Kunstig intelligens (AI) i publiseringsindustrien har utviklet seg jevnt i mer enn et tiår, med noen store medier som har tatt i bruk automatiserte systemer for å produsere innhold. Denne automatiseringen ble opprinnelig brukt til å dekke værmeldinger , sportsoppsummeringer og økonomiske rapporter kreative oppgaver .
På 2020-tallet flyttet fokuset stort sett til generativ kunstig intelligens i stand til å behandle og etterligne menneskelig språk. Det var først og fremst på grunn av avanserte maskinlæringsmodeller som identifiserte mønstre i ustrukturerte datasett. Disse modellene kan analysere millioner av bilder, bøker og artikler for å generere originalt og bemerkelsesverdig menneskelignende skrevet innhold basert på spesifikke inputparametere.
Utgivelsen av ChatGPT i november 2022 økte den offentlige interessen for AI-teknologi betydelig, og utløste mediefagfolks bekymring for å miste jobben til roboter. Det brukervennlige chatbot-grensesnittet gjorde det mulig for flere å utforske funksjonene for naturlig språkbehandling (NLP), og den generelle kvaliteten på innholdet fikk trendsettere som Nature Publishing Group og PNAS Journals til å revidere sine redaksjonelle retningslinjer.
ChatGPT skaffet 100 millioner brukere i et enestående tempo , og fikk utvikleren, OpenAI, til å samle over 1 milliard dollar i inntekter . Denne banebrytende suksessen ansporet til ventureinvesteringer i AI-selskaper, som nådde 40 milliarder dollar i første halvdel av 2023 og oppfordret bedrifter til å utforske AIs evner på tvers av mange bransjer.
Den globale kunstig intelligensen i medie- og underholdningsmarkedet er spådd å vokse fra forventet 16,1 milliarder dollar i 2023 til 85,6 milliarder dollar i 2030. Kilde: Research and Markets
Gitt den stadig økende mengden databehandling som er tilgjengelig for modelltrening, har avanserte NLP-chatbots ennå ikke nådd sitt fulle potensial. Imidlertid har AI allerede hatt en dyp innvirkning på publiseringsverdenen i likhet med fremveksten av Internett.
En WAN-IFRA-undersøkelse blant nyhetsutgivere viste at innen mai 2023 brukte omtrent halvparten aktivt ChatGPT eller lignende verktøy, og 70 % forventet at de skulle hjelpe journalister. Kilde: WAN-IFRA
Den nye teknologien har forvandlet forlagsbransjens landskap, og byr på utfordringer og fordeler for forfattere og nye muligheter for innholdsleverandører. Den datadrevne tilnærmingen krever at bedrifter omfavner disse endringene, noe som gjør kompetanse i AI-baserte verktøy avgjørende for journalister og redaktører for å sikre sine posisjoner.
Hva er generativ AI?
Generativ kunstig AI (AI) er en maskinlæringsmodell som er i stand til å generere nytt innhold, inkludert tekst, bilder, musikk, animasjon eller kode. Slike modeller behandler enorme mengder menneskeskapt innhold ved hjelp av et selvovervåket læringsformat som lar dem etterligne menneskelige skapere.
I lang tid har AI hovedsakelig utviklet seg rundt datatolkning, inkludert opplæring av maskinlæringsalgoritmer for å forstå hva som er i et bilde. Den nye teknologien fanget imidlertid stor oppmerksomhet da forskere gikk over fra bildegjenkjenning til bildegenerering. I januar 2021 ga OpenAI ut DALL-E – en modell som konverterte brukernes tekstbeskrivelser til illustrasjoner.
The Economist magazine cover ble laget i Midjourney, en annen kunstgenerator, som ble en hit etter lanseringen i 2022. Kilde: The Economist
Generative AI-apper behandler inndata gjennom store språkmodeller (LLM). LLM-er, inspirert av den menneskelige hjernen, ser på ord og deler av ord som noder på et flerdimensjonalt kart . De streber etter å definere avstanden mellom disse nodene og dermed forutsi ordet som mest sannsynlig kommer neste i en bestemt sekvens. Med mer data kan en LLM skrive mer kompleks kopi eller lage visuelle elementer som er relevante for emnet.
