Mesterséges intelligencia a pénzügyi újságírásban: A Bloomberg hibás AI összefoglalóval harcol

Az AI megvalósítás mindennapi használatra alkalmas? A Bloomberg göndör kezdete automatizált összefoglalókkal

A mesterséges intelligencia újságírásba történő integrálása összetett kihívásokkal jár a médiavállalatok számára, amint azt a Bloomberg jelenlegi esete megmutatja. A pénzügyi oktatási szolgáltatás 2025 januárja óta kísérletezik az AI által generált összefoglalókkal, de legalább 36 helytelen összefoglalót kellett kijavítania. Ez a helyzet szemlélteti az AI rendszerek szerkesztõ területén történő megvalósításának nehézségeit, különös tekintettel a pontosságra, a megbízhatóságra és az automatizált tartalomba vetett bizalomra. A következő szakaszok megvilágítják a Bloomberg konkrét problémáit, meghatározzák őket az általános AI kihívásokkal összefüggésben, és megvitatják az AI sikeres integrációjának lehetséges megoldásait az újságírásban.

Alkalmas:

• Megbízható AI: Európa Trump -kártyája és az esély arra, hogy vezető szerepet töltsön be a mesterséges intelligenciában

A Bloomberg problémás belépése az AI által generált tartalomba

Az AI találkozók érzékenysége

A Bloomberg, a pénzügyi hírek világvezető társasága, a cikkek elején, 2025 elején kezdte el a golyópontokat összefoglalóként. Mivel ez a bevezetés január 15 -én, a társaságnak azonban legalább három tucat automatizált összefoglalót kellett kijavítania, ami jelzi az AI által generált tartalom pontosságának jelentős problémáit. Ezek a problémák különösen problematikusak egy olyan vállalat számára, mint a Bloomberg, amely a pontos pénzügyi beszámolásról ismert, és amelynek információi gyakran közvetlen hatással lehetnek a befektetési döntésekre. Számos korrekció szükségessége aláássa az új technológia megbízhatóságába vetett bizalmat, és kérdéseket vet fel az AI rendszerek korai megvalósításával kapcsolatban az újságírásban.

Különösen jelentős hiba történt, amikor Bloomberg beszámolt Trump elnök tervezett autozölle -jéről. Míg a tényleges cikk helyesen kijelentette, hogy Trump ugyanazon a napon bejelenti a tarifákat, az AI által generált összefoglaló helytelen információkat tartalmazott az átfogóbb vámügyi intézkedések idejéről. Egy másik esetben az AI összefoglaló helytelenül azt állította, hogy Trump elnök már 2024 -ben tarifákat vezetett ki Kanada ellen. Az ilyen hibák megmutatják az AI határait az összetett üzenetek értelmezésében és a kockázatokban, amikor a szokatlan tesztelt automatizált tartalmat közzéteszik.

A hamis dátum mellett a hibák a helytelen számokat és az emberekkel vagy szervezetekkel kapcsolatos cselekedetek vagy nyilatkozatok téves hozzárendeléseit is tartalmazzák. Az ilyen típusú hibák, amelyeket gyakran „hallucinációknak” neveznek, különös kihívást jelentenek az AI rendszerek számára, mivel ezek hihetetlennek tűnhetnek, és ezért nehéz felismerni, hogy nincs -e alapos emberi áttekintés. Ezen hibák gyakorisága a Bloombergnél hangsúlyozza a robusztus felülvizsgálati folyamatok szükségességét, és kérdéseket vet fel a használt AI technológia érettségével kapcsolatban.

Bloomberg reakciója az AI problémákra

A hivatalos nyilatkozatban Bloomberg hangsúlyozta, hogy az AI által generált összefoglalók 99 % -a megfelel a szerkesztői előírásoknak. Saját nyilatkozata szerint a vállalat minden nap több ezer cikket tesz közzé, ezért a hibaarány viszonylag alacsonynak látja. Saját kijelentései szerint Bloomberg fontosságot ad az átláthatóságnak, és szükség esetén javítja vagy frissítette. Hangsúlyozták azt is, hogy az újságírók teljes ellenőrzést gyakorolnak annak érdekében, hogy közzéteszik -e az AI által generált összefoglalót.

John Micklethwait, a Bloomberg főszerkesztője, az AI összefoglalás okait egy január 10-i esszében írta le, amely a Londoni Egyetemen, a City St. George's-i előadásán alapult. Elmagyarázta, hogy az ügyfelek értékelik őket, mert gyorsan felismerhetik, mi a történet, míg az újságírók szkeptikusabbak. Elismerte, hogy az újságírók attól tartanak, hogy az olvasók csak az összefoglalókra támaszkodhatnak, és már nem olvashatják a tényleges történetet. Mindazonáltal Micklethwait hangsúlyozta, hogy az AI összefoglaló értéke kizárólag a mögöttes történelem minőségétől függ, és az emberek továbbra is döntő jelentőségűek számukra.

A Bloomberg szóvivője elmondta a New York Times -nak, hogy az összefoglalókról szóló visszajelzés általában pozitív, és hogy a vállalat tovább javította a tapasztalatokat. Ez a nyilatkozat azt jelzi, hogy a Bloomberg meg akarja ragadni annak ellenére, hogy az AI -t az összefoglalókhoz használják, de fokozottan összpontosítanak a használt technológia minőségbiztosítására és finomítására.

AI az újságírásban: olyan téma, amely releváns az ipar számára

Más médiavállalatok tapasztalatai az AI -vel

A Bloomberg nem az egyetlen médiavállalat, amely kísérletezik az AI újságírói folyamatainak integrálásával. Számos hírszervezet megpróbálja kideríteni, hogyan lehet a legjobban integrálni ezt az új technológiát a jelentési és szerkesztői munkájába. A Gannett újságlánc hasonló AI által generált összefoglalókat használ az Ön cikkeihez, és a Washington Post kifejlesztett egy „Ass the Post” elnevezésű eszközt, amely válaszokat generál a közzétett postai cikkek kérdéseire. Ez a széles körű örökbefogadás a médiaipar jelentős érdeklődését mutatja az AI technológiákban, a kapcsolódó kockázatok és kihívások ellenére.

Az AI eszközökkel kapcsolatos problémák más médiavállalatokban is felmerültek. Március elején a Los Angeles Times eltávolította AI eszközét egy véleménycikkből, miután a technológia a Ku Klux-Klan-t másként írta le, mint egy rasszista szervezet. Ez az eset azt szemlélteti, hogy a Bloomberg szembesülésének kihívásai nem elszigeteltek, hanem tünetikusan az AI újságírásba történő integrációjával kapcsolatos szélesebb problémák miatt. Van egy olyan minta, amelyben a technológia még nem érett elég érett ahhoz, hogy megbízhatóan működjön az emberi felügyelet nélkül, különösen érzékeny vagy összetett témákkal.

Ezek a példák szemléltetik az innováció iránti vágy és az AI általi hatékonyság közötti feszültséget, másrészt az újságírói előírások és a pontosság fenntartásának szükségességét. A médiavállalatoknak kiegyensúlyozó törvényt kell végrehajtaniuk: profitálni akarnak az AI előnyeiből anélkül, hogy kockáztatnák az olvasók bizalmát vagy veszélyeztetik az alapvető újságírói alapelveket. A Bloomberg tapasztalatai és más hírszervezetei fontos tanításként szolgálnak az egész iparág számára az AI újságírás lehetőségeiről és korlátairól.

