अगर पत्रकार सत्य का निर्धारण करना चाहते हैं, तो यहां कृत्रिम बुद्धि कैसे मदद कर सकता है

अगर पत्रकार सत्य का निर्धारण करना चाहते हैं, तो यहां कृत्रिम बुद्धि कैसे मदद कर सकता है

जब मैंने टीवी पत्रकारिता में तीन दशक पहले शुरू किया था, तब भी चित्र फिल्म पर इकट्ठे हुए थे। जब तक मैं बीबीसी को 2015 में छोड़ दिया, तब तक स्मार्टफोन का इस्तेमाल दर्शकों के लिए बीम की तस्वीरों के लिए किया जा रहा था। डिजिटल क्रांति और फेसबुक और Google जैसे ऑनलाइन दिग्गजों के उदय के बाद, हमने देखा है कि जोसेफ स्पीपिटर ने क्या बताया है पुराने आदेश का "रचनात्मक विनाश" और नए मीडिया के अभिनव प्रथाओं द्वारा इसकी प्रतिस्थापन।

अमेरिका के चुनाव के मद्देनजर चर्चा बहुत गुस्से में हुई - और अक्सर अतिपरिवर्तनवादी - इंटरनेट के "गूंज कक्ष" को दोषी ठहराते हुए - और विशेष रूप से फेसबुक - विकृत राजनीतिक प्रवचन के लिए और "नकली समाचार" में ऑनलाइन सार्वजनिक डूबने के लिए। एंटिडोट अब यह सुनिश्चित करने की मांग कर रहे हैं कि "सत्य फिल्टर" फेसबुक और उसके उपयोगकर्ताओं की पसंद की रक्षा करते हैं - एल्गोरिदम चलाने वाले कन्नी कलाकारों के हाथों दुरुपयोग से।

समाचार प्रसार करने की बात आती है, जब फेसबुक और गूगल अब इंटरनेट के बड़े जानवर हैं - और उन्होंने विज्ञापन राजस्व को सुरक्षित करने की मांग की है, धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से उभरा है "क्लिक-उन्माद" का एक प्रकार है। यह कैसे काम करता है: सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और खोज इंजन समाचार की कहानियों के आसपास विज्ञापन करते हैं, जिसका मतलब है कि अधिक क्लिकों की कहानी अधिक आंखों में आती है, सोशल मीडिया साइट्स विज्ञापन देखते हैं, जो उनके लिए राजस्व उत्पन्न करते हैं। इस मीडिया के माहौल में, अधिक क्लिकों का मतलब अधिक राजस्व होता है - इसलिए जो सामग्री वे प्राथमिकता देते हैं वे अनिवार्य रूप से "क्लिकबैट" की ओर झुकते हैं - उन पर क्लिक करने के लिए बहुत सारे और बहुत सारे पाठकों की संभावना के लिए चुनी जाने वाली कहानियां। इन कहानियों के लिए आवश्यकताओं की सूची में गुणवत्ता और सच्चाई कम है।

यह तर्क देना कठिन है कि इसने अत्यधिक संपादकीय प्राथमिकताओं पर असर नहीं किया, जो कि अब तक अधिक अंतराल पर बनने वाले हाइपरबालिक सुर्खियाँ हैं। कभी-कभी, कुछ प्लेटफार्मों पर, इसके परिणामस्वरूप क्या हुआ निक डेविस डब "मंथन", जिसमें कहानियों को ठीक से तथ्य-जाँच या शोध नहीं किया गया था।


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विश्वास की क्षरण

खपत पैटर्न अनिवार्य रूप से सभी इस रचनात्मक विनाश और सामाजिक मीडिया साइटों से प्रभावित हैं जल्दी से "प्रेस" समाचार के प्रमुख स्रोत के रूप में और फिर भी खतरे का कारण है कि परिणामी सूचना अधिभार जानकारी प्रदाता पर भरोसा डाल रहा है।

आउटगोइंग अमेरिकी राष्ट्रपति, बराक ओबामा, ने जनता के चेहरे पर दुविधा को पकड़ लिया जर्मनी की अपनी हाल की यात्रा पर:

यदि हम तथ्यों के बारे में गंभीर नहीं हैं और क्या सच है और क्या नहीं है, अगर हम गंभीर बहस और प्रचार के बीच भेदभाव नहीं कर सकते, तो हमारे पास समस्याएं हैं

