Kunstig intelligens (KI) i forlagsbransjen har hatt en jevn utvikling i over et tiår, med noen store medier som har tatt i bruk automatiserte systemer for å produsere innhold. Opprinnelig brukt til å dekke værmeldinger , sportsoppsummeringer og økonomiske rapporter , har denne automatiseringen blitt utvidet til å dekke et bredere spekter av kreative oppgaver .
På 2020-tallet skiftet fokuset i stor grad til generativ kunstig intelligens som kunne behandle og etterligne menneskelig språk. Dette skyldtes først og fremst avanserte maskinlæringsmodeller som identifiserte mønstre i ustrukturerte datasett. Disse modellene kunne analysere millioner av bilder, bøker og artikler for å generere originalt og bemerkelsesverdig menneskelignende skriftlig innhold basert på spesifikke inputparametere.
Lanseringen av ChatGPT i november 2022 økte den offentlige interessen for AI-teknologier betydelig, noe som utløste mediefolks bekymring for å miste jobbene sine til roboter. Det brukervennlige chatbot-grensesnittet gjorde det mulig for flere å utforske muligheter for naturlig språkbehandling (NLP), og den generelle kvaliteten på innholdet fikk trendsettere som Nature Publishing Group og PNAS Journals til å revidere sine redaksjonelle retningslinjer.
ChatGPT skaffet seg 100 millioner brukere i et enestående tempo , noe som katapulterte utvikleren OpenAI til å samle over 1 milliard dollar i inntekter . Denne banebrytende suksessen ansporet ventureinvesteringer i AI-selskaper, som nådde 40 milliarder dollar i første halvdel av 2023, og oppfordret bedrifter til å utforske AIs muligheter på tvers av mange bransjer.
Den globale AI-verdien i media- og underholdningsmarkedet forventes å vokse fra forventede 16,1 milliarder dollar i 2023 til 85,6 milliarder dollar i 2030. Kilde: Research and Markets
Gitt den stadig økende mengden databehandling som er tilgjengelig for modelltrening, har avanserte NLP-chatboter ennå ikke nådd sitt fulle potensial. AI har imidlertid allerede hatt en betydelig innvirkning på publiseringsverdenen, i likhet med fremveksten av internett.
En WAN-IFRA-undersøkelse blant nyhetsutgivere viste at omtrent halvparten innen mai 2023 aktivt brukte ChatGPT eller lignende verktøy, og 70 % forventet at de ville hjelpe journalister. Kilde: WAN-IFRA
Den nye teknologien har forvandlet landskapet i forlagsbransjen, og presentert utfordringer og fordeler for forfattere og nye muligheter for innholdsleverandører. Den datadrevne tilnærmingen krever at bedrifter omfavner disse endringene, noe som gjør ferdigheter i AI-baserte verktøy avgjørende for at journalister og redaktører skal kunne sikre sine stillinger.
Hva er generativ AI?
Generativ kunstig KI (KI) er en maskinlæringsmodell som er i stand til å generere nytt innhold, inkludert tekst, bilder, musikk, animasjon eller kode. Slike modeller behandler enorme mengder menneskeprodusert innhold ved hjelp av et selvovervåket læringsformat som lar dem etterligne menneskelige skapere.
I lang tid utviklet AI seg hovedsakelig rundt datatolkning, inkludert trening av maskinlæringsalgoritmer for å forstå hva som er i et bilde. Den nye teknologien fikk imidlertid bred oppmerksomhet da forskere gikk over fra bildegjenkjenning til bildegenerering. I januar 2021 lanserte OpenAI DALL-E – en modell som konverterte brukernes tekstbeskrivelser til illustrasjoner.
Forsiden til The Economist-magasinet ble laget i Midjourney, en annen kunstgenerator, som ble en hit etter lanseringen i 2022. Kilde: The Economist
Generative AI-apper behandler input gjennom store språkmodeller (LLM-er). LLM-er, inspirert av den menneskelige hjernen, betrakter ord og deler av ord som noder på et flerdimensjonalt kart . De streber etter å definere avstanden mellom disse nodene og dermed forutsi ordet som mest sannsynlig kommer neste gang i en bestemt rekkefølge. Med mer data kan en LLM skrive mer kompleks tekst eller lage visuelle elementer som er relevante for emnet.
