タグ: Google

大統領は米国時間8月19日の朝、Twitter（ツイッター）でGoogle（グーグル）を激しく非難した。2016年の大統領選挙でヒラリー・クリントン氏に票が傾くようにGoogleが操作したと訴えたのだ。この重大な告発の元になった情報の出所は、何カ月も前の議会証言を蒸し返した古い報告書の中で語られていた仮説に過ぎない。

今朝のトランプ大統領のツイートには、実際の報告書からの引用は一切ないが、保守系監視団体Judical Watchのタグが付けられている。恐らく同団体に調査を依頼しているのだろう。大統領が誰にGoogleを訴えろと言っているのかは、定かではない。

Wow, Report Just Out! Google manipulated from 2.6 million to 16 million votes for Hillary Clinton in 2016 Election! This was put out by a Clinton supporter, not a Trump Supporter! Google should be sued. My victory was even bigger than thought! @JudicialWatch

— Donald J. Trump (@realDonaldTrump) August 19, 2019

https://platform.twitter.com/widgets.js
ワオ、報告書が今出た！2016年の大統領選挙でGoogleは260万から1600万もの票をヒラリー・クリントンに流していた！これはトランプ支持者ではなくクリントン支持者からもたらされた情報だ！Googleは訴えられるべきだ。だが、私の勝利は実際はもっと大きかったということだ！　@JudicalWatch

偶然にも、FOX Newsはそのような報告書が存在することを、5分ほど前に報道している。トランプはまた、先日、さまざまな中傷を受けたとしてGoogleとCEOのSundar Pichai（サンダー・ピチャイ）氏を批判した。

実際のところ、この報告書は「今出た」ものではなく、大統領が指摘しているような内容も書かれていない。FOXとトランプが言っているのは、おそらく2017年に発表された報告書のことだ。そこでは、2016年の大統領選挙の前哨戦でGoogleや他の検索エンジンに偏りがあったことを執筆者たちが解説している。

なぜ、そのような調査があったことに気がつかなかったのかと不思議に思っている方のために、その理由をお教えしよう。でたらめな調査だからだ。その内容には得るものが何もなく、ある大企業が選挙に介入したと非難するに値する証拠すら示されていない。

執筆者たちは、選挙前の25日間に95人が行った検索の結果を見て、最初のページで偏向の有無を審査した。彼らはほとんどの検索結果で、特にGoogleの結果ではクリントン氏が有利になる傾向にあったとの「クラウドソーシング」による判定を基に偏向を認識したと主張している。ただしその判定方法は説明されていない。

この検索に関するデータ、つまり、サンプル検索とその結果や、なぜそれを偏向と判断したかの理由などは示されていない。ファクトの考察もない。例えば、Googleが日常的に、またはオープンに、その人の普段の検索の内容、報告されている嗜好、地域などに合わせて検索結果を提示していることなどは考慮されていない。

関連記事：トランプ大統領が朝のツイートでGoogleとサンダー・ピチャイ氏を攻撃（未訳）

実際、Epstein（エプスタイン）氏の報告書は、通常の調査報告書の体をまったく成していない。

要約や序論もない。統計上の計算方法の解説もない。用語説明、考察、出典の記載もない。こうした基本的な情報がなければ、同分野や他分野の専門家の査読も叶わないばかりか、まったくの捏造された仮説と判別がつかない。この報告書の真偽を判断できる材料が何ひとつないのだ。

しかしRobert Epstein（ロバート・エプスタイン）氏は、自身のたった1件の報告書を大いに参照している。それは、2015年にPNAS（米国科学アカデミー紀要）に掲載された、故意に操作を加えた検索結果が候補者の情報を探す有権者にどのような影響を与えるかを解説したものだ。この題材に関して、彼は非常に多くの意見記事を執筆している。Epoch TimesやDaily Callerといった最右翼のメディアに頻繁に登場しているが、USA TodayやBloomberg Businessweekなどの無党派メディアにも寄稿している。

この調査で提示された数値には、まったくなんの恩恵もない。計算方法が説明されていない数字の中には、「Google検索でのクリントン支持の偏向は、時を重ねることで、少なくとも260万票がクリントンに移動する結果を招く」とエプスタイン氏が話しているものがある。この主張の裏付けとなる仕組みも正当な根拠も示されていない。あるのは、今回の報告書との共通点がほとんど見られない、2015年の彼の報告所に示された非常に空論に近い見解と憶測のみだ。その数値は、実質的にでっち上げと言える。

