খবরের ভবিষ্যৎতে জেনারেটিভ এআই-এর প্রভাব অন্বেষণ করা

গত সপ্তাহে, নিউ ইয়র্ক টাইমস জানিয়েছে যে গুগল একটি এআই টুল পরীক্ষা করছে যা সংবাদ সংস্থাগুলিকে এআই ব্যবহার করে সামগ্রী তৈরি করতে সক্ষম করে। পণ্যটির সঠিক ক্ষমতা কী তা স্পষ্ট নয় তবে Google এর একটি মন্তব্যের ভিত্তিতে, এটি শিরোনাম এবং লেখার শৈলী পরিবর্তন করার মতো কাজগুলিতে সহায়তা করে৷ সাংবাদিকদের চাকরিতে এটি কী প্রভাব ফেলতে পারে সেই আশঙ্কার মধ্যে, গুগল দ্রুত একটি স্পষ্ট বিবৃতি প্রকাশ করেছে:

আমাদের লক্ষ্য হল সাংবাদিকদের এই উদীয়মান প্রযুক্তিগুলিকে এমনভাবে ব্যবহার করার পছন্দ দেওয়া যা তাদের কাজ এবং উত্পাদনশীলতা বাড়ায়। খুব সহজভাবে এই সরঞ্জামগুলি সাংবাদিকদের তাদের নিবন্ধগুলি রিপোর্টিং, তৈরি এবং সত্য-নিরীক্ষার ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় ভূমিকা প্রতিস্থাপন করার উদ্দেশ্যে নয় এবং করতে পারে না।

এটি জেনারেটিভ এআই-এর সাথে সংবাদের ভবিষ্যত সম্পর্কে একটি উত্তপ্ত কথোপকথনের জন্ম দিয়েছে। AI পণ্য তৈরিকারী সংস্থাগুলি যুক্তি দেয় যে এই প্রযুক্তিটি মিডিয়া সংস্থা এবং সাংবাদিকদের আরও কার্যকর হতে সক্ষম করবে, যখন সমালোচকরা দাবি করেন যে এটি সাংবাদিকদের কাজের ক্ষতি করতে পারে, ভুল তথ্য বাড়াতে পারে এবং নিম্নমানের AI-উত্পাদিত সামগ্রী দিয়ে বাজারকে প্লাবিত করতে পারে।

এই অংশে, আমরা কয়েকটি বিষয় অন্বেষণ করে সংবাদের ভবিষ্যতের উপর জেনারেটিভ এআই-এর প্রভাব আনপ্যাক করি:

• জটিলতা দ্বারা আজকের নিবন্ধের প্রকারভেদ
• খবরের ব্যবসা
• একটি সংবাদ নিবন্ধ উত্পাদন শারীরস্থান
• জেনারেটিভ এআই কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না
• জেনারেটিভ এআই অ্যান্ড দ্য ফিউচার অফ নিউজ—এ টেল অফ টু ওয়ার্ল্ডস

জটিলতা দ্বারা আজকের নিবন্ধের প্রকারভেদ

ইন্টারনেটে বিভিন্ন ধরনের খবরের বিষয়বস্তু রয়েছে, প্রতিটিতে তাদের উৎপাদনে বিভিন্ন মাত্রার জটিলতা রয়েছে। জটিলতা সাধারণত সময়োপযোগীতা, প্রয়োজনীয় গবেষণার পরিমাণ এবং গল্প বলা হওয়ার মতো কারণগুলি থেকে উদ্ভূত হয়।

নিম্ন-জটিল নিবন্ধগুলির মধ্যে রয়েছে:

• ফ্যাক্টচুয়াল/ডেটা নিউজ (যেমন, সান ফ্রান্সিসকোতে বন্ধকী হার তালিকাভুক্ত করা নিবন্ধ, কোম্পানির উপার্জন কল থেকে নম্বর সহ নিবন্ধ) — এগুলি ন্যূনতম বিষয়গত মতামত বা দৃষ্টিভঙ্গির সাথে তুলনামূলকভাবে সোজা।

  
  

• আগ্রহ-ভিত্তিক/তথ্যমূলক খবর (উদাহরণস্বরূপ, NY টাইমস কুকিং-এ প্রকাশিত গ্রীষ্মকালীন রেসিপি, ফেড সুদের হারের অর্থ কী তা ব্যাখ্যা করে একটি নিবন্ধ) — বিষয়গুলি নির্বাচন করার ক্ষেত্রে কিছু সৃজনশীলতা রয়েছে তবে ফোকাসটি আরও তথ্যপূর্ণ এবং নির্দিষ্ট আগ্রহগুলি পূরণ করে৷

