언론인을 위한 더욱 유용한 AI 도구

국제저널리즘센터(ICFJ) 회원인 니키타 로이는 "저널리스트들은 AI에 대해 가장 잘 아는 시민이 되어야 한다고 생각합니다. 우리는 독자들에게 그렇게 할 의무가 있습니다."라고 말했습니다.

인공지능(AI)의 급속한 발전은 뉴스 산업에 낙관론과 우려를 동시에 불러일으켰고, 많은 사람이 저널리즘의 미래에 대해 고민하게 되었습니다. 위험에도 불구하고 AI는 직장에서 유용한 것으로 입증되었습니다.

로이는 보스턴 컨설팅 그룹에서 실시한 연구를 인용했는데, 이 연구에 따르면 OpenAI가 개발한 GPT-4를 사용하는 사람들은 다양한 분야에서 40% 더 높은 품질의 제품을 생산했습니다.

AI의 급속한 발전은 저널리즘의 미래를 바꾸고 있습니다. 사진: iStock

오늘날 저널리즘을 위한 AI 응용 프로그램

제목 제안 생성

로이는 사용자가 SEO 친화적인 기사 제목과 설명을 만드는 데 도움이 되는 Slack의 YESEO라는 무료 도구를 강조합니다.

PDF 파일 요약

창의적인 AI는 기자들이 PDF 기사와 보고서의 정보를 효과적으로 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ChatwithPDF는 이러한 기능을 제공하는 도구입니다. 로이는 사용자가 PDF 자체로 결과를 확인하는 것이 중요하다고 말했습니다.

데이터 시각화

ChatGPT daigr.am 플러그인을 사용하면 원시 데이터로부터 체계적이고 간결한 차트를 효율적으로 만들 수 있습니다.

비디오 콘텐츠 분석

언론인은 Google Gemini를 비롯한 여러 도구를 사용하여 영상의 정보를 요약하고 분석할 수 있습니다. 로이는 "YouTube 동영상만 봐도 많은 것을 배울 수 있다"고 말했습니다.

빅데이터 분석

ChatGPT의 고급 데이터 분석 기능은 Python 등의 코딩 언어를 사용하기 때문에 정확도가 매우 높습니다. 사용자는 일반 언어로 데이터에 대한 질문을 할 수도 있습니다.

대체 텍스트 쓰기

ChatGPT와 Microsoft Copilot은 둘 다 이미지에 대한 자세한 대체 텍스트를 빠르고 정확하게 작성할 수 있는 기능을 제공하여 멀티미디어 콘텐츠의 접근성을 높입니다.

기사에 대한 연구 출처를 찾으세요

로이는 기자들이 심층적인 연구 기사를 작성하는 데 도움이 되는 여러 가지 검색 엔진을 강조합니다.

예를 들어, Perplexity는 사용자가 정보 출처를 식별하고, 가짜 또는 부정확한 정보가 생성되는지 확인하여 조사를 시작하는 데 도움을 줍니다.

합의 도구는 사용자에게 연구 논문의 결과와 널리 인용되었는지 여부 등 통찰력과 주요 특징을 제공할 수 있습니다.

Elicit는 연구 논문을 분석하여 데이터를 추출하고, 요약하고, 결과를 정리합니다.

오디오를 텍스트로

Oasis AI 도구를 사용하면 사용자가 오디오를 문자 텍스트로 변환할 수 있습니다.

이미지 및 비디오 작업

Adobe의 AI 어시스턴트는 멀티미디어에 배경을 변경하거나 세부 정보를 추가하는 기능을 제공합니다. Adobe의 AI 기능을 사용하면 비디오의 대본과 스토리보드를 만들 수 있을 뿐만 아니라 비디오 클립에서 B-롤(추가 영상)을 생성할 수도 있습니다.

이미지와 비디오를 위한 AI 도구에 대해 더 자세히 알고 싶은 사람들에게 로이는 Lemon AI Academy에 가입하는 것을 고려할 것을 권장합니다.

대규모 언어 모델: 용도와 위험은 무엇인가?

생성 AI의 하위 집합인 대규모 언어 모델은 입력 텍스트를 이해하고, 시퀀스의 다음 단어를 예측하고, 사용자와 대화하도록 훈련됩니다. Open AI가 개발한 ChatGPT와 GPT-4가 대표적인 예입니다.

"이것들은 거대한 언어 모델입니다. 이런 것들을 훈련시키는 데는 많은 시간, 비용, 그리고 엔지니어링 리소스가 필요합니다. 그래서 마이크로소프트나 구글 같은 몇몇 대기업들만 이런 방식을 택하죠."라고 로이는 말했습니다. 그녀는 또한 이렇게 경고합니다. "대규모 언어 모델은 텍스트 생성기일 뿐, 지식 생성기가 아닙니다."

Roy는 기사에서 대규모 언어 모델을 사용하는 언론인을 위한 네 가지 규칙을 제시합니다.

대규모 언어 모델을 사용하여 정보를 찾거나 지식을 생성하지 마세요. AI는 텍스트를 예측하도록 훈련되었기 때문에 때때로 잘못된 응답을 제공하는 경향이 있습니다.

대규모 언어 모델은 인터넷에서 얻은 정보를 바탕으로 훈련되기 때문에 오래되거나 잘못된 결과가 나올 가능성이 있습니다.

민감한 데이터는 입력하지 마세요. 이러한 모델은 정보를 기억하고 다른 사용자와 개인 정보를 공유할 수 있습니다.

표절 여부를 확인하지 않고 게시하지 마세요. 대규모 언어 모델은 메모리 기능으로 인해 이미 게시된 정보를 공유하는 경향이 있습니다.

Hoai Phuong (IJNet에 따르면)

출처: https://www.congluan.vn/ngay-cang-nhieu-cac-cong-cu-ai-huu-ich-danh-cho-nha-bao-post295034.html