Microsoft har bekreftet at deres Bing-chatbot kjører på OpenAIs GPT-4 LLM, som også er tilgjengelig for ChatGPT-abonnenter. De som foretrekker å ikke abonnere, kan fortsatt få fri tilgang til GPT-3.5. De to tjenestene tilbyr varierte opplevelser , mens Googles Bard drives av en annen modell .
Funksjonene til disse avanserte chatbotene omfatter langt mer enn tekstgenerering. De modifiserer vår samhandling med søkemotorer, og gjør spørringer og resultater mer konversasjonspregede. Google hevder å ta det neste steget fremover i denne transformasjonen med sin Search Generative Experience (SGE) , tilgjengelig via Google Labs i USA og Storbritannia.
Bildet ovenfor viser hvordan SGE organiserer resultatsiden for å hjelpe brukere med å få mer ut av et enkelt søk. Kilde: Google Labs
SGE foreslår en oversikt over et emne og støtter det med lenker til ressurser for videre utforskning. Det gir en idé om hvilke spørsmål en bestemt publikasjon vil svare på.
Disse korte oppsummeringene og samlingene forenkler navigeringen for brukerne. De reiser imidlertid noen spørsmål hos innholdsskapere om hvorvidt de bør tillate søkemotorer å bruke innholdet deres til opplæring .
Til syvende og sist kan søkemotorer og chatboter bruke menneskeskapt informasjon for å hjelpe brukerne sine uten å sende leserne til kildesidene deres.
Hvor brukes AI i dag?
Kunstig intelligens (KI)-algoritmer brukes i hele forlagsbransjen, fra å forme nyhetslevering til å tilpasse en betalingsmurs abonnentreiser .
For eksempel brukte Reuters News Tracer-verktøyet sitt så langt tilbake som i 2016 for å automatisk oppdage og verifisere nyheter på Twitter. I utgangspunktet handlet AI om å automatisere prosesser for å hjelpe utgivere med å fokusere på innholdsproduksjon.
New York Times eksperimenterte med et AI-drevet grensesnitt tilbake i 2015, som automatiserte daglige oppgaver med tagging og annotering. Kilde: NYTLabs
New York Times var også pionerer innen bruk av preskriptiv analyse for å administrere betalingsmuren sin. Dynamic Meter lærte av hvordan abonnenter samhandlet med innhold for å bestemme hvor mange artikler ikke-registrerte brukere kunne lese gratis.
Nye evner har utvidet bruken av AI til å omfatte innholdsproduksjon og -kuratering.
Ifølge den globale undersøkelsen JournalismAI bruker 90 % av nyhetsredaksjonene kunstig intelligens i ulike stadier av innholdsproduksjonen. Kilde: JournalismAI
Trender og motivdeteksjon
Overvåkingstjenester som Google Trends eller CrowdTangle hjelper utgivere med å identifisere trendemner for bestemte regioner eller demografiske grupper. I tillegg kan AI-verktøy hjelpe med idémyldring, med forslag som et utgangspunkt for videre diskusjon.
I juni 2023 presenterte forskere AngleKindling, et GPT-3-drevet verktøy som hjelper journalister med å utforske pressemeldinger. Kilde: Github (PDF-nedlasting)
Transkribering og oversettelse
Å transkribere intervjuer og diskusjoner har historisk sett vært et av de mest mislikte aspektene ved en journalists jobb. Møteassistenter som Otter , Sembly og Airgram kan imidlertid generere notater og sammendrag, slik at innholdsskapere kan fokusere på mer verdifulle oppgaver.
Disse tjenestene opererer på et begrenset antall språk, men den danske digitale avisen Zetland har utviklet plattformen Good Tape , som er i stand til å transkribere lyd på mer enn 90 språk.
Automatisert oversettelse for forskjellige språk har også utviklet seg ujevnt, men lar først og fremst en formidle et budskap med minimal risiko for feilinformasjon eller fornærmelser.
