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MBN il canale tv sudcoreano che usa l’AI l’intelligenza artificiale per le notizie

Quando le redazioni dovrebbero usare l’IA?

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Un canale televisivo via cavo sudcoreano, MBN ha debuttato come conduttore di notizie basato sull’intelligenza artificiale, sviluppato in collaborazione con Moneybrain , secondo recenti notizie .

L’ancora di notizie AI chiamata AI Kim sviluppata per somigliare a Kim Ju-ha, giornalista di MBN, ha gli stessi identici sguardi, sfumature e suoni, poiché copia persino piccoli gesti che fa mentre riporta la notizia.

“Sono stato creato attraverso l’apprendimento profondo 10 ore di video di Kim Ju-ha, imparando i dettagli della sua voce, il modo in cui parla, le espressioni facciali, il modo in cui si muovono le sue labbra e il modo in cui muove il suo corpo”, ha detto AI Kim , aggiungendo: “Sono in grado di riportare le notizie esattamente come farebbe la conduttrice Kim Ju-ha”.

AI Kim, tuttavia, non è il primo giornalista televisivo basato sull’intelligenza artificiale. Un conduttore di notizie sviluppato da un’agenzia di stampa cinese Xinhua nel 2018, era un prodotto di Natural Language Generation (NLG) e Generative Adversarial Network (GAN) .

Il giornalismo automatizzato ha aiutato le redazioni a migliorare i processi
Nel corso del periodo, diverse applicazioni di intelligenza artificiale hanno trovato casa nelle principali redazioni di tutto il mondo.

Il New York Times , ad esempio, ha introdotto un progetto AI, Editor , nel 2015. L’app aiuta a taggare parole, frasi e frasi e restituisce informazioni rilevanti basate su di esse, risparmiando così il tempo del giornalista nel processo di ricerca e fornendo rapidamente e accurato controllo dei fatti. Il Times sta anche usando l’ intelligenza artificiale per moderare i commenti per incoraggiare discussioni costruttive e rimuovere i troll e il linguaggio offensivo.

Un’altra applicazione AI per la codifica semantica è stata sviluppata da BBC News Labs chiamata The Juicer . Juicer prende i contenuti delle notizie, li tagga automaticamente e quindi fornisce un’API completa per accedere a contenuti e dati.

Il Washington Post e Yahoo notizie entrambi hanno utilizzato la generazione-text automatizzato.

Un’altra iniziativa della principale agenzia di stampa britannica Press Association, chiamata RADAR AI, utilizza lo strumento NLG Arria per generare notizie su misura per migliaia di testate giornalistiche locali. Utilizzando set di dati che contengono voci di dati per più enti locali, lo strumento genera notizie per molte storie locali piuttosto che produrre una sola storia nazionale.

Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale, quindi, hanno aiutato molte redazioni ad automatizzare i processi, risparmiando così tempo nella ricerca, nella creazione di visualizzazioni, nella generazione di notizie o, nel caso di RADAR AI, aiutano a mantenere le notizie locali sopravvivere , specialmente durante la pandemia .

La chiave sta nell’identificazione di quali attività possono essere automatizzate e quali dovrebbero rimanere intrinsecamente umane
Un articolo pubblicato sulla rivista, Journalism Practice , ha condotto una ricerca approfondita per esaminare le implicazioni dell’automazione nelle redazioni attraverso teorie sul campo e interviste approfondite.

Mentre la discussione sull’uso dell’automazione o dell’intelligenza artificiale e sul numero di posti di lavoro che porterà via rimane rilevante, altre importanti preoccupazioni sorgono sotto forma di qualità.

L’automazione ha la tendenza verso prodotti facili da consumare. Ciò è già evidente nel passaggio del giornalismo verso contenuti incentrati sui dati, brevi e facili da digerire che soddisfino le preferenze del pubblico.

Mentre le testate giornalistiche cercano di rimanere finanziariamente sostenibili e allo stesso tempo di produrre notizie ben studiate e incentrate sull’evidenza, i tecnologi possono aiutarli a fare meglio, lavorare in modo più efficiente e innovare. Tuttavia, allo stesso tempo, una maggiore infiltrazione di tecnologi sul campo può far perdere al giornalismo la sua autonomia.

Perché Google vuole che i giornalisti imparino il machine learning
Immersive Automation , un consorzio di ricerca, ha elaborato un rapporto approfondito incentrato sulla creazione e automazione delle notizie.

Per considerazioni pragmatiche sull’implementazione e la distribuzione dell’automazione nelle redazioni, è importante per le organizzazioni che devono affrontare potenziali cambiamenti radicali come l’automazione delle notizie, implementare strategie che “incorporino una visione olistica di questi strumenti di notizie di come riflettono (o deviano) l’identità di le organizzazioni. “

Il rapporto evidenzia anche le considerazioni etiche e la trasparenza che le organizzazioni devono considerare in termini di dati, selezione dei fatti, autoregolamentazione, responsabilità legale, regole, personalizzazione e politica di correzione.

“Il futuro dell’automazione sta nella decostruzione dei principi fondamentali del giornalismo”, conclude il rapporto, “Ciò significa scomporre il lavoro giornalistico in artefatti e microprocessi di informazioni reali in modo da analizzare cosa può essere automatizzato e quali sono intrinsecamente compiti umani . “

In conclusione
L’ingresso di strumenti e prodotti basati sull’intelligenza artificiale nelle redazioni sembra inevitabile. Sebbene ciò abbia diversi vantaggi in tutti i processi nella produzione di notizie, è importante non perdere i valori per cui l’organizzazione giornalistica rappresenta.

Una chiara distinzione tra ciò che dovrebbe essere automatizzato e ciò che dovrebbe essere eseguito dagli esseri umani è d’obbligo.

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