[TechCrunch] 새로운 희망 : 뉴스 미디어를 위한 AI

부드럽게 말하면, 뉴스 미디어는 AI 발전에서 방관적이었습니다. 결과적으로, AI 기반 개인화된 인터페이스 시대에 뉴스 조직은 더는 진짜 뉴스가 무엇인지, 더 중요한 것은 무엇이 진실하고 신뢰할 수 있는지를 정의하지 않습니다. 오늘날 소셜 미디어 플랫폼, 검색 엔진 및 콘텐츠 수집기는 사용자 콘텐츠를 미디어 콘텐츠로 제어하고 어떤 종류의 뉴스 콘텐츠가 만들어지는지 직접 영향을 줍니다. 결과적으로 뉴스 미디어의 미래는 더는 자체적인 것이 아닙니다.

 

뉴스 디지털화의 (죽음) 골짜기

역사가 있습니다. 뉴스 매체는 디지털 세계에서 변화를 일으킬 수 있는 제작자가 되기에 빠르거나 혁신적이지 않았습니다. 역사적으로 뉴스는 사람들과 광고주를 끌어들이고 안내하는 신호였습니다. 인터넷과 이용 가능한 정보의 기하급수적인 폭발은 그것을 좋게 변화시켰습니다.

초기 인터넷에서 포털은 사람들이 관심이 있는 콘텐츠로 안내했습니다. 야후를 기억하십니까? 정보의 양이 늘어남에 따라 검색 엔진이 인계받아 사람들이 관련 정보와 뉴스 콘텐츠를 온라인에서 찾은 방법이 바뀌었습니다. 모바일 기술과 인터페이스가 더욱 두드러지기 시작하면서 뉴스 피드와 트윗을 포함하는 소셜 미디어가 사람들의 미디어 콘텐츠 발견 방식을 다시 변화시켜 현재 소셜 네트워크의 역할을 강조하고 있습니다.

중요한 것은 뉴스 매체가 이러한 주요 발전에서 적극적인 역할을 하지 못했다는 사실입니다. 정반대로, 인터넷, 검색 엔진, 콘텐츠 수집기, 모바일 경험, 소셜 미디어 및 기타 새로운 디지털 솔루션이 자체 이익을 창출하는 데 늦게 사용되었습니다.

광고 업계가 뒤를 따랐다. 첫 번째 뉴스 조직은 Google이 자신의 웹 사이트에서 검색을 처리하게 하고 다가오는 검색 챔피언은 미디어 콘텐츠를 색인할 특별한 기회를 얻었습니다. 소셜 미디어의 등장과 함께 미국의 뉴스 조직은 뉴스 속보에 집중하기보다는 페이스북과 트위터를 통해 뉴스를 깨기 시작했습니다. 결과적으로 뉴스 미디어는 새로운 디지털 경제의 거물들에게 핵심 비즈니스를 잃었습니다.

뉴스 미디어는 사용자 경험, 비즈니스 로직 또는 콘텐츠 작성에 대한 접근 방식을 완전히 디지털화 한 적이 없었습니다. iPad용 페이 월 및 전자 신문을 생각해보십시오! 인터넷과 디지털화로 인해 언론 매체는 변화를 겪었지만, 그 변화는 사전 대책이 아니며 반응 적이었습니다. 콘텐츠 제작, 청중 이해, 사용자 경험 및 콘텐츠 배포의 오래된 패러다임 패러다임은 오늘날에도 뉴스 콘텐츠가 만들어지고 배포되는 방식에 적극적으로 영향을 미칩니다.

이러한 개발로 인해 Google 및 Facebook과 같은 오늘날의 알고리즘 게이트 키퍼는 이전에 뉴스 매체가 지배했던 정보 흐름과 광고 비즈니스를 지배합니다. 주목할 만하게 개인화 및 오늘날의 인터넷 거대 기업의 광고 주도 비즈니스 로직은 뉴스 매체가 다시 한 번 자신의 조건에서 번성하도록 설계되지 않았습니다.

 

옵서버에서 제조사 변경에 이르기까지

뉴스 매체는 외부 옵저버로서 새로운 알고리즘 세계 질서의 등장을 보고 해 왔습니다. 보도는 철저하고 진솔하며 계몽적이었습니다. 뉴스 매체가 말한 이야기는 사람들이 우리의 끊임없이 진화하는 디지털 현실을 인식하는 방법에 구체적인 효과가 있었습니다.