Microsoft har bekreftet at Bing-chatboten deres kjører på OpenAIs GPT-4 LLM, også tilgjengelig for ChatGPT-abonnenter. De som foretrekker å ikke abonnere kan fortsatt fritt få tilgang til GPT-3.5. De to tjenestene tilbyr forskjellige opplevelser , mens Googles Bard er drevet av en annen modell .
Mulighetene til disse avanserte chatbotene omfatter langt mer enn tekstgenerering. De endrer interaksjonen vår med søkemotorer, og gjør søk og resultater mer samtalevennlige. Google hevder å ta neste skritt fremover i denne transformasjonen med sin Search Generative Experience (SGE) , tilgjengelig via Google Labs i USA og Storbritannia.
Bildet ovenfor viser hvordan SGE organiserer resultatsiden for å hjelpe brukere med å få mer ut av et enkelt søk. Kilde: Google Labs
SGE foreslår en oversikt over et emne og støtter det med lenker til ressurser for videre utforskning. Det gir ideen om hvilke spørsmål en bestemt publikasjon vil svare på.
Disse raske sammendragene og samlingene forenkler navigeringen for brukerne. Imidlertid reiser de noen spørsmål til innholdsskapere om de bør tillate søkemotorer å bruke innholdet deres til opplæring .
Til syvende og sist kan søkemotorer og chatbots bruke menneskeskapt informasjon for å hjelpe brukerne sine uten å sende lesere til kildesidene deres.
Hvor brukes AI i dag?
Algoritmer for kunstig intelligens (AI) brukes i hele publiseringsbransjen, fra å forme nyhetslevering til å tilpasse en betalingsmurs abonnentreiser .
For eksempel brukte Reuters sitt News Tracer-verktøy så langt tilbake som i 2016 for automatisk å oppdage og bekrefte siste nytt på Twitter. Opprinnelig handlet AI om å automatisere prosesser for å hjelpe utgivere med å fokusere på innholdsskaping.
New York Times eksperimenterte med et AI-drevet grensesnitt tilbake i 2015, og automatiserte daglige plikter med tagging og merknader. Kilde: NYTLabs
New York Times var også banebrytende for bruken av foreskrivende analyser for å administrere betalingsmuren. Dynamic Meter lærte av hvordan abonnenter engasjerte seg i innhold for å bestemme hvor mange artikler som ikke-registrerte brukere kunne lese gratis.
Nye evner har utvidet AIs applikasjon til å inkludere innholdsskaping og kurering.
I følge den globale undersøkelsen JournalismAI tyr 90 % av redaksjonene til AI på forskjellige stadier av innholdsproduksjonen. Kilde: JournalismAI
Trender og gjenkjenning av emner
Overvåkingstjenester som Google Trender eller CrowdTangle hjelper utgivere med å identifisere trendtemaer for bestemte regioner eller demografi. I tillegg kan AI-verktøy hjelpe med idédugnad, med forslag som et utgangspunkt for videre diskusjon.
I juni 2023 presenterte forskere AngleKindling, et GPT-3-drevet verktøy for å hjelpe journalister med å utforske pressemeldinger. Kilde: Github (PDF-nedlasting)
Transkribering og oversettelse
Å transkribere intervjuer og diskusjoner har historisk sett vært en av de mest mislikte aspektene ved en journalists jobb. Imidlertid kan møteassistenter som Otter , Sembly og Airgram generere notater og sammendrag, slik at innholdsskapere kan fokusere på mer verdifulle oppgaver.
Disse tjenestene opererer på et begrenset antall språk, men den danske digitalavisen Zetland har utviklet plattformen Good Tape , som er i stand til å transkribere lyd på mer enn 90 språk.
Automatisert oversettelse for forskjellige språk har også utviklet seg ujevnt, men lar først og fremst en formidle et budskap med minimal risiko for feilinformasjon eller fornærmelse.
