AIとジャーナリズム：国際報道は進化する！？

みなさんこんにちは、コクレポです。

2020年6月、MSNニュース（マイクロソフト社が運営するニュース配信サービス）は記事の収集、選択、編集、を担当する契約社員77名の解雇を発表しました。

理由は、人間のジャーナリストに代わってAIを搭載したコンピューターがこれらの業務を担当するからです。

AIが登場する場面はどんどん増えてきていますよね。

オンラインショッピング、サブスクでおすすめを表示したり、自動運転技術に使用されたり、医療現場での診断に使われたり、AIは幅広い分野で利用されています。

では、AIがますます広まっていく現代社会で、ジャーナリズムを、AIがどこまで代替することになるんでしょうか？

人間によるジャーナリズムを手助けする補助ツールに留まるんでしょうか？

その可能性や、発生するかもしれない影響について、現状のデータや今現在行われている取り組みから分析していきます。

AIとは

そもそもAIってなんなのか、さらっと説明します。

AIはArtificial intelligenceの略称で、日本語では人工知能って呼ばれてます。

この人工知能っていうのは、人間が思考して実行に移す活動の一部を、コンピュータープログラムを使って、人工的に再現しようとするものです。

では具体的にAIにはどんな機能があるんでしょうか？

主に5つあると考えられています。

1つ目は学習機能です。

もっとも単純な機能として、AIは試行と失敗を繰り返すことで学習します。

失敗を繰り返す中で成功する事象が発生すると、そのときの状況を記憶して、次に似た状況が訪れたときにその記憶を適応させます。

たとえばキーボードの予測変換機能に使われてます。

2つ目は論理的思考能力です。

これは人間が課題を解決しようとするときにとる思考を真似る機能で、推論から結果を導く力です。

AIは普遍的、一般的な前提を学習して、それらを個別の課題に適応させます。

たとえば動画配信サービスの視聴履歴の分析が挙げられます。

視聴者は同じジャンルの映画を複数見ています。

なので、このジャンルの映画が好きであると推定できます。

このようにAIは分析し、同じジャンルを勧めようという結論を出すんです。

3つ目は問題解決能力です。

これは前もって提示された目標に達するための解決策を示す能力です。

たとえば医療現場で、医師の代わりにディープラーニング（※1）によって、AIが病気の原因となるDNAの中での突然変異を見出し、病気の発生を予測するものです。

※1　日本語で深層学習。人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる機械学習の1つ。

4つ目は認識能力です。

これは現実にある物体や人工物を認識、判別する能力です。

自動運転車の視覚センサーや掃除ロボットなどに使われています。

5つ目は言語能力です。

音声認識によって情報の検索やオーディオの再生を行うAIアシスタントなどが挙げられます。

これらの機能を使うことによって、AIは人間の活動を補助してきました。

ではこのような技術をどのように報道に応用することができるんでしょうか？

報道におけるAIの活用機会の現状

現在すでに報道機関では様々な場面でAIが導入されています。

情報収集

1つ目は情報の収集です。

主にSNSやほかの報道記事、あるいは国際機関や政府、研究機関が公開しているデータベースなどから膨大な情報をウェブクローラー（※2）によって自動的に収集し分析します。

※2　ボット、スパイダー、ロボットとも呼ばれる。インターネット上に公開されているテキスト・画像・動画などを自動で収集、保管するアプリケーションソフトウェアのこと。

それによって、世界での現象や出来事、傾向を発見でき記事のネタを生み出す助けとなることもあります。

また、以前から問題視している分野において、新規データの定期的な収集、更新も行うことができます。

ニュース制作

2つ目はニュース制作に携わることです。

単純なレベルでは、誤字脱字や文法間違いの発見・修正ができますが、内容に関してもAIが活用される場面が増えています。

たとえば、政治家の発言の中身の事実確認をするツールが開発されています。

また過去の記事の書き方から学習することで簡単なニュース記事を書くことができます。

たとえば、どこかの国で地震が発生すると、震源、震度、マグニチュードなどの決まった情報をもとに、記事を瞬時に自動的に作成します。

さらに、すでに発信済みの記事を自動更新できます。

たとえば、選挙の結果に関する記事を開票が進むにつれて新着情報で自動更新したり、記事に合った写真や動画を選んだり、紙面や媒体に合わせて編集を行ったりします。

ニュース配信

3つ目はニュースの配信を行うことです。

個々の読者・視聴者の傾向を学習し、それに合わせて記事を配信したり、おすすめに表示します。

またスポンサーと読者・視聴者の傾向を合致させ、視聴者に合った広告を掲示します。

では実際、どの程度AIの導入が進んでいるんでしょうか？

世界の異なる32か国の71の報道機関を対象とした調査が2019年に行われましたが、AIの導入戦略があると答えた機関は37％で、今後さらなる進展が予測されます。

報道におけるAI導入のメリット

ではAIが報道機関に導入された時の発信者側と受け手側それぞれのメリットについて考えてみましょう。

まずはAIが導入されたときに考えられる発信者側のメリットについてです。

作業時間の短縮

第一に、作業時間の短縮が考えられます。

情報収集や文章の編集作業をAIが担当することはジャーナリストの仕事を奪う場合もあります。

でも、時間の余ったジャーナリストはフィールドワークや街頭インタビューなど実際に現場に行って、調査をする時間をより多く確保でき、現地でしか得られない情報をもとに他社と差別化した記事を多く書くことができるようになります。

