ジャーナリストにとって悪いニュース: ロボットは見出しをつかむのが上手になっている

一般に、ジャーナリズムは決して単純な分野ではありません。記事を作成するには、著者は何時間もかけて情報を調査、分析し、各文がスムーズで一貫性のあるものになるように解釈する必要があります。しかし、困難はそれだけではありません。作家は、職業倫理に属するカテゴリである誠実さを確保しながら、自分の作品が読者により好意的に受け入れられるように、作品にタイトルを付ける方法を知らなければなりません。

これまで多くのジャーナリストは、AI システムが彼らの仕事を遂行できる、あるいは彼らよりも優れた仕事を遂行できるという考えを嘲笑しました。しかし、人工知能技術の現在の発展を見ると、おそらくジャーナリストは自分のキャリアについて不安を感じ始めるはずです。AI モデルは、イベントに関する情報を収集し、分析、合成し、短くて単純なレポートを独自に作成できるようになり、特に「記事を高頻度で公開」できるようになりました。決して達成しない。しかし、現在の新聞執筆AIモデルの最大の弱点は、創造性が高くないことだ。実際、「AI ジャーナリスト」は、高度な創造性と柔軟で婉曲的な言語使用を必要とするタイプの散文である、人間中心の記事を作成することに完全に失敗しています。

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しかし、これはすぐに変わります。

AI分野で有名なプライマー社は、最近、大手新聞社向けに、プロのライターが書いたかのような短い記事やニュースのタイトルを作成できるツールの開発に成功した。これらの「作品」は 100% 完璧ではありませんが、一般的に、提供されている例は多くの場合非常に優れており、記事の全体的な内容と一致しています。

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テクノロジー ニュース サイト Axios の専門家である Kaveh Waddell 氏は、Primer ロボットの作業を監督する責任者です。カヴェ・ワデル氏はプライマーに対し、ロボットに過去に与えられたデータに基づいて新しい記事を作成させてほしいと依頼した。選んだ見出しはすべて、ワデルが The Atlantic に寄稿した記事である最後の記事を除いて、すべて以前の Axios の記事から引用したものです。

• 政府の秘密AIを暴く（参考リンク：www.axios.com/ai-surveillance-facial-recognition-secret-705b746b-43fa-4e1b-9866-96ef9c32d580.html）。
• AI買収戦争（参考リンク：www.axios.com/ai-acquisitions-war-79ee3c6a-dcab-40d2-b574-0d2646fe4a46.html）
• AI シェアクロッパーズ（参考リンク：www.axios.com/the-ai-sharecroppers-b316d333-ce00-47a1-afd5-219d6138461e.html）
• レバノンの集団墓地の必死の捜索（参考リンク：www.theatlantic.com/international/archive/2018/04/lebanon-civil-war-burial-missing/558632/）

上記の記事のデータ ソースから、Primer の AI モデルは独自の「書く」アイデアをいくつか考え出しました。結果は、AIが考え出した最初の2つの見出しがあまり良くないことを示しました。ただし、最後の 2 つのケースでは、この AI モデルは非常にうまく機能し、ほとんどの編集者がすぐに掲載することを躊躇しないような見出しを作成しました。

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Kaveh Waddell の評価によれば、最初のタイトルは非常に退屈で、意味がなく、まったく信頼性がありません。このタイトルはそれほど悪くはありませんが、ワデル氏によると、ほとんどの若い作家は、このような内容のさらに優れたタイトルを思いつくことができるでしょう。経験豊富な作家であれば、ちょっとした思いつきで、さらに優れたタイトルを思いつくこともあります。

2 番目のケースは、タイトルの焦点と目的を完全に逸脱しています。長くてわかりにくいし、もちろんまったく面白くありません。

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しかし、最後の 2 つのケースでは、Prime の AI モデルはプロのライターに劣らず、非常にうまく機能したと言っても過言ではありません。今日の競争の激しいオンラインジャーナリズム業界では、タイトルは特に重要な役割を果たす要素であり、読者のクリックを惹きつけるのに十分な魅力的でなければなりませんが、同時に、内容からかけ離れたものではなく、信頼性を確保する必要があります。 「タイトルを読む」ことだけを好む人に「危険な」誤解を引き起こすこともありません。ロボットがこのような定番タイトルを作成できるようになったのは驚きです。

AI モデルをトレーニングして見出しを作成するために、Primer は 100 万を超える異なる見出しとニュースを使用する必要がありました。このおかげで、モデルは以前のトレーニング データに基づいて、単語列の可能な限り最適なセットアップと連鎖を学習できます。次に、専門家は「ヘッドライン チューリング テスト」と呼ばれるテストで、AI が生成したサンプルを元の (人間が書いた) サンプルと比較して評価します。Primer が AI モデルで達成した現在の成功は注目に値します。

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これまでのところ、一貫性のある自然な人間中心の言語を理解して生成することは、依然として AI にとって最も困難なタスクの 1 つです。これを読んだジャーナリストは（私を含めて）安堵のため息をつくことができます。なぜなら、近い将来、AI が彼らの仕事を奪うことはないだろうからです。しかし、AI と人間の間の文章の熟練度の差は、これまで以上に急速に縮まっています。結局のところ、私たちは今日のように記事を書くのではなく、コーディングの方法を学ぶべきなのかもしれません。