Ben birkaç on yıldır teknoloji alanında çalışan profesyonel bir gazeteciyim. Sosyal medyanın gelişmesinden bu yana, pek çok sesin ortaya çıktığı ve kakofoninin sağır edici olduğu gazetecilik için zor zamanlar yaşandı.  Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik daha da fazla bilgi çöpü ekliyor. Ancak şaşırtıcı bir şekilde,   düşünüyorum. Geçen haftaki iki makale daha bu konu hakkında düşünmemi sağladı. Semafor'dan ilki yeni ürünlerini tanıttı:   . Microsoft ve OpenAI araçlarını kullanan Signals, dijital değişimlere ve yapay zeka zorluklarına uyum sağlayarak küresel haberler hakkında çeşitli bilgiler sağlıyor. Semafor'un teknoloji editörü Reed Albergotti   : yapay zekanın hem bir risk faktörü hem de kolaylaştırıcı olarak bizi gazeteciliğin kalitesine geri döndürmek için burada olduğunu Semafor'un Sinyalleri şunu yazdı  “Bu, meydana gelen değişimin harika bir örneği. Sosyal medyanın ortaya çıkışı medya kuruluşları için zayıflatıcı bir güçtü. Öte yandan yapay zeka güçlendirici bir teknolojidir. Sosyal medya bazı gazetecileri yıldızlara dönüştürdü ve hemen hemen her büyük yayının trafik rakamlarını artırmaya yardımcı oldu. Ancak sosyal medya tarafından desteklenen hedefe yönelik reklamcılık işi, yüksek kaliteli yayınlardan parayı çekip aldı ve trafik sadece boş bir vaatten ibaretti. İnsanlar yapay zeka ve haberleri düşündüğünde akla ilk gelen şey muhabirlerin yerini botların almasıdır. CNET ve Sports Illustrated gibi bir avuç yayın organı bunu denemeye cazip gelse de bu örnekler sadece anormalliklerden ibaret. Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik az çok spamdir ve bu gazeteciliğin yerini almaz. Tüketicileri güvenilir yayıncılara yönlendiriyor."  Bu noktaya tamamen katılıyorum; Yapay zeka çağında güvendiğiniz seslere/medyaya sahip olmaktan daha önemli bir şey yoktur. Ve işte profesyonel gazeteci geliyor. Sorumlu gazeteci. Bu kişi kim? Yapay zeka bağlamında 'sorumluluk' şakaya dönüştüğü için bu zor bir soru. Yapay zeka çağında sorumlu gazeteciliğin ne olduğu sorusu yeni boyutlar kazanıyor. Örneğin geçen hafta, belirsiz yanıtlar vererek ve "sorumlu" davranarak yanlış bilgilendirmeyi önlemek için tasarlanmış bir sohbet robotu olan   piyasaya sürüldü. Goody-2  Yapay zeka tehlikeli olabilir ve örneğin   için kullanılabilir, ancak gazetecilik açısından raporlamayı, düzenlemeyi ve içerik dağıtımını önemli ölçüde geliştiren bir dizi harika araç sunar. Örneğin, Birleşik Krallık'taki   gibi otomatikleştirilmiş bilgi doğrulama platformları, kamusal söylemde öne sürülen iddiaları hızlı bir şekilde doğrulamak için yapay zekayı kullanıyor ve haber raporlamanın doğruluğunu ve güvenilirliğini artırıyor.   gibi araçlar, gazetecilerin kapsamlı kodlama bilgisi olmadan etkileşimli grafikler ve görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanıyarak veri gazeteciliğinde de yapay zeka tarafından devrim yaratıldı. Dahası, The New York Times'ın kişiselleştirilmiş makale önerileriyle ilgili deneyimi, yapay zekanın bireysel okuyucuların ilgi alanlarına uygun içerikleri nasıl düzenleyebileceğini ve potansiyel olarak etkileşim ve abonelik oranlarını nasıl artırabileceğini gösteriyor. ses çalmak Full Fact Datawrapper  Geçtiğimiz hafta The Platformer aynı zamanda internetin ve gazeteciliğin geleceğini de   . düşünüyordu  “   ” Gazetecilerin geleceğin internetinde oynayacakları bir rol olduğu sürece, bu rolü kendilerinin icat etmesi gerekecek. Arc Search'ü, Perplexity'yi veya Poe'yu kullandığınızda gazeteciliği kurtaracak bir platformun gelmeyeceği açıktır. Ve onu öldürmeye niyetli görünen giderek artan sayıda platform var.  Ve burada bir kez daha aynı fikirdeyim: Hiç kimse gazeteciliği kurtarmaya gelmiyor, ancak risk ve kolaylaştırıcı olarak yapay zeka ile gazetecilik nihayet özüne dönebilir. Gazeteciliğin dijital ve yapay zeka devrimleri arasındaki yolculuğuna bakıldığında, zorluklar çok olmasına rağmen demokrasinin temel direği olarak gazeteciliğin özünün bozulmadan kaldığı açıkça görülüyor. Yapay zekayı düşünceli bir şekilde benimsemek, gazeteciliğin temel misyonuna dönmesine olanak tanır: bilgilendirmek, eğitmek ve hesap verme yetkisine sahip olmak - sorumluluğa sahip olmak - böylece giderek daha karmaşık hale gelen bir dünyada güvenilir bir rehber olarak gelişmeye devam etmesini sağlar.  Olağan Şüpheliler'den Haberler ©  Vezüv ve Pompei  Yapay zekayı kullanan üç öğrenci, MS 79 yılında   okudu ve 700.000 dolar kazandı. Pompei'de gömülü olan 2.000'den fazla Yunanca mektubu  Roblox  Oyun şirketi, 16 dilde yapay zeka destekli gerçek zamanlı sohbet çevirilerini   . kullanıma sundu  Sam Altman  Sam Altman, küresel yapay zeka çipi üretiminin genişletilmesi için   istiyor. (Bu çok fazla…). Gary Marcus dünyanın neden hayır demesi gerektiğine dair   sunuyor (bu o kadar da fazla değil…) 5-7 trilyon dolar 7 neden  Bu arada OpenAI  OpenAI, en hızlı büyüyen teknoloji firmaları arasında yer alarak yıllık   gelire ulaşıyor. 2 milyar dolarlık  OpenAI, çeşitli görevleri otomatikleştirmek için   üzerinde çalışıyor. iki AI aracısı  Microsoft   Yapay zeka ile yeni ve daha iyi bir çalışma geleceği yaratmamıza yardımcı olabilecek, Microsoft'tan ve dünyanın dört bir yanından yapılan son araştırmaların özeti.  NVIDIA  Nvidia   üretmeye başlamak istiyor , yapay zeka şirketleri için kişiselleştirilmiş çipler  Google  Google, Bard'ın markasını Gemini olarak   .   hakkında Ethan Mollick'i okuyun. değiştirdi Karışık güçlü ve zayıf yönler  Bir kaç  Nvidia, OpenAI, Microsoft ve yaklaşık 200 şirket, üretken yapay zekanın güvenli bir şekilde geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını desteklemek için ABD Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü Konsorsiyumu'na (AISIC)   . katıldı  Size kolaylık sağlayacak şekilde kategorize edilmiş en yeni araştırma makaleleri  Büyük Dil Modelleri ve Geliştirmeleri    : LLM'lerdeki temsilci sayısını artırmanın, örnekleme ve oylama yöntemi yoluyla performansı nasıl artırdığını gösterir.  İhtiyacınız Olan Tek Şey Daha Fazla Temsilci Kağıdı oku    : Genel amaçlı LLM'leri, alana ve göreve özgü davranışa yönelik özel giriş etiketlerini kullanarak özel alanlara uyarlar.  Tag-LLM Kağıdı oku    : LLM'ler için 1 bitlik eğitim sonrası niceleme yaklaşımını tanıtır ve ultra düşük bit genişliklerinde yüksek performansı korur.  BiLLM Kağıdı oku    : Çevrimiçi geri bildirim yoluyla model hizalamasını geliştirerek keşif ve performansı artırır.  Çevrimiçi Yapay Zeka Geri Bildiriminden Doğrudan Dil Modeli Hizalaması Kağıdı oku    : Transformers'taki softmax dikkatini taklit eden öğrenilebilir bir doğrusal dikkat mekanizması olan Hedgehog'u sunar.  The Hedgehog & the Porcupine Kağıdı oku    : Robotik ve Sağlık Hizmetleri gibi alanlar için görsel otomatik kodlayıcıları, dil modellemeyi ve eylem tahminini entegre eden yeni bir yapay zeka çerçevesi önerir.  Etkileşimli Aracı Temel Modeli Kağıdı oku    : Açık dil modellerinde matematiksel akıl yürütmenin sınırlarını zorlar.  DeepSeekMath Kağıdı oku    : LLM'lerin karmaşık problem çözme için kendi kendine akıl yürütme yapıları oluşturmasına olanak tanır.  KENDİNİ KEŞFEDİN Kağıdı oku    : Durum-Uzay Modellerinin bağlam içi öğrenme yeteneklerini Transformer modelleriyle karşılaştırır.  Mamba Nasıl Öğrenileceğini Öğrenebilir mi? Kağıdı oku    : Ön eğitim veri boyutunun ve türünün LLM'lerin aşağı yönlü performansı üzerindeki etkisini araştırır.  Büyük Dil Modellerinin Aşağı Yöndeki Görev Performansı için Ölçekleme Yasaları Kağıdı oku    : Mobil cihazlar için minik dil modellerini optimize eden çalışmalar.  Minik Dil Modelleri için Optimizasyon ve Mimariyi Yeniden Düşünmek Kağıdı oku    : LLM çıkarım verimliliğini artırmaya yönelik bir yöntem olarak derinlik budamayı araştırır.  