הפיתוח הדיגיטלי בתחום התקשורת בעיתונאות
בהצגה יוצאת דופן של התקדמות בתחום הלמידת מכונה, צוותי העריכה של Expresso ו-SIC Notícias, הפועלים מפאסו דה ארקוס וממטוסיניוש, החלו ממש לקבל טכנולוגיה מתקדמת. העיתונאים שם ניכרים בתהליך רגיש של דיווחים, אך הכלים שהם עושים שימוש בהם התקדמו באופן דרמטי. יום טיפוסי בעריכות החדשות שלהם גילה מקצוענים שמבצעים מחקר, מתאמים ראיונות, מרכיבים דיווחים חקירה, ויוצרים תוכן מרתק במתכנים שונים—כולל פודקאסטים, וידאו, חוויות אינטראקטיביות, ואינפוגרפיקות דינמיות—עם יעילות מחודשת בשל עילת השתלבות הלמידת מכונה.
נוף העיתונות שמשתנה תמיד
בזמן שמטרת העיקרית למסור עיתונות איכותית נשמרת בינתיים, עידן הדיגיטל מביא שינויים מהפכניים, בעיקר ממשקף השטח של מחשבים ניידים חזקים וסמארטפונים. המכשירים הללו משמשים ככלי העבודה הקטנים של העיתונאי—גרסאות ממוזערות של טכנולוגיה שהייתה פעם כבדה, תורמות ליצירת תכנים באמצעות ניידות.
אסטרטגיות הלאומיות של Expresso בנושא למידת מכונה
על מנת לקלוט כי חברות התקשורת צריכות להיות חדשנות טכנולוגית גם, קדם Expresso בצעדים חשובים לעבר מעורבות של למידת מכונה. הם החלו בחקיקה מעמיקה לטכנולוגיית שטח קריאה, ובעסקה מרשימה, שידרו את הפודקאסט הדו לשוני 'רטראו דו איירו', על ידי שימוש בלמידת מכונה לייצור גרסאות באנגלית של כל פרק. ולעבר מכלים פנימיים להטמעת כלים לכתיבת אודיו, כתוביות לוידאו, ושירותי תרגום אוטומטיים הם ממחישים את תחייבותם להישאר בחפזה הטכנולוגי.
ייחד עם המרדף אחרי טכנולוגיה שלה, Expresso שלחו תיק עקרונות מועצת הניהול שלה, שמציינת סטנדרטים אתיים ודרישות שקיפות לשימוש בלמידת מכונה, ומבטיחה שהאמון והייפיות של העיתונות יישמרו בלב המשימה שלהם בתהליך ההתממשקות הטכנולוגית.
אתגרים ופולמוסים באינטגרצית הלמידת מכונה בעיתונאות
אינטגרצית למידת מכונה בעיתונאות היא פותחת מספר אתגרים ופולמוסים מרכזיים. אחת הבעיות המרכזיות היא הפוטנציאל לאספקת מידע שקר או להטמעת עיוותים באלגוריתמי למידת המכונה, שעשוי להשפיע על איכותו ועל האמינות של החדשות. בנוסף, שימוש בלמידת מכונה ביצירת תוכן עשוי לעורר שאלות אודות איתותיות ולהביא לאובדן עבודות לעיתונאים, כאשר האוטומציה מחליפה עבודות באדם.
אתגר נוסף היא לוודא שלמידת המכונה עומדת בתקנות אתיות ובעקרונות עיתונאיים. קיימת סיכון שהסמכה רבה על למידת מכונה עשויה לפגוע ביושר של העיתונות, אם הטכנולוגיה בשימוש ללא פיקוח מספק. הטממת טכנולוגיות כגון שקיעת קול מעלה גם שאלות אתיות על רישום ועל האפשרות ליצור תוכן קולי מזויף.
שאלות ותשובות
– כיצד למידת המכונה משפרת את אפקטיביות העיתונאים ב-Expresso וב-SIC Notícias?
למידת המכונה משפרת את היעילות באמצעות כלים כגון תעתיק שמע, כתוביות לוידאו, ושירותי תרגום אוטומטיים, שמקלים על תהליכי יצירת תוכן והפצה.
– אילו צעדים צירפה Expresso כדי לטפל בשימוש אתי של למידת מכונה?
Expresso הקימו תיק עקרונות, שמסכמים סטנדרטים אתיים ושקיפות בשימוש בלמידת מכונה לשמירה על אמון וייפיות בעיתונות.
– האם למידת המכונה בעיתונאות עשויה להוביל לאובדן עבודות?
קיימת דאגה שהאוטומציה של משימות עיתונאיות מסוימות על ידי למידת מכונה עשויה לגרום להסרה של עבודות. אולם, כך יכולה גם ליצור הזדמנויות חדשות הדורשות מערכות כישורים שונות.
יתרונות וחסרונות של למידת מכונה בעיתונאות
יתרונות:
– יעילות משופרת: למידת מכונה רואה מהר משימות חוזרות כגון תעתוק ותרגום, ומשחררת עתודה לעבודה מעמיקה יותר של העיתונאים.
– יעילות של תחזוקה: התרגום ושקיעת קול בעזרת למידת מכונה יכולים להבטיח גישה לקהל רחב יותר גלובלית.
– ניתוח מתקדם: למידת המכונה יכולה לנתח נתונים ולזהות מגמות הרבה מהר יותר מאשר בידי בני אדם, ואף להוביל לעיתונות מעמיקה יותר.
חסרונות:
– סיכון בגילויים: למידת מכונה אינה חסינה וייתכן ותובא הזנבות או עיוותים לתוכן.
– דאגות אתיות: בעיות כגון דיפייקים ושקיעת קול יעופיים עשויות להשתמש בלא אתי לשיטות יעדים את הקהל.
– אובדן עבודות: אוטומציה עשויה להפחית את צורך עבודה לתפקידים אחדים בעיתונאות, יוצרת חששות לאנשי מקצוע.
למי שמעוניין לחקור עוד על למידת מכונה בעיתונות, קישורי דומיין המרכזיים הבאים עשויים לעניין:
– Expresso
– SIC Notícias
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es