Zawartość
- Mainstream Robotic Reporters
- Fałszywe wiadomości i manipulowanie informacjami (AKA - „The Bad Stuff”)
- Bitwa przeciwko fałszywym wiadomościom - druga strona monety
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Wprowadzenie AI w transmisji i mediach
- Wpływ AI na publikacje akademickie
- Wniosek
Źródło: Saniphoto / Dreamstime.com
Na wynos:
Od ulepszonych zasobów badawczych po w pełni zautomatyzowanych robotycznych reporterów, przemysł wydawniczy widzi rewolucyjne zmiany dzięki AI.
Skandal z Cambridge Analytica pokazał nam, w jaki sposób fałszywe wiadomości z rosyjskiej sztucznej inteligencji miały moc kierowania kampanią prezydencką w USA 2016. Faktem jest, że inteligentne maszyny nie są przyszłością mediów i publikacji, ale obecny. Chociaż to ostatnie zdanie może wydawać się złowieszcze, nasza przyszłość niekoniecznie wiąże się z koszmarem fałszywych wiadomości i menedżerami mediów społecznościowych kradnącymi nasze prywatne informacje. Sztuczna inteligencja, automatyzacja, uczenie maszynowe i wszystkie najnowsze trendy technologiczne ostatnich kilku lat zrewolucjonizują nasz obecny scenariusz, a może nawet w lepszy sposób.
Mainstream Robotic Reporters
Wierzcie lub nie, prawdopodobnie czytaliście artykuły napisane w całości przez maszynę. Wydawcy głównego nurtu zaczęli używać AI do napisania dla nich niektórych swoich historii. W rzeczywistości zautomatyzowany reporter Washington Post opublikował w pierwszym roku aż 850 artykułów za pomocą Heliograf. Podczas wyborów prezydenckich reporter robota był na tyle inteligentny, aby za każdym razem, gdy wyniki zaczęły zyskiwać na popularności w nieoczekiwanym kierunku, sprawdzał wiadomości, skutecznie pomagając reporterom w ich pracy. Inne aplikacje AI zostały z powodzeniem wykorzystane przez New York Times, Reuters i innych gigantów medialnych do automatyzacji przyziemnych zadań, usprawnienia przepływu pracy w mediach i kruszenia dużej ilości danych. (Przeczytaj o tym i innych zastosowaniach AI w 5 sposobach, które firmy mogą rozważyć użycie AI.)
Fałszywe wiadomości i manipulowanie informacjami (AKA - „The Bad Stuff”)
Czy wiesz, że badanie z Uniwersytetu Stanforda wykazało, że niektóre AI są tak inteligentne w zrozumieniu ludzi, że mogą wykryć orientację seksualną osób z 81 procentową szansą na sukces, patrząc na jeden obrazek? Ta głęboka sieć neuronowa jest tak zaawansowana, że gdy liczba zdjęć wzrośnie do pięciu, procent sukcesu wynosi 91 procent. A seksualność nie jest jedynym parametrem, który ta zapierająca dech w piersiach sztuczna inteligencja może odgadnąć, patrząc na losowe zdjęcie na Instagramie. Emocje, iloraz inteligencji, a nawet preferencje polityczne mogą być zrozumiane przez tę maszynę, która jest w stanie wykryć rzeczy, których żaden człowiek nie mógłby sobie nawet wyobrazić.
Jeszcze raz, jeśli myślisz, że ta technologia może być przyszłością rozpoznawania twarzy, cóż, mylisz się: to niesamowite odkrycie jest w rzeczywistości przeszłość - choć ostatnio. Pierwszą rzeczą, jaka przychodzi mi na myśl, jest to: „Jeśli te niesamowite rzeczy potrafią odgadnąć tak dokładne domysły na podstawie zaledwie kilku zdjęć, ile danych można uzyskać od ludzi, uzyskując dostęp do ich kont w mediach społecznościowych?” Najwyraźniej dużo - tak bardzo, że wygląda na to, że inne podobne AI mogły być szeroko stosowane z powodów politycznych. Mogą to być niektóre powody, dla których Donald Trump jest teraz prezydentem Stanów Zjednoczonych, a Brytyjczycy opuścili Unię Europejską poprzez Brexit.