  
  

• ব্রেকিং নিউজ (যেমন একজন সিইও পদত্যাগ করার বিষয়ে একটি নিবন্ধ, একটি সক্রিয় আবহাওয়া ঘটনা বর্ণনা করে একটি নিবন্ধ) — এগুলি সাধারণত সীমিত প্রাথমিক তথ্য এবং উদীয়মান তথ্য সহ একটি দ্রুত উদ্ভাসিত ঘটনা সম্পর্কে ছোট নিবন্ধ।

উচ্চ-জটিল নিবন্ধগুলির মধ্যে রয়েছে:

• সংবাদ কভারেজ (প্রসঙ্গ, গবেষণা এবং তথ্য সহ) — এগুলি গবেষণা, অতিরিক্ত প্রসঙ্গ এবং প্রায়শই লোকেদের সাথে সাক্ষাত্কার দ্বারা সমর্থিত সংবাদের আরও বিশদ ব্যাখ্যা প্রদান করে, যার ফলে উত্পাদন করতে আরও সময় এবং প্রচেষ্টার প্রয়োজন হয়; তারা ব্যাপকভাবে সত্য-পরীক্ষা করা হয়.

  
  

• ব্যাখ্যামূলক খবর - এর মধ্যে রয়েছে মতামতের টুকরো, অপ-সম্পাদনা এবং বিশ্লেষণ (এটির মতো) যা বর্তমান সমস্যাগুলির ব্যাখ্যা/দৃষ্টিকোণ/মতামত প্রদান করে; তারা প্রায়ই বিষয়গত হয় এবং দৃষ্টিকোণ ব্যাক আপ করার জন্য ব্যাপক গবেষণা প্রয়োজন।

  
  

• ফিচার টুকরো - এগুলি সাধারণত এমন বিষয়গুলির উপর গভীর ডাইভ যা এই মুহূর্তে সত্যিই আলোচিত খবর নাও হতে পারে তবে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, অনুসন্ধানী সাংবাদিকতা এই বিভাগে পড়বে; এগুলির জন্য মাসব্যাপী বিস্তৃত বিস্তৃত গবেষণা এবং সাক্ষাত্কার এবং সৃজনশীল গল্প বলার প্রয়োজন।

আমি এই শ্রেণীকরণটি নিয়ে এসেছি কারণ এই দুটি ধরণের নিবন্ধ তৈরির পিছনের উদ্দেশ্য এবং প্রক্রিয়াটি খুব আলাদা, এবং ফলস্বরূপ জেনারেটিভ এআই ব্যবহারের সাথে ভিন্নভাবে বিকশিত হবে। এটি মাথায় রেখে, আসুন কীভাবে খবর অর্থ উপার্জন করে সে সম্পর্কে কথা বলি।

খবরের ব্যবসা

সংবাদের ব্যবসাটি জটিল - বেশিরভাগ সংবাদ সংস্থা একটি বিজ্ঞাপন-সমর্থিত মিডিয়া মডেলের উপর কাজ করে এবং একটি ছোট উপসেট সফলভাবে সাবস্ক্রিপশনে পিভট করতে পরিচালিত হয়। একটি সংবাদ সংস্থা যে ধরনের বিষয়বস্তু তৈরি করে তার জন্য এর প্রধান প্রভাব রয়েছে।

সাবস্ক্রিপশন-ভিত্তিক সংবাদ ব্যবসায় (এনওয়াইটাইমস উল্লেখযোগ্যভাবে এখন সাবস্ক্রিপশন থেকে ~70% রাজস্ব পায়) একটি বিষয়বস্তু কৌশল রয়েছে যা সরাসরি ভোক্তা মূল্যের সাথে যুক্ত — সাবস্ক্রিপশনকে সার্থক করতে উচ্চ-মানের সামগ্রী + বিভিন্ন আগ্রহ-ভিত্তিক সামগ্রীতে ফোকাস করুন। উদাহরণস্বরূপ, উপরের বিষয়বস্তুর প্রকারের মধ্যে, NYT প্রাথমিকভাবে সংবাদ কভারেজ করে (যেটি ভালভাবে গবেষণা করা হয়েছে), ব্যাখ্যামূলক সংবাদ এবং তাদের মূল সংবাদ অফার করার জন্য ফিচার টুকরা, যা NYT কুকিং এবং ওয়্যারকাটারের মতো আগ্রহ-ভিত্তিক সামগ্রী দ্বারা ব্যাক আপ করে। ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল এবং ওয়াশিংটন পোস্টের মতো আরও কিছু প্রকাশনা একই পদ্ধতি ব্যবহার করে সাবস্ক্রিপশন নিয়ে অগ্রগতি করেছে।

