În era dezvoltării inteligenței artificiale (AI), mass-media de știri a fost pe marginea implementării tehnologiilor bazate pe AI. În consecință, în epoca interfețelor personalizate bazate pe AI, organizațiile de știri nu mai definesc știrile reale sau, cel mai important, ceea ce este adevărat sau demn de încredere. Astăzi, platformele social media, motoarele de căutare și agregatele de conținut controlează fluxurile de utilizatori către conținutul media și decid în mod direct ce fel de conținut de știri este creat. Drept urmare, viitorul mass-media nu mai este în mâinile sale.
Mass-media de știri nu a fost vreodată pe deplin digitală în abordarea sa în ceea ce privește experiența utilizatorului, logica de afaceri sau crearea de conținut. Internetul și digitalizarea au forțat schimbarea știrilor, dar schimbarea a fost reactivă, nu proactivă. Paradigmele vechi, parțial depășite ale creării de conținut, înțelegerii audienței, experienței utilizatorilor și distribuției de conținut afectează în continuare modul în care este creat și difuzat conținutul de știri de astăzi. Datorită acestor evoluții, actualele algoritme precum Google și Facebook domină fluxurile de informații și afacerile publicitare, dominate anterior de mass-media. Semnificativ, personalizarea și logica de afaceri bazată pe anunțuri ale giganților de internet de astăzi nu sunt concepute pentru a lăsa mass-media de știri să înflorească în termeni proprii din nou.
Mijloacele de socializare combinate cu buclele de feedback auto-realizatoare care utilizează cele mai recente metode de învățare a mașinilor, fiind simultan vulnerabile pentru jocurile rău intenționate sau neintenționate, ne-au dus în lumea “faptelor alternative” și a știrilor false. În această epocă a asalturilor automatizate de troll-uri și a manipulării algoritmice, idealurile mass-media de știri sunt extrem de importante și relevante: distribuirea informațiilor veridice și relevante; cultivarea libertății de exprimare; promovarea vocilor nemaiauzite; lărgirea și îmbogățirea viziunii asupra lumii; sprijinirea democrației. Dar valorile motrice ale mass-media de știri nu vor fi realizate pe deplin în realitatea algoritmică dacă mass-media în sine nu dezvoltă în mod activ soluții care să modeleze realitatea algoritmică.
Dacă mass-media de știri dorește să afecteze modul în care este creat, dezvoltat și prezentat conținutul de știri în viitor, trebuie să aibă un rol activ în dezvoltarea AI. Dacă organizațiile de știri doresc să înțeleagă modul în care datele și informațiile sunt afectate în mod constant și manipulate în medii digitale, trebuie să înceapă să îmbrățișeze posibilitățile de machine learning. Organizațiile de știri au un lucru pe care Google, Facebook și alți jucători de internet mari nu îl au încă: organizațiile de știri dețin procesul de creare a conținutului și, prin urmare, au o înțelegere profundă și detaliată a conținutului. Concentrându-se pe soluțiile AI adecvate, ele pot combina datele legate de crearea conținutului și consumul de conținut într-un mod unic și puternic.
Pentru știri, viitoarele metode de real-time machine learning, cum ar fi învățarea online, oferă noi posibilități de a înțelege preferințele utilizatorului în contextul real al vieții. Aceste tehnologii oferă instrumente noi pentru a transmite știrile direct pe ecranul de blocare. Un sistem inteligent de notificări personalizate de știri ar putea fi utilizat pentru a optimiza distribuția de conținut prin înțelegerea impactului conținutului de știri în timp real pe ecranele de blocare ale dispozitivelor mobile ale utilizatorilor. Sistemul ar putea personaliza modul în care este prezentat conținutul, fie că este vorba de voce, video, fotografii, materiale de realitate augmentate sau vizualizări, în funcție de preferințele și contextul utilizatorilor. În mod semnificativ, machine learning poate fi utilizată pentru a crea noi forme de interacțiune între oameni, jurnaliști și redacții. Comentariile moderate automat sunt doar un exemplu deja folosit astăzi. Gândiți-vă dacă este posibil să creați interacțiuni direct pe ecranul de blocare care să permită jurnaliștilor să înțeleagă mai bine modul în care este consumat conținutul, capturând simultan în timp emoțiile transmise de poveste.
Prin deschiderea algoritmilor și a utilizării datelor prin vizualizări de date și articole în profunzime, mass-media de știri ar putea crea o formă personalizată nouă, cu adevărat orientată spre om, care să permită utilizatorului să știe cum se face personalizarea și cum este folosit pentru a afecta experiența de știri.
Algoritmii pot fi utilizați pentru a vă diversifica experiența de știri. Prin înțelegerea a ceea ce vedeți, este posibil să înțelegeți și ceea ce nu ați mai văzut înainte. În domeniul abstractizării și contextualizării informațiilor noi și a evenimentelor imprevizibile, știrile, inteligența umană este încă invincibilă. Înțelegerea în profunzime a conținutului jurnaliștilor poate fi folosită pentru a preda un sistem de asistență pentru știri bazat pe AI, care ar deveni mai bun în timp prin învățarea directă de la jurnaliștii care îl utilizează, ținând cont simultan de datele care provin din consumul de conținut.
Un asistent de știri inteligent ar putea indica ce tipuri de conținut sunt conectate implicit și explicit, de exemplu pe baza temei, tonului vocii sau a altor meta-date, cum ar fi autorul sau locația. Un astfel de asistent de știri inteligent ar putea ajuta jurnalistul să înțeleagă mai bine conținutul, arătând ce conținut anterior este legat de subiectul actual sau de știrile de ultimă oră. Povestirile ar putea fi ancorate într-un context semnificativ mai rapid și mai precis.
Într-o lume în care este din ce în ce mai greu să distingi un lucru real de fals, construirea încrederii prin auto-reflecție și transparență devine mai importantă ca niciodată. Soluțiile AI pot fi folosite pentru a crea instrumente și practici care să permită organizației de știri să-și înțeleagă propriile activități și efectele lor mai precis decât oricând. În același timp, aceleași instrumente pot fi utilizate pentru a construi încrederea, prin deschiderea unui newsroom orientat către o audiență mai largă. În mod concret, soluțiile AI ar putea detecta și analiza posibilele prejudecăți ascunse în raportare și povestire.
