グーグルは、自然災害のような危機の周辺での速報をより迅速に検知するために、AIと機械学習の技術を使用しているという。これはGoogleの検索担当副社長であるPandu Nayakのブログによると、同社のシステムがニュース速報を認識するのに数年前には40分かかっていたのに対し、今では数分で済むようになったと明らかにしている。

世界各地で自然災害が発生し、2020年の米国の選挙日が近づくにつれ、ニュース速報の迅速な検出が重要になってくるだろう。カリフォルニア州やオレゴン州で猛威を振るっている山火事は、一瞬にしてコースを変更することがあるし、フェイクニュースキャンペーンの場合も、タイムリーで正確な選挙情報は、政治プロセスの堅牢性を保護するための鍵となる。

「ここ数年、私たちはシステムを改善し、利用可能な最も信頼できる情報を確実に返すようにしてきた。ニュースが発展するにつれ、ウェブに公開されている最新の情報が必ずしも最も正確で信頼できるものとは限らず、人々の情報に対するニーズは、事実が実現するよりも早く加速する可能性がある」とNayakは書いている。

関連する展開として、Googleは最近、ニュース記事と利用可能なファクトチェックのマッチングを改善するために、BERTベースの言語理解モデルを使用したアップデートを開始したと述べています。(2017年4月、Googleは、公開されている主張の出版社のファクトチェックを検索結果と一緒に含めることを開始した)。Nayak 氏によると、システムは現在、ファクトチェックの主張がストーリーのトピックに関連しているかどうかをよりよく理解し、Google News のフルカバレッジ機能でそれらのチェックをより目立つように表示するようになっています。

Nayakによると、これらの取り組みは、憎悪的、攻撃的、誤解を招くようなコンテンツの影響を受けやすいトピックの検索結果の質を向上させるためのGoogleの取り組みと一致している。Google のシステムが誤報のリスクがあるトピック領域をより確実に特定できるようになったという意味で、この点でも進展があったとNayakは主張しています。

例えば、Googleのナレッジグラフの燃料となる情報源の一つであるWikipediaのスニペットを表示する検索結果のパネル内では、機械学習ツールが不正確な情報が表示されるのを防ぐことができるようになったとNayakは言う。ウィキペディアのページが荒らされていた場合でも、99%の精度で検出できると彼は主張している。

改善は、検索が信頼性の高いコンテンツにつながる可能性が低い場合、自動的に予測を表示しないように選択するGoogleのオートコンプリートの提案を制御するシステムにまで適用されている。彼らは今、選挙に拡大してきた。Googleは、あらゆる候補者や政党に対する主張や、投票方法、要件、投票場所の状況、選挙プロセスの完全性や正当性に関する発言と解釈される可能性のある予測を削除するとしている。

「当社では、ヘイト(憎悪)に満ちた不適切な予測がオートコンプリートに掲載されないようにするための長年の方針を定めている。また、クエリが信頼できるコンテンツにつながらない可能性があることを検知した場合には、予測を表示しないように自動化システムを改良した。これらのシステムは完全でも正確でもないため、予測がすり抜けた場合にはポリシーを適用している」とNayakは書いている。