Багато галузей промисловості використовують штучний інтелект для підвищення продуктивності; інформаційні організації не є винятком. Компанії створюють цифрові фігури, такі як ДЖЕЙМС (Twipe) і Клара Індернах (Express.de), щоб поєднати обчислювальні здібності штучного інтелекту з людською творчістю. Ці інструменти полегшують виконання завдань і пропонують можливість персоналізованого залучення читачів, ретельної перевірки фактів і створення інтерактивного вмісту. Давайте подивимося, як ШІ зараз використовується в редакціях.

Генератор новинних статей

Generative AI можна використовувати в редакціях для створення якісних текстів і репортажів, скорочуючи час, який витрачають на це журналісти.

EXPRESS.de нещодавно представив у своїй редакції передову систему штучного інтелекту Klara Indernach (KI). Klara — це складний інструмент, який може структурувати тексти, проводити обширні дослідження вмісту та швидко й ефективно узагальнювати величезні обсяги інформації. Ці можливості значно підвищують швидкість і масштаби створення контенту на EXPRESS.de, особливо коли мова йде про статті з передбачуваним змістом для написання, наприклад спортивні звіти.

Редактори, як і раніше, відіграють активну роль у процесі публікації, і вони повинні переглядати кожен вміст, який надає Клара, забезпечуючи цілісність і достовірність новин. Ця співпраця гарантує, що цілісність журналістики все ще підтримується, а також отримує користь від підвищення продуктивності, яке може забезпечити ШІ. Незважаючи на те, що Клара виконує повторювані завдання, EXPRESS.de залишається відданим цінностям традиційної журналістики. Німецька медіа-індустрія висловила рішучу думку з цього приводу; однак тривають дебати щодо того, чи цікавить читачів контент, створений ШІ. Обговорення з #DGS2023 показують, що більшість людей не помічають, чи використовувався ШІ для створення контенту. Хоча багато компаній, які використовують штучний інтелект, віддають перевагу використанню застережень у статтях, створених штучним інтелектом, Аріст фон Харпе пропонує цікаву точку зору:

Ми не виділяємо статті, створені за допомогою ШІ. Ми використовуємо [AI] лише як інструмент. Як і з будь-яким інструментом, за те, що виходить, завжди відповідає той, хто його використовує.

База знань з ШІ

Великі корпорації, такі як Google, Microsoft і OpenAI, зацікавлені в архівах медіаорганізацій, щоб використовувати такі дані для навчання своїх моделей великих мов. Хоча дозвіл на доступ до їхніх архівів може бути корисним для медіа-організацій, багато хто має проблеми з наданням вільного доступу до своїх архівів.

Mediahuis шукає потенційні шляхи вирішення цієї проблеми, співпрацюючи з ML6 для використання методів Retrieval Augmented Generation (RAG) для створення внутрішньої бази знань за невелику частину вартості, ніж повне навчання LLM. Ця техніка може бути особливо корисною для Mediahuis, щоб підтримувати цілісність і точність свого контенту, одночасно стимулюючи інновації в журналістиці, керованій ШІ.

Mediahuis веде діалог із такими технологічними гігантами, як Microsoft, ML6 і Google, щоб дослідити моделі, за допомогою яких їхні дані можна використовувати для навчання LLM, що призведе до розробки більш орієнтованих на предметну область мовних моделей. Така співпраця може прокласти шлях до нової ери журналістики, керованої штучним інтелектом, де компроміси між медіаорганізаціями та технологічними компаніями призведуть до постійного вдосконалення технологій штучного інтелекту в цій сфері.

Створюйте вікторини новин

Цифровий звіт Reuters за 2023 рік підкреслює привабливість ігор, у тому числі новинних вікторин, і 25% передплатників газет у США назвали їх причиною для придбання підписки. Кілька інформаційних організацій намагаються підхопити цю тенденцію. Декілька новинних організацій побачили потенціал у такому рішенні та почали розробляти автоматично створені вікторини новин на основі наявних статей. TIME провів серію експериментів, використовуючи ChatGPT, щоб отримати свій архів із 200 мільйонів слів культових історій, щоб оцінити знання про поточні події для вмісту вікторини. Ця інтеграція штучного інтелекту поєднує в собі залучення та навчання, заохочуючи читачів приділяти більше уваги під час читання новин.

