Inhoud
- Mainstream Robotic Reporters
- Nepnieuws en manipulatie van informatie (AKA - "The Bad Stuff")
- The Battle Against Fake News - The Other Side of The Coin
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- De introductie van AI in uitzending en media
- De impact van AI op Academic Publishing
- Gevolgtrekking
Bron: Saniphoto / Dreamstime.com
Afhaal:
Van verbeterde onderzoeksbronnen tot volledig geautomatiseerde robotreporters, de uitgeefindustrie ziet revolutionaire veranderingen dankzij AI.
Het Cambridge Analytica-schandaal liet ons zien hoe Russisch AI-aangedreven nepnieuws de macht had om de presidentiële campagne van de VS 2016 te sturen. Het is nu een feit dat intelligente machines niet de toekomst van media en publicaties zijn, maar de Cadeau. Hoewel die laatste zin misschien onheilspellend klinkt, is onze toekomst niet noodzakelijk gekoppeld aan een nachtmerrie van nepnieuws en sociale media-managers die onze privé-informatie stelen. Kunstmatige intelligentie, automatisering, machine learning en alle nieuwste technologietrends van de afgelopen jaren zullen een revolutie teweegbrengen in ons huidige scenario, en misschien zelfs op een betere manier.
Mainstream Robotic Reporters
Geloof het of niet, je hebt waarschijnlijk nieuwsartikelen gelezen die volledig door een machine zijn geschreven. Standaarduitgevers gebruiken AI om een aantal van hun verhalen voor hen te schrijven. In feite publiceerde de geautomatiseerde verslaggever van de Washington Post in het eerste jaar maar liefst 850 artikelen met Heliograf. Tijdens de presidentsverkiezingen was de robotverslaggever slim genoeg om de newsroom te pingen telkens wanneer de resultaten in een onverwachte richting begonnen te trillen, en de menselijke verslaggevers effectief hielpen bij hun werk. Andere AI-toepassingen zijn met succes gebruikt door de New York Times, Reuters en andere mediareuzen om alledaagse taken te automatiseren, mediaworkflows te stroomlijnen en veel gegevens te kraken. (Lees hier meer over en over andere AI-toepassingen op 5 manieren waarop bedrijven kunnen overwegen AI te gebruiken.)
Nepnieuws en manipulatie van informatie (AKA - "The Bad Stuff")
Wist je dat een studie van Stanford University aantoonde dat sommige AI zo slim is in het begrijpen van mensen, dat het de seksuele geaardheid van een persoon kan detecteren met een kans van 81 procent, alleen al door te kijken naar een foto? En dit diepe neurale netwerk is zo geavanceerd dat, wanneer het aantal foto's toeneemt tot vijf, het succespercentage 91 procent wordt. En seksualiteit is niet de enige parameter die deze adembenemende AI zou kunnen raden, gewoon door naar een willekeurige Instagram-foto te kijken. Emoties, IQ en zelfs politieke voorkeuren kunnen worden begrepen door deze machine die in staat is dingen te detecteren die geen mens zich zou kunnen voorstellen.
Nogmaals, als je denkt dat deze technologie de toekomst van gezichtsherkenning kan zijn, nou, je hebt het mis: deze verbazingwekkende ontdekking is eigenlijk een ding van de Verleden - zij het recent. Het eerste wat me te binnen schiet is: "Als dit verbazingwekkende spul zulke nauwkeurige schattingen kan maken van slechts een paar foto's, hoeveel gegevens kunnen dan worden onttrokken aan mensen door toegang te krijgen tot hun sociale media-accounts?" Veel, blijkbaar - zoveel dat het lijkt alsof andere soortgelijke KI's om politieke redenen veelvuldig zijn gebruikt. Misschien zijn dit enkele van de redenen waarom Donald Trump nu de president van de Verenigde Staten is en de Britten de Europese Unie via de Brexit hebben verlaten.
AI-aangedreven psychometrische profilering wordt gebruikt om gegevens uit sociale mediaprofielen te extraheren en deze informatie te gebruiken om potentiële kiezers een specifieke subset van gericht nepnieuws of politieke advertenties te tonen. Het idee is om informatie zodanig te manipuleren dat mensen niet kunnen begrijpen wat waar is en wat niet meer. Om dingen in perspectief te plaatsen, deze techniek is zo effectief dat sommigen beweren dat deze ook in Italië opnieuw is gebruikt, en met veel minder subtiliteit.
Wat nog erger is, is dat AI niet alleen helpt om het juiste doelwit voor het nepnieuws te vinden, maar het kan ook voortbrengen nepnieuws met een snelheid die geen enkele menselijke schrijver ooit zou kunnen bereiken. Het kan het hele proces van schrijven en spammen van miljoenen artikelen in slechts enkele seconden automatiseren.
AI kan absoluut geloofwaardige nepvideo's maken en zelfs veranderen wat een persoon zei, bijvoorbeeld tijdens een interview. Of het kan vanuit het niets realistische, levensechte foto's genereren die absoluut niet van echt te onderscheiden zijn. En het is vrij moeilijk om te begrijpen wat de waarheid is als je zelfs je eigen ogen niet kunt geloven.
The Battle Against Fake News - The Other Side of The Coin
Wanhoop niet, niet alles is verloren. Enkele van de krachtigste machine learning-software is klaar om te worden ingezet om het web te doorzoeken en al die flagrante leugens te detecteren - te beginnen met Google, wiens Nieuws-platform nu in staat zal zijn om al die informatie eruit te filteren waarvan is vastgesteld dat deze misleidend of gewoon vals is . Volgens woordvoerders van Googles zal de AI gegevens over de geloofwaardigheid van de informatie uit een bepaald bereik van vertrouwde bronnen verzamelen en ook inhoud in nieuws, meningen en analyses organiseren en scheiden om mensen te helpen het verschil te weten tussen een feit en een mening.
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
U kunt uw programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
Andere software is ook beschikbaar of wordt momenteel ontwikkeld om te schatten of de kop van een artikel nauwkeurig de hoofdtekst van het artikel zelf weergeeft. Dit is ongelooflijk nuttig bij het uitroeien van al die scaremongering nieuwsartikelen die misleidende koppen gebruiken om te jagen op de luiheid van mensen die het artikel niet eens openen om de inhoud te lezen. Kortom, het idee is om mensen weg te duwen van extreme, bedrieglijke inhoud en hen te verwijzen naar betrouwbaardere en onbevooroordeelde artikelen. Het doel is om te voorkomen dat mensen emotionele keuzes maken in plaats van rationele keuzes.
De introductie van AI in uitzending en media
Men zou kunnen stellen dat uitzending een van die technologieën is die nog steeds alleen overleeft dankzij zijn brede populariteit in voorgaande decennia, hoewel het nu op veel manieren achterhaald raakt. AI-goedkeuring kan helpen bij het regenereren van deze sector, hoewel het proces zich nog in een vroeg stadium bevindt. Tot 56 procent van de kopers van mediatechnologie zei dat ze het waarschijnlijk in de komende 2-3 jaar zouden overnemen.
Netflix is bijvoorbeeld een van degenen die al gebruik hebben gemaakt van de efficiëntie van AI bij het verminderen van de routinewerkbelasting door automatisering.En de resultaten zijn recht voor ieders ogen (bedoelde woordspeling). Het snelgroeiende bedrijf beweert dat het bijna $ 1 miljard per jaar heeft bespaard, mede dankzij het vermogen van de KI om het klantverloop te verminderen. Machine-learning-algoritmen kunnen gegevens uit sociale media halen en gebruiken om een meer persoonlijke relatie met kijkers tot stand te brengen, wat vooral effectief is omdat we het hadden over hoe de klant zijn of haar vrije tijd gaat doorbrengen.