যাইহোক, বেশিরভাগ প্রকাশনা এখনও বিজ্ঞাপন-সমর্থিত এবং অদূর ভবিষ্যতের জন্য তা অব্যাহত থাকবে। এর মানে হল যে তারা উচ্চ ব্যস্ততা তৈরির দিকে মনোনিবেশ করছে: আরও চোখ → আরও বিজ্ঞাপন তালিকা → আরও আয়৷ তাদের জন্য যে কৌশলটি আরও কার্যকর হয়েছে তা হল উচ্চ-জটিল বিষয়বস্তু (যেমন সংবাদ কভারেজ, ব্যাখ্যামূলক সংবাদ) এক টন উচ্চ ভলিউম, কম-জটিল বিষয়বস্তু (যেমন তথ্যভিত্তিক/ডেটা সংবাদ, আগ্রহ-ভিত্তিক/তথ্যভিত্তিক সংবাদ) সহ।

এই কৌশলটি কাজ করে কারণ উচ্চ-জটিল বিষয়বস্তু ভোক্তাদের কাছে দীর্ঘমেয়াদী মূল্য প্রদান করতে সাহায্য করে, যখন টন কম-জটিল বিষয়বস্তু চোখ বুলাতে সাহায্য করে এবং সেইসাথে SEO গেম জেতে । এসইও লুপ এমন কিছু দেখায়: উচ্চ পরিমাণের সামগ্রী যা ক্লিক করে → সার্চ ইঞ্জিনগুলি আপনার সামগ্রীকে মূল্যবান মনে করে → আপনার সমস্ত সামগ্রী উচ্চতর স্থান পায় → আরও চোখের বল।

এটি কৌশলটির কোন সমালোচনা নয় এবং এসইও গেম খেলার প্রয়োজন বিজ্ঞাপন-সমর্থিত মিডিয়ার জন্য একটি প্রয়োজনীয়তা। বাস্তবতা হল সংবাদ মাধ্যম একটি ভয়ানক ব্যবসা — ইন্টারনেট কীভাবে সামগ্রী তৈরি এবং বিতরণ করা হয়েছিল তা ব্যাহত করেছে (বেশিরভাগই গুগল অনুসন্ধান / মেটা আজকের মাধ্যমে), এবং সংবাদ সংস্থাগুলি সেই ব্যাঘাতের প্রভাব থেকে পুনরুদ্ধার করতে পারেনি। ভারসাম্যহীনতা ঠিক করার প্রচেষ্টা রয়েছে, যা এখনও বিকশিত হচ্ছে — কানাডা/অস্ট্রেলিয়া এমন আইন পাস করেছে যেগুলি ভাল সাংবাদিকতাকে সমর্থন করার জন্য Google/Meta কে মূলত একটি "বিঘ্নকারী ট্যাক্স" দিতে বাধ্য করে, NPR-এর মতো কিছু সংস্থা আংশিকভাবে ফেডারেল তহবিল দ্বারা সমর্থিত, এবং কিছু ওয়াশিংটন পোস্টের মতো সংবাদপত্রগুলিকে (সাধারণত সচ্ছল) বিলিয়নেয়ারদের দ্বারা ভর্তুকি দেওয়া হয়।

এই সব বলতে - সংবাদ মাধ্যম/সাংবাদিকতা একটি সু-কার্যকর গণতন্ত্রের জন্য একটি সম্পূর্ণ অপরিহার্য জনসাধারণের উপযোগী কিন্তু একটি অসাধারন ব্যবসা নয়। অতএব, এই সংবাদ ব্যবসাগুলি যত বেশি আত্মনির্ভরশীল হতে পারে (নিয়ন্ত্রণ বা বিলিয়নেয়ারদের উপর নির্ভর না করে), তত বেশি কার্যকর হতে পারে তাদের লক্ষ্য অর্জনের দিকে। জেনারেটিভ এআই এই সমস্ত কাঠামোগত চ্যালেঞ্জ (বিশেষ করে সামগ্রী বিতরণ) সমাধান করতে পারে না তবে এটি অবশ্যই গুণমানের সাথে আপস না করে সামগ্রী তৈরিকে আরও দক্ষ করে তুলতে পারে।

একটি সংবাদ নিবন্ধ উত্পাদন শারীরস্থান

নিউজ প্রোডাকশনের কোন অংশে AI সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলবে তা বোঝার জন্য, একটি নিউজ আর্টিকেল প্রকাশ করার জন্য জড়িত বিভিন্ন ধাপগুলি বোঝা সহায়ক।

