“ผมคิดว่านักข่าวควรเป็นหนึ่งในพลเมืองที่มีความรู้เกี่ยวกับ AI มากที่สุด เราเป็นหนี้บุญคุณต่อผู้อ่านของเรา” นิกิตา รอย สมาชิกศูนย์สื่อสารมวลชนนานาชาติ (ICFJ) กล่าว
การพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก่อให้เกิดทั้งความหวังและความกังวลในอุตสาหกรรมข่าว ส่งผลให้หลายคนเริ่มครุ่นคิดถึงอนาคตของวงการข่าว แม้จะมีความเสี่ยง แต่ AI ก็พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ต่อการทำงาน
Roy อ้างอิงถึงการศึกษาวิจัยที่ดำเนินการโดย Boston Consulting Group ซึ่งพบว่าผู้คนที่ใช้ GPT-4 ที่พัฒนาโดย OpenAI สามารถผลิตผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้น 40% ในหลากหลายสาขา
การพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอนาคตของการสื่อสารมวลชน ภาพ: iStock
การประยุกต์ใช้ AI สำหรับวารสารศาสตร์ในปัจจุบัน
สร้างคำแนะนำชื่อเรื่อง
รอยเน้นย้ำเครื่องมือฟรีบน Slack ที่เรียกว่า YESEO ที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้สร้างชื่อบทความและคำอธิบายที่เป็นมิตรต่อ SEO ได้
สรุปไฟล์ PDF
AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยให้นักข่าวสรุปข้อมูลจากบทความและรายงาน PDF ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ChatwithPDF เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีฟังก์ชันนี้ รอยกล่าวว่าสิ่งสำคัญคือผู้ใช้ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ด้วย PDF เอง
การแสดงภาพข้อมูล
ปลั๊กอิน ChatGPT daigr.am สามารถสร้างแผนภูมิที่เป็นระเบียบและกระชับจากข้อมูลดิบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์เนื้อหา วิดีโอ
นักข่าวสามารถใช้ Google Gemini เพื่อสรุปและวิเคราะห์ข้อมูลในวิดีโอได้ “คุณสามารถเรียนรู้ได้มากมายเพียงแค่ใช้วิดีโอ YouTube เป็นแหล่งข้อมูล” รอยกล่าว
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ฟีเจอร์การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของ ChatGPT มีความแม่นยำสูง เนื่องจากใช้ภาษาเขียนโค้ด เช่น Python ผู้ใช้ยังสามารถถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลด้วยภาษาที่เรียบง่ายได้อีกด้วย
เขียนข้อความอื่น
ทั้ง ChatGPT และ Microsoft Copilot นำเสนอคุณลักษณะที่สามารถเขียนข้อความทางเลือกสำหรับรูปภาพโดยละเอียดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้เข้าถึงเนื้อหามัลติมีเดียได้ง่ายขึ้น
ค้นหาแหล่งข้อมูลการวิจัยสำหรับบทความของคุณ
รอยเน้นย้ำถึงเครื่องมือค้นหาจำนวนหนึ่งที่สามารถช่วยเหลือนักข่าวในการค้นคว้าบทความเชิงลึก
ตัวอย่างเช่น Perplexity ช่วยให้ผู้ใช้เริ่มต้นการค้นคว้าโดยการระบุแหล่งที่มาของข้อมูล ตรวจสอบดูว่ามีการสร้างข้อมูลปลอมหรือไม่ถูกต้องหรือไม่
เครื่องมือ Consensus สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกและคุณลักษณะสำคัญของเอกสารวิจัยแก่ผู้ใช้ เช่น ผลลัพธ์ และว่ามีการอ้างอิงอย่างแพร่หลายหรือไม่
Elicit วิเคราะห์เอกสารวิจัยเพื่อดึงข้อมูล สรุป และจัดระเบียบผลการค้นพบ
เสียงเป็นข้อความ
เครื่องมือ Oasis AI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลงเสียงเป็นข้อความที่เขียนได้
การทำงานกับรูปภาพและวิดีโอ
ผู้ช่วย AI ของ Adobe มอบความสามารถในการเปลี่ยนพื้นหลังหรือเพิ่มรายละเอียดให้กับมัลติมีเดีย ฟีเจอร์ AI ของ Adobe ยังสามารถสร้างบทบรรยายและสตอรี่บอร์ดสำหรับวิดีโอ รวมถึงสร้าง B-roll (ฟุตเทจเพิ่มเติม) จากคลิปวิดีโอได้อีกด้วย
สำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือ AI สำหรับรูปภาพและวิดีโอ Roy ขอแนะนำให้พิจารณาเข้าร่วม Lemon AI Academy
โมเดลภาษาขนาดใหญ่: มีประโยชน์และมีความเสี่ยงอะไรบ้าง?
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นส่วนย่อยของ AI เชิงกำเนิด ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจข้อความอินพุต คาดการณ์คำถัดไปในลำดับ และโต้ตอบกับผู้ใช้ ตัวอย่างที่ได้รับความนิยม ได้แก่ ChatGPT และ GPT-4 ที่พัฒนาโดย Open AI
“โมเดลภาษาเหล่านี้มีขนาดใหญ่มาก ต้องใช้เวลา เงิน และทรัพยากรทางวิศวกรรมจำนวนมากในการฝึกสิ่งเหล่านี้ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมมีเพียงบริษัทใหญ่ๆ บางแห่งเท่านั้นที่ทำเช่นนี้ เช่น Microsoft และ Google” รอยกล่าว เธอยังเตือนด้วยว่า “โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นเพียงตัวสร้างข้อความ ไม่ใช่ตัวสร้างความรู้”
รอยให้กฎสี่ข้อสำหรับนักข่าวที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในบทความ:
อย่าใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อค้นหาข้อมูลหรือสร้างความรู้ AI ได้รับการฝึกฝนให้คาดเดาข้อความ ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะให้คำตอบที่ผิดพลาดในบางครั้ง
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต และมีความเสี่ยงที่โมเดลดังกล่าวจะสร้างผลลัพธ์ที่ล้าสมัยหรือไม่ถูกต้อง
อย่าป้อนข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เนื่องจากโมเดลเหล่านี้จะจดจำข้อมูลและอาจแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลกับผู้ใช้รายอื่น
อย่าเผยแพร่โดยไม่ตรวจสอบการคัดลอกผลงาน เนื่องจากฟังก์ชันการจดจำของโมเดลภาษาขนาดใหญ่จึงมีแนวโน้มที่จะแบ่งปันข้อมูลที่อาจเผยแพร่ไปแล้ว
ฮ่วยเฟือง (อ้างอิงจาก IJNet)
ที่มา: https://www.congluan.vn/ngay-cang-nhieu-cac-cong-cu-ai-huu-ich-danh-cho-nha-bao-post295034.html
การแสดงความคิดเห็น (0)