Profilowanie psychometryczne oparte na sztucznej inteligencji służy do wydobywania danych z profili w mediach społecznościowych i wykorzystania tych informacji do pokazania potencjalnym wyborcom określonego podzbioru ukierunkowanych fałszywych wiadomości lub reklam politycznych. Chodzi o to, aby manipulować informacjami w takim stopniu, aby ludzie nie mogli zrozumieć, co jest prawdą, a co już nie. Z perspektywy czasu ta technika jest tak skuteczna, że niektórzy twierdzą, że została ponownie użyta również we Włoszech i przy znacznie mniej subtelności.
Co gorsza, AI nie tylko pomaga znaleźć właściwy cel dla fałszywych wiadomości, ale może faktycznie Generować fałszywe wiadomości z prędkością, jakiej żaden pisarz nie mógłby kiedykolwiek osiągnąć. Może zautomatyzować cały proces pisania i spamowania milionów artykułów w zaledwie kilka sekund.
AI może tworzyć absolutnie wiarygodne fałszywe filmy, a nawet zmieniać to, co dana osoba powiedziała, na przykład podczas wywiadu. Lub może generować realistyczne, realistyczne fotografie od zera, które są absolutnie nie do odróżnienia od prawdziwej istoty ludzkiej. I trudno jest zrozumieć, jaka jest prawda, kiedy nie wierzysz nawet własnym oczom.
Bitwa przeciwko fałszywym wiadomościom - druga strona monety
Nie rozpaczaj, nie wszystko stracone. Niektóre z najpotężniejszych programów do uczenia maszynowego są gotowe do wdrożenia w celu przeszukiwania sieci i wykrywania tych rażących kłamstw - poczynając od Google, którego platforma News będzie mogła teraz odfiltrować wszystkie informacje, które są mylące lub po prostu fałszywe . Według rzeczników Googles, AI pobierze dane o wiarygodności informacji z pewnego zakresu zaufanych źródeł, a także zorganizuje i podzieli treści na wiadomości, opinie i analizy, aby pomóc ludziom poznać różnicę między faktem a opinią.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Inne oprogramowanie jest również dostępne lub jest obecnie opracowywane, aby ocenić, czy nagłówek artykułu dokładnie odzwierciedla jego treść. Jest to niezwykle pomocne w usuwaniu wszystkich tych przerażających artykułów prasowych, które wykorzystują wprowadzające w błąd nagłówki, żerując na lenistwie ludzi, którzy nawet nie otwierają tego artykułu, aby przeczytać jego treść. Krótko mówiąc, chodzi o to, aby odepchnąć ludzi od ekstremalnych, podstępnych treści i skierować ich do bardziej wiarygodnych i bezstronnych artykułów. Celem jest powstrzymanie ludzi od dokonywania emocjonalnych, a nie racjonalnych wyborów.
Wprowadzenie AI w transmisji i mediach
Można argumentować, że transmisja jest jedną z technologii, która wciąż przetrwała tylko dzięki swojej dużej popularności w poprzednich dekadach, mimo że obecnie staje się przestarzała na wiele sposobów. Przyjęcie AI może pomóc w regeneracji tego sektora, chociaż proces ten jest wciąż na wczesnym etapie. Aż 56 procent nabywców technologii medialnych stwierdziło, że prawdopodobnie wprowadzą ją w ciągu najbliższych 2-3 lat.
Netflix, na przykład, należy do tych, które już wykorzystały efektywność sztucznej inteligencji w zmniejszaniu rutynowego obciążenia pracą dzięki automatyzacji.A wyniki są tuż przed oczami wszystkich (gra słów zamierzona). Szybko rozwijająca się firma twierdzi, że zaoszczędziła prawie 1 miliard dolarów rocznie, również dzięki zdolności AI do zmniejszenia odejść klientów. Algorytmy uczenia maszynowego mogą pobierać dane z mediów społecznościowych i wykorzystywać je do nawiązywania bardziej osobistych relacji z widzami, co jest szczególnie skuteczne, ponieważ rozmawiają o tym, jak klient zamierza spędzić wolny czas.
