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レコメンデーション機能に潜む「負の側面」は解消できるのか?

4/23(火) 19:44配信

WIRED.jp

インターネットは、ああしろ、こうしろと言ってくるアルゴリズムであふれている。

YouTubeやNetflixは、あなたが見るであろう動画を予測し、先回りして提案してくる。FacebookやTwitterは公然と、あなたが関心をもっているものだけではなく、それらが関心のある事項にも基づいて、あなたがつながっている人たちからの投稿にフィルターをかけ、並べ替えている。

いま、アルゴリズムには「監査」が求められている

ニューヨークの起業家ブライアン・ウィットマンは、そうしたシステムのひとつを構築するうえでひと役買った人物だ。ビッグデータを駆使した音楽レコメンデーションエンジン「The Echo Nest」を、2014年にスポティファイに売却したのである。これにより、ユーザーがこれまでに聴いた曲の履歴をもとに新しい曲を薦めるSpotifyの能力は強化された。

ウィットマンは、Spotifyでアルゴリズムの価値をはっきりと理解したと言う一方で、そうしたアルゴリズムのマイナス面が恐ろしくなったという。そして新しいスタートアップ、キャノピー(Canopy)を設立した。

「従来のレコメンデーションシステムには、わたしについてのデータを可能な限りすべてかき集め、それをブラックボックスに入れるプロセスがつきものです。そうしてレコメンドされた内容が自分に最適化されているのか、収益を上げるために最適化されているのか、国に操作されているのかはわからないのです」とウィットマンは言う。

既存のレコメンデーションに潜む欠陥

19年中のリリースをウィットマンが目指しているアプリ「Canopy」は、データを1カ所には集めない。また、後悔するような時間の使い方をユーザーに強いることのない、有益な読み物やポッドキャストを提案する。

ウィットマンは、もっと倫理的なレコメンデーションシステムの開発を目指すムーヴメントの一端を担っている。テック企業はこれまでずっと、アルゴリズムを使ったおすすめ機能は、ユーザーが欲しがるものを提供するためだと売り込んできた。しかしそうした機能には、オンライン上で無駄な時間を費やすこと以外にも、明らかなマイナス面がある。

かつてYouTubeでレコメンデーション機能の開発に携わっていたギヨーム・シャローは現在、その欠陥の立証に取り組んでいる。シャローは、こうした問題の原因はシステムを設計している企業にあると指摘する。各社は「ユーザーがそのサーヴィスで費やす時間を最大にする」ことを第一目標にしているのだ。

確かに効果はある。YouTubeは、総視聴時間の70パーセント以上がレコメンデーション経由だとしている。しかし、その結果は必ずしもよいものとはいえない。「AIはクリックベイト[編註:内容が薄いコンテンツに扇動的なタイトルを掲げる手法]を探してくるよう最適化されています」とシャローは指摘する。

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最終更新:4/23(火) 19:44
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