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一個人工智能生成的機器人打字機圖像——努力工作的記者

BuzzFeed股價上漲200%可能標志著“轉(zhuǎn)向人工智能”媒體趨勢的開始。

周四,一份內(nèi)部備忘錄被華爾街日報透露BuzzFeed正計劃使用ChatGPT聊天機器人-風(fēng)格文本合成技術(shù)來自O(shè)penAI,用于創(chuàng)建個性化盤問和將來可能的其他內(nèi)容。消息傳出后,BuzzFeed的股票上漲了200%。周五,BuzzFeed正式宣布這一舉措在其網(wǎng)站上發(fā)布。

BuzzFeed首席執(zhí)行官Jonah Peretti在給員工的備忘錄中寫道:“2023年,你將看到人工智能啟發(fā)的內(nèi)容從R&D舞臺轉(zhuǎn)移到我們核心業(yè)務(wù)的一部分,增強測驗體驗,為我們的頭腦風(fēng)暴提供信息,并為我們的觀眾個性化我們的內(nèi)容?!毕鄳?yīng)的致路透社。類似的陳述出現(xiàn)在BuzzFeed網(wǎng)站上。

此舉正值OpenAI的ChatGPT語言模型在技術(shù)領(lǐng)域達到白熱化,激發(fā)了更多的關(guān)注來自微軟的投資和被動移動來自谷歌。ChatGPT的底層模型,GPT-3使用其數(shù)百萬本書籍和文章的統(tǒng)計“知識”來生成各種風(fēng)格的連貫文本,根據(jù)主題的不同,結(jié)果讀起來非常接近人類的寫作。GPT-3的工作原理是試圖預(yù)測用戶提供的序列中最有可能的下一個單詞(稱為“提示”)。

尤其是BuzzFeed講述路透社稱,它不會利用ChatGPT本身,而是會基于OpenAI的定制實現(xiàn)GPT-3技術(shù):“我們沒有使用chat GPT——我們使用的是OpenAI公開的API(應(yīng)用編程接口)。”

BuzzFeed的講義圖展示了它將如何在網(wǎng)站上使用人工智能

鑒于最近有消息稱CNET已經(jīng)出版艾寫的文章(引起一場持續(xù)的爭論)報道得很好通過未來主義和邊緣),一些擔(dān)心BuzzFeed的舉動可能標志著媒體依賴機器而不是人類作家制作的內(nèi)容的新趨勢,特別是在削減12%去年年底在BuzzFeed的員工中。華爾街日報報告BuzzFeed的發(fā)言人表示,“BuzzFeed仍然專注于其新聞編輯室中的人工新聞”。

BuzzFeed對人工智能到底有多認真?Peretti展示了他的愿景,這仍然為人類在未來留下了一個角色,盡管是以一種增強的方式:

創(chuàng)作過程將越來越多地由人工智能輔助和技術(shù)支持。如果說過去15年的互聯(lián)網(wǎng)是由策劃和推薦內(nèi)容的算法饋送定義的,那么未來15年將由人工智能和數(shù)據(jù)定義,幫助內(nèi)容本身的創(chuàng)建、個性化和動畫化。我們的行業(yè)將從人工智能驅(qū)動的策展(供稿)擴展到人工智能驅(qū)動的創(chuàng)作(內(nèi)容)。人工智能開啟了一個創(chuàng)造性的新時代,在這個時代,像我們這樣有創(chuàng)造力的人發(fā)揮著關(guān)鍵作用,他們利用最新技術(shù)提供創(chuàng)意、文化貨幣、靈感提示、知識產(chǎn)權(quán)和格式。

然而,并不是每個人都相信人工智能寫作是未來。有些人已經(jīng)認為"透視到ChatGPT“轉(zhuǎn)向人工智能生成內(nèi)容可能是一個時尚“在礦脈中透視到視頻“運動造成了這么大的影響麻煩針對2015年到2018年間的媒體公司。其他人比較艾炒作到元宇宙,區(qū)塊鏈,和非同質(zhì)化通證近年來的狂熱。

拋開宣傳不談,人工智能驅(qū)動的自動化降低內(nèi)容創(chuàng)作成本的前景可能太誘人了,以至于不能完全放棄,特別是如果人工智能工具的質(zhì)量隨著時間的推移而提高的話。CNET最近的人工智能中的意外事件使用內(nèi)部開發(fā)的人工智能引擎——據(jù)我們所知,這是主要出版物中最引人注目的人工智能創(chuàng)作的實驗——迄今為止一直是失敗的,導(dǎo)致文章充滿了錯誤和剽竊。但即使在相當(dāng)大的反彈后,CNET宣布的它將“繼續(xù)擁抱”人工智能創(chuàng)作的內(nèi)容。如果點擊量持續(xù)增加,并且符合其商業(yè)模式,CNET認為沒有理由改變。

人工智能工具是否會完全取代人類記者,或者僅僅是提高他們的生產(chǎn)率(就像打字機這樣的發(fā)明一樣),這是一個開放的問題,我們目前無法回答。隨著生殖人工智能的故事繼續(xù)快速展開,只有時間才能證明一切。

http://m.aloenet.com.cn/news/40591.html

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