Jestem podekscytowany faktem, że wiele organizacji medialnych, często z pomocą finansową, angażuje się w technologię generatywnej AI, aby wzmocnić dziennikarstwo zarówno pod względem misji, jak i biznesu. Historycznie, nasza branża adaptowała się do zakłócających technologii dość niechętnie, ale tym razem aktywnie wchodzimy w interakcję z AI. Od dużych publikacji, takich jak The New York Times i The Washington Post, po niezależne regionalne serwisy, organizacje medialne tworzą zespoły do eksperymentowania z AI. Jestem ciekaw wyników tych działań. Przewiduję, że do 2025 roku te zespoły rozwiążą bieżące wyzwania i będą dążyć do szybkich sukcesów. Choć te wczesne osiągnięcia są ważne, mam nadzieję, że będziemy sięgać poza modele generatywne i wprowadzać innowacje od podstaw. Oto kilka obszarów potencjalnych badań i rozwoju w dziennikarstwie: 1. **Benchmarking i Ewaluacja:** Brakuje nam skutecznych sposobów oceny modeli AI dla zadań specyficznych dla dziennikarstwa.

Potrzebne są dalsze współprace i badania, jak sugerują badacze z Northwestern. 2. **Małe i Specyficzne Modele Dla Domeny:** Trening modeli na określonych archiwach może prowadzić do lepszej wydajności niż duże modele językowe w pewnych dziedzinach, co jest podobne do podejść w prawie i medycynie. 3. **Wyjaśnialność i Interpretowalność:** Zrozumienie, jak działają sieci neuronowe, jest kluczowe. Badania nad wyjaśnialnością modeli mogą pomóc zarówno dziennikarzom, jak i odbiorcom lepiej interpretować wyniki AI. 4. **Generowanie Metadanych:** AI może potencjalnie dobrze sobie radzić w przypisywaniu metadanych, takich jak tematy czy sentyment, do artykułów, co oferuje nowe sposoby analizy i wzbogacania treści. Te tematy mogą sprzyjać współpracy między organizacjami medialnymi lub z partnerami akademickimi i przemysłowymi, oferując znaczne możliwości w miarę zgłębiania technologii AI.