그러나 정보 거동이 인터넷 거인에 의해 통제된 알고리즘 블랙박스로 옮겨지면서 외부 관찰자가 어떻게 또는 왜 정보의 특정 부분에 영향을 미치는 역학을 이해하는 것이 매우 어렵거나 거의 불가능하다는 것이 분명해졌습니다. 주류 언론 매체의 경우 트럼프가 대통령직에 오른 것은 놀랍게도 오늘날의 디지털 현실의 새로운 역동성 중 하나입니다.

여기에는 역설이 있습니다. 정보가 우리에게 더 가까이 다가감에 따라 모바일 잠금 화면과 우리가 항상 이용할 수 있고 접근할 수 있는 다른 표면으로 이동하면 기원과 배경 동기는 이전보다 더욱 모호해집니다.

현재 코스는 판결 알고리즘 플랫폼의 행동에 대해 논평하거나 비판함으로써 변경되지 않습니다.

최신 기계 학습 방법을 활용한 자기실현 피드백 루프와 결합한 소셜 미디어는 악의적이거나 의도하지 않은 게임에 취약한 동시에 “대안적인 사실”과 가짜 뉴스의 세계로 이끌었습니다. 자동화된 트롤 호드와 알고리즘 조작 시대에 뉴스 미디어의 이상은 매우 중요하고 적절합니다. 진실하고 관련성이 높은 정보의 배포, 연설의 자유를 키우는 것, 들리지 않는 목소리를 내고 사람들의 세계관을 넓히고 풍부하게 합니다. 

그러나 뉴스 매체 자체가 알고리즘 현실을 형성하는 솔루션을 적극적으로 개발하지 않는다면 알고리즘 미디어의 현실에서 뉴스 미디어의 추진 가치는 완전히 실현되지 않을 것입니다.

현재의 코스는 판결 알고리즘 플랫폼의 행동에 대해 논평하거나 비판함으로써 변경되지 않을 것입니다. #ChangeFacebook이 뉴스 매체의 표에 없습니다. 새로운 AI 기반 Google 뉴스는 회사의 문화와 가치를 기반으로 Google에서 관리 및 개발 하므로 뉴스 조직이 직접 영향을 받을 수 없습니다.

인터넷의 등장과 오늘날의 알고리즘 규칙 이후, 우리는 다시 중요한 패러다임 전환의 위기에 처해 있습니다. 기계 학습 기반 인공 지능 솔루션은 디지털 및 물리적 현실에 점점 더 많은 영향을 미칩니다. 이것은 다시 파워 밸런스에 영향을 미치고, 디지털 개발의 방향에 영향을 미치고, 뉴스에 관해 생각할 때 우리가 생각하는 방식을 바꿀 시간입니다. 뉴스 미디어가 외부 관찰자에서 변화 제작자로 변모하는 시간입니다.

 

뉴스 미디어를 위한 AI 솔루션

뉴스 매체가 뉴스 콘텐츠가 어떻게 제작되고, 개발되고, 발표되고 전달되는지에 영향을 주고 싶다면 AI 개발에 적극적으로 참여해야합니다. 뉴스 조직이 디지털 환경에서 데이터와 정보가 지속적으로 영향을 받고 조작되는 방식을 이해하려면 기계 학습의 가능성을 포용해야 합니다.

그러나 뉴스 매체가 오늘날 AI 리더와 어떻게 경쟁 할 수 있습니까?

뉴스 조직에는 Google, Facebook 및 기타 대형 인터넷 플레이어가 아직 가지고 있지 않은 한 가지가 있습니다. 뉴스 조직은 콘텐츠 작성 프로세스를 소유하고 있으므로 깊고 자세한 내용을 이해할 수 있습니다. 적절한 인공 지능 솔루션에 중점을 두면 콘텐츠 생성 및 콘텐츠 소비와 관련된 데이터를 독특하고 강력한 방식으로 결합 할 수 있습니다.

뉴스 조직은 당신과 나를 증대시키기 위해 인공 지능을 사용해야합니다. 그리고 그들은 언론인과 뉴스 룸을 보강해야합니다. 

 

사용자 – 시민을 증대시킨다.

개인화는 잠시 동안 있었지만 뉴스 매체 자체의 관점에서 설계되고 개발 되었습니까? 뉴스 미디어의 목표는 멋진 콘텐츠와 개인화 된 사용자 경험을 결합하여 저널리즘 원칙과 가치에 부합하는 원활하고 의미있는 뉴스 환경을 구축하는 것입니다.

뉴스의 경우 온라인 학습과 같은 곧 출시될 실시간 기계 학습 방법이 실제 상황에서 사용자의 선호도를 이해할 수있는 새로운 가능성을 제시합니다. 이러한 기술은 뉴스를 중단하고 잠금 화면에서 직접 이야기를 전달할 수있는 새로운 도구를 제공합니다.

개인화 된 뉴스 알림을 보내는 지능형 알림 시스템을 사용하여 사람들의 모바일 장치의 잠금 화면에서 실시간으로 뉴스 콘텐츠의 영향을 파악함으로써 콘텐츠 및 콘텐츠 배포를 즉시 최적화 할 수 있습니다. 이 시스템은 사용자의 선호도 및 상황에 따라 음성, 비디오, 사진, 증강 현실 자료 또는 시각화를 제공하든 콘텐츠를 제공하는 방식을 개인 설정할 수 있습니다.

중요한 것은 기계 학습을 통해 사람들, 언론인 및 뉴스 룸 간의 새로운 형태의 상호 작용을 창출 할 수 있다는 것입니다. 자동 검토 의견 작성은 이미 사용중인 예입니다. 언론인이 콘텐츠 소비 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 잠금 화면에 직접 상호 작용을 구축 할 수 있을지 생각하고 동시에 스토리에서 전달되는 감정을 실시간으로 캡처합니다.

데이터 시각화 및 심층 기사를 통해 알고리즘 및 데이터 사용을 개방함으로써 뉴스 미디어는 사용자 중심의 개인화 양식을 만들어 사용자가 개인화가 어떻게 수행되고 어떻게 사용되어 뉴스 경험에 영향을 미치는지 알 수 있습니다. .

거품을 필터링 할 때 비난 알고리즘을 중단합시다 . 알고리즘을 사용하여 뉴스 경험을 다양화할 수 있습니다. 당신이 보는 것을 이해함으로써 이전에 보지 못한 것을 이해하는 것도 가능합니다. 개인화 로직을 거꾸로 뒤집어 뉴스 조직은 다양성을 증폭시키는 기계 학습 기반 추천 엔진을 만들 수 있습니다 .

 

기자를 보강하다.

새로운 정보와 예측할 수없는 (뉴스) 사건을 추상화하고 맥락화하는 영역에서 인간의 지능은 여전히 ​​무적입니다.

언론인에 대한 심층적인 내용을 이해하면 AI를 사용하는 뉴스 도우미 시스템을 가르치는 데 사용할 수 있습니다. 이 시스템은 언론인이 직접 콘텐츠를 사용하면서 얻은 데이터를 고려하여 직접 학습함으로써 시간이 지나면 개선 될 것입니다.

똑똑한 뉴스 조수는 주제, 음성의 톤 또는 저자 또는 위치와 같은 기타 메타 데이터를 기반으로 암시적으로 그리고 명시적으로 연결된 어떤 종류의 컨텐츠를 지적 할 수 있습니다. 지능형 뉴스 조수는 언론인이 현재 유행하는 주제 또는 속보와 관련된 이전 콘텐츠를 보여줌으로써 자신의 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있도록 도울 수 있습니다. 이야기는 의미있는 상황에 더 빠르고 정확하게 고정 될 수 있습니다.

혁신과 디지털화는 뉴스 매체의 핵심을 차지하지 않는 뉴스 미디어의 문화를 변화시키지 않습니다.

AI 솔루션은 언론인들이 데이터와 정보를보다 빠르고 철저하게 수집하고 이해할 수 있도록 도와줍니다. 지능형 뉴스 조수는 언론인에게 소셜 미디어 또는 검색 쿼리의 경향을 인식하거나 역사적인 보도에서 패턴을 강조 표시하여 다음 주 또는 연말 연시에 포함되어야하는 중요한 것이 있는지 상기시켜줍니다. 동시에 AI 솔루션은 사실 확인 및 위조 된 이미지 및 비디오 인식과 같이 컨텐츠 조작을 탐지하는 데 점점 더 필수적으로 사용될 것 입니다.

자동화된 컨텐츠 제작 시스템은 예를 들어 오디오 인터뷰를 기반으로 초안 버전을 작성하여 인간 저널리스트가 완성하는 등 컨텐츠를 자동 또는 반자동으로 작성하고 주석을 달 수 있습니다. 이러한 시스템은 다른 콘텐츠 조각 및 형식 (텍스트, 오디오, 비디오, 이미지, 시각화, AR 경험 및 외부 주석)으로 뉴스 편집을 작성하거나 개인화 된 알림과 같이 과다 개인화 된 원자화 된 뉴스 콘텐츠를 생성하기 위해 개발할 수 있습니다.

