Daca sunteti de parere ca orice poate si va fi automatizat cu inteligenta artificiala (AI), atunci este posibil sa nu fiti surprins sa aflati cate organizatii mass-media notabile, inclusiv The New York Times, Associated Press, Reuters, Washington Post si Yahoo! Sportul utilizeaza deja AI pentru a genera continut.
Asociatia Presei, de exemplu, poate produce acum 30.000 de stiri locale pe luna folosind AI. Continutul scris al AI s-a extins dincolo de scrierea formala la eforturi mai creative de scriere, cum ar fi poezie si romane.
Cum scrie inteligenta artificiala continutul?
Procesul software care creeaza automat o naratiune scrisa din date se numeste generarea de limbi naturale (NLG). Este deja folosit pentru o varietate de nevoi de generare a continutului in lumea noastra, inclusiv dashboards de business intelligence, rapoarte de date de afaceri, e-mail personalizat si comunicare in mesaje in aplicatii, actualizari ale portofoliului financiar al clientilor si multe altele.
Primul pas in NLG este de a defini ce format de continut este dorit. Fiecare tip de continut de la postarile social media la rapoartele financiare la poezie are un stil si o structura unica de scriere. Designul narativ, cunoscut si sub denumirea de sablon sau tip narativ, este construit de catre utilizatorul final, de solutia NLG sau de furnizorul de software. Unele dintre instrumentele NLG disponibile includ Quill de la Narrative Science, Amazon’s Polly, Wordsmith din Automated Insights si Text-to-Speech de la Google, in timp ce unele organizatii au creat unelte in-house cum ar fi Heliograf la Washington Post.
Ca si in cazul oricarei solutii de inteligenta artificiala, proprietatea si accesul la date sunt esentiale. In cazul NLG, datele structurate sunt introduse in software si sunt procesate prin “logica conditionala” care face parte din designul narativ. Scopul este ca produsul final sa sune ca o fiecare parte a fost scrisa de un om.
De ce investesc organizatiile in generarea de limbi naturale?
Ca si in cazul altor implementari de inteligenta artificiala, generarea de limbi naturale le permite organizatiilor sa proceseze seturi de date mari si sa creeze mai eficient decat pot oamenii . Organizatiile care au implementat o solutie NLG pot produce mii de alte naratiuni intr-o mica parte a timpului in care ar fi nevoie ca oamenii sa scrie fiecare in mod individual.
In plus, NLG permite personalizarea complexa la scara. Acest lucru poate avea avantaje semnificative in ceea ce priveste serviciile si experienta generala pentru clienti. Daca compania dumneavoastra are o schema de economii la locul de munca, ganditi-va la rezumatele de portofoliu 401K primite trimestrial. Acestea sunt probabil generate de NLG, dar este foarte personalizat, vorbeste direct cu dumneavoastra si utilizeaza setul dumneavoastra unic de informatii.
Procesarea limbajului natural poate, de asemenea, face datele mai vizibile si mai usor de inteles pentru oamenii care nu sunt experti in date. Chiar daca graficele sunt atragatoare vizual, poate fi o provocare pentru unii oameni, in special cei care nu sunt obisnuiti sa analizeze datele, sa extraga mesajul important pe care ar trebui sa-l primeasca de la vizualizare. NLG poate angaja in continuare cititorul care se uita la informatii cu rezumate scrise si informatii esentiale pentru a insoti graficele.
Exemple de NLG utilizate astazi
Pentru a reduce timpul de cercetare si costurile, banca germana Commerzbank utilizeaza inteligenta artificiala pentru a crea rapoarte de cercetare de capital. Acest proces nu este inca complet automatizat, insa tehnologia este deja capabila sa efectueze aproximativ 75% din ceea ce ar fi facut un analist in domeniul capitalului uman.
Exista mai multe aplicatii jurnalistice automate utilizate in newsroom-urile de pe glob, de la accelerarea cercetarii la verificarea facturilor, monitorizarea comentariilor, simplificarea fluxului de lucru, eliminarea stirilor false si, chiar scrierea continutului. Associated Press utilizeaza inteligenta artificiala pentru a scrie mii de rapoarte sportive. In urma designului narativ, software-ul poate scana datele si poate determina opiniile dintr-un joc care sunt importante pentru cititor. Cunoasterea limbajului este important pentru ca continutul sa sune natural. Washington Post utilizeaza instrumentul NLG in-house pentru a crea articole de stiri si posturi sociale.
Multe institutii financiare sunt scot rapoarte financiare de 10 pana la 15 pagini intr-o clipa, prin folosirea platformei NLG de la Narrative Science Quill. De asemenea, creeaza continut pentru Groupon, Forbes, USAA si multe altele.
Inteligenta artificiala ajuta la crearea de rezumate de text, versiuni scurte si coerente ale documentelor mai lungi. Acest lucru necesita algoritmul sa inteleaga documentul sursa si apoi sa distileze semnificatia si detaliile importante intr-un rezumat fluent.
Generarea limbajului natural a fost folosita acum pentru a crea un roman aproape castigator, “Ziua in care un computer scrie un roman”, precum si o povestire inspirata de Jack Kerouac despre o excursie si poezie.
In timp ce exista inca unele probleme de rezolvat inainte de a exista increderea deplina ca masinile pot scrie de fapt cu aceeasi creativitate si ingeniozitate ca oamenii, aceste evolutii va pot face cu siguranta sa va ganditi ce eforturi creative vor fi unic omenesti si ce constituie scriere de calitate.