I 2022 lanserte den finske allmennkringkasteren Yle en tjeneste for ukrainske flyktninger som ga automatisk oversatte rapporter som også hadde blitt sjekket av en morsmål. Yle hadde allerede begynt å gi informasjon på somali, arabisk, kurdisk og farsi under pandemien.
Skriving og redigering
Store språkmodeller (LLM) kan sjekke grammatikk og tilby konsise innholdssammendrag, lage varsler, skreddersy dem for nyhetsbrev eller sosiale medieplattformer og gjøre skriftlige kopier om til skript for podcaster eller videoer.
ChatGPT, Bing, Claude og andre LLM-drevne tjenester kan foreslå lister over engasjerende overskrifter. Selv om de fortsatt trenger validering, forenkler maskinlæringsalgoritmer innholdsproduksjonsprosesser og øker hastigheten.
AuthorityHackers undersøkelse av 3 812 digitale markedsførere fant at 85,1 % av de som brukte AI brukte det til å skrive artikler eller blogger. Kilde: AuthorityHacker
I juli 2023 avslørte News Corp Australia at AI-teknologi tillot fire ansatte å produsere 3000 lokale nyhetsartikler per uke . Dette bidro til at hyperlokale topper stod for 55 % av alle abonnementer.
Imidlertid avklarte News Corp senere at automatisering først og fremst involverer malt informasjon , for eksempel oppdateringer av drivstoffpris eller daglige rettslister, og at alle artikler blir sjekket av det menneskelige teamet.
Opprette visuelle elementer
Nevrale nettverk som Midjourney, DALL-E eller Stable Diffusion gjør det mulig for forfattere og redaktører å lage illustrasjoner til artikler og innlegg. Det tok omtrent syv minutter å lage, velge og redigere basisomslagsbildet for denne artikkelen før ytterligere merkede overlegg ble lagt til.
Kostnaden for å lage et unikt bilde er et abonnement på $8 per måned, som er relativt lite, med tanke på at unike bilder har en bedre sjanse til å rangeres i Googles bildesøk enn arkivbilder.
Et annet bilde laget spesielt for denne artikkelen med Midjourney
Distribusjon av innhold
AI hjelper utgivere med å segmentere kundene sine og identifisere de beste kanalene, formatene og tiden for å levere relevant innhold til en bestemt gruppe lesere. Ulike nettsteder skreddersyr hjemmesidene sine avhengig av den besøkendes demografiske egenskaper og tidligere oppførsel.
Innholdstilpasning inkluderer automatisk artikkeloversettelse, dynamiske e-postmarkedsføringskampanjer eller skreddersøm av eksisterende innhold for ulike sosiale medieplattformer.
Dedikerte verktøy for sosiale medier, for eksempel WordStream eller Emplifi, tilbyr smart planlegging, optimalisering av annonsekampanjer, avansert sporing og publikumsinnsikt.
Fordeler med AI i publisering
Kunstig intelligens (AI) gir forlag, medier og individuelle journalister muligheten til å spare tid og penger med raskere daglig drift og mer informerte beslutninger. Det lar også utgivere forbedre relasjonene til leserne sine, tiltrekke seg nye målgrupper og heve kopikvaliteten.
Kostnadseffektivitet
AI kan redusere driftskostnadene betydelig for utgivere ved å strømlinjeforme repeterende manuelle oppgaver og redusere arbeidsbelastningen til de ansatte. Maskinlæringsalgoritmer gir praktisk innsikt for å optimalisere innhold og markedsføringsstrategier uten de høye kostnadene forbundet med markedsundersøkelser. Sammen med tilgjengelige verktøy for innholdsskaping, lar det mindre team operere i større skala.
Avansert målgruppemålretting, rask og billig bildegenerering og skrive- og redigeringsassistenter, som Grammarly, gir enestående muligheter for digital publisering. Høyere distribusjonsnøyaktighet gjør at nisjemedier kan komme i kontakt med leserne uten store investeringer i reklame. Ettersom utgivere øker effektiviteten, kan de dekke et bredere spekter av arrangementer.
