AIには、ジャーナリズムに取って代わる完全な能力がありません

リストの一番上またはその近くには、新聞があります。 2世紀にわたり、これらの印刷機関は安定しており、それらを大切にする人のために、彼らの現在の状態を目撃するのは深く不安です。

過去10年間、ニュースルームは容赦ない削減に直面してきました。人員配置だけでなく、権限に挑戦する能力に直面しています。法的リスクを含むさまざまな要因が、ジャーナリズムのかつての声を落ち着かせました。

Politicoからの強力な作品は、これを厳しい言葉で築き、記者が現在防御的な姿勢を採用し、どのように編集者が激しくて大胆不敵になっているかを説明しています。特に、著者は「Swagger」という言葉を繰り返し使用して、時間の経過とともにトーンと物質の両方の劇的な変化を強調しています。

「新聞文化は、それ自体の減少に気づいたため、その信念を失いました」と、ジャック・シェーファーは文化的キャッシュ・ウェインというタイトルの記事で書いています。 「昨日のジャーナリストは、世界が彼らの物語を中心に展開していると信じていました。今日のジャーナリストは、彼らの作品がもはや同じ体重を保持していないことを受け入れています。」

その刺し傷。

これは、ジャーナリズムがどのように進化したかについて私が見た中で最も正直で直接的なアカウントの1つかもしれません。すべてのメディア学生に読む必要があるはずだと思います。

chatgptストール

好奇心のために、私はGPTに簡単な質問をしました：

「なぜ新聞は死んだのですか？」

モデルは一時停止しました - 私はそれが凍っていると思ったほど十分に。クエリを再起動しましたが、スピニングインジケーターが1分以上再び表示されました。それはまれであり、考え方の視界がなければ、LLMが何を処理していたのかを推測することしかできませんでした。

最終的に、それは応答しました：

「新聞は主にデジタルメディアの台頭により衰退しました。これは、人々がニュースを消費する方法を根本的に変更しました。インターネットアクセシビリティにより、読者はインスタント、無料、パーソナライズされたコンテンツにシフトしました。広告主は、ターゲット広告を提供するグーグルやFacebookなどのプラットフォームに従っています。より遅い出版物のサイクルは、多くの場合、ジャーナリズムの質を低下させ、視聴者の喪失を促進し、新聞をさらに侵食した新聞を侵食します読者の習慣、経済的圧力、デジタルプラットフォームとの競争により、新聞の着実な衰退が生じ、情報環境での支配の終わりを告げました。」

ソーシャルプラットフォーム、ペイウォール、モバイルアクセス、デジタル混乱 - すべてが十分に迅速に適応できなかった圧倒的なレガシーパブリッシャーに収束しました。確かに、デジタル時代にVHSメーカーや映画会社を殺した同様の部隊が殺されました。しかし、新聞は違うと感じています。それらは単なる製品ではなく、民主主義において重要な役割を果たすことを目的としています。

そして、それは物語の一部にすぎません。米国の古い都市の多くの著名な論文は、すでに苦労していましたが、保持されていましたが、AIが典型的なコンテンツエディターを生成できるようになったまで、長い間訓練された記者を生産していました。デビッド・ブルックスがそれを置くかもしれないように、彼らは自分のペタードに巻き上げられました。

レポーターは反映します

最近のTEDトークでは、ジャーナリストが彼の個人的な旅と、新聞がどのように認識されなくなったかを共有しました。

数年前、彼はコネチカット州の若い記者であり、発電所についての物語をカバーしていたことを思い出しました。彼は、公益事業が規制緩和のために売却された場合、近くの土地が開発に対してどのように脆弱になるかを調べるために、ソースと一緒にボートに乗った。

当時、彼は、そのような問題を調査し、国民に知らせることが可能であると彼は言った。

今日まで早送りし、それらのツールと能力は大部分がなくなっています。アラームを鳴らし、バットシグナルに応答する人は誰もいません。そして、かつて依存していたシステムジャーナリストは今では効果がありません。

さらに厄介なことに、ChestoはChatGptにその古い記事を取得するように頼んだとき、モデルはそれを完全に誤って解釈したと説明しました。

「理論的には、湖から水を過剰に発達させ、電気を生成することもできますが、AIはそのすべてを逃しました」と彼は指摘し、文脈がどのように失われたかを指摘しました。他のLLMエラーを思い出させました。ニューラルネットは通常、フリスビーまたはボールを識別できますが、実際の生活でどのように動くかを理解するのに苦労しています。

神秘的なマサチューセッツ工場

まだ調査されているため、ChestoはAIミスステップの別の例を共有しました。これは、「幻覚」と呼ばれること、または複雑なデータの解釈の失敗です。

彼は、同僚がマサチューセッツ州の単一の施設で10,000人の労働者を雇用したと主張するヒントを受け取った方法を語った。

人間はそれを暴かなければなりませんでした - それは間違っていました。

「（レポーター）は、このサービスに支払いをして、マサチューセッツ州の最大の工場がどこにあるかを調べました。ボットも間違っていました」と彼は言いました。

そのため、実際には、AIは、常に正確な結果が得られるとは限らない、慎重で系統的なレポートを自動検索に置き換えました。

そして、それが私たちが立つ場所です。

間違いを犯さないでください - 私たちはAIから多くを獲得しました。しかし、私たちは深い何かを失いました。これは、クラウドコンピューティングやビッグデータのような別のハイテクウェーブではなく、私たちがどのように住み、考え、統治するかを再構築する変革です。私たちはそれを賢くナビゲートする準備をしなければなりません。

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