আমরা চেষ্টাটিকে কয়েকটি অনুক্রমিক উপাদানে বিভক্ত করতে পারি:

• গবেষণা - একটি বিষয় খুঁজে বের করা, তথ্য/ডেটা সংগ্রহ করা, উদ্ধৃতি বা দৃষ্টিভঙ্গির জন্য সঠিক লোকেদের সাথে কথা বলা
• গল্প বলা - একটি আকর্ষক গল্পরেখা নিয়ে আসা গবেষণার বোধগম্যতা
• লেখা — গল্পের লাইনটিকে প্রকৃত শব্দে পরিণত করা যা একটি নিবন্ধ তৈরি করে, গল্পের লাইনে বোতাম লাগানো, সঠিক ডেটা দিয়ে এটিকে ব্যাক আপ করা / সমর্থনকারী লিঙ্কগুলি যোগ করা
• সম্পাদনা — লেখার উন্নতি করা, আকর্ষণীয় শিরোনাম নিয়ে আসা, আরও ভাল ভিজ্যুয়াল থাকা, এবং মান পূরণের জন্য সত্য-পরীক্ষা
• বিতরণ — প্রকাশনা, এবং সামাজিক মিডিয়ার মতো চ্যানেল জুড়ে বিতরণ করা।

কিছু গবেষণার উপর ভিত্তি করে এবং আমার লেখার অভিজ্ঞতার দ্বারা প্রভাবিত হয়ে, আমি একটি নিবন্ধ তৈরি করার প্রচেষ্টা অনুমান করি যেমন: গবেষণা (30%), গল্প বলা (20%), লেখা (20%), সম্পাদনা (20%), এবং বিতরণ (10%) । লবণের দানা দিয়ে প্রকৃত সংখ্যাগুলি নিন তবে সেগুলি দিকনির্দেশকভাবে সঠিক।

এখন, নোট করুন যে সংবাদ নিবন্ধগুলির সমস্ত ফর্ম্যাটগুলির জন্য সমস্ত পদক্ষেপের প্রয়োজন হয় না — নিম্ন-জটিল অংশগুলির উপরোক্ত জীবনচক্রের সমস্ত ধাপগুলি কঠোরভাবে অতিক্রম করার প্রয়োজন নাও হতে পারে তবে উচ্চ-জটিলতার অংশগুলি তা করে।

একটি উদাহরণ হিসাবে, এই নিবন্ধটি শেষ করতে আমার ~8-9 ঘন্টা সময় লেগেছে ( আমার সাবস্ট্যাক নিউজলেটারে অন্যান্য নিবন্ধগুলিও তাই করেছে), এবং আমি মনে করতে চাই যে আমার নিবন্ধগুলি ব্যাখ্যামূলক সংবাদের আওতায় পড়ে৷ যদি আমি একটি কম-জটিল অংশ লিখে থাকি, তাহলে আমি সম্ভবত এটি 2 ঘন্টার মধ্যে সম্পন্ন করতে পারতাম। আরেকটি ডেটা পয়েন্ট - এই এনওয়াইটি রিপোর্টার বলেছেন যে তিনি সাধারণত কয়েক ঘন্টার মধ্যে একটি নিউজ আর্টিকেল তৈরি করতে পারেন যখন একটি বৈশিষ্ট্যের অংশে 6 মাস পর্যন্ত সময় লাগতে পারে।

সুতরাং, জেনারেটিভ এআই আসলে কী সাহায্য করতে পারে? এটি মূলত সংবাদ উত্পাদন প্রক্রিয়ার কোন ধাপগুলি বর্তমান (এবং ভবিষ্যতের) পণ্যগুলি ভাল করতে পারে তার উপর নির্ভর করে।

জেনারেটিভ এআই কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না

এখানে প্রতিটি ধাপে আমার গ্রহণ. স্পয়লার - এগুলি লেখা এবং সম্পাদনার জন্য কিছুটা কার্যকর, সঠিক পণ্য তৈরি করা হলে তারা গবেষণার জন্য কার্যকর হতে পারে এবং গল্প বলার ক্ষেত্রে তারা খারাপ হতে থাকবে।

গবেষণা - আশ্চর্যজনকভাবে কম ক্ষমতা

বেশিরভাগ বর্তমান জেনারেটিভ এআই পণ্যের (যেমন ChatGPT, এবং Google Bard) গবেষণার ক্ষেত্রে আশ্চর্যজনকভাবে কম ক্ষমতা রয়েছে:

