Financial Times'ın yapay zeka ile yaptığı deneylerden öğrendikleri

İçerik oluşturun

Ekibin öğrendiği ilk ders alçakgönüllülüktü çünkü yapay zekanın hem bilgilendirici hem de ilgi çekici haber hikayeleri oluşturup oluşturamayacağı belli değildi.

AccelerateAI ekibi, altı hafta boyunca bir büyük dil modelini (LLM) eğitti ve bir haber bülteni yazması için bir komut dosyası oluşturdu. Sonuçlar beklendiği gibi olmayınca, haber bülteni ekibi projeyi yarıda bıraktı.

FT'nin ekip lideri ve baş ürün sorumlusu Liz Lohn, geçtiğimiz perşembe günü düzenlenen Medya Teknolojisinin Geleceği konferansında, "Bu inanılmaz bir başarısızlıktı, bundan çok şey öğrendik" dedi.

İllüstrasyon: FT

Bilgiyi çıkar

Bir sonraki deney, yapay zekayı kullanarak veri kümelerinden bilgi çıkarmak ve yeni haber başlıkları oluşturmaktı. Kongre üyelerinin gelir ve giderleriyle ilgili haberlere bakmaya karar verdiler.

Ancak üretken yapay zekanın sorunu, her şeyi uydurmasıdır (illüzyon).

Lohn, "İllüzyon medyada bir hatadır ve LLM'de bir özelliktir" dedi ve yapay zekanın içerik oluşturma aracı olmaktan ziyade "ilham verici" bir araç olarak daha iyi çalışacağını ekledi.

FT Strategies'de yapay zeka bölümünün başkanı olan Sam Gould, üç belirgin değişim öngörüyor: Haberler çok modlu hale geliyor; izleyiciler konuşma deneyimlerine katılıyor; otomasyon araçları aracı haline geliyor.

Çok modlu ürünler

Video , özellikle genç kitleler arasında giderek daha popüler bir çevrimiçi haber kaynağı haline geliyor. Yapay zeka destekli araçlar artık metin, resim, ses ve video üretebiliyor ve yayıncıların dahili iş akışlarının (transkripsiyon, çeviri, yaratıcı analiz, veri gazeteciliği) bir parçası olarak farklı formatlar ve özellikler denemelerine olanak tanıyor. Tüm bunlar, çeşitli yapılandırılmamış verilerin işlenmesini içeriyor.

Gould'un paylaştığı gerçek dünya örneklerinden biri, sahada yapılan canlı bir rapordan alınan görüntü analiziydi; burada yapay zeka, başka bir dilde yazılmış bir sokak tabelasını anında çevirebiliyordu.

Gould, yapay zeka araçlarının giderek daha karmaşık görevlerle, örneğin kod yazma veya minimum insan müdahalesiyle yeni uygulamalar oluşturma gibi, görevlendirildiğini belirtiyor.

Yani sevin ya da nefret edin, yapay zeka gazeteciliği değiştiriyor ve riskleri en aza indirirken fırsatlardan en iyi şekilde yararlanmaya hazır olmalıyız.

Ngoc Anh (Gazeteciliğe göre)

Kaynak: https://www.congluan.vn/nhung-gi-financial-times-hoc-duoc-tu-viec-thu-nghiem-voi-ai-post312736.html