カリフォルニア大学サンディエゴ校のラディ経営大学院の新しい研究によると、機械学習アルゴリズムは、一か八かの戦略的やりとり中に嘘を見破る点で人間の判断を大幅に上回っている。

この研究は、誤った情報の拡散に大きな影響を与える可能性があります。機械学習YouTube、Tik-Tok、Instagramなどの主要プラットフォーム上で架空のコンテンツを減らす取り組みを強化するために使用できる可能性がある。

この研究は、経営学として利用可能ですワーキングペーパーこの研究では、2007 年から 2010 年まで放送されていた英国の人気テレビ番組「ゴールデン ボール」の嘘を見破る参加者の能力に焦点を当てました。人間は出演者の欺瞞行動を予測するのに苦労する一方で、アルゴリズムの方がはるかに優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

「人が欺瞞的であるとき、特定の『言い伝え』があることがわかった」と、この研究の筆頭著者でカリフォルニア大学サンディエゴ校ラディ経営大学院の行動経済学の准教授であるマルタ・セラ・ガルシア氏は語った。

「たとえば、誰かがより幸せであれば、その人は真実を語っています。また、私たち人間が正直で真実を語っているときに共有する、他の視覚的、言語的、音声的な手がかりもあります。アルゴリズムは、これらの相関関係を明らかにするのに適しています。」

研究で使用されたアルゴリズムは、74% の確率で出場者の行動を正確に予測するという驚異的な精度を達成しました。これに対し、研究に参加した 600 人以上の人間が達成した精度は 51% ～ 53% でした。

この研究では、機械学習と人間の欺瞞を見破る能力を比較することに加えて、嘘をつく人と真実を語る人をよりよく見分けるためにアルゴリズムをどのように活用できるかについてもテストしました。

ある実験では、研究参加者の 2 つの異なるグループが同じセットの「ゴールデン ボール」エピソードを視聴しました。あるグループは、ビデオを視聴する前に機械学習によってビデオにフラグを付けました。フラグは、アルゴリズム出場者が嘘をついている可能性が高いと予測した。

別のグループも同じビデオを視聴し、視聴後、アルゴリズムがそのビデオに欺瞞のフラグを立てたと告げられました。参加者は、ビデオを見る前にフラグメッセージを受け取った場合、機械学習の洞察を信頼し、嘘をよりよく予測する可能性がはるかに高くなりました。

「アルゴリズムのアドバイスを採用するにはタイミングが非常に重要です」とセラガルシア氏は言う。「私たちの調査結果は、アルゴリズムによる洞察が早い段階で提示されると、参加者がそれに依存する可能性がはるかに高いことを示しています。意思決定プロセス。これは、アルゴリズムを使用して不正な可能性のあるコンテンツにフラグを立てることができる YouTube や TikTok などのオンライン プラットフォームにとって特に重要です。」

共著者であるラディスクールの行動経済学教授ウリ・グニージー氏は、「私たちの研究は、これらのオンラインプラットフォームは、ユーザーがコンテンツに関与した後ではなく、その前にアルゴリズムによる警告を提示することで、警告システムの有効性を向上させることができることを示唆しています。これにより、誤った情報の拡散が遅くなります。」

これらのソーシャル メディア Web サイトの一部は、すでにアルゴリズムを使用して不審なコンテンツを検出していますが、多くの場合、ビデオはユーザーによって報告され、コンテンツにフラグを立てるか削除できるスタッフが調査する必要があります。TikTokのようなテクノロジー企業の従業員は調査で多大な負担を負っているため、こうしたプロセスは長引く可能性がある。

著者らは、「私たちの研究は、テクノロジーが人間の意思決定をどのように強化できるかを示しており、AI が役立つ場合に人間が AI とどのように対話できるかを示す一例です。この結果が、組織やプラットフォーム、特に機械学習ツールのより適切な設計と導入に役立つことを願っています」と結論付けています。正確な意思決定が重要な状況では。」