• নিশ্চিতভাবে কিছু ক্ষমতা আছে যেগুলোতে তারা ভালো। উদাহরণস্বরূপ, তারা একটি নির্দিষ্ট দৃষ্টিভঙ্গির পক্ষে যুক্তি দিতে বা নতুন বিষয়গুলির জন্য অনুপ্রেরণা প্রদানে ভাল।

  
  

• তারা বিষয়বস্তুর সারসংক্ষেপ এবং বিশেষ করে, একটি নিবন্ধ পড়ার উপর ভিত্তি করে প্রশ্নের উত্তর দিতে গড় থেকে ভাল। উদাহরণস্বরূপ, আপনি তাদের এই নিবন্ধটি পড়তে এবং সংবাদ উৎপাদনের সাথে জড়িত বিভিন্ন পদক্ষেপগুলি তালিকাভুক্ত করতে বলতে পারেন।

  
  

• যাইহোক, তারা প্রায়শই প্রকৃতপক্ষে ভুল তথ্য ("হ্যালুসিনেশন") তৈরি করে, তারা যা সত্য বলে দাবি করে তার লিঙ্ক/উৎস প্রদান করে না এবং সম্ভাব্য কপিরাইট লঙ্ঘনের সাথে সন্দেহজনকভাবে তথ্য সংগ্রহ করে। নীচের স্ক্রিনশট দেখুন.

  
  

একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে (বলুন আপনি ভবিষ্যতের লিঙ্কডইন সংযোগে একটি ইমেল খসড়া করতে চান), এই সমস্যাগুলি গুরুত্বপূর্ণ নয়৷ কিন্তু আপনি যখন একটি নিউজ আর্টিকেল লিখছেন, ফ্যাক্ট-চেক না করা আপনার ব্র্যান্ডের ধারণাকে মারাত্মকভাবে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে।

যদিও গবেষণার সরঞ্জামগুলি দিকনির্দেশনামূলকভাবে দরকারী গবেষণার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, আপনি জানতে চান বিং এবং ইয়াহু অনুসন্ধানের কতটা মার্কেট শেয়ার আছে), লেখক/সাংবাদিকদের এখনও লিঙ্ক করার জন্য একটি নতুন উত্স খুঁজে পেতে অতিরিক্ত কাজ করতে হবে কারণ বর্তমান সরঞ্জামগুলি না লিঙ্ক প্রদান বা সম্পূর্ণ সঠিক তথ্য আছে.

ক্লিনলি সোর্সড ডেটা ব্যবহার করা + বিশ্বস্ত লিঙ্কগুলির সাথে উত্তর প্রদান করতে সক্ষম হওয়া যে কেউ লেখকদের জন্য একটি গবেষণা পণ্য তৈরি করার জন্য একটি বড় সুযোগ , এবং এটি খুব সম্ভবত যে নতুন কোম্পানিগুলি এখানে আবির্ভূত হবে।

গল্প বলার ক্ষমতা কম

জেনারেটিভ এআই-এর গল্প বলার ক্ষমতা আজ মোটামুটি দুর্বল। এখানে একটি উদাহরণ: আমি এই নিবন্ধটির জন্য একগুচ্ছ গবেষণা করেছি, গবেষণাটিকে একটি সংগঠিত বিন্যাসে একত্রিত করেছি, এবং ChatGPT কে আমাকে একটি গল্পরেখা দিতে বলেছি। ফলাফলের জন্য নীচের স্ক্রিনশট দেখুন।

প্রথম নজরে, তারা "অর্থবোধক" বলে মনে হচ্ছে। কিন্তু আক্ষরিক অর্থেই এটিই - এটি একটি পৃষ্ঠ স্তরে বোঝা যায়। বাস্তবে, এই স্টোরিলাইনগুলির মধ্যে কোনটিই খুব আকর্ষক নয় এবং আমি যে গবেষণা নোটগুলি সরবরাহ করেছি তা এখানে প্রদত্ত পৃষ্ঠ-স্তরের ফলাফলের বাইরে অনেক বেশি বিশদ এবং সূক্ষ্মতা ছিল। আপনি যুক্তি দিতে পারেন যে এগুলি এখনও শালীন, কিন্তু একটি নিবন্ধ লেখার প্রেক্ষাপটে, এটি আমার কাছে সম্পূর্ণ অকেজো ছিল - সর্বোত্তমভাবে, এটি ছিল অনুপ্রেরণা/ধারণা, আমার জমা দেওয়া গবেষণার উপর ভিত্তি করে একটি গল্পের লাইন নয়।

