Como as organizações de notícias devem revisar suas operações à medida que o Gen Ai ameaça seus meios de subsistência

Olá e bem -vindo ao olho na IA. Nesta edição… a mídia lida com a IA; Trump nos ordena os esforços de segurança da IA ​​para se concentrarem no combate ao ‘viés ideológico’; O treinamento distribuído está ganhando tração crescente; A IA cada vez mais poderosa pode girar a escala em direção ao totalitarismo.

A IA é potencialmente perturbadora para os modelos de negócios de muitas organizações. Em poucos setores, no entanto, é a ameaça tão aparentemente existencial quanto o negócio de notícias. Esse é o negócio em que estou, então espero que você perdoe um boletim um tanto auto-indulgente. Mas as notícias devem ser importantes para todos nós, uma vez que uma imprensa livre em funcionamento desempenha um papel essencial na democracia – informando o público e ajudando a manter o poder de prestar contas. E existem algumas semelhanças entre como os executivos de notícias são – e criticamente, não estão – aproveitando os desafios e oportunidades que a IA apresenta que os líderes empresariais de outros setores também podem aprender.
Na semana passada, passei um dia em uma conferência do Aspen Institute, intitulada “AI & News: mapeando o curso”, que foi organizada na sede da Reuters em Londres. A conferência contou com a presença de principais executivos de várias organizações de notícias do Reino Unido e Europeias. Foi mantido sob as regras de Chatham House, então não posso dizer quem exatamente disse o quê, mas posso transmitir o que foi dito.

Ferramentas para jornalistas e editores

Os executivos de notícias falaram sobre o uso da IA ​​principalmente em produtos voltados para a frente para tornar suas equipes mais eficientes. A IA está ajudando a escrever manchetes otimizadas para mecanismos e traduzir conteúdo-potencialmente deixando organizações alcançar novos públicos Em lugares que eles não serviram tradicionalmente, embora a maioria enfatizasse manter os seres humanos em loop para monitorar a precisão.

Um editor descrito usando a IA para produzir automaticamente artigos curtos a partir de comunicados de imprensa, libertando jornalistas para relatórios no solo, mantendo os editores humanos para controle de qualidade. Os jornalistas também estão usando a IA para resumir documentos e analisar grandes conjuntos de dados – como deposições de documentos do governo e imagens de satélite – abrangendo o jornalismo investigativo que seria difícil sem essas ferramentas. Estes são casos de uso bom, mas resultam em impacto modesto – principalmente para tornar os fluxos de trabalho existentes mais eficientes.

De baixo para cima ou de cima para baixo?

Houve um debate ativo entre os líderes e técnicos da redação apresentados sobre se as organizações de notícias deveriam adotar uma abordagem de baixo para cima-comprando ferramentas generativas de IA nas mãos de todo jornalista e editor, permitindo que essas pessoas executassem sua própria análise de dados ou “Código da vibração” Os widgets movidos a IA para ajudá-los em seus empregos ou se os esforços devem ser de cima para baixo, com os projetos priorizando a gerência.
A abordagem de baixo para cima tem méritos-ele democratiza o acesso à IA, capacita os funcionários da linha de frente que geralmente conhecem os pontos problemáticos e geralmente podem identificar bons casos de uso antes que os executivos de alto nível possam, e libera o talento limitado de desenvolvedor de IA a ser gasto apenas em projetos maiores, mais complexos e potencialmente mais importante estrategicamente.
A desvantagem da abordagem de baixo para cima é que ela pode ser caótica, dificultando a organização para garantir a conformidade com as políticas éticas e legais. Ele pode criar dívida técnica, com as ferramentas sendo construídas em tempo real que não podem ser facilmente mantidas ou atualizadas. Um editor preocupou-se em criar uma redação de duas camadas, com alguns editores abraçando a nova tecnologia e outros ficando para trás. De baixo para cima também não garante que as soluções gerem o melhor retorno do investimento-uma consideração principal, pois os modelos de IA podem rapidamente ficar caros. Muitos pediram uma abordagem equilibrada, embora ninguém tivesse certeza de como alcançá -la. Das conversas que tive com os executivos em outros setores, esse dilema é familiar em todos os setores.

Cuidado sobre a confiança da confiança

As roupas de notícias também estão sendo cautelosas com a construção de ferramentas de IA voltadas para o público. Muitos começaram a usar a IA para produzir resumos de marcadores de artigos que podem ajudar a leitores ocupados e cada vez mais impacientes. Alguns construíram chatbots da AI que podem responder a perguntas sobre um subconjunto particular e estreito de sua cobertura – como histórias sobre as Olimpíadas ou mudança climática– mas eles tendem a rotular isso como “experimentos”, a fim de ajudar a sinalizar para os leitores de que as respostas nem sempre são precisas. Poucos foram além em termos de conteúdo gerado pela IA. Isso é por um bom motivo-eles temem que as alucinações generosas produzidas minarão a confiança na precisão de seu jornalismo, da qual suas marcas e seus negócios dependem.

Aqueles que hesitam serão perdidos?

Essa cautela, embora compreensível, é um risco colossal. Se as próprias organizações de notícias não estiverem usando a IA para resumir as notícias e torná -las mais interativas, as empresas de tecnologia são. As pessoas estão cada vez mais recorrendo aos mecanismos de pesquisa e chatbots da IA, incluindo perplexidade, ChatGPT do OpenAI e Gemini do Google e as “Visão geral da AI” que o Google agora fornece em resposta a muitas pesquisas e a muitos outros. Vários executivos de notícias da conferência disseram “desintermediação” – a perda de uma conexão direta com seu público – era seu maior medo.
Eles têm motivo para se preocupar. Muitas organizações de notícias (incluindo Fortuna) são pelo menos parcialmente dependentes da pesquisa do Google para trazer o público. Um estudo recente de Tollbit– que vende software que ajuda a proteger os sites dos rastreadores da web – acumulados que as taxas de cliques para as visões gerais da IA ​​do Google foram 91% inferiores a uma pesquisa tradicional no Google. (O Google ainda não usou visões gerais de IA para consultas de notícias, embora muitos pensem que é apenas uma questão de tempo.) Outros estudos de taxas de cliques nas conversas do Chatbot são igualmente abismais. Cloudflareque também está se oferecendo para ajudar a proteger os editores de notícias de raspagem na web, descobri isso O OpenAi raspou um site de notícias 250 vezes para todas as páginas de referência, exibia esse site.

Até agora, as organizações de notícias responderam a essa ameaça potencialmente existencial através de uma mistura de reação legal – o New York Times processou o Openai por violações de direitos autorais, enquanto Dow Jones e o New York Post processaram a perplexidade– e parcerias. Essas parcerias envolveram acordos de licenciamento de sete dígitos de vários anos para conteúdo de notícias. (Fortuna Tem uma parceria com a perplexidade e a prorata.) Muitos dos executivos da conferência disseram que os acordos de licenciamento eram uma maneira de obter receita com o conteúdo que as empresas de tecnologia provavelmente já tinham “roubadas” de qualquer maneira. Eles também viram as parcerias como uma maneira de construir relacionamentos com as empresas de tecnologia e explorar sua experiência para ajudá -los a construir produtos de IA ou treinar suas equipes. Ninguém via os relacionamentos como particularmente estável. Todos estavam cientes do risco de se tornarem excessivamente dependentes da receita de licenciamento de IA, tendo sido queimado anteriormente quando o setor de mídia deixou o Facebook se tornar um dos principais impulsionadores do tráfego e da receita de anúncios. Mais tarde, esse dinheiro desapareceu praticamente da noite para o dia quando Meta O CEO Mark Zuckerberg decidiu, após a eleição presidencial dos EUA de 2016, enfatizar as notícias nos feeds das pessoas.

Um Ferrari movido a IA puxou um carrinho de cavalo

Os executivos reconheceram a necessidade de criar relacionamentos diretos do público que não podem ser desintermediados por empresas de IA, mas poucas tinham estratégias claras para fazê -lo. Um especialista na conferência disse sem rodeios que “a indústria de notícias não está levando a sério a IA”, focando “adaptação incremental em vez de transformação estrutural”. Ele comparou as abordagens atuais a um processo de três etapas que tinha “uma Ferrari movida a IA” nas duas extremidades, mas “um cavalo e um carrinho no meio”.

He and another media industry advisor urged news organizations to get away from organizing their approach to news around “articles,” and instead think about ways in which source material (public data, interview transcripts, documents obtained from sources, raw video footage, audio recordings, and archival news stories) could be turned into a variety of outputs—podcasts, short form video, bullet-point summaries, or yes, a traditional news article—to suit audience tastes on the fly by generative Tecnologia da IA. Eles também pediram às organizações de notícias que parassem de pensar na produção de notícias como um processo linear e começarem a pensar mais como um loop circular, talvez aquele em que não havia humano no meio.

Uma pessoa na conferência disse que as organizações de notícias precisavam se tornar menos insulares e procurar mais de perto as idéias e lições de outros setores e como estavam se adaptando à IA. Outros disseram que isso pode exigir startups – talvez incubadas pelas próprias organizações de notícias – para pioneiros em novos modelos de negócios para a IA Idade.

As apostas não poderiam ser mais altas. Embora a IA apresente desafios existenciais para o jornalismo tradicional, também oferece oportunidades sem precedentes para expandir o alcance e potencialmente se reconectar com o público que “desligou as notícias” – se os líderes são ousados ​​o suficiente para reimaginar quais notícias podem ser na era da IA.

Com isso, aqui estão mais notícias da IA.

Jeremy Kahn
jeremy.kahn@fortune.com
@Jeremyakahn
Correção: A edição de terça -feira da semana passada de Eye on Ai Identificou mal o país onde o trustpilot está sediado. É a Dinamarca. Além disso, um item de notícias nessa edição identificou mal o nome da startup chinesa por trás do modelo viral da IA ​​Manus. O nome da startup é o efeito borboleta.

Esta história foi originalmente apresentada em Fortune.com