Wśród fali sztucznej inteligencji

Po około 20 latach ekspansji na media internetowe wietnamskie dziennikarstwo stoi teraz w obliczu wyzwań i szans, które wymuszają zmiany w obliczu rosnącej popularności sztucznej inteligencji.

Punkt zwrotny transformacji cyfrowej

W pierwszej połowie XXI wieku wietnamskie media rozszerzyły swoją działalność na formaty internetowe, aby dotrzymać kroku czasom. Tradycyjne gazety drukowane stopniowo rozwijały wersje elektroniczne, aby sprostać potrzebom czytelników w miarę upowszechniania się dostępu do internetu.

Giữa làn sóng trí tuệ nhân tạo- Ảnh 1. — *W związku z integracją redakcji, organizacje medialne starają się wykorzystać postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji. (Ilustracja: Stworzone przez sztuczną inteligencję)*

Wraz z ekspansją w internecie, wietnamskie dziennikarstwo nieustannie udoskonala swój model komunikacji multimedialnej i przyspiesza transformację cyfrową poprzez dywersyfikację formatów produktów, takich jak podcasty, filmy , megastories, infografiki, artykuły długie i dziennikarstwo danych. Warto zauważyć, że kanał YouTube gazety Thanh Nien ma prawie 6 milionów subskrybentów. Jednocześnie wietnamskie dziennikarstwo rozszerzyło swoje kanały mediów społecznościowych, aby zwiększyć interakcję z czytelnikami. Większość wietnamskich mediów ma obecnie konta w mediach społecznościowych, a wiele z nich ma fanpage'e z niezwykle dużą liczbą obserwujących; na przykład fanpage gazety Thanh Nien na Facebooku ma ponad 2,2 miliona obserwujących. W ten sposób media społecznościowe stały się wysoce skutecznym kanałem komunikacji dla organizacji medialnych. Oprócz dywersyfikacji formatów i produktów, dziennikarstwo musi również przejść silną transformację cyfrową w swoich działaniach organizacyjnych, szczególnie w zakresie konwergencji redakcji, aby zmaksymalizować zasoby we wszystkich kanałach medialnych: drukowanych, internetowych i społecznościowych. Wiele redakcji wdrożyło technologię cyfrową , aby zmienić swoje metody operacyjne, w tym zarządzanie procesami wydawniczymi, danymi i interakcją z publicznością. W szczególności systemy zarządzania treścią i systemy operacyjne są stale udoskonalane, stopniowo integrując nowe osiągnięcia technologiczne, aby umożliwić reporterom i redaktorom jednoczesną obsługę wielu treści multimedialnych. Jednak rzeczywistość jest taka, że wiele podmiotów, w tym firmy, a nie tylko organizacje informacyjne, koncentruje się nadmiernie na produktach i treściach multimedialnych bez systematycznej organizacji opartej na kompatybilnej platformie cyfrowej.

Wyzwanie ze strony sztucznej inteligencji

Proces transformacji cyfrowej nieustannie ewoluuje. W niecałe dwa lata sztuczna inteligencja (AI) doświadczyła gwałtownego rozwoju na całym świecie. W przeciwieństwie do internetu w przeszłości, AI szybko stała się obecna w Wietnamie, osiągając niezwykłe postępy, zwłaszcza w dziedzinie AI generatywnej: tworzenia treści, obrazów, filmów itp.

Produkt stworzony przez sztuczną inteligencję nie mógłby stać się samodzielnym produktem dziennikarskim bez wysiłków standaryzacyjnych podejmowanych przez profesjonalnych dziennikarzy.

Postęp w generowaniu sztucznej inteligencji (AI) może opierać się na zebranych informacjach i danych, aby tworzyć treści, od reportaży i scenariuszy po artykuły. Niektóre media eksperymentowały nawet z pisaniem artykułów i tworzeniem ilustracji z wykorzystaniem AI. Gazeta Thanh Nien również eksperymentowała z tym, tworząc ilustracje i publikując artykuły stworzone przez AI. Te postępy doprowadziły wielu do pytania: Czy AI może zastąpić dziennikarzy? Jednak testy praktyczne z łatwością odpowiedzą, że AI nie może, lub jeszcze nie była w stanie, zastąpić ludzi w dziennikarstwie! Produkty generowane przez AI są wciąż bardzo ograniczone. Dlaczego? Po pierwsze, jeśli chodzi o autentyczność, produkt dziennikarski musi zawsze starannie weryfikować i oceniać autentyczność każdego szczegółu danych i informacji. Ponadto produkty dziennikarskie muszą zawsze być zgodne z zasadami zawodowymi i przepisami prawa, takimi jak pełne rejestrowanie informacji od wszystkich zainteresowanych stron w oparciu o sieć połączonych źródeł informacji. Tymczasem wielu czołowych ekspertów technologicznych na całym świecie wielokrotnie wyrażało obawy dotyczące autentyczności treści generowanych przez AI. Proces weryfikacji, począwszy od samego źródła treści, danych i informacji wejściowych, jest często niekompletny. Dlatego produkt generowany przez sztuczną inteligencję z trudem może stać się produktem dziennikarskim bez standaryzacji profesjonalnych dziennikarzy. Sam autor poświęcił sporo czasu na eksperymenty w tym zakresie. Nawet najinteligentniejsza sztuczna inteligencja nadal opiera się na „uczeniu maszynowym” i „głębokim uczeniu” nauczanym przez ludzi. Podobnie, obrazy i filmy z treści generowanych przez sztuczną inteligencję mogą być wykorzystywane do celów ilustracyjnych jedynie w ograniczonym zakresie. W przypadku obrazów i filmów związanych z wiadomościami, odzwierciedlających rzeczywistość, dokładność jest kluczowa, dlatego treści generowane przez sztuczną inteligencję są w takich przypadkach praktycznie bezwartościowe. Z drugiej strony, pomimo licznych nieścisłości, gwałtowny wzrost liczby produktów generowanych przez sztuczną inteligencję zmusza dziennikarstwo do konfrontacji z coraz większym i szybszym przepływem informacji, w tym dużą ilością fake newsów. To z kolei skłania organizacje informacyjne do wzmocnienia kontroli nad informacjami i danymi.

Choć sztuczna inteligencja nie jest jeszcze w stanie zastąpić dziennikarzy, wciąż posiada znaczący potencjał, aby ich wspierać. Obejmuje to pomoc w syntezie danych i informacji oraz proponowanie rozwiązań pobudzających kreatywność. Stwarza to szansę dla organizacji medialnych na zwiększenie efektywności pracy. Wymaga to jednak gruntownego przygotowania zarówno pod względem infrastruktury technologicznej, jak i zasobów ludzkich. Jeśli chodzi o infrastrukturę technologiczną, wymaga ona nie tylko wydajnego i wydajnego sprzętu i narzędzi, ale także bezpieczeństwa informacji. Jeśli chodzi o zasoby ludzkie, potrzebny jest nie tylko zespół znający się na technologii, aby tworzyć aplikacje AI, ale także wiedza pozwalająca na efektywne wykorzystanie tych aplikacji. Na przykład, mimo że sztuczna inteligencja jest inteligentna, aby stworzyć obraz lub wykonać zadanie wspomagające syntezę informacji, użytkownicy potrzebują wiedzy, która pozwoli im wydawać odpowiednie polecenia aplikacji. Od samego początku tworzenia podstawowych aplikacji AI , użytkownicy, którzy chcą je efektywnie wykorzystywać, muszą posiadać wiedzę na temat „szybkiej inżynierii”, aby AI mogła zrozumieć potrzeby użytkownika. Mówiąc prościej, muszą nauczyć się, jak „wydawać polecenia” AI, aby wykonała pracę. Wszystko to wymaga kompleksowego rozwoju technologii, organizacji i zasobów odpowiednich dla ery AI, aby zoptymalizować efektywność tej fali.