Однак цей підхід не може бути повністю автоматизованим, оскільки ШІ все ще схильний до явища, відомого як «галюцинації», коли ШІ змішує точну та оманливу інформацію таким чином, що його важко виявити. Щоб досягти точних результатів, точні підказки та контроль за процесом людини є критично важливими.

Створення автоматизованих новинних тестів за допомогою штучного інтелекту також є тим, з чим ми в Twipe успішно експериментували!

Генератори зображень ШІ

Працівники медіаіндустрії можуть використовувати штучний інтелект для створення зображень, ілюстрацій та інфографіки для новин. Ці інструменти допомагають у процесі проектування, який зазвичай вимагає часу та досвіду, і можуть створювати відповідні візуальні ефекти шляхом введення тексту або даних. Це прискорює виробництво контенту та економить людські ресурси. Це також економічно ефективне рішення, особливо для невеликих новинних видань, які не можуть дозволити собі велику команду дизайнерів або дорогих фрілансерів.

Візуальні елементи, створені штучним інтелектом, можна швидко створювати та персоналізувати в маркетингу, підвищуючи релевантність рекламної кампанії та залучення аудиторії. Зображення, створені штучним інтелектом, пропонують можливості для творчого оповідання, а візуальні ефекти в реальному часі покращують оповідання та залучають аудиторію.

ШІ-генератори голосу та розшифровки інтерв’ю ШІ

Одним із основних застосувань штучного інтелекту в редакції є транскрипція аудіоінтерв’ю чи дискусій у письмовий вміст. Ця трансформація є надзвичайно важливою, оскільки полегшує архівування та легше розповсюдження інформації. Наприклад, журналісти часто беруть участь у словесних дискусіях чи інтерв’ю, які є насиченими змістом. Використовуючи сервіси транскрипції, керовані штучним інтелектом, ці словесні обміни можна швидко перетворити на текст. Це робить вміст легкодоступним для редагування, публікації або спільного використання на різних платформах, покращуючи здатність редакції змінювати призначення або посилатися на минулий вміст.

З появою штучного інтелекту ефективність і точність процесів транскрипції значно покращилися завдяки таким інструментам, як Jojo від VG. На відміну від ручної транскрипції, яка займає багато часу та схильна до помилок, служби транскрипції з підтримкою штучного інтелекту є швидшою та точнішою альтернативою. Використовуючи складні алгоритми, вони можуть точно розшифровувати мову навіть у шумному середовищі або з кількома динаміками. Це значно скорочує час від запису до публікації, прискорюючи цикл виробництва новин. Це також дає можливість журналістам і редакторам зосередитися на більш творчих і аналітичних аспектах виробництва новин.

Спираючись на це, технологія перетворення тексту в мовлення на основі штучного інтелекту досягла вражаючих успіхів у синтезі мовлення, уможливлюючи реалістичне озвучування за мінімальний проміжок часу. Ця технологія також дозволяє робити точні переклади, які зберігають оригінальну інтонацію, тим самим підвищуючи автентичність новин. Ці досягнення прокладають шлях для інноваційних програм, таких як переклад у реальному часі та автоматичний дубляж. Такі інновації роблять контент більш доступним і привабливим для глобальної аудиторії, розширюючи таким чином охоплення редакцій.

Завдяки інтеграції технологій аудіотранскрипції на основі штучного інтелекту, перетворення мовлення в текст і перетворення тексту в мовлення редакції можуть значно підвищити свою ефективність, точність і якість контенту. Це об’єднання оптимізує робочий процес, допомагаючи редакціям відповідати вимогам цифрових медіа. Крім того, штучний інтелект допомагає створювати та розповсюджувати мультимедійний контент, залучаючи більш поінформовану та зацікавлену аудиторію. Завдяки цим технологічним досягненням редакції краще оснащені для надання високоякісного контенту на різних платформах ширшій аудиторії.