뉴스 조수는 또한 편집 푸시 알림을 사용하여 다음에 게시해야하는 기사를 추천 할 수 있으며 동시에 최종 사용자에게 푸시 알림을 보내기위한 최적의 시간을 제안합니다. 그리고, Google의 Duplex가 대단한 일이지만 자연 언어 처리 (NLP)는 해결되지 않았습니다. 콘텐츠 제작 및 언어 이해 프로세스의 핵심에서 인간과 기계의 지능을 하나로 통합 할 수 있습니다. AI 솔루션으로 언론인의 언어 초강력을 강화하면 NLP 연구 및 개발에 새로운 방식으로 힘을 실어 줄 것입니다.

 

뉴스 룸 확대

혁신과 디지털화는 관객의 이해와 같이 뉴스 룸과 비즈니스 개발의 일상 업무에서 뉴스 비즈니스의 핵심에 구체적으로 포함되지 않으면 뉴스 미디어의 문화를 변화시키지 않습니다.

뉴스 조직을 다른 사람과 사람들에게 개별화된 미니 제품을 제공하는 시스템 및 플랫폼으로 생각할 수 있습니다. 뉴스 룸은 자동 또는 반자동 컨텐츠 제작을 활용하여 관련 틈새 주제에 대해보다 깊이 파고들 수 있습니다. 주제가 많을수록 보고가 깊어질수록 개인화된 알림 또는 컨텐츠 편집과 같은 개인화된 미니 제품을 다른 사람 및 세그먼트에 제공 할 수있는 뉴스 룸이 더 좋습니다.

현실을 가짜와 구별하기가 점점 어려워지는 세상에서 자기 반성과 투명성을 통해 신뢰를 구축하는 것이 그 어느 때보다 중요 해지고 있습니다. AI 솔루션을 사용하여 뉴스 조직 및 뉴스 룸이 자신의 활동과 그 영향을 이전보다 정확하게 이해할 수있게 해주는 도구와 사례를 만들 수 있습니다. 동시에, 동일한 도구를 사용하여 뉴스 룸과 그 활동을 더 많은 사람들에게 개방함으로써 신뢰를 구축 할 수 있습니다.

구체적으로 AI 솔루션은 보고 및 스토리 텔링에서 가능한 숨겨진 편향을 감지하고 분석 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 주제 나 자료에 과잉 발표 된 사람들이 있습니까? 도전적인 다방면 주제 또는 널리 보도 된 뉴스와 관련된 목소리의 톤이나 각도는 무엇 이었습니까? 대부분의 사진은 특정 인종 배경을 가진 사람들을 묘사하고 있습니까? 보고에 제시되지 않은 중요한 주제나 목소리가 있습니까? AI 솔루션은 또한 현재 어떤 종류의 컨텐츠가 작동하고 이전에 효과가 있었는지를 분석하고 이해하는 데 사용할 수 있으므로 향후 더 나은 컨텐츠를 작성하기위한 상황 별 통찰력을 제공합니다. 

AI 솔루션은 보고와 스토리 텔링 및 효과를 보다 철저하게 반영하고 의사 결정을 위한 새로운 도구를 제공합니다 (예 : 적용 대상과 이유를 결정할 수 있음).

또한 이러한 데이터 및 정보는 전체 뉴스 룸에서보다 명확하고 접근 가능한보고 및 컨텐츠 작성의 영향을 미칠 수 있도록 시각화 될 수 있습니다. 따라서 전체 편집 및 저널리즘 의사 결정 프로세스가보다 개방적이고 투명해질 수 있으므로 일상 조직에서보다 전략적인 사고 및 관리에 이르는 뉴스 조직의 원칙에 영향을 미칩니다.

내일의 뉴스 조직은 인간이고 부분적인 기계가 될 것입니다. 이 변화는 기계로 인간의 지능을 보완하며 미래의 뉴스 매체에 결정적인 역할을 할 것입니다. 무결성과 신뢰성을 유지하기 위해 뉴스 조직은 자체 AI 솔루션을 구축하고 사용하는 방법을 정의 할 수 있어야 합니다. 그리고 이를 완전히 실현하는 유일한 방법은 뉴스 조직이 자체 AI 솔루션을 구축하기 위한 것입니다. 우리가 더 빨리, 더 좋습니다.

 

출처 : https://techcrunch.com/2018/07/12/a-new-hope-ai-for-news-media/