AI kan ook helpen bij het efficiënt beheren en organiseren van inhoud, wat van oudsher een serieus probleem is vanwege het ongestructureerde karakter van video- en audiogegevens. Alle recente ontwikkelingen in spraak- en emotieherkenning, evenals computer vision, hebben de meest recente AI-tools ondersteund die nu archieven die voorheen als ontoegankelijk werden beschouwd, gemakkelijk kunnen classificeren. Algoritmen en automatisering kunnen ook worden ingezet om de efficiëntie van netwerken te optimaliseren en te verbeteren, wat een grote zegen is voor exploitanten van betaaltelevisie die hun bandbreedteproblemen in streamingdiensten willen verminderen. (Als AI nog steeds in verschillende industrieën wordt geïmplementeerd, hoe zullen mensen dan de kost verdienen? Kijk of de AI-revolutie universeel inkomen een noodzaak maakt?)
De impact van AI op Academic Publishing
De academische wereld is in veel opzichten een gesloten wereld. Verzonken in een handvol ivoren torens, vertrouwt het moderne wetenschappelijke publicerende ecosysteem op het vermogen van de geleerde om handmatig op internet te kunnen zoeken alsof het nog 2001 was. Veel van de vorderingen die verbeterde en verfijnde zoekalgoritmen in de reclame hebben world havent bereikte de wereld van de academische literatuur, die ook verstoken is van veel van de kleine ontdekkingen die via blogs, persberichten en sociale media worden verspreid.
Neem bijvoorbeeld het 'gerelateerde werk' van een gemeenschappelijke academische paper. De hele dwarsdoorsnede van de vermeende hedendaagse ontwikkelingen van een bepaalde discipline is vaak minuscuul en beperkt tot een kunstmatig omschreven reeks referenties van dat specifieke subveld. Citaten zijn vrijwel allesomvattend, en wetenschappers begrijpen vaak niet hoeveel andere vergelijkbare onderzoeken en onderzoeken al zijn gepubliceerd die in werkelijkheid hetzelfde beschreven (mogelijk met een nog betere methode).
AI kan wederom helpen het bereik van deze zoekopdrachten uit te breiden en al deze subsets van gegevens op te nemen die mensen simpelweg niet hopen op monitoring en vertering. Wetenschappelijke figuren kunnen worden 'gelezen' en beschreven door machines met metadatastructuren waarmee ze deze uiteindelijk kunnen sorteren, analyseren en doorzoeken. Natuurlijke taalverwerking (NLP) helpt de AI de ware aard van het papier te begrijpen en gegevens uit externe bronnen (bedrijfsblogs, technische tijdschriften, enz.) Te integreren om het te vergelijken met andere relevante studies, waaronder die buiten de oorspronkelijke discipline.
Machine learning kan geautomatiseerde statistische analyses gebruiken om het peer review-proces te verbeteren en menselijke beoordelaarsbronnen laten zien die ze anders misschien hebben gemist. Het proces van het verifiëren van citaten is ook gestroomlijnd, omdat de AI snel kan helpen bij het markeren van een offerte die ten onrechte aan een ander artikel is toegeschreven, of om binnen een paar minuten door een heel document te bladeren om verkeerde citaten of geplagieerde inhoud te vinden. Nog beter, moderne algoritmen voor beeldevaluatie kunnen gemakkelijk elk teken van beeldmanipulatie in biomedische tijdschriften detecteren.
Gevolgtrekking
Voor degenen die zich afvragen of dit artikel door een AI is geschreven, is het antwoord nee. Voorlopig zijn mensen tenminste nog steeds nodig. En met de waarschijnlijkheid zullen mensen nooit worden vervangen door robots in publicaties en media, omdat creativiteit en kunst een fundamenteel en onvervangbaar onderdeel van het schrijven zijn. Naar waarheid, omdat wij menselijke schrijvers worden bijgestaan door AI, zullen onze taken gemakkelijker worden en de gemiddelde kwaliteit van onze producten nog beter.