Why AI-Generated News Is Failing to Impress Audiences: The Unseen Flaws

Почему новости, сгенерированные ИИ, не впечатляют аудиторию: невидимые недостатки

Start

Искусственный интеллект испытывает трудности с написанием новостей на уровне человека: На протяжении многих лет журналисты боялись потерять работу из-за ИИ. Однако новые данные подчеркивают недостаток новостей, сгенерированных ИИ, которые люди, похоже, преодолевают. Согласно недавнему исследованию Лудвиг-Максимилианского университета в Мюнхене, новости, написанные ИИ, как правило, труднее воспринимаются читателями по сравнению с традиционной журналистикой.

Тревожная правда, раскрытая в исследовании: Исследователи из отдела медиа и коммуникаций университета опросили более 3000 британских пользователей интернета. Участников попросили прочитать 24 различных текста, из которых половина была написана ИИ, а другая половина — людьми. Читатели оценивали эти тексты по пяти критериям: числовые данные, стиль написания, длина предложений и абзацев, описательность и выбор слов.

Серьезные ошибки ИИ: Ответы респондентов показали, что дюжина статей, сгенерированных ИИ, была значительно сложнее для понимания, несмотря на то, что они были отредактированы перед публикацией. Исследование отметило, что ИИ часто выбирал сложные слова и выражения, делая содержание менее доступным. Более того, представление чисел и данных ИИ часто путало аудиторию.

Люди все еще имеют преимущество: Участники удивлялись, что конструкция, стиль и последовательность как статей, написанных ИИ, так и человеческих, были похвалены. Результаты исследования предполагают, что журналисты должны сыграть критическую роль в создании или доработке автоматизированных новостей, упрощая язык и более четко объясняя сложные термины. Исследователи подчеркивают важность человеческого контроля и улучшения в процессе журналистики, что повторяет главный автор исследования, Сина Тешлер-Круденори.

Как разобраться с ИИ в журналистике: советы и идеи для современного читателя

Быстрый прогресс искусственного интеллекта (ИИ) в различных областях вызвал некоторые опасения по поводу его роли в журналистике. Как подчеркнуто в недавнем исследовании Лудвиг-Максимилианского университета, новости, сгенерированные ИИ, все еще не могут соответствовать ясности и доступности статей, написанных людьми. Тем не менее, есть много чего, чему можно научиться, разумно используя ИИ, при этом ценя человеческие навыки. Вот несколько советов, лайфхаков и интересных фактов, которые помогут читателям ориентироваться в этой развивающейся среде.

1. Разумно используйте ИИ:

Хотя ИИ может обрабатывать большие объемы данных и быстро генерировать контент, важно использовать его разумно. Журналисты и новостные организации могут воспользоваться ИИ в качестве инструмента для помощи, а не замены человеческой креативности и суждений. Всегда ищите способы, где ИИ может повысить эффективность, например, сортируя данные или создавая предварительные черновики.

2. Ставьте ясность на первое место:

Когда вы сталкиваетесь с контентом, сгенерированным ИИ, ставьте понимание выше сложности. Простой язык часто более эффективен для передачи идей. Если статья кажется слишком сложной, ищите альтернативные источники или резюме, написанные людьми, которые могут предоставить более четкие объяснения.

3. Улучшайте сотрудничество между человеком и ИИ:

Успешная интеграция ИИ в журналистику зависит от сотрудничества. Человеческий контроль важен для доработки содержания, сгенерированного ИИ. Редакторы и авторы могут удостовериться, что конечный результат перекликается с читателями, упрощая язык, объясняя жаргон и добавляя эмоциональную глубину.

4. Будьте в курсе новшеств в области ИИ:

Следите за последними достижениями в области технологий ИИ и их применением в журналистике, чтобы получить конкурентные преимущества. Подписывайтесь на авторитетные источники и экспертов в этой области для получения идей и обновлений.

5. Улучшайте интерпретацию данных:

Иногда ИИ может представлять данные способами, которые могут быть запутанными. Развивайте свои навыки интерпретации данных, чтобы лучше понимать числовую информацию, представленную в новостных статьях. Это включает в себя изучение основных статистических терминов и понятий, которые могут предложить более ясную перспективу на представленные данные.

6. Интересный факт: кривая обучения ИИ

Несмотря на его сложность, ИИ все еще сталкивается с кривой обучения, аналогичной человеческой. По мере того как исследователи корректируют алгоритмы и модели, системы ИИ постепенно улучшаются. Это напоминание о том, что технологический прогресс, как и человеческое обучение, часто требует терпения и итерации.

Для получения дополнительной информации о журналистике и медиакоммуникациях посетите Reuters для надежных новостей и обновлений. Если вас интересуют технологии и разработки в области ИИ, рассмотрите возможность посещения Wired для глубоких анализов и историй.

В заключение, хотя ИИ является впечатляющим инструментом в цифровую эпоху, именно человеческое прикосновение приносит ясность, контекст и эмпатию в журналистику. Понимая и используя возможности ИИ наряду с человеческим опытом, мы можем ожидать будущее, в котором технологии и традиции улучшат способ потребления информации.

Veronica Baxter

Вероника Бакстер - высоко ценимый автор и технолог, признанный за глубокое изучение и тонкое понимание трендовых технологий. Обладая продвинутой степенью в области информационных технологий университета Техаса, ее академическая основа обеспечивает обширные технические знания, которые она вносит в свои сочинения. Она начала свою профессиональную карьеру в GoldTech International, пионерской технологической компании, где занимала должность старшего системного аналитика. Во время своего пребывания на этой должности Вероника проявила глубокий интерес к инновационным технологиям, формирующим наше будущее. Ее тонкие наблюдения и умение понимать позволяют ей передавать тонкости технологии в своих сочинениях, создавая глубинную перспективу для своих читателей. Вероника Бакстер продолжает вовлекать, обучать и вдохновлять своей работой, преобразуя технологический диалог нашего времени.

Privacy policy
Contact

Don't Miss

Nobel Prize in Physics 2024 Awarded to Pioneers of Machine Learning

Нобелевская премия по физике 2024 года вручена пионерам машинного обучения

В объявлении, сделанном 8 октября 2023 года, Шведская королевская академия
The Promising Future of Artificial Intelligence

Обещающее будущее искусственного интеллекта

Разговор о Искусственном Интеллекте (ИИ) часто выявляет парадоксальный страх, коренящийся