আপনার যদি কম জটিলতার গল্প থাকে তবে এটি আপনার জন্য কাজটি সম্পন্ন করবে। আপনি যদি একটি সংক্ষিপ্ত গল্প তৈরি করেন, বা আপনার কাছে ডেটা থাকে এবং একটি গল্প তৈরি করতে সহায়তার প্রয়োজন হয়, বর্তমান পণ্যগুলি কাজটি সম্পন্ন করে না। উচ্চ পরিমাণে সাবজেক্টিভিটি জড়িত থাকার কারণে, আমি আশাবাদী নই যে এটি আরও ভাল হবে এবং এটি এমন একটি অংশ হতে থাকবে যেখানে লেখকরা সবচেয়ে বেশি মূল্য যোগ করতে পারেন।

লেখালেখি — মাঝারি ক্ষমতা

আপনি কি বলতে চান তার একটি বিশদ বিবরণ সহ বর্তমান পণ্যগুলি প্রদান করলে, এটি সামগ্রীর একটি সবেমাত্র শালীন v1 তৈরি করতে পারে। আউটপুটটি এখনও বেশ কুকি-কাটার এবং বর্তমান মডেলগুলিকে এমনভাবে ভাষা তৈরি করার নির্দেশ দেওয়া বেশ চ্যালেঞ্জিং যে এটি একটি গল্প বলে৷ আমি এই নিবন্ধের গল্পের বিবরণ সম্পর্কে ChatGPT বিস্তারিত নোট খাওয়ানোর পরে একটি উদাহরণ আউটপুটের জন্য স্ক্রিনশটটি দেখুন।

প্রথম নজরে, আপনার মনে হতে পারে এটি একটি v1 খসড়ার জন্য ঠিক আছে। এটা নয় — টোনটা ঠিক নয়, গল্পটা প্রবাহিত হয় না এবং সবসময় মনে হয় এটা একটা বট লিখেছে। এটি খুব সাধারণ এবং একটি খুব নির্দিষ্ট আখ্যান খাওয়ানো সত্ত্বেও গল্পটি প্রকাশ করে না। আমি যদি নিবন্ধটি প্রকাশ করি তবে আপনি এটি পড়বেন না। এবং আজকের লেখার ক্ষমতার সাথে এটাই চ্যালেঞ্জ - এটি কম-জটিল নিবন্ধগুলির জন্য কাজ করতে পারে তবে আরও জটিল কিছুর জন্য, আপনাকে মূলত পুরো খসড়াটি পুনরায় লিখতে হবে।

এখানে বড় পণ্য আনলক কার্যকর মানব নির্দেশ সক্রিয় করা হবে — লেখক ভয়ানক কুকি-কাটার সংস্করণ নিতে এবং লাইন দ্বারা পুরো জিনিস পুনরায় করতে চান না. তারা যা চায় তা হল একটি ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশন নির্মাণের কিছু রূপ যা একজন লেখককে একটি গল্পরেখায় ফিড করতে দেয় এবং AI টুলকে সক্রিয় প্রতিক্রিয়া দেওয়ার সময় অনুক্রমিকভাবে নিবন্ধের বিভাগটি তৈরি করতে দেয়। শীর্ষে থাকা চেরি একই লেখকের লেখা অতীতের নিবন্ধগুলি খাওয়ানোর মাধ্যমে লেখার শৈলীটি কাস্টমাইজ করতে সক্ষম হবেন।

আমি মনে করি আজকের অন্তর্নিহিত মডেলগুলির এটি করার ক্ষমতা রয়েছে এবং UI স্তরে নতুনত্বের প্রয়োজন রয়েছে, যা আমি বিশ্বাস করি কাছাকাছি সময়ে ঘটবে।

সম্পাদনা - মাঝারি ক্ষমতা

আজকের সরঞ্জামগুলিতে নিবন্ধগুলি পর্যালোচনা করার, ত্রুটিগুলি খুঁজে বের করতে এবং সংশোধন করার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে ক্ষমতা রয়েছে৷ এই সরঞ্জামগুলি কসমেটিক কাজেও খুব ভাল, যেমন আকর্ষণীয় শিরোনাম বা বিভাগ শিরোনামগুলির জন্য ধারণা নিয়ে আসা যা ভাল পারফর্ম করতে পারে।

