コンテンツ
- 主流のロボット記者
- 偽のニュースと情報の操作（別名–「悪いこと」）
- 偽ニュースとの戦い–コインの反対側
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- 放送およびメディアにおけるAIの紹介
- 学術出版に対するAIの影響
- 結論
出典：Saniphoto / Dreamstime.com
取り除く：
強化された研究リソースから完全に自動化されたロボットレポーターまで、出版業界はAIのおかげで革命的な変化を見ています。
ケンブリッジアナリティカのスキャンダルは、ロシアのAIを活用した偽のニュースが、2016年の米国大統領選挙を導く力を持っていることを示しました。インテリジェントマシンがメディアと出版の未来を切り開いているのは事実ですが、 プレゼント。その最後の文は不吉に聞こえるかもしれませんが、私たちの将来は、偽のニュースやソーシャルメディアマネージャーが私たちの個人情報を盗むという悪夢と必ずしもリンクしていません。人工知能、自動化、機械学習、および過去数年間の最新の技術動向はすべて、現在のシナリオに革命を起こし、おそらくより良い方法でさえも革新するでしょう。
主流のロボット記者
信じられないかもしれませんが、あなたはおそらく完全に機械で書かれたニュース記事を読んだでしょう。主流の出版社は、AIを使用して自分のストーリーの一部を書き始めています。実際、Washington Postの自動記者は、Heliografを使用して最初の年になんと850件の記事を公開しました。大統領選挙中、ロボット記者は、結果が予想外の方向にトレンドを開始するたびにニュースルームをpingするのに十分賢く、仕事で人間記者を効果的に支援しました。他のAIアプリケーションは、ニューヨークタイムズ、ロイター、その他のメディアジャイアントによって、日常的なタスクの自動化、メディアワークフローの合理化、大量のデータのクランチに成功しています。 （企業やAIがAIの使用を検討したい5つの方法で、これと他のAIの使用について読む
偽のニュースと情報の操作（別名–「悪いこと」）
スタンフォード大学の研究では、一部のAIは人間を理解するのに非常に優れているため、見ているだけで81％の成功率で性的指向を検出できることがわかっていますか？ 1 画像？そして、このディープニューラルネットワークは非常に高度であるため、写真の数が5に増加すると、成功の割合は91％になります。そして、この息をのむようなAIがランダムなInstagram写真を見るだけで推測できる唯一のパラメーターではありません。感情、IQ、さらには政治的嗜好さえも、人間が想像することさえできないものを検出できるこのマシンによって理解することができます。
繰り返しになりますが、このテクノロジーが顔認識の未来であると思われる場合、間違っています。この驚くべき発見は、実際には 過去– 最近ですが。最初に思い浮かぶのは、「この驚くべきものがほんの数枚の写真からそのような正確な推測を行うことができる場合、ソーシャルメディアアカウントにアクセスすることでどのくらいのデータを人々から抽出できるか」です。どうやら、他の同様のAIが政治的な理由で広範囲に使用されているように見えるほどです。彼らは、ドナルド・トランプが現在米国の大統領であり、英国人がブレグジットを通じて欧州連合を去った理由のいくつかかもしれません。
AIを使用した心理測定プロファイリングは、ソーシャルメディアプロファイルからデータを抽出するために使用され、この情報を使用して、潜在的な有権者に標的の偽ニュースまたは政治広告の特定のサブセットを表示します。アイデアは、人間が真実を理解できず、もはや理解できない程度に情報を操作することです。物事を視野に入れるために、この手法は非常に効果的であるため、イタリアでも同様に使用され、微妙ではないという主張があります。
さらに悪いことに、AIは偽のニュースの正しいターゲットを見つけるのに役立つだけでなく、実際には 生む 人間の作家が達成を望むことのできない速さで偽のニュース。数秒で数百万件の記事を書いてスパムするプロセス全体を自動化できます。
AIは、絶対に信じられる偽のビデオを作成し、たとえばインタビュー中に人が言ったことを変えることさえできます。または、実際の人間とはまったく区別できないリアルでリアルな写真をゼロから生成できます。そして、自分の目さえ信じられないとき、真実が何であるかを理解するのは非常に難しい。
偽ニュースとの戦い–コインの反対側
絶望しないでください、すべてが失われるわけではありません。最も強力な機械学習ソフトウェアのいくつかは、Webを探し回ってそれらのすべての露骨な嘘を検出するために展開する準備ができています。Googleから始めて、そのニュースプラットフォームは、誤解を招くか偽であると判断されたすべての情報を除外できるようになりました。 Googleの広報担当者によると、AIは、一定範囲の信頼できるソースから情報の信ability性に関するデータを引き出し、また、コンテンツをニュース、意見、分析に分けて分離し、人々が事実と意見の違いを理解できるようにします。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
記事の見出しが記事自体の本文を正確に反映しているかどうかを推定するために、他のソフトウェアも利用可能または現在開発中です。これは、内容を読むために記事を開かない人々の怠を食い物にするために誤解を招く見出しを使用するすべての恐ろしいニュース記事を取り除くのに非常に役立ちます。一言で言えば、アイデアは人々を極端な、欺ce的なコンテンツから遠ざけ、より信頼できる公平な記事に誘導することです。目標は、合理的な選択ではなく感情的な選択を人々に促すことをやめることです。
放送およびメディアにおけるAIの紹介
放送は、多くの点で時代遅れになってきているにもかかわらず、過去数十年の幅広い人気のおかげでまだ生き残っている技術の1つであると主張されるかもしれません。 AIの採用はこのプロセスの再生に役立つ可能性がありますが、プロセスはまだ初期段階です。メディアテクノロジーの購入者の最大56％が、今後2〜3年で採用する可能性が高いと述べています。
たとえば、Netflixは、自動化による日常的な作業負荷の削減にAIの効率性をすでに採用している企業の1つです。そして、結果はみんなの目の前にあります（しゃれが意図されています）。急速に成長している会社は、顧客の解約を減らすAIの能力のおかげで、年間約10億ドル節約したと主張しています。機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアからデータを引き出して視聴者とのより個人的な関係を確立するために使用できます。これは、顧客が余暇をどのように過ごすかについて話していたため、特に効果的です。
AIは、コンテンツの効率的な管理と整理にも役立ちます。これは、ビデオデータとオーディオデータの構造化されていない性質により、従来深刻な問題でした。音声と感情の認識における最近の進歩、およびコンピュータービジョンにより、以前はアクセスできないと考えられていたアーカイブを簡単に分類できる最新のAIツールが強化されました。アルゴリズムと自動化を展開して、ネットワークの効率を最適化および改善することもできます。これは、ストリーミングサービスで帯域幅の問題を軽減したい有料テレビ事業者にとって大きな恩恵です。 （AIがさまざまな業界で実装され続けている場合、人間はどのように生計を立てますか？AI革命は普遍的な収入を必要としているのでしょうか？）
学術出版に対するAIの影響
アカデミックな世界は、多くの点で閉じられた世界です。少数の象牙の塔にサイロ化された現代の学術出版エコシステムは、学者がまだ2001年であるかのように手動でWeb検索を実行できる能力に依存しています。商用の検索アルゴリズムを改善および改良した多くの進歩世界は学術文献の世界に到達していませんが、これにはブログ、プレスリリース、ソーシャルメディアを通じて広まる小さな発見の多くもありません。
たとえば、一般的な学術論文の「関連作品」を取り上げます。特定の分野の現在の開発の疑惑の全体の断面は、しばしば非常に小さく、その特定のサブフィールドの参照の人為的に限定されたセットに限定されます。引用はすべて包括的なものであり、多くの学者は、実際には同じことを説明している他の類似の研究や研究がいくつ公開されているかを理解できないことがあります。
AIは再び、これらの検索の範囲を拡大するのに役立ち、人間が監視と消化を望んでいないこれらすべてのデータサブセットを含めることができます。科学的な図は、最終的にソート、分析、検索できるようにするメタデータ構造を持つマシンによって「読み取られ」、記述されます。自然言語処理（NLP）は、AIが論文の本質を理解し、外部ソース（会社のブログ、技術雑誌など）からのデータを統合して、元の分野以外の関連研究を含む他の関連研究と比較するのに役立ちます。
機械学習では、自動統計分析を使用してピアレビュープロセスを改善し、他の方法では見逃していた可能性のある人間のレビュアーソースを表示できます。 AIは、誤って別の記事に起因する引用にフラグを立てたり、数分でドキュメント全体を精査して、引用された引用や盗用されたコンテンツを見つけることができるため、引用の検証プロセスも合理化されます。さらに良いことに、最新の画像評価アルゴリズムは、生物医学雑誌の画像操作の兆候を簡単に検出できます。
結論
この記事がAIによって書かれたものかどうか疑問に思う人にとっては、答えはノーです。少なくとも今のところ、人間はまだ必要です。そして、創造性と芸術は執筆の基本的かつかけがえのない部分であるため、出版とメディアにおいて人間がロボットに取って代わられることはありません。実際、私たち人間のライターはAIによって支援されるため、私たちの仕事はより簡単になり、製品の平均品質はさらに良くなります。