情報収集範囲の拡大

次に考えられるのは、情報収集の範囲を広げられることです。

たとえば世界中のSNS・他社メディア・データベースがアクセスできるようになります。

また以前は翻訳に苦労していた言語でも、自動翻訳機能によって言葉の壁が大きく下がり、どんな言語での情報でも収集できるようになります。

その結果、普段注目されない国々の報道が可能になります。

情報分析

さらに情報の分析の点でも、一見関係のないように思われる出来事や現象、分野が、ビックデータの比較から関連を探し出すことも可能です。

ビックデータの比較っていうのは、たとえば、経済や保健医療、環境問題といった複数国の複数分野にまたがる問題を比較することです。

それによって記事のネタを見出せたり、問題の文脈や副作用などに関する理解につながります。

アラブの春の報道をAI活用すると？

このようなAIのメリットについて、「アラブの春」と呼ばれる大型デモや社会運動に関する報道を事例にあげてみます。

小さな出来事からエスカレートして複数の国の政権を倒すまでに発展したこの出来事ですが、もし、この一連の出来事に関する報道にAIを導入した場合、どのようなことが可能になるでしょうか？

まず、AIを使ってSNSや世界各地のメディアでの情報を常にモニタリングできれば、「デモ」などに関連するワードが急増していることを察知して、現地の異変にいち早く気づくことができます。

またSNSなどの分析から、どの国のどの都市や地域でどれほどのスピードでデモが広がっているのかを把握することができます。

あるいは自動翻訳機能や言葉の内容分析を通じて、そのデモに参加している人たちは何を要求しているのか、どのような行動をとっているのかなど、その詳しい内容を理解することができます。

さらに物価や失業率、格差のレベルや石油価格などに関する情報を発行しているデータベースなどとも比較することで、複数の国にまたがる問題の背景や現象を正しく理解し報道することができます。

リーク情報をAI活用すると？

また内部告発者などが膨大なデータを報道機関にリークした場合もAIを活用できると考えられます。

たとえば、タックスヘイブンを利用した金融取引に関する機密文書である「パナマ文書」、「パラダイス文書」や、政府や企業の秘密を暴露する非政府組織のウィキリークスや他の報道機関に、25万点ものアメリカの外交文書がリークされた「アメリカ外交公電ウィキリークス流出事件」などが挙げられます。

これらの事例でAIを使って、データの中からどのような当事者や事件がつながっているのか、他の関連する情報が載っているデータベースとも合わせて分析することが可能です。

そこから多くの発見を生み出したり、新たなニュースにつながったりします。

AI活用の新しいメディア

これらは新聞社やテレビ局などの伝統的な報道機関のAIの活用法でしたが、現在、AIの技術を活用した新たなメディアが登場してきています。

たとえばLiveuamap（※3）というウェブサイトです。

※3　Live Universal Awareness Mapの略で日本語では世界認識地図という意味。

このサイトは、SNSや現地メディアなどからの情報を自動収集して分析した上で、世界のどこで何が起きているのか、武力紛争においてはどの武装勢力がどの地域を占領しているのかなどを察知するものです。

