で真偽を見分けることができた。一般的な人間が見分けると、ほぼ50％となるため、このAIは人間よりもかなり上手に嘘を見抜くということになる。
［画像を見る］
人はAI嘘発見器を使おうと思うのか？ フォン・シェンク氏らはそのうえで、人がこの嘘発見AIを実際に活用しようと思うかどうかを、一連の実験で調べてみることにした。
ある実験では、参加者が嘘を見抜くために、お金を払ってでもAIを使うかどうか確かめてみた。
すると人間は今のところ、それほど熱心に嘘発見AIを使おうとはしないことが明らかになった。お金を払ってAIを使ったのは、参加者の3分の1だけだったのだ。
3分の2の人たちがAIを使おうとしなかったのは、そもそもAIの力を信用していないか、自分の嘘を見抜く力を過信しすぎているか、どちらかだろうと考えられる。
その一方、嘘発見AIを使った3分の1の人たちは、心からAIを信頼していたという。それはいいことのように聞こえて、じつのところ彼らがAIに強く依存するということでもある。
［画像を見る］
嘘発見AIは人間の絆を壊す可能性も こうしたAIに依存することは人間の行動を左右する可能性もある。
例えば、人は他人の話をまずは信じようとする習性がある。
実際、この実験の参加者たちは、週末の予定の半分が嘘であると知っていたにもかかわらず、嘘であると判断したのは2割程度でしかなかった。
ところが嘘発見AIを利用した人たちはまったく違った。彼らは予定の58%を嘘であると非難したのだ。
フェイクニュースや詐欺事件など、世の中にさまざまな嘘があることを考えれば、AIを使うことで、多少なりともそれによる被害を減らすことはできるだろう。
だが良いことばかりではない。「MIT Techonology Review」誌は、そのせいで人間関係の基礎となる信頼が損なわれる恐れもあるだろうと指摘する。
確かにある程度嘘を見抜けるようになるだろうが、その代償として人間同士の絆が綻ぶのだとしたら、嘘発見AIにはそれに見合う価値があるのだろうか？
そもそも正確さの問題もある。フォン・シェンク氏らが開発した嘘発見AIは、あくまで人間に比べて嘘を見抜くのが上手いだけだ。
だが、この類の技術はただ人間より優れているだけでは不十分だろう。
SNSの情報の正しさを検証したり、就職活動の履歴書や面接での回答に偽りがないか探ったりするのに、たかだか7割程度嘘を見抜けたところで役に立つだろうか？
こうした点は、AI式ではない従来の嘘発見器も似ている。
ポリグラム式嘘発見器は、心拍数や汗といった人体の変化から、その人物が嘘をついているかどうか検出する。
だが実際には、そうした嘘のサインはほとんど当てにならず、嘘発見器はまったく嘘と真実を見抜けないことがわかっている。
だからこそ、多くの国は、嘘発見器に法廷での証拠能力を認めていない。
［画像を見る］
photo by iStock
一方、テレビのリアリティ番組で参加者を非難するために面白半分に使われるなど、嘘発見器は時に弊害をもたらしてきた。
不完全さという点で従来の嘘発見器と大差ない嘘発見AIだが、それを応用できる場面は圧倒的に広い。
「フェイクニュースや虚偽情報が蔓延している現状では、この技術には利点があるでしょう」と、フォン・シェンクは話す。
だがその一方で、嘘発見AIによって多くの非難が生まれるのであれば、使わない方がいいかもしれないとも語っている。
References:AI lie detectors are better than humans at spotting lies | MIT Technology Review / written by konohazuku / edited by / parumo
『画像･動画、SNSが見れない場合はオリジナルサイト（カラパイア）をご覧ください。』
フェイクニュースや詐欺など、この世にはさまざまな嘘が溢れている。
そこにある嘘を暴き出すAIは、それによる被害を防ぐという意味では役に立ってくれるだろう。
だがAIに依存し、人を信じるより疑いだすというのなら問題が生じる。人間同士の絆や信頼関係を引き裂いてしまうことになるかもしれない。
人間の嘘を人間よりも高度に見抜く、AI嘘発見器 人間よりも上手に嘘を見破るAIを開発したのは、ヴュルツブルク大学の経済学者アリシア・フォン・シェンク氏らだ。
『iScience』（2024年6月27日付）に掲載された研究によれば、それは次のようにして誕生した。
