استخدام صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية
تسبب التأثير الاقتصادي لوباء COVID-19 في أزمة غير مسبوقة في الصحافة تهدد بتدمير المؤسسات الإخبارية في جميع أنحاء العالم.
لعل بقاء الصحافة واستمرارها يكمن في اعتمادها لمفاهيم المرونة والاستدامة والتعايش مع ظروف غير مؤكدة والانتقال إلى الوضع الطبيعي الجديد ، وهو ما يعبر عن التغيرات الدراماتيكية المرتبطة بأزمة كوفيد -19 ، بما في ذلك القبول السريع للتكنولوجيا المتقدمة. .
مثل الذكاء الاصطناعي.
يشير الذكاء الاصطناعي إلى “الآلات التي يمكنها التعلم من خلال التجربة ، وتقليد الذكاء البشري في أداء المهام ، وتكون قادرة على تطوير نفسها تلقائيًا بناءً على المعلومات التي تجمعها وتفحصها وتعقبها وتستخرج الأنماط.”
لقد ذهب بعض العلماء إلى أبعد من ذلك ، حيث قال هانز مورفيك وراي كورزويل أنه من الممكن تقنيًا نسخ الدماغ مباشرة على الأجهزة والبرامج ، وهو ما يسمى بتقنية الدماغ الاصطناعي ، وقد أجرت شركة Neuralink تحت إشراف Elon Musk تجارب واختبارات في وذلك بهدف التعايش بين البشر والذكاء الاصطناعي.
عند دراسة المفهوم الناشئ حديثًا لصحافة الذكاء الاصطناعي ، نجد أنه يمكن تعريفه من خلال القدرات الغنية التي توفرها التقنيات المتقدمة ، مثل التعلم الآلي ، والشبكات العصبية العميقة ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وتوليد اللغة الطبيعية ، والتلخيص التلقائي ، ورؤية الكمبيوتر ، إلخ. وبهذه الطريقة ، يمكن للمؤسسات الإخبارية استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لأتمتة العديد من المهام التي تتكون منها سلسلة الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك استخراج البيانات ومراجعتها ، وكذلك إنتاج القصص والرسومات ، باستخدام الفرز التلقائي والاختيار وإعداد المرشحات و تحديد الأولويات ، وتمييز المقالات. الوظيفة.
إيجابيات وسلبيات استخدام المنظمات الإخبارية للذكاء الاصطناعي في الصحافة
يوفر اعتماد صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية مزايا متعددة ، بما في ذلك دعم مهمة الصحافة اليومية. برعت خوارزمية GPT-3 في تحليل 45 تيرابايت من البيانات و 175 مليار معلمة ، وتمكنت من توليد روايات أعمق من خوارزميات اللغة التقليدية لفتح آفاق جديدة).
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءات معقدة بناءً على كميات هائلة من البيانات ، وتوسيع نطاق التغطية الإعلامية إلى مناطق بعيدة عن متناول الصحفيين (مثل مناطق صراع الحرب ، والبيئات المناخية الخطرة مثل الفيضانات والبراكين والزلازل) ، وتحسين التقارير الإخبارية في الوقت الفعلي. الفعلية (على سبيل المثال ، الأخبار الصحية في الوقت الفعلي حول وباء Covid-19 ، التي تقدمها بعض المؤسسات الإخبارية الدولية مثل The Washington Post و CNN والعديد من شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google) ، فضلاً عن البحث القائم على الخوارزميات والتوصيات وما إلى ذلك ، بناءً على اهتمامات الجمهور وتفضيلاته. تقديم محتوى إخباري.
من ناحية أخرى ، تعتمد كفاءة هذه التقنيات على جودة بيانات الإدخال ، لأن مبدأ إدخال القمامة وإزالة القمامة (GIGO) في علوم الكمبيوتر ينص على أنه إذا كانت بيانات إدخال القمامة معيبة أو غير منطقية ، فإنها ستنتج مخرجات غير منطقية ، عدم وجود مدخلات دقيقة وموثوقة تجعل من المستحيل الحصول على مخرجات دقيقة وموثوقة.
