インテリジェンス基礎理論（第５回）
執筆者：上田 篤盛
フェイクニュースに騙されない情報処理
情報は真実とは限らない
前回は、情報源の特性と組み合わせについて解説した。しかし、収集した情報がすべて正しいとは限らない。情報の信頼性や正確性を評価し、分析に使える状態にする作業が「情報処理」である。
誤った情報には、発信者自身が正しいと信じて広める「誤情報」と、相手を欺く意図をもって作られる「偽情報」がある。偽情報には、愉快犯的なものから、世論や相手の判断を誘導するために巧妙に仕組まれたものまである。巧妙に仕組まれた偽情報に対しては、ファクトチェックは機能しない。これはインテリジェンスの世界では常識である。
さらに、情報が真実であっても、都合の悪い情報を隠し、都合のよい部分だけを発信したり、大量の情報を流して重要な情報を埋もれさせたりする情報操作もある。このような情報操作に対しても、個々の情報の真偽を確認するファクトチェックは機能しない。
したがって、SNSが普及した今日、情報処理では情報の真偽だけでなく、発信の背景や意図にも注意する必要がある。
情報源の信頼性と情報の正確性を分けて評価する
最近のニュースから考えてみよう。
さる９月、生成AIで作られた偽の大雨予想動画がSNSに投稿され、150万回以上再生された。本物の気象情報に似せた動画だったが、時刻表示が変わらないなどの不自然な点があり、気象予報会社が偽物と判定した。別の偽投稿では、曜日や台風番号にも誤りが見つかった。
こうした情報をどう処理すべきか。
まず確認するのは、情報源の信頼性である。この情報を発信したのは誰で、いつ発信されたのか。この事例では、発信者は気象庁なのか、民間の気象会社なのか、それとも匿名の個人なのか。個人のSNS投稿と気象庁の公式発表では、一般に情報源としての信頼性が異なる。
次に、情報そのものの正確性を確認する。内容に矛盾はないか。日時や場所は正しいか。他の独立した情報源で裏付けられるか。今回の偽動画では、表示内容の誤りなどが判断材料となった。
ただし、AI技術の発達によって、映像だけで真偽を見分けることは難しくなっている。映像を取り巻く情勢や状況と関連づけ、発信者の意図も批判的に検討する必要がある。
重要なのは、情報源の信頼性と情報そのものの正確性を別々に評価することである。信頼できる機関でも誤った情報を発信することはある。逆に、匿名のSNS投稿が現地の状況を正確に伝える場合もある。ウクライナ戦争でも、市民のスマートフォンによる撮影やSNS投稿が重要な情報源となっている。
また、政府関係者が匿名を条件に、重要な情報を報道機関へ提供することもある。情報源の信頼性が十分に確認できないという理由だけで、その情報を直ちに排除してはならない。
必要な情報を選び、分析につなげる
情報処理は、単に真偽を判定する作業ではない。まず、収集した情報の中から、情報要求に照らして必要な情報を選び出す。そのうえで信頼性や正確性を評価し、分析に使える状態にする。
正確性を十分に確認できない情報でも、重大な危険を示す兆候であれば、未確認情報であることを明示して、ただちに報告する。同時に、追加収集や検証を続ける必要がある。
また、同じ内容が多数の媒体で報じられていても、元をたどれば一つの情報源に依存していることがある。情報の量や拡散の規模を、そのまま正確性の証拠と考えてはならない。
情報処理は、情報収集と分析をつなぐ重要な過程である。必要な情報を選別し、確かな情報と未確認の情報を区別して分析に渡すことが、適切な意思決定を支えるインテリジェンスにつながる。 （つづく）