I 2022 lanserte den finske allmennkringkasteren Yle en tjeneste for ukrainske flyktninger som leverte automatisk oversatte rapporter som også var blitt kontrollert av en morsmålstalende. Yle hadde allerede begynt å gi informasjon på somalisk, arabisk, kurdisk og farsi under pandemien.
Skriving og redigering
Store språkmodeller (LLM-er) kan sjekke grammatikk og tilby konsise innholdssammendrag, lage varsler, skreddersy dem for nyhetsbrev eller sosiale medieplattformer og gjøre skriftlig tekst om til manus for podkaster eller videoer.
ChatGPT, Bing, Claude og andre LLM-drevne tjenester kan foreslå lister med engasjerende overskrifter. Selv om de fortsatt trenger validering, forenkler maskinlæringsalgoritmer innholdsproduksjonsprosesser og øker hastigheten.
AuthorityHackers undersøkelse av 3812 digitale markedsførere fant at 85,1 % av de som brukte AI, brukte det til å skrive artikler eller blogger. Kilde: AuthorityHacker
I juli 2023 avslørte News Corp Australia at AI-teknologi tillot fire ansatte å produsere 3000 lokale nyhetsartikler per uke . Dette bidro til at hyperlokale nyhetsannonser utgjorde 55 % av alle abonnementer.
News Corp presiserte imidlertid senere at automatisering primært innebærer malbasert informasjon , som oppdateringer av drivstoffpriser eller daglige rettslister, og at alle artikler sjekkes av det menneskelige teamet.
Lage visuelle elementer
Nevrale nettverk som Midjourney, DALL-E eller Stable Diffusion gjør det mulig for forfattere og redaktører å lage illustrasjoner til artiklene og innleggene sine. Det tok omtrent syv minutter å lage, velge og redigere det grunnleggende omslagsbildet for denne artikkelen før flere merkevareoverlegg ble lagt til.
Kostnaden for å lage et unikt bilde er et abonnement på $8 per måned, noe som er relativt lite, med tanke på at unike bilder har en bedre sjanse til å rangere i Googles bildesøk enn arkivbilder.
Et annet bilde laget spesielt for denne artikkelen ved hjelp av Midjourney
Innholdsdistribusjon
AI hjelper utgivere med å segmentere kundene sine og identifisere de beste kanalene, formatene og tidspunktet for å levere relevant innhold til en bestemt gruppe lesere. Ulike nettsteder skreddersyr hjemmesidene sine avhengig av den besøkendes demografiske egenskaper og tidligere atferd.
Innholdspersonalisering inkluderer automatisk artikkeloversettelse, dynamiske e-postmarkedsføringskampanjer eller skreddersøm av eksisterende innhold for ulike sosiale medieplattformer.
Dedikerte verktøy for sosiale medier, for eksempel WordStream eller Emplifi, tilbyr smart planlegging, optimalisering av annonsekampanjer, avansert sporing og publikumsinnsikt.
Fordeler med AI i publisering
Kunstig intelligens (KI) gir forlag, mediehus og individuelle journalister muligheten til å spare tid og penger med raskere daglig drift og mer informerte beslutninger. Det lar også forlag forbedre relasjonene med leserne sine, tiltrekke seg nye målgrupper og heve tekstkvaliteten.
Kostnadseffektivitet
AI kan redusere driftskostnadene for utgivere betydelig ved å effektivisere repeterende manuelle oppgaver og redusere arbeidsmengden til de ansatte. Maskinlæringsalgoritmer gir handlingsrettet innsikt for å optimalisere innholds- og markedsføringsstrategiene deres uten de høye kostnadene forbundet med markedsundersøkelser. Sammen med verktøy som er tilgjengelige for innholdsproduksjon, lar det mindre team operere i større skala.
Avansert målretting av publikum, rask og billig bildegenerering og skrive- og redigeringsassistenter, som Grammarly, gir enestående muligheter for digital publisering. Høyere distribusjonsnøyaktighet lar nisjemedier få kontakt med lesere uten store investeringer i reklame. Etter hvert som utgivere øker effektiviteten, kan de dekke et bredere spekter av arrangementer.
Forskningsassistanse og faktasjekking
AI kan hjelpe journalister med å navigere i store mengder tekst for å identifisere relevante historier og skjulte forbindelser mellom fakta, hendelser, enheter og personer.
new/s/leak , som vedlikeholdes av Hamburg Universitets språkteknologiavdeling, er et gratisverktøy som er utviklet for å sile gjennom informasjonen som distribueres av Wikileaks. Et annet eksempel på et AI-prosjekt for å undersøke journalistikk er University of Londons DMINR .
AI hjelper med å skille fakta fra forfalskninger ved å sammenligne nylig publisert informasjon med datasett fra pålitelige kilder eller spore en bildehistorikk siden den først ble oppdaget av søkemotorer.
Et skjermbilde som bekrefter at «robotene» på SoFi Stadium i Los Angeles var skuespillere som reklamerte for filmen The Creator. Kilder: Reuters , Fact Check Explorer
Innholdspersonalisering
Til tross for bekymringer rundt personvern fortsetter etterspørselen etter personlige opplevelser å vokse. En undersøkelse viste at denne etterspørselen kan påvirke over halvparten av forbrukerne til å bli gjentakende kjøpere (PDF-nedlasting) , en økning på 7 % fra år til år.
AI-drevne verktøy lar medieorganisasjoner tilpasse innholdet sitt for målrettet distribusjon. I 2020 la The Washington Post ut AI-drevne lydvalgoppdateringer , tilpasset for å matche lytternes plassering i politiske podkaster.
Skjermbilder av en avansert chatbot tilpasset mediebedrifter. Kilde: Techcrunch
Generativ AI gir utgivere muligheten til personlig interaksjon med leserne sine, og nå kan de integrere eksisterende modeller i kundesupporttjenestene sine.
I februar 2023 lanserte Instagrams medgründere Artifact , en personlig tilpasset nyhetsapp som foreslår pålitelige, faktasjekkede artikler basert på leserens preferanser. I tillegg lar Artifact brukerne velge mellom å lese og lytte, ettersom den bruker en tekst-til-tale-modell med naturlig klingende stemmer.
Et skjermbilde viser at Artifact-brukere kan lytte til rapporter og historier lest opp med Snoop Doggs eller Gwyneth Paltrows stemmer. Kilde: Medium
Suksesseksempler på AI i publisering
Bruksområder for kunstig intelligens (KI) innen publisering fortsetter å vokse, noe som skaper nye muligheter for forbedret effektivitet. La oss utforske noen eksisterende suksesshistorier for å forstå bedre hvordan denne teknologien former bransjen.
5 AI-drevne medieprosjekter
1. BuzzFeed
BuzzFeed annonserte i januar 2023 at de eksperimenterte med ChatGPT for å automatisere quiz-opprettingsprosessen.
Testen var en suksess med tanke på å generere mer brukerengasjement. Besøkende brukte 40 % mer tid på AI-genererte quizer enn på de som ble laget av menneskelige redaktører.
En hel BuzzFeed-side dedikert til AI-genererte quizer. Kilde: BuzzFeed
2 Forbes
Finansnyhetsgiganten rullet ut Bertie , en proprietær publiseringsplattform, i juli 2018. Dette AI-drevne innholdsstyringssystemet (CMS) ga journalister og bidragsytere i nyhetsredaksjoner lister over trendemner basert på tidligere publikasjoner.
I tillegg tilbød den engasjerende overskrifter og relevante bilder, selv om den ikke forsøkte å skrive hele artikler. Etter systemets lansering doblet Forbes antallet månedlige besøkende.
Bertie CMS foreslår ideer til overskrifter. Kilde: Forbes
3. Bloomberg
Bloomberg avduket BloombergGPT , en domenespesifikk språkmodell basert på 50 milliarder parametere, i mars 2023.
Innhold fra våre partnere
Tabellen viser hvordan BloombergGPT overgår eksisterende åpne modeller av lignende størrelse på økonomiske oppgaver. Kilde: arXiv
4. BMJ
British Medical Journal (BMJ) undersøkte GPT-3s evne til å produsere engasjerende juletema-titler for forskningsartikler. Interessant nok vurderte respondentene AI-genererte titler som minst like underholdende som de som er laget av menneskelige forfattere.
