Текущее влияние генеративного ИИ на журналистику и не только

Инструменты генеративного искусственного интеллекта (ИИ) быстро интегрировались в различные профессиональные сферы, трансформируя подход к выполнению задач. В недавнем интервью изданию The Atlantic Кевин Рус, технологический колумнист The New York Times и ведущ подкаста Hard Fork, поделился своим опытом использования инструментов генеративного ИИ и тем, как они влияют на его работу в журналистике и за ее пределами.

Рус отмечает, что, хотя генеративный ИИ, такой как ChatGPT, имеет ограничения при создании высококачественных газетных колонок, он отлично справляется с другими аспектами журналистики. Например, при мозговом штурме для подкастов или подготовке к интервью Рус использует ИИ для генерации креативных вопросов и сбора информации. Технология оказывается полезной для исследовательских задач, включая суммирование белых книг и извлечение соответствующих эмпирических данных, демонстрируя свою эффективность в областях, не требующих абсолютной точности.

Борьба с галлюцинациями и проверка фактов

Постоянной проблемой генеративного ИИ является вероятность «галлюцинаций» — случаев, когда ИИ генерирует неточную или вводящую в заблуждение информацию. Рус признает эту проблему и подчеркивает важность проверки фактов при включении контента, созданного ИИ, в журналистские материалы. Несмотря на периодические расхождения, он утверждает, что проблема не так серьезна, как кажется, и во многих случаях ИИ предоставляет правильную или почти правильную информацию. По мнению Руса, фокус должен быть на роли ИИ в генерации идей и творческой поддержке, а не на нем как на окончательном источнике истины.

ИИ как соавтор в работе и личной жизни

Рус обращает внимание на двойную функцию генеративного ИИ, который служит как профессиональным помощником, так и личным ассистентом. В своей работе технология помогает суммировать сложные документы и находить релевантную информацию, становясь ценным соавтором в процессе написания. За пределами работы Рус экспериментирует с ИИ в качестве тренера для отработки разговоров, используя его для моделирования сложных бесед и получения обратной связи. Кроме того, он интегрирует ИИ в личные цели, например, создавая собственного чат-бота для обучения программированию на Python.

Успешная интеграция в личные разговоры

Особенно Рус делится положительным опытом использования генеративного ИИ для подготовки к сложным личным разговорам. Моделируя взаимодействия и разыгрывая роли с ИИ, он получает представление о возможных ответах в зависимости от разных типов личности. Хотя это не повседневная практика, Рус находит такой подход полезным, предполагая, что ИИ может способствовать социальным взаимодействиям, предлагая перспективы того, как могут реагировать люди с разными типами личности.

Интервью раскрывает разнообразное применение генеративного ИИ Русом в его личной жизни, начиная от планирования тренировок и подготовки еды и заканчивая самостоятельным обучением. Он подчеркивает адаптивность ИИ как инструмента для освоения новых навыков, таких как программирование на Python. Эта универсальность позиционирует ИИ не только как источник информации, но и как тьютора и наставника для личностного роста.