Все більше корисних інструментів штучного інтелекту для журналістів

«Я вважаю, що журналісти повинні бути серед найбільш поінформованих громадян щодо штучного інтелекту. Ми винні це перед нашими читачами», – сказав Нікіта Рой, член Міжнародного центру журналістів (ICFJ).

Швидкий розвиток штучного інтелекту (ШІ) викликав як оптимізм, так і занепокоєння в новинній індустрії, що змусило багатьох задуматися про майбутнє журналістики. Незважаючи на ризики, ШІ довів свою корисність на робочому місці.

Рой посилається на дослідження, проведене Boston Consulting Group, яке показало, що люди, які використовують розроблений OpenAI GPT-4, виробляють на 40% якіснішу продукцію в різних галузях.

Швидкий розвиток штучного інтелекту змінює майбутнє журналістики. Фото: iStock

ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО МІНІСТЕРСТВА ДЛЯ СУЧАСНОЇ ПРОФЕСІЇ ЖУРНАЛІСТА

Створіть пропозицію щодо заголовка

Рой виділяє безкоштовний інструмент у Slack під назвою YESEO, який може допомогти користувачам створювати SEO-зручні заголовки та описи статей.

Зведення PDF-файлу

Креативний штучний інтелект може допомогти журналістам ефективно узагальнювати інформацію зі статей та звітів у форматі PDF. ChatwithPDF – один із інструментів, який пропонує таку функціональність. Рой каже, що важливо, щоб користувачі перевіряли результати безпосередньо в PDF-файлі.

Візуалізація даних

Плагін ChatGPT daigr.am може ефективно створювати організовані та лаконічні діаграми з необроблених даних.

Аналіз відеоконтенту

Журналісти можуть використовувати Google Gemini, серед іншого, для узагальнення та аналізу інформації у відео. «Ви можете багато чого дізнатися, просто використовуючи відео на YouTube як джерело», – каже Рой.

Аналіз великих наборів даних

Розширена функція аналізу даних ChatGPT є дуже точною, оскільки вона використовує мови програмування, такі як Python. Користувачі також можуть ставити запитання щодо даних простою мовою.

Напишіть альтернативний текст

Як ChatGPT, так і Microsoft Copilot пропонують функції, які дозволяють швидко та точно писати детальний альтернативний текст для зображень, роблячи мультимедійний контент доступнішим.

Знайдіть дослідницькі джерела для вашої статті

Рой виділяє кілька пошукових систем, які можуть допомогти журналістам у написанні поглиблених дослідницьких статей.

Наприклад, Perplexity допомагає користувачам розпочати дослідження, визначаючи джерела інформації та перевіряючи, чи не генерується фальшива або неточна інформація.

Інструмент «Консенсус» може надати користувачам аналітичну інформацію та ключові характеристики дослідницьких робіт, такі як результати та чи широко вони цитуються.

Elicit аналізує дослідницькі роботи для вилучення даних, узагальнення та систематизації результатів.

Аудіо в текст

Інструмент Oasis AI дозволяє користувачам конвертувати аудіо в письмовий текст.

Робота із зображеннями та відео

Помічник зі штучним інтелектом від Adobe пропонує можливість змінювати фони або додавати деталі до мультимедіа. Функції штучного інтелекту Adobe також можуть створювати транскрипти та розкадровки для відео, а також створювати додаткові кадри (B-roll) з відеокліпу.

Тим, хто хоче дізнатися більше про інструменти штучного інтелекту для зображень і відео, Рой рекомендує розглянути можливість приєднатися до Академії штучного інтелекту Lemon.

МОДЕЛІ ВЕЛИКИХ МОВИ: ЯК ВИКОРИСТОВУВАТИ ТА ЯКІ РИЗИКИ?

Великі мовні моделі, підмножина генеративного штучного інтелекту, навчаються розуміти введений текст, передбачати наступне слово в послідовності та спілкуватися з користувачем. Популярними прикладами є ChatGPT та GPT-4, розроблені Open AI.

«Це дуже великі мовні моделі. Навчання цих речей вимагає багато часу, грошей, інженерних ресурсів. Ось чому лише деякі з найбільших компаній роблять це, як-от Microsoft і Google», – сказала Рой. Вона також застерегла: «Великі мовні моделі – це генератори тексту, а не генератори знань».

У статті Рой наводить чотири правила для журналістів, які використовують моделі великих мов:

Не використовуйте великі мовні моделі для пошуку інформації або генерування знань. Штучний інтелект навчений передбачати текст і тому іноді має тенденцію давати неправильні відповіді.

Великі мовні моделі навчаються на інформації з Інтернету, і існує ймовірність того, що вони видадуть застарілі або неправильні результати.

Не вводьте конфіденційні дані, оскільки ці моделі запам’ятовують інформацію та можуть передавати особисту інформацію іншим користувачам.

Не публікуйте без перевірки на плагіат. Через свою функцію пам'яті, великі мовні моделі також схильні поширювати інформацію, яка, можливо, вже була опублікована.

Хоай Фуонг (за матеріалами IJNet)

Джерело: https://www.congluan.vn/ngay-cang-nhieu-cac-cong-cu-ai-huu-ich-danh-cho-nha-bao-post295034.html