Testen som BMJ presenterer foreslår gjenkjenning av automatisk genererte titler. Kilde: BMJ
5. Globe and Mail
Den kanadiske avisen solgte sin innholdskuraterings- og analyseplattform , Sophi Inc., til det globale inntektsstyringsselskapet Mather Economics i august 2023. Det AI-drevne verktøyet ble utviklet for å drifte The Globe and Mails betalingsmurer, men det utvidet seg til andre domener etter overgangen.
Utfordringer med implementering av AI-løsninger
Organisasjoner som tar i bruk kunstig intelligens (KI) står ofte overfor økonomiske og tekniske begrensninger. For eksempel kan mindre medier mangle finansiering til å ansette kvalifiserte ingeniører.
Utgivere må også vurdere de juridiske og omdømmemessige risikoene som uforsiktig bruk av AI kan forårsake.
Over 40 % av mediesjefer står overfor tekniske utfordringer, inkludert behov for mer finansiering, under AI-integrasjonsprosjekter. Kilde: JournalismAi
Tekniske problemer
Til tross for fordelene ved å ta i bruk ny teknologi, kan utfordringen med å overvinne den innledende læringskurven avskrekke utgivere. Ikke bare må de sikre redaksjonell støtte, men de må også integrere nye løsninger i eksisterende systemer. Det er også frykten for å bli avhengige av noe de ikke forstår fullt ut.
Innholdskvalitet
Generert tekst kan ikke innfri forventningene, noe som fører til sterk kritikk av utgivere . Dessuten har store språkmodeller (LLM-er) en tendens til å videreføre feil fra datasettene de ble trent på.
Et bemerkelsesverdig problem er vedvarelsen av ulike skjevheter, et felles trekk ved AI, som konsekvent understrekes av forskning .
Etiske utfordringer
Skjevheter representerer et etisk problem som må tas tak i. En annen utfordring gjelder jobbrisikoer forårsaket av AI, spesielt for funksjonærstillinger. Implementeringen kan utløse bekymring blant ansatte, noe som krever proaktiv intern kommunikasjon.
Juridiske risikoer
AI reiser også bekymringer rundt datasikkerhet, gitt behovet for å behandle betydelige mengder brukerdata for å generere personlig tilpasset innhold. Dessuten er det økende bekymring for bedrifter angående datalekkasjer på grunn av at brukere legger inn sensitiv informasjon for automatisert tekstanalyse.
I tillegg er innhold produsert av AI fortsatt i en gråsone når det gjelder opphavsrettsbeskyttelse, ettersom saker fortsatt jobber seg gjennom systemet.
Utgivere er ikke klare til å stole fullt ut på AI-generert innhold. Kilde: WAN-IFRA
Andre risikoer inkluderer overautomatisering og det påfølgende tapet av en unik tonefall og generell menneskelig berøring. Men det bringer oss direkte til behovet for kontinuerlig tilsyn fra publiseringsteamet.
Siste tanker
Det forventes at 90 % av innholdet på nett kan være syntetisk generert innen 2026. Hvis denne prognosen viser seg å være nøyaktig, vil kunstig intelligens (KI) ha en betydelig innvirkning på publiserings- og innholdsproduksjonsbransjen som helhet.
Avisredaktører, TikTok-skapere, designere, skribenter – alle innen det kreative rommet vil føle effekten av denne skaleringen på en eller annen måte. Det vil endre arbeidsmarkedene, noe som understreker viktigheten av datatekniske ferdigheter og teknisk kunnskap for journalister.
Etter hvert som KI-integrasjonen skrider frem, må utgivere ta i bruk transparente og etiske strategier og danne dedikerte arbeidsgrupper. Forlagsbransjens forretningsambisjoner vil være tettere i tråd med etiske verdier, gitt behovet for faktasjekking for å beskytte mot omdømmerisiko.
Når det er sagt, må utgivere fortsatt utnytte AI for å opprettholde autoritet, utforske leseratferd og nå et bredere publikum hvis de ønsker å forbli konkurransedyktige.