Персоналізовані новини: JAMES

Одним із найцікавіших застосувань штучного інтелекту в редакції є можливість пропонувати читачам і передплатникам індивідуально підібраний контент. Чудовим прикладом персоналізації вмісту є JAMES, цифровий дворецький, створений Twipe у співпраці з The Times, щоб допомогти видавцям новин посилити залучення читачів за допомогою персоналізованих електронних листів, щоб задовольнити потреби сучасних споживачів новин. JAMES персоналізує розсилку інформаційних бюлетенів, вивчаючи поведінку та вподобання читачів, адаптуючи вміст до індивідуальних звичок читачів.

Персоналізовані інформаційні бюлетені стають все більш популярними в індустрії новин, оскільки вони використовують дані та машинне навчання для покращення залучення читачів та їх утримання. Завдяки таким інструментам, як JAMES, і власним зусиллям із персоналізації новинні організації краще задовольнять різноманітні інтереси своїх читачів, а також досягають своїх цілей цифрового зростання.

Анотація до статей А.І

ШІ можна використовувати для створення заголовків, метаописів і підсумків новинних статей.

Швидкі підсумки: штучний інтелект може генерувати підсумки, які надають читачам огляд основних моментів статті. Ця функція схожа на ту, яку представив новинний додаток Artifact (див. GIF).
Індивідуальні стилі: штучний інтелект може створювати резюме, адаптовані до різних аудиторій, використовуючи унікальні стилі, такі як «поясніть, ніби мені п’ять» або емодзі, щоб зробити їх більш привабливими.
Економія часу: підсумовуючи довгі статті, штучний інтелект може заощадити час користувачів, що особливо корисно в динамічній індустрії новин.
Доступність: зробити новини доступнішими має вирішальне значення, і штучний інтелект може відіграти важливу роль у досягненні цього, надаючи підсумки, які легко читати та розуміти. Це може розширити базу аудиторії та зробити інформацію більш охоплюючою.

Важливо зауважити, що резюме AI не надають такої ж глибини та контексту, як повні статті. Тому читачам пропонується прочитати статтю повністю для повного розуміння.

AI Фактчекінг

Перевірка фактів є трудомістким і дорогим завданням для людей. З поширенням онлайн-дезінформації та фейкових новин читачі все більше цінують точність своїх джерел новин. Алгоритми штучного інтелекту можуть швидко перевіряти дані та підтверджувати інформацію з різних джерел, полегшуючи виявлення потенційних неточностей або брехні.

Ці системи можуть порівнювати претензії з величезними базами даних надійної інформації, роблячи процес перевірки фактів швидшим і ефективнішим, ніж якщо це виконується виключно людиною.

Однак досягнення оптимальної точності перевірки фактів вимагає збалансованого підходу, який поєднує автоматизовані процеси ШІ та людське судження. Хоча штучний інтелект може прискорити початкові оцінки та позначити потенційні проблеми, він може не повністю зрозуміти контекст або наслідки заяви. Люди, які перевіряють факти, все ще необхідні, щоб забезпечити навички критичного мислення, знання теми та глибше розуміння контексту для забезпечення точності.

Працюючи разом, штучний інтелект і перевіряючі факти люди можуть надати надійні та точні результати перевірки фактів. Ця співпраця дозволяє поєднати швидкість технологій із людськими здібностями до інтерпретації, створюючи ефективну стратегію перевірки фактів.

Модерація коментарів

AI може допомогти відстежувати онлайн-дискусії та виявляти неприйнятний контент на різних медіа-платформах. Зі постійно зростаючою активністю в Інтернеті модераторам-людям стає важко встигати за величезним обсягом автоматично створеного користувачами вмісту.

