5 достижений AI в области публикаций и СМИ

Автор: Roger Morrison
Дата создания: 27 Сентябрь 2021
Дата обновления: 1 Июль 2024
Anonim
CAC Making a Decision
Видео: CAC Making a Decision

Содержание


Источник: Санифото / Dreamstime.com

вынос:

От расширенных исследовательских ресурсов до полностью автоматизированных журналистов-роботов, издательская индустрия переживает революционные изменения благодаря ИИ.

Скандал с Cambridge Analytica показал нам, как поддельные новости из России, основанные на искусственном интеллекте, могут управлять президентской кампанией в США в 2016 году. В настоящее время на самом деле интеллектуальные машины не являются будущим средств массовой информации и публикаций, но настоящее время, Хотя это последнее предложение может показаться зловещим, наше будущее не обязательно связано с кошмаром фальшивых новостей, а менеджеры социальных сетей крадут нашу личную информацию. Искусственный интеллект, автоматизация, машинное обучение и все новейшие технологические тренды последних нескольких лет будут революционизировать наш текущий сценарий, и, возможно, даже в лучшую сторону.

Mainstream Robotic Reporters

Хотите верьте, хотите нет, но вы, вероятно, читали новостные статьи, написанные полностью на машине. Основные издатели начали использовать ИИ, чтобы написать для них некоторые истории. Фактически, автоматизированный репортер «Вашингтон пост» опубликовал колоссальные 850 статей за первый год, используя Гелиограф. Во время президентских выборов робот-репортер был достаточно умен, чтобы пинговать редакцию каждый раз, когда результаты начинали работать в неожиданном направлении, эффективно помогая репортерам в их работе. Другие приложения AI успешно использовались New York Times, Reuters и другими медиа-гигантами для автоматизации рутинных задач, оптимизации потоков мультимедиа и обработки большого количества данных. (Прочтите об этом и других применениях ИИ в 5 путях, которые компании могут захотеть рассмотреть, используя ИИ.)


Поддельные новости и манипулирование информацией (AKA - "The Bad Stuff")

Знаете ли вы, что исследование Стэнфордского университета показало, что некоторые ИИ настолько умны в понимании людей, что могут определять сексуальную ориентацию людей с вероятностью успеха 81%, просто взглянув на них? один рисунок? И эта глубокая нейронная сеть настолько продвинута, что, когда количество изображений увеличивается до пяти, процент успеха становится 91 процент. И сексуальность - не единственный параметр, о котором этот захватывающий ИИ мог догадаться, просто взглянув на какую-то случайную фотографию в Instagram. Эмоции, IQ и даже политические предпочтения могут быть поняты этой машиной, которая способна обнаруживать вещи, которые даже человек не мог себе представить.

Еще раз, если вы думаете, что эта технология может стать будущим распознавания лиц, ну, вы ошибаетесь: это удивительное открытие на самом деле вещь мимо - хотя недавно. Первое, что приходит в голову: «Если этот удивительный материал может сделать такие точные предположения всего за пару картинок, сколько данных можно извлечь из людей, открыв их учетные записи в социальных сетях?» Очевидно, много - настолько, что похоже, что другие подобные AI, возможно, широко использовались по политическим причинам. Это вполне может быть одной из причин, по которой Дональд Трамп в настоящее время является президентом Соединенных Штатов, а британцы покинули Европейский Союз через Брексит.


Психометрическое профилирование на основе AI используется для извлечения данных из профилей в социальных сетях и использования этой информации, чтобы показать потенциальным избирателям определенное подмножество целевых поддельных новостей или политической рекламы. Идея состоит в том, чтобы манипулировать информацией до такой степени, чтобы люди не могли понять, что является правдой, а что - нет. Для сравнения: этот метод настолько эффективен, что некоторые утверждают, что он снова использовался в Италии, причем с гораздо меньшей тонкостью.

Еще хуже то, что ИИ не только помогает найти правильную цель для поддельных новостей, но и может на самом деле генерировать фальшивые новости со скоростью, на которую ни один писатель-человек не мог бы рассчитывать. Он может автоматизировать весь процесс написания и спамить миллионы статей всего за несколько секунд.

ИИ может создавать абсолютно правдоподобные фальшивые видеоролики и даже изменять то, что сказал человек, например, во время интервью. Или он может создавать реалистичные, реалистичные фотографии с нуля, которые абсолютно неотличимы от реального человека. И довольно трудно понять, что такое истина, когда ты не можешь поверить даже своим глазам.

Битва против фальшивых новостей - другая сторона монеты

Не отчаивайтесь, не все потеряно. Некоторые из наиболее мощных программ машинного обучения готовы к развертыванию для поиска в Интернете и обнаружения всей этой вопиющей лжи - начиная с Google, чья новостная платформа теперь сможет отфильтровывать всю эту информацию, которая определена как вводящая в заблуждение или просто ложная , По словам представителей Googles, AI будет собирать данные о правдоподобности информации из определенного диапазона надежных источников, а также будет организовывать и разделять контент на новости, мнения и аналитические материалы, чтобы помочь людям узнать разницу между фактом и мнением.

Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни

Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.

Другое программное обеспечение также либо доступно, либо разрабатывается в настоящее время, чтобы оценить, точно ли заголовок статьи отражает основную часть самой статьи. Это невероятно полезно для отсеивания всех тех пугающих новостных статей, в которых вводят в заблуждение заголовки, чтобы охотиться на лень людей, которые даже не открывают статью, чтобы прочитать ее содержание. Короче говоря, идея состоит в том, чтобы оттолкнуть людей от экстремального, лживого контента и направить их к более надежным и непредвзятым статьям. Цель состоит в том, чтобы перестать заставлять людей делать эмоциональный, а не рациональный выбор.

Внедрение ИИ в вещание и СМИ

Можно утверждать, что вещание является одной из тех технологий, которая все еще выживает только благодаря ее широкой популярности в предыдущие десятилетия, хотя в настоящее время она во многих отношениях устарела. Принятие AI может помочь в возрождении этого сектора, хотя процесс все еще находится на ранней стадии. До 56 процентов покупателей медиа-технологий заявили, что, вероятно, примут их в ближайшие 2-3 года.

Netflix, например, является одним из тех, кто уже использовал эффективность ИИ в снижении рутинной рабочей нагрузки посредством автоматизации.И результаты прямо на глазах у всех (каламбур). Быстро растущая компания заявляет, что экономит почти 1 млрд. Долларов в год, в том числе благодаря способности ИИ сокращать отток клиентов. Алгоритмы машинного обучения могут извлекать данные из социальных сетей и использовать их для установления более личных отношений со зрителями, что особенно эффективно, поскольку речь шла о том, как клиент собирается проводить свой досуг.

ИИ также может помочь в эффективном управлении и организации контента, что традиционно было серьезной проблемой из-за неструктурированной природы видео и аудио данных. Все последние достижения в распознавании речи и эмоций, а также в компьютерном зрении позволили использовать новейшие инструменты ИИ, которые теперь могут легко классифицировать архивы, которые ранее считались недоступными. Алгоритмы и автоматизация также могут быть развернуты для оптимизации и повышения эффективности сетей, что является отличным преимуществом для операторов платного телевидения, которые хотят уменьшить проблемы с пропускной способностью в службах потоковой передачи. (Если ИИ продолжит внедряться в различных отраслях промышленности, как люди будут зарабатывать на жизнь? Проверьте, собирается ли революция ИИ сделать всеобщий доход необходимостью?)

Влияние ИИ на академическую издательскую деятельность

Академический мир во многих отношениях является закрытым миром. Современная научная издательская экосистема, состоящая из нескольких башен из слоновой кости, опирается на способность ученого выполнять поиск в Интернете вручную, как если бы это было еще в 2001 году. Многие из достижений, которые улучшили и усовершенствовали алгоритмы поиска в рекламе мир еще не достиг мира академической литературы, которая также лишена многих мелких открытий, распространяемых через блоги, пресс-релизы и социальные сети.

Взять, к примеру, «смежные работы» из обычной академической статьи. Весь разрез предполагаемых современных разработок данной дисциплины часто ничтожен и ограничен искусственно ограниченным набором ссылок этого конкретного подполя. Цитаты - все, кроме всесторонних, и часто ученые не понимают, сколько других подобных исследований и работ уже было опубликовано, которые, по правде говоря, описывали то же самое (возможно, используя еще лучший метод).

ИИ может, опять же, помочь расширить охват этих поисков и включить все эти подмножества данных, которые люди просто не надеются контролировать и переваривать. Научные фигуры могут быть «прочитаны» и описаны машинами со структурами метаданных, которые позволяют им в конечном итоге сортировать, анализировать и искать их. Обработка естественного языка (НЛП) помогает ИИ понять истинную природу статьи и объединить данные, поступающие из внешних источников (блоги компаний, технические журналы и т. Д.), Чтобы сравнить их с другими соответствующими исследованиями, в том числе вне оригинальной дисциплины.

Машинное обучение может использовать автоматизированный статистический анализ для улучшения процесса рецензирования, показывая людям-рецензентам источники, которые они могли бы пропустить. Процесс проверки цитат также упрощен, так как ИИ может быстро помочь пометить цитату, которая была неправильно приписана другой статье, или просмотреть весь документ за считанные минуты, чтобы обнаружить не цитированные цитаты или плагиат контента. Более того, современные алгоритмы оценки изображений могут легко обнаружить любые признаки манипулирования изображениями в биомедицинских журналах.

Заключение

Для тех, кто интересуется, была ли эта статья написана ИИ, ответ - нет. По крайней мере, на данный момент люди по-прежнему необходимы. И с должной вероятностью люди никогда не будут заменены роботами в издательстве и СМИ, поскольку творчество и искусство являются фундаментальной и незаменимой частью письма. По правде говоря, поскольку мы, люди-писатели, будем помогать ИИ, наша работа станет проще, а качество нашей продукции в среднем еще лучше.