لا تقتصر أتمتة أساليب إنتاج الأخبار على إنشاء نص ، بل تتجاوز تقنية الكلام الاصطناعي القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحويل المقالات النصية إلى كلام وقراءتها بصوت عالٍ ، (كما طبقت قناة بي بي سي نيوز على موقعها على الإنترنت ، دخلت القناة في شراكة مع Microsoft ، إنشاء برنامج جديد للصوت والذكاء الاصطناعي ، باستخدام الشبكات العصبية العميقة لتوليد صوت اصطناعي ونغمات طبيعية وتعبيرات نصية واضحة ، يمكن للأداة التعرف على أنماط سلوك المستخدم وتحديد أولويات المحتوى وفقًا لتفضيلاتهم).
بالإضافة إلى ذلك ، تبنت المؤسسات الإخبارية أنظمة فيديو مؤتمتة قائمة على الذكاء الاصطناعي لإنتاج قصص إخبارية ، مثل شراكة رويترز مع Synthesia ، والتي تنشئ مرساة افتراضية قابلة للبرمجة بالكامل من خلال دمج مقاطع الفيديو من مرساة بشرية. وسيقدم المشرفون الروبوتيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي ملخصات الأخبار عن طريق التنقيب عن الصور والتقارير المتاحة على موقع رويترز ، ثم اتخاذ الإجراءات وإضافة التعليقات الأساسية دون كتابة نصوص بشرية أو تحرير أو إنتاج.
في المقابل ، تواجه المؤسسات الإخبارية العديد من الحواجز الرئيسية التي تحول دون تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطويرها ، مثل المقاومة الثقافية المتعلقة بالبطالة ، وتغيير العمليات التجارية ، وتكاليف التطوير المرتفعة ، مما يفسر سبب سعادة الشركات والمؤسسات الإخبارية الكبرى باستخدامها.
الموارد المالية لمشاريع الصحافة بالذكاء الاصطناعي
تهتم Google بشدة بصناعة الأخبار. وقد قدم صندوق ابتكار الأخبار الرقمية من Google مساهمة كبيرة في تمويل المشاريع ذات الصلة في أوروبا لاستكشاف إمكانيات التقنيات الجديدة. وقد دعمت Google DNI وتمويل ما لا يقل عن 262 مشروعًا بقيمة 150 مليون يورو.
وتشمل هذه المشاريع مشروع RADAR ومقره المملكة المتحدة ، والذي يمثل الصحفيين والبيانات والروبوتات ، والذي حصل على تمويل يقدر بنحو 706000 يورو.
يوضح الموقع الإلكتروني للمشروع: “أنشأنا وكالة الأنباء المحلية الآلية الوحيدة في العالم ، التي تقدم مقالات تعتمد على البيانات إلى مئات المواقع الإخبارية والصحف ومحطات الراديو في جميع أنحاء المملكة المتحدة”. الخدمة ليست مؤتمتة بالكامل. يعمل فريق من الصحفيين بجد لمراجعة الخوارزمية وصقلها للتأكد من صحة المدخلات ولضمان استمرارية الرقابة التحريرية.
بالإضافة إلى ذلك ، تلقت مجموعة SESAAB مشروعًا بقيمة 400000 يورو لتطوير خوارزميات لتنظيم المحتوى بناءً على سلوك المستخدم ، حيث تهدف خوارزميات البحث والتوصية إلى زيادة الإيرادات والاشتراكات.
الميزة الرئيسية لهذه المنصات هي قدرتها على التحكم في الخدمات والبرامج المقدمة للمستخدم النهائي ، حيث يمكنها ضبط معايير عملية البناء – من اختيار البيانات إلى تصميم ظهور المواد الإعلامية – دون الحاجة إلى مهارات متخصصة.
تمكنت مجموعة تاميديا الإعلامية السويسرية من تبني الحل ، باستخدام روبوتات توبي للإبلاغ تلقائيًا عن نتائج الانتخابات العامة في جميع البلديات البالغ عددها 2222 بلدية في سويسرا. “Dehorning a cow” ، يمكن للروبوت أن يصنع بقرة في بضع دقائق فقط ، مما يمكّن التجربة من تلبية احتياجات الجماهير ذات الذيل الطويل وتحسين تجربة المستخدم من خلال التخصيص.