एक नए सिरे से मान्यता है कि पारंपरिक "द्वारपाल" - न्यूज़रूम में काम करने वाले पत्रकार - उपभोक्ता के सामने आने वाली जानकारी के अधिक से अधिक लाभ के लिए एक उपयोगी फ़िल्टर तंत्र प्रदान करते हैं। लेकिन उनके एक बार स्थिर विज्ञापन राजस्व तेजी से फेसबुक और Google को फिर से किया जा रहा है। नतीजतन, पारंपरिक समाचार कंपनियों को मौत के लिए खून बह रहा है - और paywalls और सदस्यता शुरू करने की वर्तमान लोकप्रिय रणनीति नुकसान नहीं बना रहे हैं इससे भी बदतर, कई अख़बारों का परिमाण में दो अंकों का झटका पड़ता है, इसलिए द्वारपाल "तर्कसंगत" हैं और जनता इसके लिए सबसे गरीब है।

एल्गोरिथ्म का उदय

जवाब में से एक आधुनिक न्यूज़रूम का पुनर्निर्माण करने में निहित है, जो कि वॉशिंगटन पोस्ट की पसंद क्या कर रहा है अपने नए मालिक जेफ बेजोस के तहत। निश्चित रूप से, पत्रकारों को लोगों को खबरों के लिए अपने प्राथमिक स्रोत के रूप में सोशल मीडिया का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करने के तरीके को कम करने या उससे अधिक संदेह करने के तरीके खोजने होंगे। यहां तक ​​कि फेसबुक ने भी मान्यता दी है कि फैक्री को अपने प्लेटफार्म पर लॉन्डर्ड और सामान्यीकृत होने से बचने के लिए और कुछ करने की आवश्यकता है।

तो कैसे फकरा के लिए गिरने से बचने के लिए? एक विकल्प बुद्धिमान मशीनों के उपयोग को शामिल करता है। हम एल्गोरिदम की एक मीडिया युग में रहते हैं और उपयोग करने की क्षमता है कृत्रिम बुद्धिमत्ता पत्रकारिता प्रक्रिया के लिए एक बुनियादी पूरक के रूप में - सीधे बेहतर विज्ञापन के लिए उपकरण के रूप में या पाठकों के लिए व्यक्तिगत संपादकीय प्राथमिकताओं को वितरित करने के बजाय।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को पहले से ही पता है कि मूल कहानी की पहचान करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रोग्रामिंग तकनीकों के साथ एक डिजिटल आर्किटेक्चर कैसे तैयार किया जाए। उन्हें एक डेटा सेट बनाने के लिए विभिन्न मान्य स्रोतों से एक कहानी के कई संस्करणों को सैंपल करना रोकने के लिए और फिर एल्गोरिदम का उपयोग पूर्वाग्रह को हटाने और किसी भी घटना के कोर, पुष्टि वाले तथ्यों का पुनर्निर्माण करने के लिए किया जाता है।

एकत्रीकरण और सम्मेलन तकनीक परिणाम वितरित करने के लिए शुरुआत कर रहे हैं। मुझे कम से कम एक ब्रिटिश तकनीक शुरूआत के बारे में पता है, हालांकि, अनुसंधान और विकास चरण में, एक इंजन का निर्माण किया है जो कई स्रोतों से डेटा को पचाने के लिए एक प्राकृतिक भाषा संसाधन दृष्टिकोण का उपयोग करता है, एक कहानी की पहचान करता है और एक कृत्रिम बुद्धिमान सारांश प्रदान करता है विश्वसनीय। यह व्याख्या का एक प्रश्न है यह है, यदि आप चाहते हैं, तो एक प्रोटोटाइप "बुलशेट डिटेक्टर" - जहां एक एल्गोरिथम समाधान सच्चाई की खोज के पुराने जमाने के पत्रकारिता मूल्य की नकल करता है।

यदि हम गंदे को देखते हैं कि हमारे लोकतंत्र में सभी जानकारी के लिए नए युग की वजह से गिरावट आई है, तो यह स्पष्ट है कि खुली बहस की रक्षा के लिए कृत्रिम बुद्धि को तत्काल रूप से दोहन करने की आवश्यकता है - इसे दबाना नहीं। यह हमारे लोकतंत्रों का एक लंगर है जिसे हम छोड़ने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं।

वार्तालाप

के बारे में लेखक

कर्ट बारलिंग, पत्रकारिता के प्रोफेसर, मिडिलसेक्स विश्वविद्यालय

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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