Искусственный интеллект в журналистских текстах URA.RU: первый этап внедрения нейросетевых решений

Искусственный интеллект в журналистских текстах URA.RU: первый этап внедрения нейросетевых решений

Статья описывает опыт использования нейросетей, таких как ChatGPT и Яндекс GPT, сотрудниками информационного агентства URA.RU для создания текстов и заголовков. Приведены примеры подготовки журналистских материалов и оценены результаты эксперимента по рерайту новостной ленты как с помощью нейросетей, так и силами профессионалов-сотрудников информационного агентства.

Вводную часть статьи автор начинает с утверждения: цифровая трансформация медиа требует от академической науки глубокого понимания медиасистемы и ее взаимодействия с аудиторией, однако существует разрыв между теорией и практикой. Этот разрыв постепенно преодолевается через практикоориентированные университетские программы и сотрудничество между учеными и медиапрофессионалами. Анализ изменений российской медиасистемы, включая внедрение искусственного интеллекта в производственные процессы, подчеркивает важность осознанной адаптации к новым технологиям и изменениям в медиаиндустрии.

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью медиакоммуникаций, активно применяясь в журналистике для различных задач, от создания контента до аналитики и автоматизации процессов. Исследования показывают, что все российские журналисты используют «умные» сервисы на всех этапах своей работы, что подтверждает важность значения нейросетевых решений в их деятельности. Несмотря на неясности в понимании термина «искусственный интеллект» и границ его применения, пользователи уже сейчас взаимодействуют с ИИ-технологиями, которые влияют на поиск и приоритизацию медиаконтента. Недооценка роли ИИ в российской медиасреде противоречит современным цифровым стандартам и может угрожать конкурентоспособности даже крупных информационных агентств.

Далее автор обращается к уже распространившимся практикам использования ресурсов ИИ в индустрии новостей. Так рерайтинг в журналистике стал важным направлением для региональных информационных агентств, особенно в условиях цифровизации, когда пользователи ожидают быстрой и удобной подачи новостей. Анализ показал, что такие агентства теряют привлекательность, если не создают эффективную медиасреду, что требует формирования специализированных отделов рерайта. Несмотря на высокую востребованность рерайтеров, профессия сталкивается с проблемами, такими как низкая оплата, высокая нагрузка и текучесть кадров, что негативно сказывается на квалификации занятых в ней специалистов. В условиях конкуренции с микроблогами и мессенджерами, подчеркивает автор, внедрение технологий искусственного интеллекта рассматривается как перспективное решение для повышения эффективности работы журналистов и редакторов.

Далее в статье рассматривается использование технологий искусственного интеллекта в российских медиа при оптимизации редакционных процессов. Исследование показывает, что ИИ активно применяется для выбора тем публикаций, поиска информации, автогенерации контента и других рутинных задач, таких как расшифровка интервью и перевод текстов. Это внедрение технологий, утверждает автор, позволяет СМИ более эффективно реагировать на интересы аудитории и работать с большими данными.

Расширяющееся использование ИИ в подготовке текстов и генерации новостей вызывает дискуссии в медиасообществе, что делает эту тему актуальной и спорной. В связи с этим, по сведениям М. Вьюгина, в 2024 г. планировалось представить примеры внедрения нейросетевых решений в работу авторов и рерайтеров информационного агентства URA.RU, что может способствовать дальнейшему развитию и обсуждению этой важной темы.

В представленных далее трех кейсах рассматривается использование нейросетей в журналистике для обработки информации и генерации контента. В первом кейсе нейросеть значительно ускоряет процесс подготовки материалов, позволяя журналистам быстро анализировать отзывы о школах и формировать рейтинги. Во втором кейсе сравниваются возможности генерации заголовков между ChatGPT и Яндекс GPT, где ChatGPT демонстрирует большую вариативность и креативность. Третий кейс исследует эффективность контента, созданного человеком и искусственным интеллектом, показывая, что уникальность текста зависит больше от темы, чем от качества написания. В целом, суммирует автор, нейросети оказываются полезными инструментами для оптимизации работы журналистов, хотя их результаты «могут варьироваться».

Переходя к Выводам, М. Вьюгин утверждает: технологии искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью медиа, однако их применение требует улучшения как в российских технологических решениях, так и в редакционных процессах. Пример с использованием нейросетей показывает недостатки в индивидуальной работе сотрудников и ограниченность текущих инструментов, таких как «Яндекс GPT». Тем не менее, применение нейросетей для генерации заголовков остается важным, так как журналистам необходимо создавать несколько вариантов заголовков для различных платформ. Важно обобщить и интегрировать типовые запросы в программные решения для упрощения работы редакций, что, по данным автора, уже происходит. Также журналисты могут использовать автоматизированные инструменты для создания текстов, переработки неудачных фрагментов и рерайта, что позволяет генерировать уникальный контент, подытоживает М. Вьюгин.

Источник.