Forskningshjelp og faktasjekking
AI kan hjelpe journalister med å navigere i store mengder tekst for å identifisere relevante historier og skjulte forbindelser mellom fakta, hendelser, enheter og mennesker.
new/s/leak , vedlikeholdt av Hamburg University's Language Technology, er et gratis verktøy utviklet for å sile gjennom informasjonen distribuert av Wikileaks. Et annet eksempel på et AI-prosjekt for å undersøke journalistikk er University of Londons DMINR .
AI hjelper til med å skille fakta fra forfalskninger ved å sammenligne nylig publisert informasjon med datasett fra pålitelige kilder eller spore en bildehistorikk siden den første oppdagelsen av søkemotorer.
Et skjermbilde som bekrefter at «roboter» på Los Angeles' SoFi Stadium var skuespillere som annonserte filmen The Creator. Kilder: Reuters , Fact Check Explorer
Innholdstilpasning
Til tross for bekymringer om personvern, fortsetter etterspørselen etter personlig tilpassede opplevelser å vokse. En undersøkelse viste at denne etterspørselen kan påvirke over halvparten av forbrukerne til å bli gjentatte kjøpere (PDF-nedlasting) , opp 7 % fra år til år.
AI-drevne verktøy lar medieorganisasjoner tilpasse innholdet sitt for målrettet distribusjon. I 2020 droppet The Washington Post AI-drevne lydvalgoppdateringer , tilpasset for å matche deres politiske podcastlytteres plassering.
Skjermbilder av en avansert chatbot tilpasset mediebedrifter. Kilde: Techcrunch
Generativ AI gir utgivere muligheten til personlig interaksjon med leserne sine, og nå kan de integrere eksisterende modeller i kundestøttetjenestene sine.
I februar 2023 rullet Instagram-medgründerne ut Artifact , en personlig nyhetsapp som foreslår pålitelige, faktasjekkede artikler basert på leserpreferanser. I tillegg lar Artifact brukere velge mellom å lese og lytte, ettersom den bruker en tekst-til-tale-modell med naturlig klingende stemmer.
Et skjermbilde viser at Artifact-brukere kan lytte til rapporter og historier lest i stemmene til Snoop Dogg eller Gwyneth Paltrow. Kilde: Medium
Suksesstilfeller av AI i publisering
Brukstilfellene for kunstig intelligens (AI) innen publisering fortsetter å vokse, og skaper nye muligheter for økt effektivitet. La oss utforske noen eksisterende suksesshistorier for å forstå hvordan denne teknologien former bransjen ytterligere.
5 AI-drevne medieprosjekter
1. BuzzFeed
BuzzFeed kunngjorde i januar 2023 at de eksperimenterte med ChatGPT for å automatisere prosessen for å lage quiz.
Testen var en suksess i forhold til å generere mer brukerengasjement. Besøkende brukte 40 % mer tid på AI-genererte quizer enn på de som ble laget av menneskelige redaktører.
En hel BuzzFeed-side dedikert til AI-genererte quizer. Kilde: BuzzFeed
2 Forbes
Finansnyhetsgiganten rullet ut Bertie , en proprietær publiseringsplattform, i juli 2018. Dette AI-drevne innholdsstyringssystemet (CMS) ga nyhetsromsjournalister og bidragsytere lister over trendemner basert på deres tidligere publikasjoner.
I tillegg tilbød den engasjerende overskrifter og relevante bilder, selv om den ikke forsøkte å skrive hele artikler. Etter systemets lansering doblet Forbes antall månedlige besøkende.
Bertie CMS foreslår ideer til overskrifter. Kilde: Forbes
3. Bloomberg
Bloomberg avduket BloombergGPT , en domenespesifikk språkmodell basert på 50 milliarder parametere, i mars 2023.
Innhold fra våre partnere
Tabellen viser hvordan BloombergGPT overpresterer eksisterende åpne modeller av tilsvarende størrelse på økonomiske oppgaver. Kilde: arXiv
4. BMJ
British Medical Journal (BMJ) undersøkte GPT-3s kapasitet til å produsere engasjerende titler med juletema for forskningsartikler. Interessant nok vurderte respondentene AI-genererte titler som minst like morsomme som de laget av menneskelige forfattere.