得た情報で伝統的な報道機関のように記事を書くのではなく、地図上で情勢を表す新しいメディアです。

このサイトはAIだけでなく、ソフトウェア開発者と専門のジャーナリストの協力で開発されました。

AIが可能にした最新の紛争情勢が掲載されたこれらの地図は、大手報道機関にも信用できるデータとして利用されています。

読者・視聴者側のメリット

次に読者・視聴者側のメリットを見ていきます。

1つ目は報道機関が情報収集や翻訳などAIの機能を利用すれば、読者・視聴者はより広い範囲で世界各地からの情報を得ることができます。

これは世界の現在の流れを知るのに役立ちます。

2つ目はAIの学習機能により読者・視聴者が求めているニュースを推測でき、その好みに合わせて情報を届けることができます。

つまり、読者・視聴者は自分の興味関心に関連した情報が得やすく、記事を探す手間を省くことができます。

その結果、興味関心ごとについてより深く知ることができます。

報道におけるAI導入のデメリット

次に今後AIが報道機関に導入された時のデメリットについて考えていきましょう。

技術・金銭面

発信者側のデメリットとして簡単に挙げられるものとして技術的、金銭的なものがあるでしょう。

技術面ではAIの導入、管理に負担が生じます。

AIを導入するには多額の初期投資が必要で、またAI技術を扱う専門家を雇うのかそれとも社内で育成するのか、どちらにせよ負担はかかります。

またAIを導入することで、人件費あるいは仕事がなくなり、はじめに紹介したMSNニュースの事例のようにジャーナリストが解雇される可能性もあります。

読者側にもデメリットが発生する可能性があります。

視野の狭まり

AIの学習機能によって、閲覧履歴などから読者・視聴者の興味関心に関連した記事を表示しやすくなります。

これは上にあげたように読者・視聴者にとって便利なことですが、実は危険な面も存在します。

それは読者・視聴者の興味関心に限定することで、多様な視点を失うことです。

興味の薄いものは表示されにくくなるため、たとえばスポーツに関心のある読者・視聴者が国際問題の記事を見かけたりアクセスする機会が減ります。

国際問題に興味関心がある人にしか閲覧されなくなってしまうんです。

結果として世の中に対する視野が狭くなってしまいます。

フェイクニュース

またAIの編集機能によりフェイクニュースが作成される危険性があります。

AIによるディープフェイク(※4)の技術で、政治家や有名人がまるで実際に発言したかのような動画や画像が作成され、一般の読者・視聴者がみても判別のつかない誤ったニュースが流れてしまいます。

※4　AIによる人物画像合成の技術のこと。

その結果誤った情報を発信する報道機関が増えてしまう可能性もあります。

フェイクニュースかどうかを判別できるAI技術も活用されているが、フェイクニュースを流してしまうと報道機関の信用問題に関わってしまいます。

情報操作の危険

さらに報道機関が読者・視聴者からオンラインでの行動について情報を収集し利用しているという点で、プライバシー等の倫理上の問題も発生しています。

たとえばケンブリッジ・アナリティカ（Cambridge　Analytica）のスキャンダルが挙げられます。

ケンブリッジ・アナリティカとはコンサルティング会社で、クライアントとなる政治家・政党が選挙で有利になるようにビックデータを活用することで有名になりました。

フェイスブックから得た閲覧履歴や行動などの多量の情報を利用して、AIにより個人の政治視や性格を分析することで、個人の特徴をつかみます。

そして、それに合わせた政治的広告をピンポイントでフェイスブックのニュースフィードに発信します。

そうすることで、候補者のイメージを意図的に上げ、選挙に有利になるように操作したとされています。

特に、支持政党のない無党派層の取り込みに力を注ぐことで、票を集めようとしました。

アメリカ、イギリス、ブラジル、ケニア、ウクライナなどの国々の選挙でケンブリッジ・アナリティカは上記の活動を行ったとされています。

このようにAIを使った情報操作の危険性もあるんです。

AI利用の限界

AIは現状として、世界中からの情報の収集や情報の関連性、編集作業、ニュース配信などで、ジャーナリストの負担軽減に役立っています。

でも未だ記者の仕事の15％、編集の仕事の9％しか代替できていないという報道もあります。

AIの補助が効かない場面はどのようなものがあるでしょうか？

1つ目は何がニュースに値するのか、社会や世界を包括的に理解した上で、何をどの角度からどれほど深く取り上げるのか判断するときがまず挙げられます。

これは実際に、人間がその時の社会状況などを考慮して判断する必要があります。

2つ目はニュースの関係者（加害者・被害者・決断する人など）から上手に情報を聞き出し、真実かどうかを判断することです。

言葉の表面上の意味だけでなく、その裏に隠された意味まで考慮する力は人間特有のものです。

3つ目は出来事や現象から意義を理解することです。

歴史、文化や政治の事実だけではなく、人々の性格や感情も含むものです。

人間はデータだけに頼ることなく、様々な情報や状況に対応できます。

4つ目は読者・視聴者の理解を促し、印象を与えるための表現、見せ方を創造・作成し発信することです。

ある出来事や現象を心に響くように読者・視聴者に伝えることができるのは人です。

たとえば上でも挙げた「アラブの春」の事例をもう一度見てみます。

このような大規模反政府デモにおいてAIを使うことで、デモの発生と拡大を把握し、いろんなほかの分野のデータと合わせて、ある程度の分析や予測は可能かもしれません。

しかし、どこからをニュースとして取り上げるのか、各国の政権がその事実をどのように捉え反応していこうと考えているのか、あるいは関わった人々はどのような感情であるのか、といった側面を判断し分析することは人間にしかできません。

またこの出来事をどのように世界に発信すれば人々の心に訴えかけられるのか、AIが考えることは難しいです。

コラム

これからのジャーナリズムについて興味ある人にとって、面白い記事だったんじゃないでしょうか？

個人的にとってもおもしろくて、AIを使った新しいサイトを作って、世界のことをもっと身近に分かりやすく伝えられるようになったら楽しそうだな、と思いました。

一方で、興味あるものしか読まなくなってしまうのは、その通りで、視野が狭くなってしまいそうだな、と危機感も持ってます。

AIの効率的な作業とジャーナリストの活動を通じた知識の共存で、私たちが入手できる世界に関する情報の量と質は高めていければいいな、と思います。