Image Credit:How AI could help local newsrooms remain afloat in a sea of misinformation
最近、AIによってニュースルームが変わることのデメリットが明らかになり始めました。CNetの秘密のチャットボットレビューエディターの例や、BuzzfeedのAI生成の「コンテンツ」クリエイターによる人員大幅削減がその一例です。ジャーナリストたちの間では、「十分なAI」に取って代わられることへの不安が広がっています。全米のニュースルームの三分の一が廃業する可能性も指摘されています。
しかし、AIはジャーナリズムにとって存在の bedro threat となる必要はありません。ニューヨーク大学のAI＆ローカルニュースイニシアチブデモデーで示された6つの研究チームは、AIが地域のニュースの収集や制作方法を根本的に変える鍵になる可能性を示しました。
今年で2回目となるこのイニシアチブは、地元のニュース組織が「人工知能の力を活用して成功を収める」ことを目指しています。これはナイト財団からの3百万ドルの助成金の一部として支援されており、AP通信、ブラウン大学のローカルニュースラボ、NYCメディアラボ、AIパートナーシップとの共同で4つのプログラムが実施されています。
今年のチームは学界と民間産業のミックスで構成され、12週の開発コースで「地元のニュース向けAIアプリケーションを構築し、ジャーナリストを強化し、ニュース組織の持続可能性を支援し、地元のニュースの受け手に質の高い情報を提供する」という目標に取り組みました。例えば、アカデミアと民間業界の組み合わせからなるチームが、ベンガル語圏コミュニティのために関連ニュースを検索し、翻訳し、要約するウェブプラットフォームを開発しました。また、ディスインフォメーションに対抗する非営利団体のチームは、スペイン語メディアにおける事実チェックを効率化するAIを活用したプラットフォームを開発しました。このような取り組みにより、地元のニュースルームの能力を向上させ、効率化することができます。
その他にも、ニュースルームのディスリーク作業を自動化するためのプラットフォームや、リアルタイムキャプションと転写を生成する音声認識モデルの開発など、AIを活用した多様なプロジェクトが進行中です。これらの取り組みが成功すれば、AIはジャーナリズムの未来において、進歩と革新の力となることが期待されます。
AIを活用したニュースルームのデメリットが明らかになったのは時間がかかりませんでした。昨年11月、CNetのシークレットチャットボットレビューエディターやその後のBuzzfeedのAI生成の「コンテンツ」作成者による人員大量解雇など、その例があります。AIによる「十分に良い」代替が現在のジャーナリストにとって脅威となる可能性は大きく、国内のニュースルームの3分の1が中期までに閉鎖されると予想されています。
しかし、AIは必ずしもこの分野に存在の脅威とはならないのです。ニューヨーク大学メディアラボのAI＆ローカルニュースイニシアチブのデモデーで示された6つの研究チームは、技術が地域のニュースの収集と制作方法を根本的に変革する鍵になる可能性があることを示しました。
このイニシアチブは、地域のニュース機関が「人口知能の力を利用して成功を導く」ための支援を受けることを目的としています。ナイト財団の300万ドルの助成金の一環として、関連報道協会、ブラウン研究所の地方ニュースラボ、ニューヨーク市メディアラボ、AIパートナーシップとの協力で合計4つのプログラムを支援しています。
今年のコンソーシアムには、学術機関と民間企業のチームが混在し、12週間の開発コースで「地域のニュースのための人工知能アプリケーションを構築し、ジャーナリストを力に、ニュース機関の持続可能性を支援し、地元のニュースの情報を提供する」とNYUタンドンのニュースサービスが報告しています。
「さまざまな角度からこれらの問題に取り組んでいる人々を一緒にする価値があります」と、イニシアチブのコミュニティおよびプロジェクトリードを務めるマット・マクヴェイはEngadgetに語っています。「それによって機会も生まれます…良い仕事をしているニュース機関がその価値を伝え続け、読者の信頼を維持できるならば、低品質な（AI生成）コンテンツを作成することが簡単になると、信頼されるニュースソースがさらに価値ある存在になると思います。」
6つのチームの中には、Bangla AIというチームも含まれています。彼らはベンガル語に関連するニュースストーリーを検索して翻訳し、ニューヨーク市のベンガル移民コミュニティに提供するウェブプラットフォームを開発しています。
バングラチームのメンバーであるMDアシュラフル・ゴニはデモデーで報道陣に語り、「20万人以上の合法的なバングラデシュ移民がアメリカに住んでおり、その半数がニューヨーク市に住んでいます」と述べました。「そのうち半分は英語が堪能ではなく、ニューヨークタイムズや関連報道などの主流メディアを通じた簡単なアクセスができないのです。」
「Bangla AIは、主流メディアに掲載されたベンガルコミュニティの人々に関連する情報を検索し、翻訳します…その情報が英語ではなくベンガル語で表示されます。」このシステムは、英語とベンガル語の両方で主流メディアのポストの要約も生成し、地元のジャーナリストがワイヤーコピーの書き直しではなく、より重要なニュースをカバーできるようにします。
同様に、ディスインフォメーションと闘う非営利団体であるChequeadoのチームも、スペイン語メディアの事実チェック作業を効率化するためのAIと自然言語処理の機能を活用したChequeabotプラットフォームの最新開発を披露しました。そのダッシュボードはソーシャルメディアを常にモニタリングし、拡散する可能性のある誤情報を検出し、事実チェック担当者に警告する機能を持っています。
Chequeadoのチームメンバーであるマルコス・バローソはデモ中に述べています。「このような技術の最も重要な約束の1つは、この種の技術が資源が限られたニュースルームにもたらす効果、そして彼らの能力向上を可能にし、より効率的にすることです。」
コーネル大学のNewsroom AIチームは、コーディングのCopilotがコーダーに対して果たしている役割を、ジャーナリストに対して行うことを期待して、彼らのライティングアシスタントプラットフォームを開発しました。Newsroomは、転写や情報の整理、画像や見出しの生成、SEOの実装など、いくつかの一般的なタスクを自動化することができます。報道記者の個人的なスタイルで記事すらも生成すると言われています。
音声に関しては、ニューヨークのパブリックラジオ局WNYCのチームは、ライブ放送のためのリアルタイムの字幕や転記を生成するための音声-to-テキストモデルを開発しました。WNYCはニューヨーク最大の公共メディア局であり、ニュースウェブサイトを通じて月間200万人の訪問者に届いています。
WNYCのチームメンバーであるサム・グジックはデモ中に述べています。「私たちのライブ放送には聴覚障害や難聴の人々にとって意味のある入り口がありません。なので、私たちは未来を見据えながら、『聞こえない人々に私たちの音声をどのようにアクセスしやすくするか』を考えたいと思っています。」
音声-to-テキスト変換にAIを利用することで、現代のクローズドキャプションの最も大きな課題の1つ、つまり人間がそれを行うと高額でリソースがかかり、素早く対応するのが難しいという課題を解消することができます。「音声-to-テキストモデルは比較的低コストです」とグジックは続けています。「スケールで動作し、私たちの経験に適合するAPI駆動型のアーキテクチャをサポートします。」
その結果、WNYCのウェブサイトには、現在再生されているクリップの正確なクローズドキャプションを生成するプルーフオブコンセプトのオーディオプレーヤーが作成されました。このシステムは、オーディオプレーヤー上のボタンをクリックするだけで、そのクリップの内容をいくつかの要点で要約することもできます。
「これは聞こえない人々にとっても意義のある改善ですが、聞くことができない人々だけでなく、聞くことができない状況にいる人々にとっても本当に素晴らしいツールです」とグジックは述べました。
バックエンドでは、NOBLメディアが広告テクノロジー製品を開発しました。「プログラマブル広告主が地理や人口
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