যাইহোক, এটিকে সম্পাদনার জন্য ব্যবহারযোগ্য করার জন্য UI স্তরে এখনও কাজ করার প্রয়োজন রয়েছে — বর্তমানে কিছু আংশিক সমাধান রয়েছে যেমন Notion AI যা আপনাকে ভাষা উন্নত করতে এবং একটি ধারণা পৃষ্ঠার মধ্যে থেকে বাক্যগুলিকে ছোট/বড় করতে দেয়, কিন্তু এটি ক্যাপচার করে না। পৃষ্ঠার সম্পূর্ণ প্রসঙ্গ। ChatGPT একটি সম্পূর্ণ নিবন্ধ জুড়ে সম্পাদনা করার জন্য একটি ভাল কাজ করে কিন্তু নির্দিষ্ট বিভাগগুলিকে সহজে সম্পাদনা করার জন্য নির্দেশনা নেওয়ার ক্ষমতার অভাব রয়েছে এবং লিঙ্কগুলিকে সমর্থন করতে পারে না (অর্থাৎ আমি এটিকে হাইপারলিঙ্কযুক্ত পাঠ্য সহ একটি ব্লার্ব দিচ্ছি, আমি কোনও লিঙ্ক ছাড়াই পাঠ্য ফিরে পাই) .

লেখার প্রক্রিয়ার সম্পাদনা অংশকে আমি একেবারেই ঘৃণা করি, এবং আমি নিশ্চিত যে বেশ কিছু লেখক এবং সাংবাদিকরাও তা-ই করেন — জেনারেটিভ এআই অবশ্যই এই সম্পাদনা গ্রান্টের কিছু কাজকে কাছাকাছি সময়ে কমিয়ে দিতে পারে।

বিতরণ - মাঝারি ক্ষমতা

আজ এখানে এমন সরঞ্জামগুলি আসছে যা উদাহরণস্বরূপ আপনাকে সামাজিক স্নিপেট তৈরি করতে বা আপনার গল্পের অংশগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে যা আরও ভাইরাল হতে পারে৷ এটি সম্ভবত ভবিষ্যতে আরও ভাল হতে থাকবে।

জেনারেটিভ এআই এবং নিউজের ভবিষ্যত — দুই জগতের গল্প

উপরোক্ত বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, আপনি একটি স্পষ্ট দ্বৈত উদীয়মান দেখতে পারেন:

1. কম-জটিল বিন্যাস , যার জন্য সহজ গবেষণা এবং গল্প বলার প্রয়োজন হয় এবং সহজে লেখা ও সম্পাদনা করা যায়, আরও বেশি AI-উত্পন্ন হতে শুরু করবে (বা ভারী AI-সহায়তা)।

   
   

2. উচ্চ-জটিল বিন্যাস , যার জন্য আরও জটিল গবেষণা এবং গল্প বলার ক্ষমতা প্রয়োজন যা আজ বিদ্যমান নেই, প্রাথমিকভাবে সাংবাদিকদের দ্বারা তৈরি করা অব্যাহত থাকবে তবে জেনারেটিভ এআই লেখালেখি এবং সম্পাদনা গ্রান্টওয়ার্ককে কমিয়ে দিয়ে ভাল পরিমাণে দক্ষতা আনতে পারে।

যদিও এআই-উত্পাদিত কম-জটিল বিষয়বস্তু প্রথম নজরে খারাপ বলে মনে হয়, এই নিবন্ধগুলি প্রাথমিকভাবে এসইও উদ্দেশ্যে বা বিদ্যমান উচ্চ-মানের বিষয়বস্তুকে বাড়ানোর জন্য লেখা হয়েছে, এবং উৎপাদিত AI তরঙ্গের অনেক আগে থেকেই কমোডিটাইজেশনের দৌড় শুরু হয়েছিল। উদাহরণ স্বরূপ, অ্যাসোসিয়েটেড প্রেস 2014 সাল থেকে কোম্পানির আয়ের রিপোর্টিং নিবন্ধ প্রকাশ করতে বট ব্যবহার করছে। এখানে উল্টো দিক — সাংবাদিকরা যে ধরনের বিষয়বস্তু তৈরি করতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সময় ব্যয় করতে চান তা নয়, এটি উচ্চ-জটিল বিষয়বস্তুর জন্য তাদের সময় মুক্ত করবে।

আরো এবং আরো উচ্চ-জটিল বিষয়বস্তু আবির্ভূত হবে. আজকের পণ্যগুলির সাথে গবেষণা এবং গল্প বলার ক্ষমতা সীমিত, যার অর্থ হল তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি আকর্ষণীয় গল্প তৈরি করার ক্ষমতা এবং একটি অনন্য উপায়ে গল্প বলার ক্ষমতা সাংবাদিকদের সবচেয়ে বড় মুদ্রা হতে থাকবে। এটি, এআই লেখা এবং সম্পাদনা সরঞ্জামগুলির দ্বারা ত্বরান্বিত যা মানসম্পন্ন বিষয়বস্তু প্রকাশের জন্য তীব্র কাজ করে, সাংবাদিকদের জন্য একটি বড় আশীর্বাদ হবে।

