编程客栈() 6月19日消息:出版集团 Gannett 计划在其用于发布新闻的系统中引入生成式人工智能，这将有助于节省资金并提高效率。然而，该公司表示将确保在使用技术时不会自动部署，而是需要人工监督。

拥有 200 多家日报的美国最大报纸出版商 Gannett 的产品负责人 Renn Turiano 在接受采访时表示，生成式人工智能可以提高效率android，减少记者的繁琐任务。

然而，Turiano 补充道：「对于其他新闻服务来说，追求速度是一个错误，」他并没有指明具体的机构。「我们不会犯这个错误。」

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Gannett 并非唯一面临此困境的公司。例如，路透社总裁 Paul Bascobert 在回应记者有关公司计划的评论请求时表示，随着新闻机构采用 AI 技术，它们采取了负责任的方法以确保准确性和信任。

许多美国新闻机构正在探讨如何最好地整合生成式人工智能工具，这些工具可以根据用户的提示或问题生成新的内容或数据。

然而，一些专家指出，生成式人工智能的局限性，包括「产生幻觉」或以确定性的语气提供错误信息，对于一个追求准确性的行业来说尤其存在问题。

「我目前的观点是，我不会建议将这些模型用于自动发布到公共渠道的新闻用例，」美国西北大学副教授 Nicholas Diakopoulos 说道。

Gannett 的战略反映了许多主流新闻机构采取的审慎态度。这种谨慎是因为媒体机构在使用生成式人工智能时发生了公开的失误，包括 CNET 和 Men"s Journal 等媒体。这两家出版物使用这项技术生成的文章包含了事实错误。

Gannett 下一季度将推出一个使用 AI 来识别文章中最重要的要点并在文章顶部创建项目摘要的实时试点项目。该功能将在 USA Today 于第四季度推出。记者将最终决定是否使用 AI 生成的内容。Gannett 将最编程客栈终将这种摘要技术纳入其发布系统。

Gannett 的记者们正在努力确保他们不会被技术取代。6 月 5 日，数百名员工因员工削减和工资停滞而罢工。生成式人工智能是与公司谈判中的一个争议点，工会表示。

公司发言人表示，他们使用的 AI 不会取代记者，而是作为一种工具，帮助他们提高效率，专注于创造更有价值的内容。

去年，拥有超过 200 家日报发行机构的 Gannett 在与 GateHouse 合并后欠下 12.3 亿美元债务，裁员超过 600 名员工。但它的成本削减使其盈利。

作为推动力的一部分，Gannett 还正在开发一种生成式人工智能工具，可以将长篇故事分成不同长度和格式，例如要点、照片的标题或幻灯片。

为了对文章进行总python结，Gannett 依赖于 Cohere，这是一家与微软支持的 OpenAI 竞争的公司，后者开发了 ChatGPT 聊天机器人。Gannett 花费了两周时间，用其记者撰写的摘要对 Cohere 的大型语言模型进行了训练，模型使用了先前发表的 1000 篇文章。

为了进一步训练模型，USA Today 团队的记者审查和编辑了自动生成的摘要和要点亮点。

虽然大多数新闻机构长期以来一直依赖某种形式的人工智能来推荐和个性化内容，但生成式人工智能的新发展重新引起了行业的兴趣。

其他新闻机构对生成式人工智能的态度不同，采取了不同程度的承诺和谨慎。据路透社看到的《纽约时报》备忘录和《华盛顿邮报》的声明显示，这两家媒体目前正处于规划阶段。

与路透社竞争的彭博社正在开发自己的生成式人工智能模型 BloombergGPT，该模型在金融数据上进行了训练。

《纽约时报》、《华盛顿邮报》和彭博社拒绝对他们的计划进行进一步评论。

根据路透社主编 Alessandra Galloni 关于路透社记者的 AI 指导的五月份发布的信息，路透社目前正在使用 AI 进行语音转文本，以制作视频脚本和字幕，但并不发布由 AI 生成的文章、视频或照片。

BBC News Labs，该广播公司的创新孵化器，正在测试是否可以半自动化生成简短解释性内容。

对于这些故事，BBC News Labs 建立了一个原型，利用 BBC 的预发布内容，并使用 ChatGPT-3 模型进行写作。「除非有记者手动提取，否则这些故事无法被任何受众接触到，」BBC News Labs 的负责人 Miranda Marcus 表示。

「这些工具能够讲述怎样的故事，这是一个完全不同的领域，」Marcus 补充道。「但我们还没有达到那个阶段。」

随着 AI 技术的发展和生成式人工智能的出现，新闻机构正试图找到合适的平衡，以利用这一技术的潜力，同时避免其潜在的问题和局限性。一些新闻机构像 Gannett 一样采取审慎的方法，将人工智能作为工具来提高效率和创造更有价值的内容，而不是自动取代记者。然而，这仍然是一个正在探索和发展中的领域，需要进一步的研究和实践来确保生成式人工智能的准确性和可靠性。

生成式人工智能的一些局限性包括可能产生错误信息、缺乏准确性和权威性等问题，这对新闻行业来说尤为重要。因此，许多新闻机构对于将生成式人工智能应用于自动发布到公共渠道的新闻用例持谨慎态度。他们更倾向于将 AI 用于辅助记者工作，例如生成文章摘要、总结和概括，以及自动化其他繁琐的任务，从而提高生产效率和工作质量。

尽管生成式人工智能的应用前景广阔，但目前仍存在技术和伦理挑战。对于新闻行业来说，确保准确性、可靠性和可信度仍然是至关重要的。因此，新闻机构需要采取谨慎和负责任的方法，确保生成式人工智能技术的正确使用，并保持人工的监督和编辑，以确保发布的内容符合新闻行业的标准和期望。