Sztuczna inteligencja może również pomóc w wydajnym zarządzaniu i organizowaniu treści, co tradycyjnie było poważnym problemem ze względu na nieuporządkowany charakter danych wideo i audio. Wszystkie ostatnie postępy w rozpoznawaniu mowy i emocji, a także wizja komputerowa, wzmocniły najnowsze narzędzia sztucznej inteligencji, które mogą teraz z łatwością klasyfikować archiwa, które wcześniej uważano za niedostępne. Algorytmy i automatyzację można również wdrożyć w celu optymalizacji i poprawy wydajności sieci, co jest wielkim dobrodziejstwem dla operatorów płatnej telewizji, którzy chcą zmniejszyć problemy z przepustowością w usługach strumieniowych. (Jeśli sztuczna inteligencja będzie nadal wdrażana w różnych branżach, w jaki sposób ludzie będą zarabiać na życie? Sprawdź, czy rewolucja AI uczyni z powszechnego dochodu konieczność?)
Wpływ AI na publikacje akademickie
Świat akademicki jest pod wieloma względami światem zamkniętym. Nowoczesny ekosystem publikacji naukowych, zamulony w garści wież z kości słoniowej, opiera się na zdolności badacza do przeprowadzania ręcznych wyszukiwań w sieci, tak jak w 2001 roku. Wiele ulepszeń, które poprawiły i dopracowały algorytmy wyszukiwania w reklamie świat nie dotarł do świata literatury akademickiej, która jest również pozbawiona wielu drobnych odkryć rozpowszechnianych za pośrednictwem blogów, komunikatów prasowych i mediów społecznościowych.
Weźmy na przykład „pokrewną pracę” wspólnego artykułu akademickiego. Cały przekrój rzekomego współczesnego rozwoju danej dyscypliny jest często niewielki i ogranicza się do sztucznie ograniczonego zbioru odniesień do tego konkretnego pola. Cytowania są prawie wyczerpujące i często uczeni nie rozumieją, ile innych podobnych badań i prac zostało już opublikowanych, które w rzeczywistości opisują to samo (być może przy użyciu jeszcze lepszej metody).
Sztuczna inteligencja może po raz kolejny pomóc zwiększyć zasięg tych wyszukiwań i uwzględnić wszystkie te podzbiory danych, których ludzie po prostu nie mają nadziei na monitorowanie i trawienie. Dane naukowe mogą być „czytane” i opisywane przez maszyny ze strukturami metadanych, które umożliwiają im sortowanie, analizowanie i wyszukiwanie. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pomaga sztucznej inteligencji zrozumieć prawdziwą naturę artykułu i zintegrować dane pochodzące ze źródeł zewnętrznych (blogi firmowe, czasopisma techniczne itp.), Aby porównać je z innymi istotnymi badaniami, w tym z zakresu badań poza pierwotną dyscypliną.
Uczenie maszynowe może wykorzystywać zautomatyzowane analizy statystyczne w celu usprawnienia procesu wzajemnej oceny, pokazując źródła recenzentów, których w innym przypadku mogliby przegapić. Proces weryfikacji cytowań jest również usprawniony, ponieważ sztuczna inteligencja może szybko pomóc oflagować cytat, który został niepoprawnie przypisany do innego artykułu, lub przejrzeć cały dokument w ciągu kilku minut, aby znaleźć błędnie cytowane cytaty lub plagiat. Jeszcze lepsze, nowoczesne algorytmy oceny obrazu mogą z łatwością wykryć wszelkie oznaki manipulacji obrazem w czasopismach biomedycznych.
Wniosek
Dla tych, którzy zastanawiają się, czy ten artykuł został napisany przez AI, odpowiedź brzmi: nie. Przynajmniej na razie ludzie są nadal potrzebni. I z dużym prawdopodobieństwem ludzie nigdy nie zostaną zastąpieni robotami w wydawnictwach i mediach, ponieważ kreatywność i sztuka są podstawową i niezastąpioną częścią pisania. W rzeczywistości, ponieważ my, pisarze, będziemy wspierać AI, nasze zadania staną się łatwiejsze, a średnia jakość naszych produktów jeszcze lepsza.