Может ли ИИ привести нас к эре качественной журналистики?

Я профессиональный журналист, работающий в сфере технологий несколько десятилетий. С момента расцвета социальных сетей для журналистики наступили тяжелые времена, поскольку появилось так много голосов, а какофония была оглушительной.

Контент, созданный искусственным интеллектом, добавляет еще больше информационного мусора. Но, как ни странно, я думаю, что ИИ призван вернуть нас к качеству журналистики , как в качестве фактора риска, так и в качестве инструмента, способствующего развитию. Две другие статьи прошлой недели заставили меня задуматься об этом. Первый из Semafor представил свое новое предложение: сигналы Semafor . Используя инструменты Microsoft и OpenAI, Signals предоставляет разнообразную информацию о мировых новостях, адаптируясь к цифровым изменениям и проблемам искусственного интеллекта. Рид Альберготти, технологический редактор Semafor, написал :

«Это отличный пример происходящих перемен. Появление социальных сетей ослабило средства массовой информации. ИИ, с другой стороны, является технологией укрепления. Социальные сети превратили некоторых журналистов в звезд и помогли увеличить посещаемость почти всех крупных изданий. Но бизнес таргетированной рекламы, усиленный социальными сетями, выкачивал деньги из высококачественных изданий, и трафик оказался всего лишь пустым обещанием. Когда люди думают об искусственном интеллекте и новостях, первое, что приходит на ум, — это замена репортеров ботами. Хотя несколько изданий, таких как CNET и Sports Illustrated, испытали искушение попробовать это, эти примеры — всего лишь аномалия. Контент, созданный искусственным интеллектом, — это в большей или меньшей степени спам, который не заменяет журналистику. Это побуждает потребителей обращаться к доверенным издателям».

Я полностью согласен с этим; в эпоху искусственного интеллекта нет ничего важнее, чем иметь голоса/СМИ, которым вы доверяете. И вот приходит профессиональный журналист. Ответственный журналист. Кто это? Это сложный вопрос, поскольку слово «ответственность» в контексте ИИ становится шуткой. В эпоху искусственного интеллекта вопрос о том, что представляет собой ответственная журналистика, приобретает новые аспекты. На прошлой неделе, например, был запущен Goody-2 — чат-бот, призванный избегать дезинформации, предоставляя расплывчатые ответы и будучи «ответственным».

ИИ может быть опасным и использоваться, например, для аудиоджекинга , но с точки зрения журналистики он предлагает множество удивительных инструментов, которые значительно улучшают репортажи, редактирование и распространение контента. Например, автоматизированные платформы проверки фактов, такие как Full Fact в Великобритании, используют ИИ для быстрой проверки утверждений, высказанных в публичном дискурсе, повышая точность и надежность новостных сообщений. В журналистике данных также произошла революция благодаря искусственному интеллекту: такие инструменты, как Datawrapper, позволяют журналистам создавать интерактивные диаграммы и визуализации без обширных знаний в области кодирования. Более того, эксперимент The New York Times с персонализированными рекомендациями по статьям демонстрирует, как ИИ может курировать контент с учетом интересов отдельных читателей, потенциально увеличивая уровень вовлеченности и подписки.

На прошлой неделе The Platformer также размышлял о будущем Интернета и журналистики.

« В той степени, в которой журналистам предстоит сыграть свою роль в сети будущего, эту роль им придется придумать самим. Используйте Arc Search, Perplexity или Poe, и станет ясно, что не существует платформы для спасения журналистики. И появляется все больше платформ, которые, похоже, намерены его уничтожить. »

И здесь я снова согласен: никто не собирается спасать журналистику, но с помощью ИИ — как риска и инструмента, — журналистика может, наконец, вернуться к своей сути. Размышляя о пути журналистики через цифровую революцию и революцию искусственного интеллекта, становится ясно, что, несмотря на множество проблем, суть журналистики как основы демократии остается нетронутой. Вдумчивое использование ИИ позволяет журналистике вернуться к своей основной миссии: информировать, обучать и привлекать власть к ответственности — нести ответственность — тем самым гарантируя, что она продолжит процветать в качестве надежного проводника во все более сложном мире.

Новости из сериала «Обычные подозреваемые» ©

Везувий и Помпеи

• С помощью искусственного интеллекта трое студентов прочитали более 2000 греческих букв, захороненных в Помпеях в 79 году нашей эры, и выиграли 700 000 долларов.

Роблокс

• Игровая компания представила перевод чата в реальном времени на базе искусственного интеллекта на 16 языков.

Сэм Альтман

• Сэм Альтман ищет 5–7 триллионов долларов на глобальное расширение производства чипов искусственного интеллекта. (Это много…). Гэри Маркус предлагает 7 причин , почему мир должен сказать «нет» (это не так уж и много…)

OpenAI тем временем

• OpenAI достигает годового дохода в 2 миллиарда долларов и входит в число самых быстрорастущих технологических компаний.
• OpenAI работает над двумя агентами искусственного интеллекта для автоматизации различных задач.

Майкрософт

• Краткое изложение недавних исследований Microsoft и всего мира, которые могут помочь нам создать новое и лучшее будущее работы с ИИ.

NVIDIA

• Nvidia хочет начать производить персонализированные чипы для компаний, занимающихся искусственным интеллектом

Google

• Google переименовал Bard в Gemini. Прочтите Итана Моллика о смешанных сильных и слабых сторонах .

Немного

• Nvidia, OpenAI, Microsoft и около 200 других компаний присоединились к Консорциуму Института безопасности ИИ США (AISIC) для поддержки безопасной разработки и внедрения генеративного ИИ.

Самые свежие научные статьи, разбитые по категориям для вашего удобства.

Большие языковые модели и их улучшения

• Все, что вам нужно, — это больше агентов : демонстрирует, как увеличение количества агентов в LLM повышает производительность за счет метода выборки и голосования. Читать газету
• Tag-LLM : адаптирует LLM общего назначения к специализированным доменам с использованием пользовательских тегов ввода для поведения, специфичного для домена и задачи. Читать газету
• BiLLM : представляет 1-битный подход к квантованию после обучения для LLM, поддерживая высокую производительность при сверхмалой разрядности. Читать газету
• Прямое согласование языковой модели на основе отзывов искусственного интеллекта в Интернете : улучшает согласование модели посредством обратной связи в Интернете, улучшая исследование и производительность. Читать газету
• The Hedgehog & the Porcupine : представляет «Ежа», обучаемый механизм линейного внимания, который имитирует мягкомаксное внимание в «Трансформерах». Читать газету
• Модель Interactive Agent Foundation : предлагает новую структуру искусственного интеллекта для таких областей, как робототехника и здравоохранение, интегрирующую визуальные автокодировщики, языковое моделирование и прогнозирование действий. Читать газету
• DeepSeekMath : расширяет границы математических рассуждений в моделях открытого языка. Читать газету
• САМООТКРЫТИЕ : позволяет магистрантам самостоятельно составлять структуры рассуждений для решения сложных проблем. Читать газету
• Может ли Мамба научиться учиться? : Сравнивает возможности контекстного обучения моделей в пространстве состояний с моделями-трансформерами. Читать газету
• Законы масштабирования для выполнения последующих задач больших языковых моделей : исследуется влияние размера и типа данных предварительного обучения на производительность последующих LLM. Читать газету
• Переосмысление оптимизации и архитектуры для крошечных языковых моделей : исследования по оптимизации крошечных языковых моделей для мобильных устройств. Читать газету
• Сокращенный LLaMA : исследует сокращение глубины как метод повышения эффективности вывода LLM. Читать газету

Мультимодальные модели и модели на языке видения

• λ-ECLIPSE : Обеспечивает персонализированное преобразование текста в изображение за счет использования скрытого пространства CLIP. Читать газету
• SPHINX-X : предлагает расширенную серию мультимодальных моделей большого языка, ориентированных на производительность модели и эффективность обучения. Читать газету
• SpiRit-LM : объединяет текст и речь в мультимодальную базовую языковую модель для улучшения семантического понимания и выразительности. Читать газету
• Трансформатор изображений с учетом вопросов для мультимодального мышления : встраивает понимание вопросов в кодировщик изображений для улучшения мультимодальных рассуждений. Читать газету
• EVA-CLIP-18B : масштабирует CLIP до 18 миллиардов параметров, обеспечивая значительное повышение производительности классификации изображений. Читать газету

Робототехника, автономные системы и интерактивные агенты

• Вождение везде с большой языковой моделью. Адаптация политики : обеспечивает адаптацию к местным правилам дорожного движения для автономных транспортных средств с использованием LLM. Читать газету
• Автономное обучение с подкреплением актер-критик масштабируется до больших моделей : демонстрирует, что автономное обучение с подкреплением актер-критик может эффективно масштабироваться до больших моделей. Читать газету

Веб-навигация, диалоговые системы и реальные приложения

• WebLINX : представляет эталон диалоговой веб-навигации, подчеркивая необходимость в моделях, которые адаптируются к новым веб-средам. Читать газету
• Принцип обучения на ошибках в контексте : улучшает обучение LLM, вызывая ошибки и размышляя над ними, чтобы извлечь принципы для конкретных задач. Читать газету
• Создание многострочного кода с помощью искусственного интеллекта : представляет CodeCompose, инструмент для создания кода с использованием искусственного интеллекта, предлагающий как однострочные, так и многострочные встроенные предложения. Читать газету

Прогнозирование временных рядов, обнаружение объектов и другие инновации

• Lag-Llama : представляет базовую модель для одномерного вероятностного прогнозирования временных рядов, демонстрируя сильное обобщение с нулевым выстрелом. Читать газету
• InstaGen : улучшает обнаружение объектов за счет обучения синтетическим наборам данных, созданным на основе моделей диффузии. Читать газету
• Неявная диффузия : представляет алгоритм, оптимизирующий распределения, определенные стохастической диффузией, для эффективной выборки. Читать газету
• Консолидация памяти обеспечивает понимание видео в длинном контексте : предлагает метод, улучшающий понимание видео путем объединения прошлых активаций. Читать газету
• Шахматы уровня гроссмейстера без поиска : обучает модель-трансформер для достижения шахматной производительности уровня гроссмейстера без явных алгоритмов поиска. Читать газету

Представление кода и методы квантования

• ОБУЧЕНИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЮ КОДА В МАСШТАБЕ : Представляет CODESAGE, усовершенствованную модель обучения представлению кода с двухэтапной схемой предварительного обучения. Читать газету

Интерпретируемость и базовые модели

• Переосмысление интерпретируемости в эпоху больших языковых моделей : исследуется роль интерпретируемости с появлением LLM, выступая за более широкий диапазон интерпретируемости. Читать газету

В других новостях

• Для тех, кто интересуется самой радикальной инновацией в производстве полупроводников со времен EUV — гибридной связью от Semianaанализа.
• Все мои мысли после 40 часов в Vision Pro от Wait ButWhy
• Забавный взгляд на статью, в которой утверждалось, что AGI был достигнут Джеком Кларком из Anthropic (информационный бюллетень по импорту искусственного интеллекта).
• Перспективы и проблемы приложений криптовалюты и искусственного интеллекта , Виталик Бутерин