Kısaltılmış LLaMA Kağıdı oku  Multimodal ve Vizyon-Dil Modelleri    : CLIP'in gizli alanından yararlanarak kişiselleştirilmiş metin-görüntü oluşturma olanağı sağlar.  λ-ECLIPSE Kağıdı oku    : Model performansına ve eğitim verimliliğine odaklanan gelişmiş bir Çok Modlu Büyük Dil Modelleri serisi sunar.  SPHINX-X Kağıdı oku    : Gelişmiş anlamsal anlayış ve anlatım için metin ve konuşmayı çok modlu bir temel dil modelinde bütünleştirir.  SpiRit-LM Kağıdı oku    : Gelişmiş çok modlu akıl yürütme için soru farkındalığını vizyon kodlayıcıya yerleştirir.  Çok Modlu Akıl Yürütme için Soru Farkındalıklı Vizyon Transformatörü Kağıdı oku    : CLIP'i 18 milyar parametreye ölçeklendirerek görüntü sınıflandırmasında önemli performans iyileştirmeleri sağlar.  EVA-CLIP-18B Kağıdı oku  Robotik, Otonom Sistemler ve Etkileşimli Aracılar    : Yüksek Lisans kullanan otonom araçlar için yerel trafik kurallarına uyum sağlanmasına olanak sağlar.  Geniş Dil Modeli ile Her Yere Sürüş Politikası Uyarlaması Kağıdı oku    : Çevrimdışı oyuncu-eleştirmen takviyeli öğrenmenin büyük modellere etkili bir şekilde ölçeklenebileceğini gösterir.  Çevrimdışı Aktör-Eleştirmen Takviyeli Öğrenmenin Büyük Modellere Ölçeklendirilmesi Kağıdı oku  Web Gezintisi, Konuşma Sistemleri ve Gerçek Dünya Uygulamaları    : Yeni web ortamlarına uyum sağlayan modellere olan ihtiyacı vurgulayarak, konuşmaya dayalı web navigasyonu için bir kıyaslama sunar.  WebLINX Kağıdı oku    : Hatalara neden olarak ve göreve özgü ilkeleri çıkarmak için bunlar üzerinde düşünerek LLM öğrenimini geliştirir.  Hatalardan Bağlam İçi Prensip Öğrenme Kağıdı oku    : Hem tek satırlı hem de çok satırlı satır içi öneriler sunan yapay zeka destekli kod yazma aracı CodeCompose'u sunar.  Çok Satırlı Yapay Zeka Destekli Kod Yazma Kağıdı oku  Zaman Serisi Tahmini, Nesne Tespiti ve Diğer Yenilikler    : Güçlü sıfır atış genellemesini sergileyen, tek değişkenli olasılıksal zaman serisi tahmini için bir temel modeli sunar.  Lag-Llama Kağıdı oku    : Yayılma modellerinden oluşturulan sentetik veri kümeleri üzerinde eğitim vererek nesne algılamayı geliştirir.  InstaGen Kağıdı oku    : Verimli örnekleme için stokastik difüzyonlarla tanımlanan dağılımları optimize eden bir algoritma sunar.  Örtülü Difüzyon Kağıdı oku    : Geçmiş aktivasyonları birleştirerek videonun anlaşılmasını geliştiren bir yöntem önerir.  Bellek Birleştirme Uzun Bağlamlı Video Anlamayı Sağlar Kağıdı oku    : Açık arama algoritmaları olmadan büyük usta düzeyinde satranç performansı elde etmek için bir transformatör modelini eğitir.  Büyük Usta Düzeyinde Arama Olmadan Satranç Kağıdı oku  Kod Gösterimi ve Niceleme Teknikleri    : İki aşamalı bir ön eğitim şemasıyla kod gösterimi öğrenimine yönelik gelişmiş bir model olan CODESAGE'i sunar.  ÖLÇEKTE KOD TEMSİLCİSİ ÖĞRENİMİ Kağıdı oku  Yorumlanabilirlik ve Temel Modeller    : Yorumlanabilirliğin daha geniş bir kapsamı savunarak Yüksek Lisans'ın ortaya çıkışıyla birlikte yorumlanabilirliğin rolünü inceliyor.  Büyük Dil Modelleri Çağında Yorumlanabilirliği Yeniden Düşünmek Kağıdı oku  Diğer bültenlerde  EUV'den bu yana yarı iletken üretimindeki en dönüştürücü yeniliği merak edenler için -   Hibrit Bağlama Semianalizle  Vision Pro'da 40 Saat Sonra Tüm Düşüncelerim -  Wait But Why  AGI'nin   başarıldığını iddia eden bir makaleye komik bir bakış Anthropic'ten (Import AI bülteni) Jack Clark tarafından    kripto + yapay zeka uygulamalarının vaatleri ve zorlukları Vitalik Buterin'den  Ayrıca   görünür. burada

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Hot off the press! This story contains factual information about a recent event.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Subscribe to Turing Post newsletter for free

Subscribe to My Newsletter

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Make resilience your competitive advantage

Yapay Zeka Bizi Kaliteli Gazetecilik Çağına Taşıyabilir mi?

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps