リベラルの人と保守の人では、まるで違う言葉を話しているように感じられることがよくある。このほど人工知能（AI）を活用した新たな研究により、人々は比喩でもなく本当に「違う言葉」を話していることが明らかになった。
この研究でカーネギーメロン大学の科学者たちは、20万以上のYouTube動画において、650万人以上のユーザーが投稿した8,660万件のコメントを収集した。そして通常は別言語の翻訳に用いるAI技術により、すべて分析した。そして分析の結果、政治的に対立する人々は、似たような考えを表現するために異なる言葉を用いることが判明したのである。
例えば、リベラルのコメントにある「mask（マスク）」という語は、保守のコメントにある「muzzle（口輪）」に、ほぼ相当する。同様に、「liberals（リベラル）」は「libtards（「liberal」に知恵遅れを意味する「retard」を合わせた造語。左派への蔑称）」、「solar（太陽光）」は「fossil（化石燃料）」とほぼ同じ文脈で使われる。
浮き彫りになる対立軸
今回の研究に際してカーネギーメロン大学の特任研究員のアシク・クーダバクシュをはじめとする科学者たちは、近年の米国で発生している政治的な分極化に触発されたのだという。そして、異なる視点をもつ人々が似た文脈で使用する語を、翻訳の技術で特定できるか試すことになった。
「わたしたちは、ほぼ別の言語をしゃべっていると言えます。これは懸念すべきことです」と、クーダバクシュは語る。「mask（マスク）が、muzzle（口輪）に翻訳されれば、マスクと表現の自由を巡って大きな論争があるのだと、すぐにわかります」
カーネギーメロン大学の研究者たちは今回の研究において、単語やフレーズを自動翻訳する際に精度を大きく向上させる技術を用いた。この技術は、ある語がほかの語の近くで使用される頻度を調べ、そのパターンを他の言語と比較するという考えに基づいている。
例えば、「car（自動車）」と「road（道路）」という単語の関係は数学的に表現でき、そして両者の関係性は他言語においても同等の可能性がある。これにより、ある語の正しい翻訳語を関連の語からどうやって推測するか、コンピューターに学習させるのだ。
AIが特に苦手なこと
また政治的な発言に関しては、それぞれのコミュニティで異なる言葉が同じような位置を占めていることが判明した。論文では、左派寄りのMSNBCとCNN、右派寄りのFOXニュースとOANNという、4つのチャンネルに投稿されたコメントに着目している。なお、この論文は査読前でオンラインに投稿されている。
クーダバクシュは、ソーシャルネットワークが彼のチームが開発した技術を活用すれば、相容れないコミュニティの間に架け橋を築くことができるのではないか、と説明する。争いを生むコメントや対立するコミュニティにとって異質な語を避け、代わりにどちらのコミュニティにも共通する語を表示させることは可能だろう。
「何でもいいので、SNSを見て下さい。いまやその中身はとても有害で、政治的思想が異なるユーザーの間に相互作用なんてものは存在しないように思えてきます」と、クーダバクシュは語る。
一方、計算法を用いたソーシャルネットワークの研究に取り組んでいる南カリフォルニア大学准教授のモルテザ・デーガニは、この研究方法に問題があると考えている。デーガニは、カーネギー・メロン大学の論文が「BLM（＝Black Lives Matter）」と「ALM（＝All Lives Matter）」を、「mask」と「muzzle」のように、翻訳可能な組み合わせとしたことを指摘する。
「BLMとALMは対応する翻訳語にはなり得ません。一方は何百年も続く奴隷制や搾取、人種差別への抗議と、正義への戦いを際立たせるスローガンです。もう一方は、その歴史を抹消しようとするものですから」
デーガニは、計算法によって問題を過剰に単純化し、微妙な意味合いを消してしまうことは間違いであると指摘する。「必要なものは機械的な翻訳ではありません」と、彼は指摘する。「必要なのは他者の視点の獲得と説明すること、つまりAIのアルゴリズムが特に苦手とするふたつのことなのです」
自然言語分析の進化の先に
この研究に参加した機械学習の第一人者であるカーネギーメロン大学教授のトム・ミッチェルによると、今回の研究の狙いは、一部のコミュニティが特定の語を別の語と同義のように誤用している事実を浮かび上がらせることにあるという。「複数の語の表象する概念や哲学が同じであることを結論づけたかったのではありません。わたしたちは、言葉の使い方がコミュニティによって実際にどう異なっているか、その違いを明るみにしたかったのです」
ミッチェルによると、昨今の自然言語処理の進歩は目覚ましく、書き言葉と話し言葉の分析を自動化することも期待できるという。こうした動きは、経済学や社会学、政治学の研究方法を一変させる可能性がある。
自然言語処理の専門家であるリチャード・ソーチャーは、オンラインにはびこるヘイトや誤情報の流布をAIで解決するための会社を立ち上げている。彼は今回の研究を興味深いものと捉えつつも、政治的言説の取り上げ方に限界があると指摘する。
ソーチャーは、この研究が人々をリベラルか保守に分けて扱っていることを挙げ、次のように指摘する。「わたしは二元的ではないアプローチがいいと思います。政治的言説の多様性を分析するほうが、より理にかなっていますから」
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TEXT BY WILL KNIGHT
TRANSLATION BY TAEKO ADACHI