I februar 2024 var State of Digital Publishing (SODP) vertskap for WP Publisher Success Week – et nettbasert arrangement for fagfolk innen digital publisering og nyhetsmedier.
Denne artikkelen er basert på sammendraget av viktige erfaringer fra en presentasjon av Liam Andrew , tidligere Chief Product Officer ved The Texas Tribune (for tiden Technology Lead, Product & AI Studio ved American Journalism Project) og Pete Pachal , grunnlegger av The Media Copilot.
Den dramatiske fremveksten av store språkmodeller som ChatGPT og Midjourney har brakt AI og automatisering til mainstream. Utgivere tar aktivt i bruk AI-verktøy for å øke produktiviteten og kutte kostnader. Hvordan påvirker denne svært disruptive teknologien journalistikkfeltet, og hva betyr det for fremtiden til journalister?
Den umiddelbare effekten av ChatGPT på journalistikk
Liam Andrew
En av de første tingene de gjorde på Texas Tribune var å utvikle og publisere en AI-etisk policy for å klargjøre grensene for hva de vil gjøre med AI. Dette er viktig fordi de fleste journalister har bekymringer om implikasjonene av AI for deres arbeid og levebrød.
"Vi får mange spørsmål fra våre medlemmer, både små og store givere, om å sørge for at vi ikke skader journalistikken med arbeidet vi prøver å gjøre med AI."
Med etikkpolitikken som grunnlag beveger Texas Tribune seg fremover i flere retninger av AI-eksperimentering med å gjenbruke, analysere, oppsummere og transkribere innhold.
Pete Pachal
De fleste publikasjoner, inkludert Coindesk, prøvde å gå nedover innholdsgenereringsbanen med AI, og prøvde å finne ut om programvaren faktisk kunne skrive artikler. Men de kom alle raskt over store begrensninger, inkludert hallusinasjoner, svært generisk innhold og mangel på nødvendig spesialisering.
«Å lage artikler med AI er på en måte som å prøve å kjøre i et NASCAR-løp med en gammel Volkswagen Beetle eller noe – AI er egentlig ikke utstyrt for det. Det kan liksom gjøre det, men du må gjøre mange ting rundt den aktuelle applikasjonen for å få noe ut av det.»
Hos Coindesk så teamet på andre brukssaker i tillegg til å skrive artikler – oppgaver som kopiredigering, tilpasning og omformatering av eksisterende innhold, og hjelp til å konvertere intervjuutskrifter til artikler. AI har også potensial til å foreslå overskrifter og historieideer, og dokumentere forskning.
Eksempler på vellykket integrering av AI i journalistikk
Pete Pachal
I sin nåværende tilstand kan generativ AI i beste fall produsere artikkelinnhold som er tidligere enn det første utkastet til en journalistisk artikkel. Du trenger et menneske i løkken. Semafor er en publikasjon som gjør dette bra akkurat nå.
Semafor Signals er et AI-verktøy som ser ut på nettet på flere språk om emnet og lager sammendrag av nyhetssaker. En reporter kan da ta det, sette det sammen og rydde opp. Det ser ut som fremtiden for reblogging eller aggregering.
Liam Andrew
Texas Tribune arrangerer over 50 offentlige arrangementer hvert år. De ønsker å gi innsikt fra disse hendelsene til sitt digitale publikum uten å tvinge dem til å se hele greia. For tiden eksperimenterer teamet med AI-genererte transkripsjoner og sammendrag av disse hendelsene, for både en-til-en-intervjuer og større paneldiskusjoner som ofte involverer folkevalgte.
Innhold fra våre partnere
Etiske betraktninger i LLM-er, som skjevhet og mangfold
Pete Pachal
En mer umiddelbar praktisk etisk vurdering er den potensielle innvirkningen av AI på de økonomiske og arbeidsmessige økosystemene rundt innholdsskaping. Markedet for lagerbilder er det beste eksemplet. Med et $20-abonnement kan du få bilder fra Dall-E raskere og billigere.
Disse bildene er imidlertid laget av diffusjonsmodeller som er trent på lagerbilder. Nå er disse modellene klar til å erstatte selve industrien som bidro til å skape den og hindre folk i å lage mer originalt innhold.
Liam Andrew
Texas Tribune lager ikke bilder med AI. De er avhengige av fototeam og entreprenører for å ta arkivbilder. Det er en økt risiko for feilinformasjon med AI, enten tilsiktet eller utilsiktet.
"Vi føler ganske sterkt at det ikke er noen unnskyldning for oss som nyhetsorganisasjon for å generere piksler eller bilder fra bunnen av."
Mulighetene for å bruke AI i journalistiske arbeidsflyter
Paneldeltakerne identifiserte følgende eksempler på AI-verktøy innebygd i arbeidsflytene til journalister og utgivere:
- Reportere som bruker kunstig intelligens som en avansert form for Google-søk
- AI-verktøy for å generere sammendrag og første utkast for å starte skriveprosessen (for tjenestejournalistikk)
- Trening av interne chatbots på mediearkiver for raskere arkivforskning/søk]
- WordPress-plugins for å abstrahere og automatisere repeterende oppgaver på nettsteder
Retningen til AI
Liam Andrew
Viktigheten av tone i journalistikk kan ikke overvurderes. Medieorganisasjoner må projisere en ekspertise for å inspirere publikums tillit. Den stemmen mangler akkurat nå i LLM-er som ChatGPT fordi de har feil tone.
Selv om en LLM kan forbedre seg på dette området, kan de aldri virkelig erstatte et menneske på dette feltet. Mens journalister vil fortsette å bruke flere AI-verktøy, er det viktig å understreke at det er mennesker som driver nyhetsorganisasjoner.
Pete Pachal
På 2010-tallet måtte du være mer enn bare en god journalist eller redaktør. Du måtte også til en viss grad være en god innholdsmarkedsfører for å skrive skreddersydd innhold for nye plattformer som Twitter, Facebook og SEO for blogger.
Nå tar AI sakte men sikkert over noe av det. I stedet for å være en innholdsmarkedsfører, må journalister være bedre produktledere og være mer produktkyndige. Forstå de beste automatiseringssystemene og verktøyene du kan bruke i din arbeidslinje.
"I et fremtidig AI-mediert økosystem vil det folk får fra media og nyheter være mye mer formbart. Det ville kreve et nytt nivå av samarbeid mellom innhold og produktsiden av ting.»
Se hele økten:
Last ned ebook of learnings fra WP Publisher Success Week her .
