Ootan huviga, kuidas paljud uudisteorganisatsioonid, sageli rahastuse abiga, sukeldavad end generatiivse tehisintellekti tehnoloogiasse, et täiustada ajakirjandust nii missiooni kui ka äri osas. Ajalooliselt on meie tööstus kohanenud häirivate tehnoloogiatega üsna vastumeelselt, kuid seekord oleme tehisintellektiga proaktiivselt seotud. Suured väljaanded nagu The New York Times ja The Washington Post ning sõltumatud piirkondlikud kanalid moodustavad meeskondi, et katsetada tehisintellektiga. Ootan huviga, milliseid tulemusi need pingutused annavad. Ennustan, et aastaks 2025 keskenduvad need meeskonnad koheste väljakutsete lahendamisele ja püüavad saavutada kiiret edu. Kuigi need varajased võidud on olulised, loodan, et uurime generatiivsete mudelite piiridest kaugemale ja uuendame alustõdede põhjal. Siin on mõned potentsiaalsed uurimis- ja arendusvaldkonnad ajakirjanduses: 1.

**Võrdlemine ja hindamine:** Meil puuduvad tõhusad meetmed, et hinnata tehisintellekti mudeleid ajakirjanduse ülesannete täitmisel. Vajalik on täiendav koostöö ja uurimistöö, nagu pakkusid välja Northwesteri teadlased. 2. **Väikesed ja valdkonnaspetsiifilised mudelid:** Mudelite treenimine spetsiifilistest arhiividest võib teatud aladel saavutada paremat sooritust kui suured keelemudelid, sarnaselt käsitlusele juriidikas ja meditsiinis. 3. **Selgitusvõime ja tõlgendatavus:** On oluline mõista, kuidas närvivõrgud töötavad. Mudelite selgitusvõime uurimine võib aidata nii ajakirjanikel kui ka publikul tehisintellekti väljundeid tõlgendada. 4. **Metaandmete genereerimine:** Tehisintellekt võib potentsiaalselt hästi toimida metaandmete, nagu teemade või meeleolu, määramisel uudislugudele, pakkudes uusi viise pakkumiste analüüsimiseks ja täiustamiseks. Need teemad võivad soodustada koostööd uudisteorganisatsioonide ning akadeemiliste ja tööstuspartneritega ning pakkuda märkimisväärseid võimalusi, kui sukeldume sügavamale tehisintellekti tehnoloogiatesse.