Алгоритми штучного інтелекту, особливо ті, що використовують обробку природної мови, відмінно справляються зі скануванням тексту та ідентифікацією шаблонів, які можуть вказувати на ворожнечу, переслідування, дезінформацію чи інший невідповідний вміст. Коли такий вміст виявляється, системи штучного інтелекту можуть позначити його для перевірки людиною або, у деяких випадках, автоматично видалити, щоб підтримувати безпечне та шанобливе онлайн-середовище.

Забезпечення відкритого, але шанобливого діалогу на медіа-платформах є складним завданням, оскільки вимагає тонкого балансу між свободою вираження думок і необхідністю запобігати шкоді чи токсичній поведінці. AI може допомогти досягти цього балансу, слугуючи першою лінією захисту від неприйнятного контенту.

Один підводний камінь, на який слід звернути увагу, полягає в тому, що оцінки штучного інтелекту можуть бути неточними, іноді призводячи до помилкових позитивних і негативних результатів. Тому людська модерація залишається вирішальною для детальнішого оцінювання, розуміння контексту та вирішення нових форм неприйнятного вмісту. Медіаорганізації знову повинні знайти тонкий баланс між інвестиціями в людей-модераторів і використанням інструментів модерації на основі ШІ.

Чат-боти

Як згадувалося вище про спільні зусилля Mediahuis із Microsoft, ML6 і Google, дані використовуються для навчання магістрів права у пошуках піонерської технології чат-ботів.

Технологія чат-ботів, пропонуючи ефективність і зручність, стикається з значними проблемами. По-перше, забезпечення точного розуміння природної мови залишається значною перешкодою. Чат-боти повинні розуміти різноманітні запити користувачів, враховуючи нюанси, ідіоми та контекст.

Контекстне розуміння також є життєво важливим для підтримки зв’язних розмов, оскільки чат-ботам потрібно запам’ятовувати попередні повідомлення та посилатися на них, щоб надавати релевантні відповіді. Персоналізація представляє ще одну проблему, збалансовуючи надання персоналізованих відповідей на основі даних користувача з проблемами конфіденційності та нормами захисту даних.

Обробка неочікуваних і неоднозначних запитів додатково перевіряє адаптивність чат-ботів. Він повинен реагувати на несподівані дії користувача, ставлячи уточнюючі запитання або вказуючи обмеження, коли це необхідно. Крім того, він має підтримувати підтримку кількох мов, які є складними та вимагають точного перекладу та відповідей з урахуванням контексту.

Забезпечення безпечної інтеграції з серверними системами є важливим, запобігаючи витоку даних або вразливості безпеки. Крім того, етика та упередженість мають першочергове значення; чат-ботів необхідно контролювати, щоб уникнути упередженості та образливих відповідей. Постійне технічне обслуговування, зміцнення довіри користувачів і встановлення правильного балансу між автоматизацією та людським втручанням є важливими для успішного розгортання чат-ботів ШІ.

Висновок

Інструменти штучного інтелекту змінили журналістику, поєднавши розповідь і аналітику даних. Ця співпраця робить журналістику більш ефективною та створює кращий досвід для аудиторії. Незважаючи на те, що штучний інтелект може виконувати багато повсякденних завдань, розслідування та оповідання історій, що вимагають людської творчості, залишаються в центрі журналістики. ШІ розширив можливості для журналістики, як фотографія для художників. Хоча ШІ стирає межу між журналістом та інструментом, у центрі уваги залишається розповідь. Майбутнє журналістики – це дует між журналістами та штучним інтелектом, з незмінним духом запитань і розповідей, які направляють шлях кожного суспільства.

Дякуємо, що дочитали нашу статтю до кінця. Якщо ви хочете бути в курсі новин, відвідайте наш сайт ще раз! Якщо вам сподобалася стаття, поділіться нею з іншими, поділившись нею в соціальних мережах – нижче є швидкі посилання, якими можна поділитися.

Гарного Вам дня!

Автор Ред

Джерело Bloomberg

Оригінальний вміст із цього твору можна використовувати згідно з умовами ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 license