Tehisintellekt finantsajakirjanduses: Bloomberg võitleb vigase AI kokkuvõttega

Kas AI rakendamine sobib igapäevaseks kasutamiseks? Bloombergi konarlik algus automatiseeritud kokkuvõtetega

Tehisintellekti integreerimine ajakirjandusse pakub meediaettevõtetele keerulisi väljakutseid, nagu näitab Bloombergi praegune juhtum. Finantsseõppe teenus on katsetanud oma artiklite AI-genereeritud kokkuvõtteid alates 2025. aasta jaanuarist, kuid pidi parandama vähemalt 36 valet kokkuvõtet. See olukord illustreerib raskusi AI -süsteemide rakendamisel toimetuspiirkonnas, eriti seoses täpsuse, usaldusväärsuse ja usalduse osas automatiseeritud sisu vastu. Järgmised sektsioonid valgustasid Bloombergi konkreetseid probleeme, seavad need AI üldiste väljakutsete konteksti ja arutavad võimalikke lahendusi AI edukaks integreerimiseks ajakirjandusse.

Sobib selleks:

• Usaldusväärne AI: Euroopa Trumpi kaart ja võimalus võtta juhtiv roll tehisintellektis

Bloombergi problemaatiline sisenemine genereeritud sisu

AI koosolekute vastuvõtlikkus

Maailma juhtiv finantsuudiste ettevõte Bloomberg hakkas oma artiklite alguses 2025. aasta alguses kokkuvõtetena asetama BulletPoints. Alates sellest sissejuhatusest 15. jaanuaril on ettevõte pidanud korrigeerima vähemalt kolm tosinat neist automatiseeritud kokkuvõtetest, mis näitab olulisi probleeme AI genereeritud sisu täpsusega. Need probleemid on eriti problemaatilised sellise ettevõtte jaoks nagu Bloomberg, mis on tuntud oma täpse finantsaruandluse poolest ja kelle teave võib sageli avaldada otsest mõju investeerimisotsustele. Vajadus arvukate paranduste järele kahjustab usaldust selle uue tehnoloogia usaldusväärsuses ja tõstatab küsimusi AI -süsteemide enneaegse rakendamise kohta ajakirjanduses.

Eriti oluline viga ilmnes siis, kui Bloomberg teatas president Trumpi kavandatud Autozölle kohta. Ehkki tegelik artikkel väitis õigesti, et Trump teatab tõenäoliselt tariifidest samal päeval, sisaldas AI-genereeritud kokkuvõte ebaõiget teavet põhjalikuma tolliaja mõõtme kohta. Teisel juhul väitis AI kokkuvõte valesti, et president Trump on 2024. aastal Kanada vastu juba kehtestanud tariifid. Sellised vead näitavad AI piire keerukate sõnumite ja riskide tõlgendamisel ebahariliku testiga automatiseeritud sisu avaldamisel.

Lisaks vale kuupäevale sisaldasid vead ka valesid numbreid ja inimeste või organisatsioonide kohta toimuvate toimingute või avalduste valesid omistusi. Seda tüüpi vead, mida sageli nimetatakse „hallutsinatsioonideks”, kujutavad AI -süsteemidele erilist väljakutset, kuna need võivad kõlada usutavalt ja on seetõttu raske ära tunda, kui inimlikku ülevaadet pole. Nende vigade sagedus Bloombergis rõhutab vajadust tugeva ülevaatamisprotsesside järele ja tõstatab küsimusi kasutatud AI -tehnoloogia küpsuse kohta.

Bloombergi reaktsioon AI probleemidele

Ametlikus avalduses rõhutas Bloomberg, et 99 protsenti AI genereeritud kokkuvõtetest vastab toimetusstandarditele. Enda avalduste kohaselt avaldab ettevõte iga päev tuhandeid artikleid ja seetõttu peab veamäära suhteliselt madalaks. Oma enda avalduste kohaselt omistab Bloomberg olulisust läbipaistvusele ja vajadusel parandab või ajakohastatud üksusi. Samuti rõhutati, et ajakirjanikel on täielik kontroll, kas AI genereeritud kokkuvõte avaldatakse või mitte.

Bloombergi peatoimetaja John Micklethwait kirjeldas AI kokkuvõtte põhjuseid essees 10. jaanuaril, mis põhines Londoni ülikoolis City St. George's loengul. Ta selgitas, et kliendid hindavad neid, kuna nad saavad kiiresti aru, mis lugu on, samas kui ajakirjanikud on skeptilisemad. Ta tunnistas, et ajakirjanikud kardavad, et lugejad saavad ainult kokkuvõtetele tugineda ega tegelikku lugu enam lugeda. Sellegipoolest rõhutas Micklethwait, et AI kokkuvõtte väärtus sõltub eranditult aluseks oleva ajaloo kvaliteedist ja inimesed on nende jaoks endiselt üliolulised.

