국제언론인협회(ICFJ) 회원인 언론인 니키타 로이는 "언론인들은 인공지능에 대해 가장 잘 아는 시민이 되어야 한다고 생각합니다. 독자들에게 그렇게 해줄 의무가 있습니다."라고 말했습니다.
인공지능(AI)의 급속한 발전은 뉴스 업계에 낙관론과 우려를 동시에 불러일으키며, 많은 이들이 저널리즘의 미래에 대해 고민하게 만들었다. 이러한 위험에도 불구하고, AI는 업무 현장에서 유용함을 입증해왔다.
로이는 보스턴 컨설팅 그룹의 연구 결과를 인용하며, 오픈AI의 GPT-4를 사용한 사용자들이 모든 분야에서 40% 더 높은 품질의 제품을 만들었다고 밝혔습니다.
인공지능의 급속한 발전은 저널리즘의 미래를 바꾸고 있다. 사진: iStock
오늘날 저널리즘을 위한 AI 애플리케이션
제목 추천 생성
로이는 슬랙에서 무료로 사용할 수 있는 YESEO라는 도구를 소개했는데, 이 도구는 사용자들이 SEO 친화적인 제목과 설명을 작성하는 데 도움을 줄 수 있다고 합니다.
PDF 파일 요약
혁신적인 AI는 기자들이 PDF 기사와 보고서에서 정보를 효과적으로 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ChatwithPDF는 이러한 기능을 제공하는 도구 중 하나입니다. 로이는 사용자가 PDF 원본을 사용하여 결과를 검증하는 것이 중요하다고 강조합니다.
데이터 시각화
ChatGPT daigr.am 플러그인은 원시 데이터로부터 체계적이고 간결한 차트를 효율적으로 생성할 수 있습니다.
동영상 콘텐츠 분석
기자들은 구글 제미니를 비롯한 여러 방법을 사용하여 동영상 정보를 요약하고 분석할 수 있습니다. 로이는 "유튜브 동영상 하나만 자료로 활용해도 많은 것을 배울 수 있다"고 말했습니다.
대규모 데이터 세트 분석
ChatGPT의 고급 데이터 분석 기능은 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 활용하기 때문에 매우 정확합니다. 사용자들은 간단한 언어로 데이터에 대한 질문을 할 수도 있습니다.
대체 텍스트를 작성하세요
ChatGPT와 Microsoft Copilot 모두 이미지에 대한 상세한 대체 텍스트를 빠르고 정확하게 생성할 수 있는 기능을 제공하여 멀티미디어 콘텐츠의 접근성을 높여줍니다.
기사에 사용된 연구 자료를 찾아보세요.
로이는 기자들이 심층적인 연구 기사를 작성하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 검색 도구를 소개했습니다.
예를 들어, Perplexity는 사용자가 정보 출처를 파악하고 조작되거나 부정확한 정보가 있는지 확인함으로써 연구를 시작할 수 있도록 도와줍니다.
합의 분석 도구는 사용자에게 연구 결과 및 인용 빈도와 같은 연구 문헌의 주요 특징과 통찰력을 제공할 수 있습니다.
Elicit 도구는 연구 논문을 분석하여 데이터를 추출하고, 결과를 요약 및 정리합니다.
오디오를 텍스트로 변환
AI 도구인 오아시스는 사용자가 오디오를 텍스트로 변환할 수 있도록 해줍니다.
이미지 및 비디오 조작
어도비의 AI 어시스턴트는 멀티미디어의 배경을 변경하거나 세부 정보를 추가하는 기능을 제공합니다. 또한 어도비의 AI 기능은 비디오 녹화 및 스토리보드 제작은 물론, 비디오 클립에서 B-롤(추가 영상)을 생성할 수도 있습니다.
이미지와 비디오용 AI 도구에 대해 더 자세히 배우고 싶은 사람들에게 로이는 레몬 AI 아카데미 가입을 고려해 보라고 제안합니다.
빅 언어 모델: 활용 분야와 위험성은 무엇인가?
생성형 인공지능의 하위 분야인 대규모 언어 모델은 입력 텍스트를 이해하고, 다음 단어를 예측하며, 사용자에게 응답하도록 훈련됩니다. Open AI에서 개발한 ChatGPT와 GPT-4가 대표적인 예입니다.
"이것들은 방대한 언어 모델입니다. 이러한 모델을 훈련시키는 데는 많은 시간, 비용, 그리고 기술적 자원이 필요합니다. 그렇기 때문에 마이크로소프트나 구글처럼 규모가 큰 몇몇 회사들만이 이 작업을 하는 것입니다."라고 로이 교수는 말했습니다. 그녀는 또한 "대규모 언어 모델은 텍스트를 생성하는 도구이지, 지식을 생성하는 도구가 아닙니다."라고 경고했습니다.
로이는 기자들이 기사에서 빅 랭귀지 모델을 사용할 때 지켜야 할 네 가지 규칙을 제시합니다.
인공지능은 정보 검색이나 지식 생성을 위해 대규모 언어 모델을 사용하지 않습니다. 인공지능은 텍스트를 예측하도록 훈련되었기 때문에 때때로 잘못된 답변을 제공하는 경향이 있습니다.
대규모 언어 모델은 인터넷의 정보를 사용하여 학습되므로, 시대에 뒤떨어지거나 부정확한 결과를 생성할 가능성이 있습니다.
민감한 데이터는 입력하지 마십시오. 이러한 모델은 정보를 기억하고 다른 사용자와 개인 정보를 공유할 수 있습니다.
표절 여부를 확인하지 않고 게시하지 마세요. 언어 패턴은 암기 기능 때문에 이미 발표된 정보를 공유하는 경향이 있습니다.
Hoai Phuong (IJNet에 따르면)
[광고_2]
출처: https://www.congluan.vn/ngay-cang-nhieu-cac-cong-cu-ai-huu-ich-danh-cho-nha-bao-post295034.html
댓글 (0)