まず768名の参加者に週末の予定を2枚書いてもらう。1枚は本当の予定。もう1枚はあり得そうな、だが嘘の予定だ。なお、迫真の嘘をついてもらうために、優れたものには金一封が支払われた。
こうして作成された週末の予定の8割を利用してGoogleのAI言語モデル「BERT」を使用し、嘘と真実に関するアルゴリズムを訓練しAI嘘発見器を作り、残り2割の予定が嘘か本当なのか当てさせる。
するとAIは、67％の確率で真偽を見分けることができた。一般的な人間が見分けると、ほぼ50％となるため、このAIは人間よりもかなり上手に嘘を見抜くということになる。
［画像を見る］
人はAI嘘発見器を使おうと思うのか？ フォン・シェンク氏らはそのうえで、人がこの嘘発見AIを実際に活用しようと思うかどうかを、一連の実験で調べてみることにした。
ある実験では、参加者が嘘を見抜くために、お金を払ってでもAIを使うかどうか確かめてみた。
すると人間は今のところ、それほど熱心に嘘発見AIを使おうとはしないことが明らかになった。お金を払ってAIを使ったのは、参加者の3分の1だけだったのだ。
3分の2の人たちがAIを使おうとしなかったのは、そもそもAIの力を信用していないか、自分の嘘を見抜く力を過信しすぎているか、どちらかだろうと考えられる。
その一方、嘘発見AIを使った3分の1の人たちは、心からAIを信頼していたという。それはいいことのように聞こえて、じつのところ彼らがAIに強く依存するということでもある。
［画像を見る］
嘘発見AIは人間の絆を壊す可能性も こうしたAIに依存することは人間の行動を左右する可能性もある。
例えば、人は他人の話をまずは信じようとする習性がある。
実際、この実験の参加者たちは、週末の予定の半分が嘘であると知っていたにもかかわらず、嘘であると判断したのは2割程度でしかなかった。
ところが嘘発見AIを利用した人たちはまったく違った。彼らは予定の58%を嘘であると非難したのだ。
フェイクニュースや詐欺事件など、世の中にさまざまな嘘があることを考えれば、AIを使うことで、多少なりともそれによる被害を減らすことはできるだろう。
だが良いことばかりではない。「MIT Techonology Review」誌は、そのせいで人間関係の基礎となる信頼が損なわれる恐れもあるだろうと指摘する。
確かにある程度嘘を見抜けるようになるだろうが、その代償として人間同士の絆が綻ぶのだとしたら、嘘発見AIにはそれに見合う価値があるのだろうか？
そもそも正確さの問題もある。フォン・シェンク氏らが開発した嘘発見AIは、あくまで人間に比べて嘘を見抜くのが上手いだけだ。
だが、この類の技術はただ人間より優れているだけでは不十分だろう。
SNSの情報の正しさを検証したり、就職活動の履歴書や面接での回答に偽りがないか探ったりするのに、たかだか7割程度嘘を見抜けたところで役に立つだろうか？
こうした点は、AI式ではない従来の嘘発見器も似ている。
ポリグラム式嘘発見器は、心拍数や汗といった人体の変化から、その人物が嘘をついているかどうか検出する。
だが実際には、そうした嘘のサインはほとんど当てにならず、嘘発見器はまったく嘘と真実を見抜けないことがわかっている。
だからこそ、多くの国は、嘘発見器に法廷での証拠能力を認めていない。
［画像を見る］
photo by iStock
一方、テレビのリアリティ番組で参加者を非難するために面白半分に使われるなど、嘘発見器は時に弊害をもたらしてきた。
不完全さという点で従来の嘘発見器と大差ない嘘発見AIだが、それを応用できる場面は圧倒的に広い。
だからこそ、それが社会に与える影響も大きなものになる。
「フェイクニュースや虚偽情報が蔓延している現状では、この技術には利点があるでしょう」と、フォン・シェンクは話す。
だがその一方で、嘘発見AIによって多くの非難が生まれるのであれば、使わない方がいいかもしれないとも語っている。
References:AI lie detectors are better than humans at spotting lies | MIT Technology Review / written by konohazuku / edited by / parumo
『画像･動画、SNSが見れない場合はオリジナルサイト（カラパイア）をご覧ください。』
編集部おすすめ