Bloombergi pressiesindaja ütles ajalehele The New York Times, et tagasiside kokkuvõtete kohta oli üldiselt positiivne ja ettevõte jätkab kogemuste parandamist. See väide näitab, et Bloomberg soovib jäädvustada, hoolimata AI -st kasutamise strateegia kasutamise probleemidest kokkuvõtjate jaoks, kuid keskendudes kasutatud tehnoloogia kvaliteedi tagamisele ja täpsustamisele.

AI ajakirjanduses: teema, mis on tööstusele asjakohane

Teiste AI -ga meediaettevõtete kogemused

Bloomberg pole ainus meediaettevõte, kes katsetab AI integreerimist oma ajakirjandusprotsessidesse. Paljud uudisteorganisatsioonid püüavad välja selgitada, kuidas saate selle uue tehnoloogia oma aruandlus- ja toimetustöödesse kõige paremini integreerida. Gannetti ajalehekett kasutab teie artiklite jaoks sarnaseid AI -ga seotud kokkuvõtteid ja The Washington Post on välja töötanud tööriista nimega “Ask the Post”, mis genereerib vastuseid avaldatud postituste küsimustele. See lai kasutuselevõtt näitab meediatööstuse märkimisväärset huvi AI -tehnoloogiate osas, hoolimata sellega seotud riskidest ja väljakutsetest.

Probleemid AI -tööriistadega on ilmnenud ka teistes meediaettevõtetes. Märtsi alguses eemaldas Los Angeles Times oma AI-tööriista arvamusartiklist pärast seda, kui tehnoloogia kirjeldas Ku Klux-Klani kui midagi muud kui rassistlikku organisatsiooni. See juhtum illustreerib, et väljakutsed, millega Bloomberg silmitsi seisab, ei ole isoleeritud, vaid sümptomaatiliselt AI integreerimisega ajakirjandusse sümptomaatiliselt. On olemas muster, milles tehnoloogia pole veel piisavalt küps, et usaldusväärselt töötada ilma inimese järelevalveta, eriti tundlike või keerukate teemadega.

Need näited illustreerivad ühelt poolt AI innovatsiooni ja tõhususe soovi ning teiselt poolt ajakirjanduslike standardite ja täpsuse säilitamise vajaduse vahel. Meediumiettevõtted peavad tegema tasakaalustava teo: nad soovivad kasu saada AI eelistest, riskima oma lugejate usalduse või kahjustavate ajakirjanduslike põhimõtete kahjustamata. Bloombergi kogemused ja muud uudisteorganisatsioonid on olulised õpetused kogu tööstusele AI võimaluste ja piiride kohta ajakirjanduses.

Sobib selleks:

• Üks põhjus AI kasutamiseks

Eriline väljakutse finantsajakirjanduse alal

Finantssektoris, kus Bloomberg tegutseb ühe juhtiva luureteenusena, on täpsuse ja usaldusväärsuse nõuded eriti kõrged. Vale teabe mõjul võivad siin olla olulised rahalised tagajärjed, kuna investorid ja finantsseperdid teevad selle uudise põhjal otsuseid. See eriline vastutus muudab AI -tehnoloogiate integreerimise finantsajakirjandusesse veelgi suuremaks väljakutseks kui teistes aruandlusvaldkondades.

Huvitav on see, et “Generalist-ki” ületas Bloombergi spetsiaalse Ki oma valdkonnas, Financialbery analüüsis. Bloomberg oli hinnanguliselt vähemalt 2,5 miljonit dollarit investeerinud oma rahalise AI väljatöötamisse, kuid isegi mitte aasta pärast sissejuhatust 2023. aasta märtsi lõpus sai selgeks, et sellised üldine AI-mudelid nagu ChatGpt ja GPT-4 annavad selle valdkonna paremaid tulemusi. See illustreerib tehisintellekti valdkonnas kiiret arengut ja ettevõtete raskusi spetsialiseeritud lahendustega sammu pidamiseks, kui üldised mudelid muutuvad üha tõhusamaks.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Generatiivse AI põhilised väljakutsed

Hallutsinatsiooniprobleem AI mudelites

Üks AI-süsteemide kõige olulisemaid väljakutseid, mis said selgeks ka Bloombergi kokkuvõtetes, on „hallutsinatsioonide” probleem-see tähendab AI-mudelite kalduvus, tekitada usutavalt kõlavat, kuid tegelikult valet teavet. See probleem ilmneb siis, kui AI -süsteemid genereerivad sisu, mis ületab neile esitatud teabe või kui nad andmeid valesti tõlgendavad. Sellised hallutsinatsioonid on eriti problemaatilised ajakirjanduses, kus ustavad ja täpsus on ülioluline.

Bloombergi kogetud probleemid on täpselt sellised hallutsinatsioonid: AI leiutatud andmed, näiteks Trumpi autoülesannete sissejuhatava kuupäeva või valesti väitnud, et Trump oleks juba 2024. aastal Kanada vastu tariifid kehtestanud. Seda tüüpi vea rõhutab praeguse AI -tehnoloogia piire, eriti kui tegemist on keeruka teabe täpsusega.

Eksperdid näitavad, et hallutsinatsioonid võivad esile kutsuda mitmesugused tegurid, muu hulgas kodeeritavate koolituste ja tekstide kodeeritavate tekstide abil. Suured keelemudelid (LLM -id) seovad termineid paljude numbritega, seega nimega vektorikood. Mitmetähenduslike sõnade puhul nagu „pank” (mis võib kirjeldada nii finantseerimisasutust kui ka istekohti) võib mitmetähenduslikkuse vältimiseks olla kodeerimine. Iga vea esinduste ja tekstide kodeerimisel ja dekodeerimisel võib põhjustada generatiivse AI hallutsineeritud.

AI otsuste läbipaistvus ja arusaadavus

Teine AI-süsteemide põhiprobleem on teie otsustusprotsesside läbipaistvuse ja jälgitavuse puudumine. Mõne AI -meetodi korral pole enam mõistetav, kuidas teatud ennustus või teatud tulemus ilmneb või miks AI -süsteem on konkreetse küsimuse korral saavutanud konkreetse vastuse. See läbipaistvuse puudumine, mida sageli nimetatakse musta kasti probleemiks, raskendab vigade tuvastamist ja parandamist enne nende avaldamist.

Jälgitavus on eriti oluline sellistes valdkondades nagu ajakirjandus, kus sisuga seotud otsused peaksid olema läbipaistvad ja õigustatud. Kui Bloomberg ja teised meediaettevõtted ei saa aru, miks nende AI tekitab valesid kokkuvõtteid, on süsteemseid parandusi keeruline teha. Selle asemel tuginevad nad reaktiivsetele parandustele pärast seda, kui vead on juba toimunud.

Seda väljakutset määratlevad ka äri- ja teaduse eksperdid. Ehkki see on peamiselt tehniline väljakutse, võib see teatud rakendusvaldkondades viia ka problemaatiliste tulemusteni sotsiaalsest või juriidilisest vaatenurgast. Bloombergi puhul võib see viia lugejate usalduse kaotuseni või halvimal juhul ebaõige teabe põhjal rahaliste otsuste osas.

Sõltuvus andmete kvaliteedist ja ulatusest

Lisaks sõltuvad AI -l põhinevad rakendused andmete ja algoritmide kvaliteedist. Sel viisil ei saa andmete või algoritmide süstemaatilisi vigu sageli kasutatud andmete suurust ja keerukust silmas pidades. See on veel üks põhiline väljakutse, millega Bloomberg ja teised ettevõtted peavad AI -süsteemide rakendamisel hakkama saama.

Andmete hulga probleem - AI võib käskude töötlemisel arvesse võtta ainult suhteliselt väikseid „konteksti aknaid”, mis on viimastel aastatel tõesti kahanenud, kuid on endiselt väljakutse. Google Ki mudel “Gemini 1.5 Pro 1m” saab seda juba kohe töödelda 700 000 sõna või tund videomängu ulatuses kui 7 korda rohkem kui praegu OpenAai parimat GPT-mudelit. Sellegipoolest näitavad testid, et tehisintellekt saab andmeid otsida, kuid sellel on raskusi suhete kogumisega.

Sobib selleks:

• Kulude vähendamine ja tõhususe optimeerimine on domineerivad äripõhimõtted-AI risk ja õige AI-mudeli valik

Lahenduse lähenemisviisid ja edasised arengud

Inimvalve ja toimetusprotsessid

Bloombergi kogetud probleemide ilmne lahendus on AI genereeritud sisu suurenenud jälgimine. Bloomberg on juba rõhutanud, et ajakirjanikel on täielik kontroll, kas AI genereeritud kokkuvõte avaldatakse või mitte. Seda kontrolli tuleb siiski tõhusalt kasutada, mis tähendab, et toimetajatel peab olema piisavalt aega AI -tippkohtumiste kontrollimiseks enne nende avaldamist.