খবরের জন্য AI ব্যবহার করার বিষয়ে উদ্বেগ উত্থাপিত কিছু সম্পর্কে কি? কিছু ন্যায্য কিন্তু আমি বিশ্বাস করি তারা বেশিরভাগই সমাধানযোগ্য:

• জাঙ্ক এসইও বিষয়বস্তুর একটি ঢেউ — Google এই অবস্থান নিয়েছে যে তারা AI-উত্পাদিত সামগ্রীকে শাস্তি দেবে না এবং বাস্তবে ভুল নিবন্ধগুলি সহ জাঙ্ক সামগ্রীর একটি বিশ্ব খোলার জন্য সমালোচনা পেয়েছে৷ এটি কিছুটা ন্যায্য সমালোচনা কিন্তু আমি বিশ্বাস করি যে Google এটির উপর ক্র্যাক ডাউন করবে — তাদের হৃদয়ের ধার্মিকতা থেকে নয় বরং একটি অনুসন্ধান পণ্যের মূল বিষয় হল ব্যবহারকারীদের দরকারী ফলাফল দেওয়া। গুগলের ইতিমধ্যেই এসইও হ্যাকিং অনুশীলনের জন্য জরিমানা রয়েছে (যেমন কীওয়ার্ড স্টাফিং এবং লিঙ্ক ফার্মিং) এবং এই কাঠামোটি এআই সামগ্রীতে প্রসারিত করা সহজ হবে।

  
  

• সাংবাদিকরা চাকরি হারাবেন — কেউ কেউ উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন যে সাংবাদিকরা চাকরি হারাতে পারে, বা কম সুবিধাজনক অবস্থানে থাকতে পারে (যেমন হলিউডের লেখকরা যারা বর্তমানে ধর্মঘটে আছেন); এখানে বড় পার্থক্য হল হলিউডে প্রচুর সংখ্যক লেখক থাকলেও, ২০০৮ সাল থেকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে নিউজরুমের কর্মসংস্থান ২৬% কমেছে , কারণ আমাদের সাংবাদিকদের প্রয়োজন নেই, কারণ সংবাদ একটি খারাপ ব্যবসা; জেনারেটিভ এআই ব্যবসার অর্থনীতিকে ঠিক করতে সাহায্য করতে পারে এবং সাংবাদিকদের তাদের পছন্দের কাজটি করতে সহায়তা করতে পারে।

  
  

উপসংহার

আমি কোনোভাবেই এআই ম্যাক্সিমালিস্ট নই এবং আমি একেবারেই মনে করি এআই-এর জন্য সত্যিকারের ঝুঁকি আছে যেগুলোকে আমরা প্রযুক্তির মাপকাঠিতে মোকাবেলা করতে হবে। যাইহোক, আমি মনে করি প্রতিটি AI-প্রভাবিত বাজার/পরিস্থিতিকে আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করা এবং একটি বড় AI-প্রভাবিত সমস্যায় বান্ডিল না করা গুরুত্বপূর্ণ।

সংবাদের ক্ষেত্রে, জেনারেটিভ এআই সংবাদ ব্যবসার অর্থনীতিকে ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে। পণ্যগুলি আজ সেখানে নেই — এআই পণ্যগুলির একটি স্পষ্ট প্রয়োজন রয়েছে যা চিন্তাভাবনা করে লেখকদের প্রয়োজনগুলি ব্রুট-ফোর্স, চ্যাট-ভিত্তিক, ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ইন্টারফেস ছাড়াই সমাধান করে, তবে আমি নিশ্চিত যে এইগুলি নিকটবর্তী সময়ে আবির্ভূত হবে।

কম-জটিল লেখালেখি আরও বেশি করে AI তৈরি হবে এবং এটা ঠিক আছে — এটি কোম্পানিগুলিকে একটি দক্ষ SEO মেশিন চালাতে সাহায্য করতে পারে, যখন সাংবাদিকরা (এআই-এর সাহায্যে গ্রান্ট কাজের জন্য) অনেক বেশি উচ্চ জটিলতার বিষয়বস্তুকে জীবন্ত করে তোলে যা পাবলিক ডিসকোর্সকে উন্নত করে।

পড়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ!