フィナンシャル・タイムズがAI実験から学んだこと

コンテンツを作成する

チームが最初に学んだ教訓は謙虚さでした。AI が有益で魅力的なニュース記事を作成できるかどうかは不明だったからです。

AccelerateAI チームは、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングし、ニュース記事を書くためのプロンプトを作成するために 6 週間を費やしました。結果が期待どおりでなかったため、ニュースレター グループは使用されませんでした。

「これは最も驚くべき失敗であり、我々はそこから多くのことを学んだ」と、FTのチームリーダー兼最高製品責任者のリズ・ローン氏は先週木曜日のメディア技術の未来会議で語った。

イラスト: FT

情報を抽出する

次の実験は、AI を使用してデータセットから情報を抽出し、新しいストーリーの手がかりを生成することでした。彼らは国会議員の収入と支出の実態を調査することにした。

しかし、生成 AI の問題は、物事 (幻想) を作り上げてしまうことです。

「錯覚はメディアのバグであり、LLMの特徴です」とローン氏は述べ、AIはコンテンツ作成ツールよりも「インスピレーション」ツールとしての方がうまく機能すると付け加えた。

FT ストラテジーズの AI 責任者サム・グールド氏は、3 つの明らかな変化を見出しています。ニュースがマルチモーダル化していること、観客は対話的な体験に参加します。自動化ツールがエージェントになりつつあります。

マルチモーダル製品

ビデオは、特に若い視聴者の間で、オンライン ニュースのより人気のあるソースになりつつあります。 AI を活用したツールでは、テキスト、画像、音声、ビデオを生成できるようになり、出版社は社内ワークフロー (文字起こし、翻訳、クリエイティブ分析、データ ジャーナリズム) の一環としてさまざまな形式や機能を試すことができます。これらすべてにおいて、さまざまな種類の非構造化データの処理が伴います。

グールド氏が紹介した実世界の例としては、現場のライブレポートからの画像分析があり、AI が別の言語で書かれた道路標識を瞬時に翻訳することができたという。

グールド氏は、AI ツールは、人間の介入を最小限に抑えてコードを書いたり、新しいアプリケーションを作成したりするなど、ますます複雑なタスクを担うようになっていると結論付けています。

したがって、好き嫌いに関わらず、AI はジャーナリズムを変えつつあり、私たちはリスクを最小限に抑えながら機会を最大限に活用する準備を整えなければなりません。

ゴック・アン（ジャーナリズムによる）

出典: https://www.congluan.vn/nhung-gi-financial-times-hoc-duoc-tu-viec-thu-nghiem-voi-ai-post312736.html