0 просмотров

Настоящее и потенциал ИИ в журналистике

13 мая 2021 года Knight Foundation объявил о новой инициативе стоимостью 3 миллиона долларов, направленной на то, чтобы помочь местным новостным организациям использовать возможности искусственного интеллекта. Ниже исследователи описывают отраслевой опрос, который они провели, чтобы помочь Найту понять ситуацию.

Алгоритмы автоматизации окружают нас повсюду: они обнаруживают мошенническое использование наших кредитных карт, определяют, что вы видите в своей ленте в социальных сетях, и отображают рекламу обуви, которая следит за вами в Интернете.

Но как новостные организации используют искусственный интеллект, машинное обучение и другие алгоритмы для автоматизации? Мы решили изучить отрасль, чтобы помочь Knight Foundation понять ситуацию и определить возможности для будущего финансирования.

Мы собрали 130 проектов, сосредоточенных в основном на проектах, выполненных за последние три года. Мы опирались на наши собственные знания в области журналистики данных и машинного обучения для журналистов, а также на интервью, охват сетей журналистских технологий, примеры, описанные на конференциях, и исследования, проведенные по этой теме, включая работу, проведенную проектом JournalismAI в Лондонской школе. Экономика и Джонатан Стрэй.

Дополнение отчетности является основным направлением

Почти половина опрошенных нами проектов использовали ИИ для «расширения возможностей отчетности». Эти проекты прочесывают большие массивы документов с помощью машинного обучения, обнаруживают последние новости в социальных сетях и собирают данные о Covid-19 с правительственных веб-сайтов.

Статья в тему:  Что такое искусственный интеллект BBC News

Вторая важная область, в которой ИИ используется в журналистике, — это «снижение переменных затрат». Это включает в себя инструменты, которые автоматизируют процесс транскрипции, маркировки изображений и видео и создания историй. Категория проектов, которые использовали ИИ для «оптимизации доходов», включая динамические платные экраны, системы рекомендаций и оцифровку архивов новостных организаций, занимает третье место.

«Вовлеченность» учитывает усилия по сбору информации от аудитории, например, алгоритм KPCC / LAist, используемый для сортировки тысяч вопросов о COVID-19 в управляемые корзины. «Самокритика» включает в себя работу по содействию гендерному и расовому балансу в материалах организации, а «новостные репортажи» относятся к ситуациям, когда результат является история, такая как игла выборов в реальном времени в New York Times.

Стоит отметить, что некоторые проекты могут охватывать несколько разных целей; мы выбрали основную цель, основываясь на том, что казалось целью проекта. Например, алгоритм машинного обучения, который просматривает документы в поисках ключевых слов, расширяет возможности отчетности и в то же время снижает переменные затраты. Мы поместили это под «расширение возможностей отчетности». Понимание того, почему отделы новостей используют ИИ, может помочь как инсайдерам отрасли, так и внешним заинтересованным сторонам определить потребности на местах.

Далее, для тех же исследованных проектов ИИ мы изучили, где они появлялись в новостной ленте. Размещение их в общей картине новостной экосистемы помогает выявить места для улучшений.

Статья в тему:  Что такое искусственный интеллект в рецензируемых статьях

От сбора новостей до разработки продуктов, привлечения и удержания подписчиков — редакции используют ИИ на протяжении всего процесса производства новостей. Но, как показывает следующая диаграмма, когда мы говорим об ИИ в отделах новостей, мы, кажется, сильно полагаемся на часть процесса сбора новостей и, возможно, не уделяем столько внимания продукту или деловой стороне экосистемы.

Большинство проектов ИИ реализуются в крупных новостных организациях.

Неудивительно, что национальные и глобальные усилия по ИИ намного опережают усилия на местном уровне по простому количеству проектов. У более крупных организаций больше ресурсов времени, людей и денег, которые они могут посвятить инновациям и экспериментам. Они также могут иметь большие преимущества для этих инвестиций.

Проекты ИИ требуют людей с определенными навыками. Но люди, которых мы разговаривали с людьми из небольших новостных организаций, у которых есть такие возможности, включая отделы новостей и инженеров по продуктам, просто не имеют пропускной способности. Они должны посвятить себя своим существующим обязательствам.

Джастин Майерс, редактор данных в The AP, сказал, что трудно выполнять проекты ИИ в большом отделе новостей, если человек с навыками не был специально нанят по этой причине, не говоря уже о еще более высоких препятствиях для местных отделов новостей. «Найти кого-то, у кого есть время, навыки и ресурсы, для отдела новостей сложно.Трудно найти проект, в котором уровень усилий окупается».

Статья в тему:  Искусственный интеллект как программировать нейронные сети

Но потребность в ИИ для местных редакций столь же, если не более острая.

Работа, которую может выполнять ИИ, — это «работа, которую репортеры могли бы выполнять без машин, но это заняло бы гораздо больше времени. Я вижу большое преимущество ИИ в перераспределении ресурсов, особенно для небольших редакций», — сказал Джон Конвей, вице-президент WRAL Digital в Capitol Broadcasting Group.

Треть проектов крупных редакций можно было бы повторить для небольших
Программное обеспечение, предназначенное для автоматической маркировки изображений, может не понадобиться новостным организациям, которые не обрабатывают тысячи изображений в день, но, по нашим оценкам, 44 из 130 опрошенных проектов могут быть адаптированы для использования в небольших масштабах.

Вот список часто повторяющихся вариантов использования ИИ на местном уровне:

  • Шаблоны о спорте, школах, недвижимости и других историях.
  • Инструменты отчетности, включая службы транскрипции, извлечение сущностей из документов, идентификацию утверждений/фактов, обнаружение событий в социальных сетях.
  • Помощники взаимодействия, такие как система сортировки вопросов KPCC / LAist Covid-19.
  • Динамические платные сети и алгоритмы прогнозирования подписчиков.
  • Рекомендательные двигатели.
  • Системы поиска и тегирования фотографий.
  • Системы курирования главной страницы.
  • Системы самокритики, отслеживающие гендерные и расовые предубеждения в историях.

Многие варианты использования относятся к области инструментов или систем, которые могут работать почти незаметно внутри подписчика новостной организации или системы управления контентом.

Учитывая разнообразие издательских платформ и платформ управления бизнесом на местном уровне, внедрение этих инструментов на основе ИИ может оказаться серьезным препятствием. Тем не менее, среди новостных организаций, уже использующих общую платформу, такую ​​​​как Newspack для WordPress, решение проблемы адаптации однажды принесло бы пользу многим СМИ.

голоса
Рейтинг статьи
Статья в тему:  Как 4D УЗИ использует искусственный интеллект
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector