समाचार के भविष्य पर जेनरेटिव एआई के प्रभाव की खोज

पिछले हफ्ते, न्यूयॉर्क टाइम्स ने बताया कि Google एक AI टूल का परीक्षण कर रहा है जो समाचार संगठनों को AI का उपयोग करके सामग्री बनाने में सक्षम बनाता है। यह स्पष्ट नहीं है कि उत्पाद की सटीक क्षमताएं क्या हैं, लेकिन Google की एक टिप्पणी के आधार पर, यह शीर्षकों और लेखन शैलियों को संशोधित करने जैसे कार्यों में मदद करता है। इस आशंका के बीच कि इसका पत्रकारों की नौकरियों पर क्या प्रभाव पड़ सकता है, Google ने तुरंत एक स्पष्ट बयान दिया:

हमारा लक्ष्य पत्रकारों को इन उभरती प्रौद्योगिकियों का इस तरह उपयोग करने का विकल्प देना है जिससे उनका काम और उत्पादकता बढ़े। सीधे शब्दों में कहें तो इन उपकरणों का उद्देश्य पत्रकारों की अपने लेखों की रिपोर्टिंग, निर्माण और तथ्य-जाँच में आवश्यक भूमिका को प्रतिस्थापित करना नहीं है और न ही कर सकते हैं।

इससे जेनरेटिव एआई के साथ समाचार के भविष्य के बारे में गर्मागर्म बातचीत शुरू हो गई है। एआई उत्पाद बनाने वाली कंपनियों का तर्क है कि यह तकनीक मीडिया संगठनों और पत्रकारों को अधिक प्रभावी बनाने में सक्षम बनाएगी, जबकि आलोचकों का तर्क है कि यह संभावित रूप से पत्रकारों की नौकरियों को नुकसान पहुंचा सकता है, गलत सूचना बढ़ा सकता है और कम गुणवत्ता वाली एआई-जनित सामग्री से बाजार में बाढ़ ला सकता है।

इस टुकड़े में, हम कुछ चीजों की खोज करके समाचार के भविष्य पर जेनरेटिव एआई के प्रभाव को उजागर करते हैं:

• जटिलता के आधार पर आज समाचार लेखों के प्रकार
• समाचार का व्यवसाय
• एक समाचार लेख तैयार करने की शारीरिक रचना
• जेनरेटर एआई क्या अच्छा कर सकता है और क्या नहीं
• जेनरेटिव एआई और समाचार का भविष्य - दो दुनियाओं की एक कहानी

जटिलता के आधार पर आज समाचार लेखों के प्रकार

इंटरनेट पर कई प्रकार की समाचार सामग्री मौजूद है, जिनमें से प्रत्येक के उत्पादन में जटिलता के विभिन्न स्तर हैं। जटिलता आम तौर पर समयबद्धता, आवश्यक शोध की मात्रा और बताई जा रही कहानी जैसे कारकों से उत्पन्न होती है।

कम जटिलता वाले लेखों में शामिल हैं:

• तथ्यात्मक/डेटा समाचार (उदाहरण के लिए सैन फ्रांसिस्को में बंधक दरों को सूचीबद्ध करने वाला लेख, कंपनी की कमाई कॉल के नंबरों वाला लेख) - ये न्यूनतम व्यक्तिपरक राय या दृष्टिकोण के साथ अपेक्षाकृत सरल हैं।

  
  

• रुचि-आधारित/सूचनात्मक समाचार (उदाहरण के लिए एनवाई टाइम्स कुकिंग पर प्रकाशित ग्रीष्मकालीन व्यंजन, एक लेख जिसमें बताया गया है कि फेड ब्याज दर का क्या मतलब है) - विषयों के चयन में कुछ रचनात्मकता है लेकिन फोकस अधिक सूचनात्मक और विशिष्ट हितों को पूरा करने पर है।

  
  

• ब्रेकिंग न्यूज़ (उदाहरण के लिए एक सीईओ के इस्तीफा देने के बारे में एक लेख, एक सक्रिय मौसम घटना का वर्णन करने वाला एक लेख) - ये आम तौर पर तेजी से सामने आने वाली घटना के बारे में छोटे लेख होते हैं, जिनमें सीमित प्रारंभिक जानकारी और उभरते तथ्य होते हैं।

उच्च-जटिलता वाले लेखों में शामिल हैं:

• समाचार कवरेज (संदर्भ, अनुसंधान और तथ्यों के साथ) - ये अनुसंधान, अतिरिक्त संदर्भ और अक्सर लोगों के साथ साक्षात्कार द्वारा समर्थित समाचारों की अधिक विस्तृत व्याख्या प्रदान करते हैं, जिससे उत्पादन के लिए अधिक समय और प्रयास की आवश्यकता होती है; उनकी बड़े पैमाने पर तथ्य-जाँच भी की जाती है।

  
  

• व्याख्यात्मक समाचार - इसमें राय के टुकड़े, ऑप-एड और विश्लेषण शामिल हैं (इस तरह) जो वर्तमान मुद्दों पर व्याख्या/परिप्रेक्ष्य/राय प्रदान करते हैं; वे अक्सर व्यक्तिपरक होते हैं और परिप्रेक्ष्य का समर्थन करने के लिए व्यापक शोध की आवश्यकता होती है।

  
  

• फ़ीचर टुकड़े - ये आम तौर पर उन विषयों पर गहराई से चर्चा करते हैं जो अभी वास्तव में गर्म समाचार नहीं हो सकते हैं लेकिन महत्वपूर्ण मुद्दे, खोजी पत्रकारिता इस श्रेणी में आएंगे; इसके लिए व्यापक शोध और महीनों तक चलने वाले साक्षात्कार और रचनात्मक कहानी कहने की भी आवश्यकता होती है।

मैं इस वर्गीकरण को सामने ला रहा हूं क्योंकि इन दो प्रकार के लेखों को तैयार करने के पीछे का उद्देश्य और प्रक्रिया बहुत अलग है, और परिणामस्वरूप जेनरेटिव एआई के उपयोग के साथ अलग तरह से विकसित होगा। इसे ध्यान में रखते हुए, आइए बात करें कि समाचार कैसे पैसा कमाते हैं।

समाचार का व्यवसाय

समाचार का व्यवसाय मुश्किल है - अधिकांश समाचार संगठन विज्ञापन-समर्थित मीडिया मॉडल पर काम करते हैं, और एक छोटा उपसमूह सफलतापूर्वक सदस्यता लेने में कामयाब रहा है। किसी समाचार संगठन द्वारा उत्पादित सामग्री के प्रकार पर इसका प्रमुख प्रभाव पड़ता है।

सदस्यता-आधारित समाचार व्यवसायों (NYTimes को अब सदस्यता से ~70% राजस्व प्राप्त होता है) की एक सामग्री रणनीति है जो सीधे उपभोक्ता मूल्य से जुड़ी है - सदस्यता को सार्थक बनाने के लिए उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री + विविध रुचि-आधारित सामग्री पर ध्यान केंद्रित करें। उदाहरण के लिए, उपरोक्त प्रकार की सामग्री में, NYT मुख्य रूप से समाचार कवरेज (जो कि अच्छी तरह से शोध किया गया है), व्याख्यात्मक समाचार और अपने मुख्य समाचार की पेशकश के लिए फीचर टुकड़े करता है, जो NYT कुकिंग और वायरकटर जैसी रुचि-आधारित सामग्री द्वारा समर्थित है। वॉल स्ट्रीट जर्नल और वाशिंगटन पोस्ट जैसे कुछ अन्य प्रकाशनों ने समान दृष्टिकोण का उपयोग करके सदस्यता के मामले में प्रगति की है।

हालाँकि, अधिकांश प्रकाशन अभी भी विज्ञापन-समर्थित हैं और निकट भविष्य में भी विज्ञापन-समर्थित रहेंगे। इसका मतलब है कि वे उच्च सहभागिता उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं: अधिक ध्यान → अधिक विज्ञापन सूची → अधिक राजस्व। जो रणनीति उनके लिए अधिक प्रभावी रही है वह उच्च-जटिलता वाली सामग्री (जैसे समाचार कवरेज, व्याख्यात्मक समाचार) को ढेर सारी उच्च मात्रा, कम-जटिलता वाली सामग्री (जैसे तथ्यात्मक/डेटा समाचार, रुचि-आधारित/सूचनात्मक समाचार) के साथ बढ़ाना है।

यह रणनीति काम करती है क्योंकि उच्च-जटिलता वाली सामग्री उपभोक्ताओं को दीर्घकालिक मूल्य प्रदान करने में मदद करती है, जबकि कम-जटिलता वाली सामग्री लोगों का ध्यान आकर्षित करने के साथ-साथ एसईओ गेम जीतने में भी मदद करती है। एसईओ लूप कुछ इस तरह दिखता है: उच्च मात्रा में सामग्री जिस पर क्लिक होते हैं → खोज इंजन सोचते हैं कि आपकी सामग्री मूल्यवान है → आपकी सभी सामग्री उच्च रैंक पर है → अधिक ध्यान।

यह रणनीति की कोई आलोचना नहीं है और विज्ञापन-समर्थित मीडिया के लिए एसईओ गेम खेलना एक आवश्यकता है। वास्तविकता यह है कि समाचार मीडिया एक भयानक व्यवसाय है - इंटरनेट ने सामग्री बनाने और वितरित करने के तरीके को बाधित कर दिया है (आज ज्यादातर Google खोज / मेटा के माध्यम से), और समाचार संगठन उस व्यवधान के प्रभाव से उबर नहीं पाए हैं। असंतुलन को ठीक करने के प्रयास किए जा रहे हैं, जो अभी भी विकसित हो रहे हैं - कनाडा/ऑस्ट्रेलिया ने कानून पारित किया है जो Google/मेटा को अच्छी पत्रकारिता का समर्थन करने के लिए अनिवार्य रूप से "विघटनकारी कर" का भुगतान करने के लिए मजबूर करता है, एनपीआर जैसे कुछ संगठन आंशिक रूप से संघीय वित्त पोषण द्वारा समर्थित हैं, और कुछ वाशिंगटन पोस्ट जैसे अखबारों को (आम तौर पर अच्छे इरादे वाले) अरबपतियों द्वारा सब्सिडी दी जाती है।

यह सब कहना है - समाचार मीडिया/पत्रकारिता एक अच्छी तरह से कार्यशील लोकतंत्र के लिए एक अत्यंत आवश्यक सार्वजनिक उपयोगिता है, लेकिन उतना अच्छा व्यवसाय नहीं है। इसलिए, ये समाचार व्यवसाय जितने अधिक आत्मनिर्भर हो सकते हैं (विनियमन या अरबपतियों पर निर्भर हुए बिना), वे अपने मिशन को प्राप्त करने के लिए उतने ही अधिक प्रभावी हो सकते हैं। जेनरेटिव एआई इन सभी संरचनात्मक चुनौतियों (विशेषकर सामग्री वितरण) को हल नहीं कर सकता है, लेकिन यह निश्चित रूप से गुणवत्ता से समझौता किए बिना सामग्री निर्माण को अधिक कुशल बना सकता है।

एक समाचार लेख तैयार करने की शारीरिक रचना

यह समझने के लिए कि समाचार उत्पादन के किस हिस्से पर जनरेटिव एआई का सबसे अधिक प्रभाव पड़ेगा, समाचार लेख प्रकाशित करने में शामिल विभिन्न चरणों को समझना उपयोगी है।

हम प्रयास को कुछ अनुक्रमिक घटकों में विभाजित कर सकते हैं:

• अनुसंधान - एक विषय खोजना, तथ्य/डेटा एकत्र करना, उद्धरण या दृष्टिकोण के लिए सही लोगों से बात करना
• कहानी सुनाना - एक सम्मोहक कहानी के साथ आने के लिए शोध को समझना
• लेखन - कहानी को वास्तविक शब्दों में बदलना जो एक लेख बनाते हैं, कहानी को बटन देना, सही डेटा के साथ इसका समर्थन करना / सहायक लिंक जोड़ना
• संपादन - लेखन में सुधार, आकर्षक शीर्षकों के साथ आना, बेहतर दृश्य होना और मानकों को पूरा करने के लिए तथ्य-जांच करना
• वितरण - सोशल मीडिया जैसे चैनलों पर प्रकाशन और वितरण।

कुछ शोध के आधार पर और अपने लेखन अनुभव से प्रभावित होकर, मैं एक लेख को कुछ इस तरह तैयार करने के प्रयास का अनुमान लगाता हूं: अनुसंधान (30%), कहानी कहना (20%), लेखन (20%), संपादन (20%), और वितरण (10%) . वास्तविक संख्याओं को थोड़ा नमक के कण के साथ लें लेकिन वे दिशात्मक रूप से सटीक हैं।

अब, ध्यान दें कि समाचार लेखों के सभी प्रारूपों में सभी चरणों की आवश्यकता नहीं होती है - कम-जटिलता वाले टुकड़ों को उपरोक्त जीवन चक्र में सभी चरणों से सख्ती से गुजरने की आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन उच्च-जटिलता वाले टुकड़ों को ऐसा करना पड़ता है।

उदाहरण के तौर पर, इस लेख को समाप्त करने में मुझे ~8-9 घंटे लगे ( मेरे सबस्टैक न्यूज़लेटर पर अधिकांश अन्य लेखों में भी ऐसा ही लगा), और मैं यह सोचना चाहूंगा कि मेरे लेख व्याख्यात्मक समाचार के अंतर्गत आते हैं। यदि मैं एक कम जटिलता वाला लेख लिखूं, तो संभवतः मैं इसे ~2 घंटे में पूरा कर सकता हूं। एक अन्य डेटा बिंदु - इस NYT रिपोर्टर का कहना है कि वह आम तौर पर कुछ घंटों में एक समाचार लेख तैयार कर सकता है जबकि एक फीचर लेख में 6 महीने तक का समय लग सकता है।

तो, जेनरेटिव एआई वास्तव में किसमें मदद कर सकता है? यह मूल रूप से इस बात पर निर्भर करता है कि समाचार उत्पादन प्रक्रिया में कौन से कदम वर्तमान (और भविष्य) उत्पादों को अच्छा कर सकते हैं।

जेनरेटर एआई क्या अच्छा कर सकता है और क्या नहीं

यहां प्रत्येक चरण पर मेरा विचार है। स्पॉइलर - वे लेखन और संपादन के लिए कुछ हद तक प्रभावी हैं, यदि सही उत्पाद बनाए गए हैं तो वे अनुसंधान के लिए प्रभावी हो सकते हैं, और वे कहानी कहने में खराब बने रहेंगे।

अनुसंधान - आश्चर्यजनक रूप से कम क्षमता

जब अनुसंधान की बात आती है तो अधिकांश वर्तमान जेनरेटिव एआई उत्पादों (जैसे चैटजीपीटी, और गूगल बार्ड) में आश्चर्यजनक रूप से कम क्षमता होती है:

• निश्चित रूप से कुछ ऐसी क्षमताएं हैं जिनमें वे अच्छे हैं। उदाहरण के लिए, वे किसी विशेष दृष्टिकोण के लिए तर्क देने या नए विषयों के लिए प्रेरणा प्रदान करने में अच्छे होते हैं।

  
  

• वे सामग्री को सारांशित करने और विशेष रूप से, किसी लेख को पढ़ने के आधार पर प्रश्नों का उत्तर देने में औसत से अच्छे हैं। उदाहरण के लिए, आप उनसे यह लेख पढ़ने और समाचार उत्पादन में शामिल विभिन्न चरणों की सूची बनाने के लिए कह सकते हैं।

  
  

• हालाँकि, वे अक्सर तथ्यात्मक रूप से गलत जानकारी ("मतिभ्रम") उत्पन्न करते हैं, जो दावा करते हैं कि वह सत्य है, उसके लिए लिंक/स्रोत प्रदान नहीं करते हैं , और संभावित कॉपीराइट उल्लंघन के साथ संदिग्ध रूप से स्रोतित डेटा रखते हैं। नीचे स्क्रीनशॉट देखें.

  
  

सामान्य उपयोग के मामले के लिए (मान लें कि आप भविष्य के लिंक्डइन कनेक्शन के लिए एक ईमेल का मसौदा तैयार करना चाहते हैं), ये मुद्दे कोई मायने नहीं रखते। लेकिन जब आप कोई समाचार लेख लिख रहे हों, तो तथ्यों की जांच न करना आपके ब्रांड की धारणा को गंभीर रूप से ख़राब कर सकता है।

यद्यपि शोध उपकरणों का उपयोग प्रत्यक्ष रूप से उपयोगी शोध के लिए किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, आप जानना चाहते हैं कि बिंग और याहू सर्च की बाजार हिस्सेदारी कितनी है), लेखकों/पत्रकारों को अभी भी लिंक करने के लिए एक नया स्रोत खोजने के लिए अतिरिक्त काम करना होगा क्योंकि वर्तमान उपकरण न तो लिंक प्रदान करें और न ही पूरी तरह सटीक डेटा रखें।

साफ-सुथरे स्रोत वाले डेटा का उपयोग करना + भरोसेमंद लिंक के साथ उत्तर प्रदान करने में सक्षम होना लेखकों के लिए शोध उत्पाद बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक बड़ा अवसर है , और यह बहुत संभावना है कि यहां नई कंपनियां उभरेंगी।

कहानी कहने की क्षमता कम है

जेनेरेटिव एआई की कहानी कहने की क्षमताएं आज काफी कमजोर हैं। यहां एक उदाहरण दिया गया है: मैंने इस लेख के लिए बहुत सारे शोध किए, शोध को एक संगठित प्रारूप में रखा, और चैटजीपीटी से मुझे एक कहानी देने के लिए कहा। परिणामों के लिए नीचे स्क्रीनशॉट देखें।

पहली नज़र में, ऐसा लगता है जैसे वे "समझ में आते हैं"। लेकिन वस्तुतः यही सब कुछ है - यह सतही स्तर पर समझ में आता है। वास्तव में, इनमें से कोई भी कहानी बहुत सम्मोहक नहीं है और मेरे द्वारा प्रदान किए गए शोध नोट्स में यहां प्रदान किए गए सतह-स्तरीय परिणामों से कहीं अधिक विवरण और बारीकियां थीं। आप यह तर्क दे सकते हैं कि ये अभी भी सभ्य हैं, लेकिन एक लेख लिखने के संदर्भ में, यह मेरे लिए पूरी तरह से बेकार था - सबसे अच्छा, यह प्रेरणा/विचार था, न कि मेरे द्वारा प्रस्तुत शोध पर आधारित कहानी।

यदि आपके पास कम जटिलता वाली कहानी है, तो यह आपका काम पूरा कर देगी। यदि आप एक सूक्ष्म कहानी बना रहे हैं, या आपके पास डेटा है और कहानी बनाने में मदद की ज़रूरत है, तो मौजूदा उत्पाद काम पूरा नहीं करेंगे। इसमें शामिल व्यक्तिपरकता की उच्च मात्रा को देखते हुए, मैं आश्वस्त नहीं हूं कि यह बेहतर होगा और यह वह हिस्सा बना रहेगा जहां लेखक सबसे अधिक मूल्य जोड़ सकते हैं।

लेखन-मध्यम क्षमता

यदि आप वर्तमान उत्पादों को एक विस्तृत कहानी के साथ प्रदान करते हैं कि आप क्या कहना चाहते हैं, तो यह सामग्री का बमुश्किल सभ्य v1 उत्पन्न कर सकता है। आउटपुट अभी भी काफी कुकी-कटर है और मौजूदा मॉडलों को भाषा को इस तरह से तैयार करने का निर्देश देना काफी चुनौतीपूर्ण है कि वह एक कहानी कहे। इस लेख की कहानी के बारे में ChatGPT को विस्तृत नोट्स देने के बाद उदाहरण आउटपुट के लिए स्क्रीनशॉट देखें।

पहली नज़र में, आप सोच सकते हैं कि यह v1 ड्राफ्ट के लिए ठीक लगता है। ऐसा नहीं है - लहजा सही नहीं है, कहानी प्रवाहित नहीं है और हमेशा ऐसा लगता है जैसे यह किसी बॉट द्वारा लिखा गया है। यह बहुत सामान्य है और एक बहुत ही विशिष्ट आख्यान दिए जाने के बावजूद कहानी को स्पष्ट नहीं करता है। यदि मैंने वह लेख प्रकाशित किया तो आप उसे नहीं पढ़ेंगे। और आज लेखन क्षमता के साथ यही चुनौती है - यह कम-जटिलता वाले लेखों के लिए काम कर सकता है लेकिन अधिक जटिल किसी भी चीज़ के लिए, आपको अनिवार्य रूप से पूरे मसौदे को फिर से लिखना होगा।

यहां बड़ा उत्पाद अनलॉक प्रभावी मानव निर्देश को सक्षम करेगा - लेखक भयानक कुकी-कटर संस्करण नहीं लेना चाहते हैं और लाइन दर लाइन पूरी चीज़ को फिर से करना चाहते हैं। वे जो चाहते हैं वह उपयोगकर्ता इंटरेक्शन निर्माण का कुछ रूप है जो एक लेखक को एक कहानी में फ़ीड करने देता है और एआई टूल को सक्रिय प्रतिक्रिया देते हुए क्रमिक रूप से लेख अनुभाग को अनुभाग द्वारा तैयार करता है। शीर्ष पर चेरी उसी लेखक द्वारा लिखे गए पिछले लेखों को फीड करके लेखन शैली को अनुकूलित करने में सक्षम होगी।

मुझे लगता है कि आज अंतर्निहित मॉडलों में ऐसा करने की क्षमता है और यूआई परत पर नवाचार की आवश्यकता है, जो मेरा मानना है कि निकट भविष्य में होगा।

संपादन-मध्यम क्षमता

आज टूल में लेखों की समीक्षा करने, त्रुटियां ढूंढने और सुधार करने की अच्छी क्षमता है। ये उपकरण कॉस्मेटिक कार्यों में भी बहुत अच्छे हैं, जैसे आकर्षक शीर्षकों या अनुभाग शीर्षकों के लिए विचार लाना जो अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं।

हालाँकि, इसे संपादन के लिए उपयोगी बनाने के लिए यूआई परत पर अभी भी काम करने की आवश्यकता है - आज नोशन एआई जैसे कुछ आंशिक समाधान हैं जो आपको भाषा में सुधार करने और नोशन पेज के भीतर से वाक्यों को छोटा/लंबा बनाने की सुविधा देते हैं, लेकिन यह कैप्चर नहीं करता है पेज का पूरा संदर्भ. चैटजीपीटी पूरे लेख में संपादन करने का अच्छा काम करता है, लेकिन विशिष्ट अनुभागों को आसानी से संपादित करने के लिए निर्देश लेने की क्षमता का अभाव है और लिंक का भी समर्थन नहीं कर सकता है (यानी मैं इसे हाइपरलिंक वाले टेक्स्ट के साथ ब्लर्ब देता हूं, मुझे बिना किसी लिंक के टेक्स्ट वापस मिलता है) .

मुझे लेखन प्रक्रिया के संपादन भाग से बिल्कुल नफरत है, और मुझे यकीन है कि कई लेखक और पत्रकार भी ऐसा करते हैं - जेनेरिक एआई निश्चित रूप से निकट भविष्य में इस संपादन के कुछ कठिन काम को कम कर सकता है।

वितरण-मध्यम क्षमता

आज यहां ऐसे उपकरण आ रहे हैं जो उदाहरण के लिए आपको सामाजिक स्निपेट बनाने में मदद करते हैं, या आपकी कहानी के उन हिस्सों की पहचान करते हैं जो अधिक वायरल हो सकते हैं। यह संभवतः भविष्य में भी बेहतर होता रहेगा।

जेनरेटिव एआई और समाचार का भविष्य - दो दुनियाओं की एक कहानी

उपरोक्त विश्लेषण के आधार पर, आप एक स्पष्ट द्वंद्व उभरता हुआ देख सकते हैं:

1. कम-जटिलता वाले प्रारूप , जिनके लिए सरल शोध और कहानी कहने की आवश्यकता होती है, और जिन्हें आसानी से लिखा और संपादित किया जा सकता है, अधिक से अधिक एआई-जनित (या भारी एआई-सहायता प्राप्त) होने लगेंगे।

   
   

2. उच्च-जटिलता वाले प्रारूप , जिनके लिए अधिक जटिल अनुसंधान और कहानी कहने की क्षमताओं की आवश्यकता होती है जो आज मौजूद नहीं हैं, मुख्य रूप से पत्रकारों द्वारा बनाए जाते रहेंगे , लेकिन जेनेरिक एआई लेखन को कम करके और ग्रंटवर्क को संपादित करके अच्छी मात्रा में दक्षता ला सकता है।

जबकि एआई-जनरेटेड कम-जटिलता सामग्री पहली नज़र में खराब लगती है, ये लेख मुख्य रूप से एसईओ उद्देश्यों के लिए या मौजूदा उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री को बढ़ाने के लिए लिखे गए हैं, और कमोडिटीकरण की दौड़ जेनरेटर एआई लहर से बहुत पहले शुरू हो गई थी। उदाहरण के लिए, एसोसिएटेड प्रेस 2014 से कंपनी की कमाई की रिपोर्ट करने वाले लेख प्रकाशित करने के लिए बॉट्स का उपयोग कर रहा है। यहां उल्टा - यह उस तरह की सामग्री नहीं है जिसे बनाने में पत्रकार समय बिताना चाहते हैं और इसे स्वचालित करने से उच्च-जटिलता वाली सामग्री के लिए उनका समय खाली हो जाएगा।

अधिक से अधिक उच्च-जटिलता वाली सामग्री सामने आएगी। आज उत्पादों के साथ अनुसंधान और कहानी कहने की क्षमताएं सीमित हैं, जिसका अर्थ है कि जानकारी के आधार पर एक सम्मोहक कहानी बनाने और अनोखे तरीके से कहानी कहने की क्षमता पत्रकारों के पास सबसे बड़ी मुद्रा बनी रहेगी। यह, एआई लेखन और संपादन टूल द्वारा त्वरित किया गया है, जो गुणवत्तापूर्ण सामग्री प्रकाशित करने में होने वाली कठिनाई को दूर करता है, पत्रकारों के लिए एक बड़ा वरदान होगा।

समाचारों के लिए एआई के उपयोग को लेकर उठाई गई कुछ चिंताओं के बारे में क्या? कुछ निष्पक्ष हैं लेकिन मेरा मानना है कि वे अधिकतर समाधान योग्य हैं:

• जंक एसईओ सामग्री की एक लहर - Google ने यह रुख अपनाया है कि वे एआई-जनरेटेड सामग्री को दंडित नहीं करेंगे और तथ्यात्मक रूप से गलत लेखों सहित जंक सामग्री की दुनिया खोलने के लिए उसे आलोचना मिली है। यह कुछ हद तक उचित आलोचना है, लेकिन मेरा मानना है कि Google इस पर कार्रवाई करेगा - उनके दिल की भलाई के लिए नहीं, बल्कि इसलिए क्योंकि किसी खोज उत्पाद का सार उपयोगकर्ताओं को उपयोगी परिणाम देना है। Google के पास पहले से ही SEO हैकिंग प्रथाओं (जैसे कीवर्ड स्टफिंग, और लिंक फार्मिंग) के लिए दंड है और इस ढांचे को AI सामग्री तक विस्तारित करना आसान होगा।

  
  

• पत्रकारों की नौकरियाँ छूट जाएँगी - कुछ लोगों ने यह चिंता व्यक्त की है कि पत्रकारों की नौकरियाँ जा सकती हैं, या वे कम लाभप्रद स्थिति में रह सकते हैं (जैसे हॉलीवुड के लेखक जो इस समय हड़ताल पर हैं); यहां बड़ा अंतर यह है कि जहां हॉलीवुड में बड़ी संख्या में लेखक हैं, वहीं 2008 के बाद से अमेरिका में न्यूज़रूम रोजगार में 26% की गिरावट आई है , इसलिए नहीं कि हमें पत्रकारों की ज़रूरत नहीं है, बल्कि इसलिए कि समाचार एक बुरा व्यवसाय है; जेनरेटिव एआई व्यवसाय के अर्थशास्त्र को ठीक करने में मदद कर सकता है और साथ ही पत्रकारों को वह काम करने के लिए सशक्त बना सकता है जो उन्हें पसंद है।

  
  

निष्कर्ष

मैं किसी भी तरह से एआई को लेकर अतिवादी नहीं हूं और मुझे पूरी तरह से लगता है कि एआई के लिए वास्तविक जोखिम हैं, जैसे-जैसे हम प्रौद्योगिकी का विस्तार कर रहे हैं, उन पर ध्यान देने की जरूरत है। हालाँकि, मुझे लगता है कि प्रत्येक एआई-प्रभावित बाजार/स्थिति का अलग से विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है और उन्हें एक बड़ी एआई-प्रभाव समस्या में बंडल नहीं करना चाहिए।

समाचारों के मामले में, जेनरेटिव एआई समाचार व्यवसायों के अर्थशास्त्र में जबरदस्त सुधार कर सकता है। उत्पाद आज मौजूद नहीं हैं - एआई उत्पादों की स्पष्ट आवश्यकता है जो लेखकों की ज़रूरतों को बिना किसी क्रूरता, चैट-आधारित, भाषा मॉडल इंटरफ़ेस के विचारपूर्वक हल करते हैं, लेकिन मुझे विश्वास है कि ये निकट भविष्य में सामने आएंगे।

कम-जटिलता वाला लेखन अधिक से अधिक एआई उत्पन्न करेगा और यह ठीक है - यह कंपनियों को एक कुशल एसईओ मशीन चलाने में मदद कर सकता है, जबकि पत्रकार (ग्रंट वर्क के लिए एआई द्वारा सहायता प्राप्त) बहुत अधिक उच्च जटिलता वाली सामग्री लाते हैं जो सार्वजनिक चर्चा को ऊपर उठाती है।

पढ़ने के लिए आपका शुक्रिया!