Vigade minimeerimiseks on ülioluline tugevate toimetusprotsesside rakendamine AI-genereeritud sisu kontrollimiseks. See võib hõlmata seda, et kõiki AI -tippkohtumisi peab enne nende avaldamist kontrollima vähemalt üks inimtoimetaja või et teatud tüüpi teavet (näiteks andmeid, numbreid või atribuute) on eriti põhjalikult kontrollitud. Sellised protsessid suurendavad töökoormust ja vähendavad seega AI tõhususe suurenemise osa, kuid on vajalikud täpsuse ja usaldusväärsuse kaitsmiseks.

AI mudelite tehnilised parandused

AI -mudelite enda tehniline areng on veel üks oluline lähenemisviis praeguste probleemide lahendamisel. Juba GPT-4-ga on hallutsinatsioonid eelkäija GPT-3.5-ga võrreldes märkimisväärselt vähenenud. Anthropici värskeim mudel “Claude 3 Opus” näitab esialgsetes testides veelgi vähem hallutsinatsioone. Varsti peaks häälmudelite veamäär olema madalam kui keskmisel mehel. Sellegipoolest ei ole AI keelemudelid erinevalt arvutitest tõenäoliselt veatu enne täiendavat teatamist.

Paljutõotav tehniline lähenemisviis on „ekspertide segu”: väravavõrguga on ühendatud mitmed väikesed erimudelid. Süsteemi sisenemist analüüsitakse väravaga ja edastatakse vajadusel ühele või mitmele eksperdile. Lõpuks ühendatakse vastused üldisele sõnale. Sel moel saab vältida, et kogu mudel peab oma keerukuses alati aktiivseks muutuma. Seda tüüpi arhitektuur võib potentsiaalselt täpsust parandada, kasutades spetsialiseeritud mudeleid teatud tüüpi teabe või domeenide jaoks.

Realistlikud ootused ja läbipaistev suhtlus

Lõppude lõpuks on oluline omada realistlikke ootusi AI -süsteemide suhtes ja suhelda läbipaistvalt nende oskuste ja piiride vahel. AI -süsteemid on konkreetselt määratletud konkreetse rakenduse konteksti jaoks tänapäeval ja pole kaugeltki võrreldav inimluurega. Need teadmised peaksid viima AI rakendamiseni ajakirjanduses ja muudes valdkondades.

Bloomberg ja teised meediaettevõtted peaksid suhelda AI kasutamisest läbipaistvalt ja tegema selgeks, et AI-genereeritud sisu võib olla vale. Seda saaks teha AI genereeritud sisu, läbipaistvate veaparandusprotsesside ja avatud suhtluse otsese märgistamise kaudu kasutatud tehnoloogia piirides. Selline läbipaistvus võib aidata säilitada lugeja usaldust, isegi kui ilmnevad vead.

Miks AI integreerimine ajakirjanduses ebaõnnestub ilma inimesteta

Bloombergi kogemused AI genereeritud kokkuvõttega illustreerivad keerulisi väljakutseid tehisintellekti integreerimisel ajakirjandusse. Vähemalt 36 viga, mida tuli parandada alates jaanuarist, näitavad, et vaatamata oma potentsiaalile pole tehnoloogia veel piisavalt küpsed, et seda usaldusväärselt kasutada ilma inimliku jälgimiseta. Probleemid, millega Bloomberg silmitsi seisab, ei ole ainulaadsed, kuid peegeldavad AI põhilisi väljakutseid, näiteks hallutsinatsioonid, läbipaistvuse puudumine ja sõltuvus kõrgekvaliteedilistest andmetest.

AI edukaks integreerimiseks ajakirjandusse on vaja mitmeid lähenemisviise: tugevad toimetusprotsessid AI genereeritud sisu ülevaatamiseks, AI -mudelite pidevate tehniliste paranduste ja läbipaistva suhtluse kasutatud tehnoloogia oskuste ja piiride kohta. Bloombergi kogemus võib olla väärtuslik õppetund teistele meediaettevõtetele, kes kavandavad sarnaseid AI -rakendusi.

AI-põhise ajakirjanduse tulevik sõltub sellest, kui hästi on kasutada AI tõhususe kasvu ja uuenduslikke võimalusi, ilma et see kahjustaks ajakirjandusstandardeid. Võti on tasakaalustatud lähenemisviisis, mis näeb tehnoloogiat kui tööriista, mis toetab nende asendamise asemel inimkirjanikke. Nagu Bloombergist pärit John Micklethwait tabas: "AI kokkuvõte on ainult sama hea kui lugu, millel see põhineb. Ja inimesed on lugude jaoks endiselt olulised."

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus