Como usar Inteligência Artificial nas redações?

 

A jornalista Maggie Doheny conversou com Marc Lavallee, diretor de Pesquisa e Desenvolvimento do The New York Times para saber mais sobre redações que incorporam tecnologia e ferramentas de IA em seu fluxo de trabalho. Durante a conversa, eles falaram sobre algumas ferramentas de trabalho e como podem ser utilizadas para facilitar a rotina dos jornalistas nas redações.

Doheny: Como você decide quando e qual tecnologia de IA usar?

Lavallee: Quando a IA resolve uma necessidade tangível de uma forma que é visível para um jornalista. Então, o fato de ser IA ou aprendizado de máquina é quase acidental. As pessoas não usam o Trint porque é IA, as pessoas usam o Trint porque obtêm uma cópia muito boa de uma transcrição muito rápido. E então as coisas que criam raízes para o jornalismo são coisas que eu acho que marque essa caixa. Quando se trata da eficácia de uma ferramenta, se ela afirma ou não ser IA ou não, e se é realmente IA ou não, fica aquém de: ela agrega valor para nós?

Doheny: Quais são alguns exemplos de como o Times incorporou a IA?

Lavallee: Muito do que é relevante é a área de processamento de linguagem natural. Uma das maneiras pelas quais investimos muito tempo tentando realmente construir algo relativamente único é a capacidade de responder às perguntas dos leitores. A forma como estamos tentando abordar isso é baseada na crença de que, em muitas situações, provavelmente já escrevemos algo que responde à pergunta que o leitor está fazendo. O formato comum é o tipo de página de FAQ.

Então, nosso foco é a capacidade de você fazer uma pergunta, usando suas próprias palavras, que pode ser comparada à maneira como escrevemos o par pergunta-resposta. Portanto, se eu perguntasse: as viagens aéreas são seguras? E você disse: tudo bem para voar? Lá, além da palavra é, nenhuma outra palavra corresponde lá. O que tentamos fazer é treinar um modelo para ser capaz de entender as várias maneiras pelas quais uma pessoa faria uma pergunta que é fundamentalmente a mesma pergunta e ser capaz de obter a resposta usando sua própria linguagem. Essa é a execução no nível da história, ser capaz de colocar algo no mundo real e testá-lo.

Outra grande área, que é muito mais visual, é pegar técnicas de visão computacional e descobrir como aplicá-las mais ao processo de relatório. Muitos de nossos exemplos específicos foram nos esportes. Ser capaz de ver vídeos ou fotos de eventos esportivos e ter uma compreensão muito melhor do que está acontecendo. Você pode pensar na altura que uma ginasta pula em uma trave de equilíbrio ou na velocidade com que se move no ar.

Fizemos isso com as Olimpíadas de Tóquio em torno de eventos de natação e atletismo para sermos muito mais precisos. Isso nos dá uma maneira mais detalhada de sermos capazes de explicar as coisas do que apenas, 10 pessoas correm muito rapidamente para a linha de chegada, e duas delas parecem estar um pouco à frente. Para poder dizer, se podemos responder a esta pergunta com autoridade, como o explicaríamos? Onde usaríamos isso? Como visualizaríamos isso?

Doheny: Como uma pequena redação com menos recursos pode incluir tecnologia de IA?

Lavallee: Quando se trata de IA, acho que uma coisa a se observar é quem e quais ferramentas existem por aí que podem ser usadas por uma sobreposição entre nossa indústria e outras indústrias. Trint, o programa de transcrição, foi criado por pessoas que já trabalharam na BBC. E assim eles realmente entendem as necessidades dos jornalistas. Mas essa é uma ferramenta útil para muitas pessoas, não apenas para jornalistas.

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