「ジャーナリストはAIについて最も情報に精通した市民の一員であるべきだと考えています。私たちは読者に対してそうする義務があるのです」と、国際ジャーナリズムセンター（ICFJ）の会員であるニキータ・ロイ氏は述べた。
人工知能（AI）の急速な発展は、ニュース業界に楽観と懸念の両方を生み出し、多くの人々がジャーナリズムの将来について考えるようになりました。リスクがあるにもかかわらず、AIは職場で役立つことが証明されています。
ロイ氏はボストン コンサルティング グループが実施した調査を引用し、OpenAI が開発した GPT-4 を使用した人々は、幅広い分野で 40% 高品質の製品を生み出したと述べている。
AIの急速な発展はジャーナリズムの未来を変えています。写真: iStock
今日のジャーナリズムにおけるAIの応用
タイトルの提案を生成する
Roy 氏は、SEO に適した記事のタイトルと説明をユーザーが作成するのに役立つ Slack の無料ツール YESEO を紹介しています。
PDFファイルの概要
Creative AI は、ジャーナリストが PDF の記事やレポートから情報を効果的に要約するのに役立ちます。 ChatwithPDF は、この機能を提供するツールです。ロイ氏は、ユーザーが PDF 自体で結果を確認することが重要だと言います。
データの視覚化
ChatGPT daigr.am プラグインを使用すると、生データから整理された簡潔なグラフを効率的に作成できます。
ビデオコンテンツ分析
ジャーナリストは、Google Gemini などを使用して、動画内の情報を要約したり分析したりすることができます。 「YouTube 動画を情報源として使うだけでも、多くのことを学ぶことができます」とロイ氏は言います。
ビッグデータ分析
ChatGPTの高度なデータ分析機能は、Pythonなどのコーディング言語を使用しているため、精度が非常に高いです。ユーザーはデータについて平易な言葉で質問することもできます。
代替テキストを書く
ChatGPT と Microsoft Copilot はどちらも、画像の詳細な代替テキストを迅速かつ正確に記述できる機能を備えているため、マルチメディア コンテンツのアクセシビリティが向上します。
記事の研究資料を探す
ロイ氏は、ジャーナリストの詳細な調査記事作成に役立つ検索エンジンをいくつか紹介しています。
たとえば、Perplexity は、情報源を特定し、偽の情報や不正確な情報が生成されていないかどうかをチェックすることで、ユーザーが調査を始めるのに役立ちます。
コンセンサス ツールは、研究論文の結果や広く引用されているかどうかなど、研究論文に関する洞察と主要な特徴をユーザーに提供できます。
Elicit は研究論文を分析してデータを抽出し、要約し、調査結果を整理します。
音声をテキストに変換
Oasis AI ツールを使用すると、ユーザーは音声をテキストに変換できます。
画像と動画の操作
Adobe の AI アシスタントは、背景を変更したり、マルチメディアに詳細を追加したりする機能を提供します。 Adobe の AI 機能では、ビデオのトランスクリプトやストーリーボードを作成したり、ビデオクリップから B ロール (追加の映像) を生成したりすることもできます。
画像やビデオ用の AI ツールについてさらに学びたい人には、Lemon AI アカデミーへの参加を検討することを Roy は勧めています。
大規模言語モデル: 用途とリスクは何ですか?
生成 AI のサブセットである大規模言語モデルは、入力テキストを理解し、シーケンス内の次の単語を予測し、ユーザーと会話するようにトレーニングされます。 Open AI が開発した ChatGPT と GPT-4 が人気の例です。
「これらは巨大な言語モデルです。これを学習させるには、膨大な時間、費用、そしてエンジニアリングリソースが必要です。だからこそ、MicrosoftやGoogleのような一部の大企業だけがこれを行っているのです」とロイ氏は述べた。彼女はまた、「大規模言語モデルはテキスト生成器であり、知識生成器ではありません」と警告しています。
ロイは記事の中で、大規模言語モデルを使用するジャーナリスト向けに 4 つのルールを示しています。
情報の検索や知識の生成に大規模な言語モデルを使用しないでください。 AI はテキストを予測するようにトレーニングされているため、間違った応答を返すことがあります。
大規模言語モデルはインターネットからの情報に基づいてトレーニングされるため、古い結果や不正確な結果が生成される可能性もあります。
これらのモデルは情報を記憶し、個人情報を他のユーザーと共有する可能性があるため、機密データは入力しないでください。
盗作の有無を確認せずに公開しないでください。大規模言語モデルは、そのメモリ機能により、すでに公開されている可能性のある情報も共有する傾向があります。
ホアイ・フオン（IJNetより）
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出典: https://www.congluan.vn/ngay-cang-nhieu-cac-cong-cu-ai-huu-ich-danh-cho-nha-bao-post295034.html
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