Contente
- Repórteres robóticos tradicionais
- Notícias falsas e manipulação de informações (AKA - "The Bad Stuff")
- A Batalha Contra Notícias Falsas - O Outro Lado da Moeda
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- A introdução da IA na transmissão e na mídia
- O impacto da IA na publicação acadêmica
- Conclusão
Fonte: Saniphoto / Dreamstime.com
Leve embora:
De recursos avançados de pesquisa a repórteres robóticos totalmente automatizados, a indústria editorial está vendo mudanças revolucionárias graças à IA.
O escândalo da Cambridge Analytica nos mostrou como as notícias falsas da IA russas tinham o poder de dirigir a campanha presidencial dos EUA em 2016. Agora é verdade que as máquinas inteligentes não são o futuro da mídia e da publicação, mas o presente. Embora essa última frase possa parecer ameaçadora, nosso futuro não está necessariamente vinculado a um pesadelo de notícias falsas e gerentes de mídia social roubando nossas informações privadas. Inteligência artificial, automação, aprendizado de máquina e todas as últimas tendências tecnológicas dos últimos anos vão revolucionar nosso cenário atual e, talvez, até de uma maneira melhor.
Repórteres robóticos tradicionais
Acredite ou não, você provavelmente leu artigos de notícias escritos inteiramente por uma máquina. Os principais editores começaram a usar a IA para escrever algumas de suas histórias para eles. De fato, o repórter automatizado do Washington Post publicou impressionantes 850 artigos em seu primeiro ano usando o Heliograf. Durante as eleições presidenciais, o repórter robô era esperto o suficiente para fazer ping na redação toda vez que os resultados começavam a tomar uma direção inesperada, ajudando efetivamente os repórteres humanos em seus trabalhos. Outras aplicações de IA foram usadas com sucesso pelo New York Times, Reuters e outros gigantes da mídia para automatizar tarefas mundanas, otimizar fluxos de trabalho de mídia e processar muitos dados. (Leia sobre esse e outros usos da IA em 5 maneiras pelas quais as empresas podem querer considerar o uso da IA.)
Notícias falsas e manipulação de informações (AKA - "The Bad Stuff")
Você sabia que um estudo da Universidade de Stanford mostrou que algumas IA são tão inteligentes em entender os seres humanos, que podem detectar a orientação sexual de uma pessoa com 81% de chance de sucesso apenas olhando 1 cenário? E essa rede neural profunda é tão avançada que, quando o número de imagens aumenta para cinco, a porcentagem de sucesso se torna 91%. E a sexualidade não é o único parâmetro que essa IA de tirar o fôlego poderia adivinhar apenas olhando algumas fotos aleatórias do Instagram. Emoções, QI e até preferências políticas podem ser entendidas por esta máquina que é capaz de detectar coisas que nenhum humano poderia imaginar.
Mais uma vez, se você acha que essa tecnologia pode ser o futuro do reconhecimento facial, bem, você está errado: essa descoberta surpreendente é realmente uma coisa do passado - embora recente. A primeira coisa que vem à mente é: "Se essas coisas incríveis podem fazer suposições tão precisas com apenas algumas fotos, quantos dados podem ser extraídos das pessoas acessando suas contas de mídia social?" Muito, aparentemente - tanto que parece que outras IAs semelhantes podem ter sido usadas extensivamente por razões políticas. Podem muito bem ser algumas das razões pelas quais Donald Trump agora é o Presidente dos Estados Unidos e os britânicos deixaram a União Europeia através do Brexit.
O perfil psicométrico com inteligência artificial é usado para extrair dados de perfis de mídia social e usar essas informações para mostrar aos potenciais eleitores um subconjunto específico de notícias falsas ou anúncios políticos direcionados. A idéia é manipular informações a um nível em que os humanos não possam entender o que é verdade e o que não é mais. Para colocar as coisas em perspectiva, essa técnica é tão eficaz que alguns alegam que ela também foi usada novamente na Itália e com muito menos sutileza.
O que é ainda pior é que a IA não apenas ajuda a encontrar o alvo certo para as notícias falsas, mas também pode gerar notícias falsas a uma velocidade que nenhum escritor humano poderia esperar alcançar. Ele pode automatizar todo o processo de escrita e enviar spam a milhões de artigos em apenas alguns segundos.
A IA pode criar vídeos falsos absolutamente críveis e até alterar o que uma pessoa disse, por exemplo, durante uma entrevista. Ou pode gerar fotografias realistas e realistas do zero, absolutamente indistinguíveis de um ser humano real. E é muito difícil entender qual é a verdade quando você não consegue acreditar nem nos seus próprios olhos.
A Batalha Contra Notícias Falsas - O Outro Lado da Moeda
Não se desespere, nem tudo está perdido. Alguns dos mais poderosos softwares de aprendizado de máquina estão prontos para serem implantados para vasculhar a web e detectar todas essas mentiras flagrantes - começando com o Google, cuja plataforma News agora poderá filtrar todas as informações que são consideradas enganosas ou apenas falsas. . De acordo com os porta-vozes do Googles, a IA coletará dados sobre a credibilidade das informações de uma certa variedade de fontes confiáveis e também organizará e separará o conteúdo em notícias, opiniões e análises para ajudar as pessoas a saber a diferença entre um fato e uma opinião.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Outro software também está disponível ou está sendo desenvolvido atualmente, para estimar se o título de um artigo reflete com precisão o corpo do próprio artigo. Isso é incrivelmente útil para eliminar todos os artigos de notícias assustadores que usam manchetes enganosas para atacar a preguiça de pessoas que nem abrem o artigo para ler seu conteúdo. Em poucas palavras, a idéia é afastar as pessoas de conteúdos extremos e enganosos e direcioná-las para artigos mais confiáveis e imparciais. O objetivo é parar de levar as pessoas a fazer escolhas emocionais em vez de racionais.
A introdução da IA na transmissão e na mídia
Pode-se argumentar que a transmissão é uma daquelas tecnologias que ainda sobrevivem graças à sua grande popularidade nas décadas anteriores, embora agora esteja se tornando obsoleta de várias maneiras. A adoção da IA pode ajudar a regenerar esse setor, embora o processo ainda esteja em um estágio inicial. Até 56% dos compradores de tecnologia de mídia disseram que provavelmente o adotariam nos próximos 2-3 anos.
O Netflix, por exemplo, está entre os que já empregaram a eficiência da IA na redução da carga de trabalho de rotina por meio da automação.E os resultados estão bem diante dos olhos de todos (trocadilhos). A empresa que cresce rapidamente afirma que economizou quase US $ 1 bilhão por ano, graças também à capacidade da IA de reduzir a rotatividade de clientes. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem extrair dados das mídias sociais e usá-los para estabelecer um relacionamento mais pessoal com os espectadores, o que é particularmente eficaz, pois estavam falando sobre como o cliente passará seu tempo livre.
A IA também pode ajudar a gerenciar e organizar com eficiência o conteúdo, que tradicionalmente tem sido um problema sério devido à natureza não estruturada dos dados de vídeo e áudio. Todos os recentes avanços no reconhecimento de fala e emoção, bem como a visão computacional, capacitaram as ferramentas de IA mais recentes, que agora podem facilmente classificar arquivos que antes eram considerados inacessíveis. Algoritmos e automação também podem ser implementados para otimizar e melhorar a eficiência das redes, o que é um grande benefício para as operadoras de TV paga que desejam reduzir seus problemas de largura de banda nos serviços de streaming. (Se a IA continuar a ser implementada em vários setores, como os seres humanos ganharão a vida? Confira A revolução da IA vai tornar a renda universal uma necessidade?)
O impacto da IA na publicação acadêmica
O mundo acadêmico é, de várias maneiras, um mundo fechado. Isolado em um punhado de torres de marfim, o moderno ecossistema de publicações acadêmicas conta com a capacidade do acadêmico de realizar pesquisas manuais na Web, como se ainda fosse 2001. Muitos dos avanços que aprimoraram e refinaram os algoritmos de pesquisa no mercado comercial. o mundo não atingiu o mundo da literatura acadêmica, que também é desprovida de muitas das pequenas descobertas que são disseminadas por meio de blogs, comunicados de imprensa e mídias sociais.
Tomemos, por exemplo, o "trabalho relacionado" de um trabalho acadêmico comum. Toda a seção transversal dos supostos desenvolvimentos contemporâneos de uma determinada disciplina é freqüentemente minúscula e limitada a um conjunto de referências artificialmente circunscritas desse subcampo específico. As citações são quase abrangentes, e freqüentemente os estudiosos não conseguem entender quantos outros estudos e trabalhos semelhantes já foram publicados que, na verdade, descreviam a mesma coisa (possivelmente usando um método ainda melhor).
A IA pode, mais uma vez, ajudar a expandir o alcance dessas pesquisas e incluir todos esses subconjuntos de dados que os humanos simplesmente não têm esperança de monitorar e digerir. Figuras científicas podem ser "lidas" e descritas por máquinas com estruturas de metadados que permitem classificá-las, analisá-las e pesquisá-las eventualmente. O processamento de linguagem natural (PNL) ajuda a IA a entender a verdadeira natureza do papel e integrar dados provenientes de fontes externas (blogs da empresa, revistas de tecnologia etc.) para compará-lo com outros estudos relevantes, incluindo aqueles que estão fora da disciplina original.
O aprendizado de máquina pode empregar análises estatísticas automatizadas para melhorar o processo de revisão por pares, mostrando fontes de revisores humanos que eles poderiam ter perdido de outra forma. O processo de verificação de citações também é simplificado, pois a IA pode ajudar rapidamente a sinalizar uma citação que foi atribuída incorretamente a outro artigo ou vasculhar um documento inteiro em questão de minutos para localizar citações erradas ou conteúdo plagiado. Melhor ainda, os algoritmos modernos de avaliação de imagens podem detectar facilmente qualquer sinal de manipulação de imagem em periódicos biomédicos.
Conclusão
Para aqueles que se perguntam se este artigo foi escrito por uma IA, bem, a resposta é não. Pelo menos por enquanto, os seres humanos ainda são necessários. E com a devida probabilidade, os humanos nunca serão substituídos por robôs nas publicações e na mídia, uma vez que criatividade e arte são uma parte fundamental e insubstituível da escrita. Na verdade, como nós, escritores humanos, seremos assistidos pela IA, nossos trabalhos se tornarão mais fáceis e a qualidade média de nossos produtos ainda melhor.