Testen som er omtalt av BMJ foreslår å gjenkjenne automatisk genererte titler. Kilde: BMJ
5. The Globe and Mail
Den kanadiske avisen solgte sin innholdskurator- og analyseplattform , Sophi Inc., til det globale inntektsstyringsselskapet Mather Economics i august 2023. Det AI-drevne verktøyet ble designet for å betjene The Globe and Mails betalingsmurer, men det utvidet seg til andre domener etter overgangen .
Utfordringer for implementering av AI-løsninger
Organisasjoner som tar i bruk kunstig intelligens (AI) møter ofte økonomiske og tekniske begrensninger. For eksempel kan mindre medier mangle midler til å ansette kvalifiserte ingeniører.
Utgivere må også vurdere de juridiske og omdømmerisikoene som uforsiktig bruk av AI kan forårsake.
Over 40 % av mediesjefene møter tekniske utfordringer, inkludert behov for mer økonomi, under AI-integrasjonsprosjekter. Kilde: JournalismAi
Tekniske problemer
Til tross for fordelene ved å ta i bruk ny teknologi, kan utfordringen med å overvinne den innledende læringskurven sette utgivere av. Ikke bare må de sikre seg redaksjonell buy-in, men de må også integrere nye løsninger i eksisterende systemer. Det er også frykten for å bli avhengig av noe de ikke forstår fullt ut.
Innholdskvalitet
Generert kopi kan ikke leve opp til forventningene, noe som kan føre til alvorlig kritikk av utgivere . Dessuten har store språkmodeller (LLM) en tendens til å opprettholde feil fra datasettene de ble trent på.
Et bemerkelsesverdig problem er opprettholdelsen av ulike skjevheter, en vanlig egenskap ved AI, konsekvent understreket av forskning .
Etiske utfordringer
Fordommer utgjør et etisk problem som må løses. En annen utfordring gjelder jobbrisiko forårsaket av kunstig intelligens, spesielt for funksjonærstillinger. Implementeringen kan utløse bekymringer blant ansatte, noe som krever proaktiv intern kommunikasjon.
Juridiske risikoer
AI aso reiser bekymringer om datasikkerhet, gitt behovet for å behandle betydelige mengder brukerdata for å generere personlig tilpasset innhold. Dessuten er det økende bekymringer fra bedrifter over datalekkasjer takket være at brukere legger inn sensitiv informasjon for automatisert tekstanalyse.
I tillegg er innhold produsert av AI fortsatt i en gråsone når det gjelder opphavsrettsbeskyttelse, siden saker fortsatt jobber seg gjennom systemet.
Utgivere er ikke klare til å stole fullt ut på AI-generert innhold. Kilde: WAN-IFRA
Andre risikoer inkluderer overautomatisering og påfølgende tap av et unikt tonefall og generell menneskelig berøring. Men det bringer oss direkte til behovet for kontinuerlig tilsyn fra publiseringsteamet.
Siste tanker
Det forventes at 90 % av nettinnholdet kan genereres syntetisk innen 2026. Hvis denne prognosen viser seg å være nøyaktig, vil kunstig intelligens (AI) ha stor innvirkning på publiserings- og innholdsproduksjonsindustrien som helhet.
Avisredaktører, TikTok-skapere, designere, forfattere – alle i det kreative rommet vil føle virkningen av denne skaleringen på en eller annen måte. Det vil endre arbeidsmarkedene, og understreke viktigheten av datateknologiske ferdigheter og teknisk kunnskap for journalister.
Etter hvert som AI-integrasjonen skrider frem, må utgivere ta i bruk transparente og etiske strategier og danne dedikerte arbeidsgrupper. Forlagsbransjens forretningsambisjoner vil samsvare tettere med etiske verdier, gitt behovet for faktasjekking for å sikre mot omdømmerisiko.
Når det er sagt, må utgivere fortsatt utnytte AI for å opprettholde autoritet, utforske leseratferd og nå et bredere publikum hvis de ønsker å forbli konkurransedyktige.
