さて、話を戻そう。YouTube のような巨大プラットフォームでは、全ての投稿を人間の目で確認してから許可することは難しい。YouTube の取り組みのページの中から「安全性を高める」という箇所を見てみよう（参照：YouTube）。 　ここでは「4つのR」がうたわれている。Remove（ポリシーに違反するコンテンツの削除）、Reduce（ガイドライン違反のボーダーライン上にあるコンテンツ拡散の減少）、Raise（信頼できるコンテンツ発見の促進）、Reward（信頼できるクリエイターへの報酬）である。 　この安全性を高める取り組みの中に「有害なコンテンツの管理」と「誤情報への対抗策」がある。 　「有害なコンテンツの管理」では、機械学習で大規模に検出したあと、人間によって審査されると書いてある。また、自動報告システムも利用していると説明がある（参照：YouTube）。 　「誤情報への対抗策」では、判別は外部の審査チームや、機械学習システムによって行っていると記載がある（参照：YouTube）。ウォズニアック氏が訴えた詐欺動画は「誤情報への対抗策」が該当する。 　実際に、どのような体制になっているのかは謎が多い。不適切動画については、薄給のワーカーが支えているという記事がある（参照：WIRED.jp）。全てを明らかにすることは、詐欺をおこなっている人たちに、攻撃に有用な情報を与えることになるので困難だろう。 　YouTube が、人間と機械学習のどちらを重視するかは興味がある。YouTube は2020年3月16日に、新型コロナウイルスへの対策として、YouTubeに関連する社内スタッフの削減をブログで伝えた（参照：YouTube）。同社としては、機械学習をより重視する方に舵を切ったといえる。 　自動化はより加速して、人間による関与は減っていくのだろう。その結果、ウォズニアック氏のようなケースが発生しても、機械的に判別することで何の対処もされないケースが増えていくのかもしれない。 ＜文／柳井政和＞