つまり、この報告書と呼ばれているものは、じつに異質なのだ。その主張に科学的な正当性を持たない事実無根の文書であり、ほぼ毎月Google批判の論説を掲載している出版社の人間の手によるものだ。これは、雑誌などに掲載されたわけではない。American Institute for Behavioral Research and Technology（行動調査およびテクノロジーのためのアメリカの研究所、AIBRT）という非営利の私的調査機関がネット上で発表したものに過ぎない。エプスタイン氏はこの研究所のスタッフだが、ここは今回の報告書など、もっぱら彼の文章を発表するためだけに存在しているように見える（私の質問に対してAIBRTは、資金提供者の公開に法的義務はなく、公開しない方針だが、「研究所の調査に偏向をきたすような寄付」は受け付けないと話していた）。

報告書の巻末でエプスタイン氏は、この報告書のために収集していたデータをGoogleが操作していた可能性を推測している。Gmailユーザーとそれ以外のユーザーからのデータの差を引き合いに出して、Gmailユーザーのデータは、報告書作成中ではあったが、すべて破棄することにしたという。

おわかりのとおり、非Gmailユーザーが見た検索結果は、Gmailユーザーが見た結果よりもずっと大きく偏っている。おそらくGoogleは、Gmailシステムを通じて我々の協力者を特定し、偏向していない結果が彼らに示されるよう計らったのだ。現時点でそれを確認することはできないが、我々が発見したパターンの説明としては妥当だ。

この仮説を妥当と見るかどうかは、みなさんの判断にお任せする。

これだけでも十分に酷すぎる話だ。しかし、トランプ大統領がこの軽薄な報告書を引き合いに出したことで、さらにファクトが歪められてしまった。大統領は「2016年の大統領選挙でGoogleは260万から1600万もの票をヒラリー・クリントンに流していた」と主張したが、そのようなことはこの報告書にすら書かれていない。

関連記事；ケンブリッジ・アナリティカ、トンランプ、ブレグジット、そして民主主義の死を紐解くNetflixのドキュメンタリー「The Great Hack」（未訳）

この虚偽の主張の根源は、7月にエプスタイン氏が米上院司法委員会に出席したことにあるようだ。そこで彼は、テキサス州選出のTed Cruz（テッド・クルーズ）上院議員からスター扱いされ、投票における技術操作の可能性について専門家としての意見を求められた。それまでこの問題でクルーズ氏を支えていた専門家は、保守系ラジオのトーク番組のホスト、Dennis Prager（デニス・プレガー）氏だった。

またしても、データも調査方法も仕組みも示さず、エプスタイン氏は、Google、Facebook、Twitterなどが影響を与えたかも知れない260万票を「どん底の最低数」と説明している（影響を与えた、またはそれを試みたとは明言していない）。彼はまた、今後の、特に2020年の大統領選挙において「もしこれらすべての企業が同じ候補者を支持したなら、150万の浮動票が、人々が知らないうちに、当局が追跡できないよう紙の資料を残さず、流れる可能性がある」とも話している。

「彼らが用いている手法は目に見えない。潜在意識に働きかけるものであり、私が行動科学の世界で見てきたいかなる効果よりもずっと強力なものだ」とエプスタイン氏は言うが、その手法が何かは、はっきり説明していない。しかし彼は、Mark Zuckerberg（マーク・ザッカーバーグ）氏が民主党支持者だけに「投票に行こう」と呼びかける可能性があり、それは誰も知り得ないとも述べた。馬鹿げている。

すなわち、数値がでっち上げであるばかりでなく、2016年の選挙とは何の関係もなく、しかもGoogleだけの話ではなく、これはすべてのハイテク企業が関わることなのだ。たとえもし、エプスタイン氏の論にいくばくかの正当性があったとしても、トランプ大統領のツイートがそれをねじ曲げ、すべてを台無しにしてしまった。何もかもが、真実からは遠くかけ離れている。

Googleは、大統領の批判に対して声明を発表した。「この研究者の不正確な主張は、それが発表された2016年の時点で誤りが証明されています。当時私たちが主張したとおり、私たちが政治的信条を操る目的で検索結果の順位の操作や変更などは行ったことは一度もありません」。

下にその報告書の全文を掲載する。

アクセシビリティに向けた新たな取り組みの一環として、Googleは5月のGoogle I/OでProject Euphonia（プロジェクト・ユーホニア）を発表した。これは標準的ではない発声を行う人や、障害を持つ人の発話を理解する音声認識を開発しようとする試みである。同社は、この新しい機能を可能にしてくれるAIの一部を説明する投稿とその論文を公開した。

問題を理解することは簡単だ。筋萎縮性側索硬化症（ALS）などの変性疾患によって生じる運動障害を持つ人の話し声は、単純に既存の自然言語処理システムでは理解されないのだ。

その様子は、自らも発話に問題を抱えるGoogleリサーチサイエンティストのDimitri Kanevsky（ディミトリ・カネフスキー）氏が、Googleのプロダクトの1つと対話しようとする以下のビデオの中に見ることができる（最後には関連する仕事であるParrotronの助けを借りている）。

研究チームはこのプロジェクトを次のように説明している。「ASR（自動音声認識）システムは、ほとんどの場合、『典型的な』音声を使ってトレーニングされています。つまり、発話障害や強いアクセントを持っていたりする少数派のグループは、同じような利便性を受けることができません。現在の最先端のASRモデルは、ALSによって中程度の発話障害しか持たない話者に対して高い単語エラー率（WER：Word Error Rates）を示し、実質上ASRに依存する技術の利用が不可能になっています」。

少なくとも、一部をトレーニングセットのせいにしていることは注目に値する。これは人間を識別したり、それどころか単に人間がいるか否かを判別するような他の場合でも、AIを高いエラー率へと導く可能性のある、暗黙的なバイアスの1つなのだ。肌の黒い人たちのような主要なグループを含めなかったというミスも、 癖をもった発話を行う人たちを含めなかったというミスも、どちらもより包括的なソースデータを使うことで解決を図ることができる。

Googleの研究者たちにとって、それはALSを持つ人たちから何十時間にもわたる音声を収集することを意味していた。だが、ご想像のとおり各人はそれぞれの状態によって異なった影響を受けているために病気の影響に対応することは、例えば単なる一般的ではないアクセントに対応することとは同じプロセスではない。

関連記事：Google I/Oはアクセシビリティ強化に全力、聴覚障害者にも電車でYouTubeを見るにも便利

標準的な音声認識モデルをベースラインとして使用し、いくつかの実験的なやり方で微調整して、新しい音声を使ってトレーニングを行った。これだけでWERが大幅に減少し、オリジナルのモデルに対して比較的少ない変更で対処することができたのだ。これが意味することは、新しい音声に対して調整する際にも、あまり強力な計算パワーを必要としないということである。

研究者は、特定の音素（「e」や「f」のような個別の音）に対してモデルの混乱が続くときに、2種類のエラーがあることに気がついた。1つ目は、意図されていた音素が認識されないため、単語も認識されないという事実があるということ。そして2つ目は、モデルは話し手が意図した音素を推測する必要があり、2つ以上の単語がほぼ同じように聞こえる場合は間違った音素を選択する可能性があるということだ。

特に2番目のエラーは、インテリジェントに処理できるエラーだ。例えば話者が「I’m going back inside the house」（家の中に戻ります）と言った際に、システムがbackの「b」とhouseの「h」を認識できなかったとしても、それが「I’m going tack inside the mouse」（ネズミの中を鋲で留める）と言うつもりだったという可能性は低いだろう。AIシステムは、人間の言語およびあなた自身の声または話している文脈に対する知識を利用して、ギャップをインテリジェントに埋めることができる。

しかし、そのためにはまだまだ研究が必要だ。現時点におけるチームの成果については、来月オーストリアで開催されるInterspeechカンファレンスで発表される予定の「Personalizing ASR for Dysarthric and Accented Speech with Limited Data」（限られたデータのもとで行う、構音障害とアクセントの強い発話に向けた自動音声認識のパーソナライズ）という論文で読むことができる。

[原文へ]

（翻訳：sako）