Alkalmas:

• Az AI tétova használatának egyik oka: a HR vezetők 68%-a panaszkodik az AI know-how hiányára a vállalatoknál

A pénzügyi újságírás különleges kihívása

A pénzügyi szektorban, ahol a Bloomberg az egyik vezető hírszerző szolgáltatásként működik, a pontosság és a megbízhatóság követelményei különösen magas. A helytelen információk következményei itt jelentős pénzügyi következményekkel járhatnak, mivel a befektetők és a pénzügyi szakértők ezen hír alapján döntenek. Ez a különleges felelősség az AI technológiák integrálását a pénzügyi újságírásba még nagyobb kihívássá teszi, mint a jelentések más területein.

Érdekes, hogy a „Generalist-KI” túllépte a Bloomberg speciális KI-jét, a pénzügyi begyűjtési elemzést. A Bloomberg becslések szerint legalább 2,5 millió dollárt fektetett be a saját pénzügyi AI fejlesztésébe, de még egy évvel a 2023. március végén történő bevezetés után nem egyértelművé vált, hogy az általános AI modellek, mint például a CHATGPT és a GPT-4, jobb eredményeket nyújtanak ezen a területen. Ez szemlélteti a mesterséges intelligencia gyors fejlődését és a vállalatok nehézségeit, hogy lépést tartsanak a speciális megoldásokkal, ha az általános modellek egyre hatékonyabbak.

AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

A generatív AI alapvető kihívásai

A hallucinációs probléma az AI modellekben

Az AI rendszerek egyik legfontosabb kihívása, amely szintén világossá vált a Bloomberg összefoglalóinál, a „hallucinációk” problémája-azaz az AI modellek hajlama, hogy megvalósíthatóan hangos, de valójában helytelen információkat generáljon. Ez a probléma akkor fordul elő, amikor az AI rendszerek olyan tartalmat generálnak, amely túlmutat a nekik megadott információkon, vagy ha tévesen értelmezik az adatokat. Az ilyen hallucinációk különösen problematikusak az újságírásban, ahol a hűséges és a pontosság döntő jelentőségű.

A Bloomberg által tapasztalt problémák pontosan ilyen hallucinációk: az AI „feltalált” adatai, például a Trump autós feladatainak bevezető dátuma, vagy tévesen állították, hogy Trump 2024 -ben már Kanada elleni tarifákat vezette volna.

A szakértők azt jelzik, hogy a hallucinációkat különféle tényezők válthatják ki, többek között a képzési utasítások és szövegek kódolása mellett. A nagy nyelvi modellek (LLMS) számos számmal összekapcsolják a kifejezéseket, az úgynevezett vektor kódolásokkal. Olyan kétértelmű szavak esetén, mint a „bank” (amely leírhatja mind a pénzügyi intézményt, mind az ülőhelyeket), lehet, hogy a kétértelműség elkerülése érdekében kódolást jelenthet. A reprezentációk és szövegek kódolásának és dekódolásának minden hibája a generatív AI hallucinált.

Az AI -döntések átláthatósága és érthetősége

Az AI rendszerekkel kapcsolatos másik alapvető probléma az átláthatóság és a döntéshozatali folyamatok nyomon követésének hiánya. Néhány AI -módszerrel már nem érthető, hogy egy bizonyos előrejelzés vagy egy bizonyos eredmény hogyan történik, vagy hogy egy AI rendszer miért jutott el egy konkrét válaszhoz egy adott kérdés esetén. Az átláthatóság hiánya, amelyet gyakran „fekete dobozproblémának” neveznek, megnehezíti a hibák azonosítását és kijavítását, mielőtt azok közzéteszik.

A nyomon követhetőség különösen fontos olyan területeken, mint az újságírás, ahol a tartalomról szóló döntéseknek átláthatónak és igazolhatónak kell lenniük. Ha a Bloomberg és más médiavállalatok nem tudják megérteni, hogy az AI miért generál helytelen összefoglalókat, akkor nehéz lesz szisztémás javításokat végezni. Ehelyett a hibák bekövetkezése után a reaktív korrekciókra támaszkodnak.

Ezt a kihívást az üzleti és a tudomány szakértői is azonosítják. Noha ez elsősorban technikai kihívás, társadalmi vagy jogi szempontból problematikus eredményekhez is vezethet bizonyos alkalmazási területeken. A Bloomberg esetében ez az olvasók körében vagy a legrosszabb esetben a helytelen információk alapján a pénzügyi döntéseknél a bizalom elvesztéséhez vezethet.

Az adatminőségtől és a hatókörtől való függőség

Ezenkívül az AI -n alapuló alkalmazások az adatok minőségétől és az algoritmusok minőségétől függnek. Ilyen módon az adatok vagy algoritmusok szisztematikus hibáit gyakran nem lehet felismerni a felhasznált adatok méretére és összetettségére. Ez egy másik alapvető kihívás, amellyel a Bloombergnek és más vállalatoknak foglalkozniuk kell az AI rendszerek végrehajtásakor.

Az adatok mennyiségének problémája - az AI csak a viszonylag kicsi „kontextusú ablakokat” tudja figyelembe venni a parancsok feldolgozásakor, a prompt, az utóbbi években valóban csökken, de továbbra is kihívás. A Google Ki modell, a „Gemini 1,5 Pro 1M” modell már azonnal feldolgozhatja az egyiket 700 000 szó vagy egy órás video-több, mint 7-szer, mint az Openaai jelenleg legjobb GPT-modellje. Ennek ellenére a tesztek azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia adatot kereshet, de nehezen tudja a kapcsolatok gyűjtését.

Alkalmas:

• A költségcsökkentés és a hatékonyság optimalizálása a domináns üzleti alapelvek-AI kockázat és a jobb AI modell megválasztása

Megoldási megközelítések és jövőbeli fejlemények

Emberi megfigyelés és szerkesztői folyamatok

A Bloomberg által tapasztalt problémák nyilvánvaló megoldása az AI által generált tartalom emberi megfigyelése. A Bloomberg már hangsúlyozta, hogy az újságírók teljes ellenőrzést gyakorolnak annak érdekében, hogy közzéteszik -e az AI által generált összefoglalót. Ezt a vezérlést azonban hatékonyan kell gyakorolni, ami azt jelenti, hogy a szerkesztőknek elegendő idővel kell rendelkezniük az AI csúcstalálkozók ellenőrzésére, mielőtt azok közzéteszik őket.

A hibák minimalizálása érdekében elengedhetetlen az AI által generált tartalom ellenőrzésére szolgáló robusztus szerkesztői folyamatok végrehajtása. Ez magában foglalhatja, hogy az összes AI csúcstalálkozót legalább egy emberi szerkesztőnek ellenőriznie kell, mielőtt közzéteszik, vagy hogy bizonyos típusú információkat (például adatokat, számokat vagy hozzárendeléseket) különösen ellenőrizni kell. Az ilyen folyamatok növelik a munkaterhelést, és ezáltal az AI -vel csökkentik a hatékonyságnövekedés egy részét, de a pontosság és a hitelesség védelme érdekében szükségesek.

Technikai fejlesztések az AI modellekben

Maga az AI modellek műszaki fejlesztése egy másik fontos megközelítés a jelenlegi problémák megoldásához. A GPT-4 esetében már a hallucinációk szignifikánsan csökkentek a GPT-3.5 elődjéhez képest. Az antropikus, a „Claude 3 Opus” legfrissebb modellje még kevesebb hallucinációt mutat a kezdeti tesztekben. Hamarosan a hangmodellek hibaarányának alacsonyabbnak kell lennie, mint az átlagos emberé. Ennek ellenére az AI nyelvi modellek valószínűleg nem lesznek hibátlanok további értesítésig, ellentétben a számítógépekkel.

Ígéretes műszaki megközelítés a „szakértők keveréke”: számos kis speciális modell csatlakozik a kapuhálózathoz. A rendszerbe való belépést a kapu elemzi, majd szükség esetén továbbadja egy vagy több szakértőnek. Végül az általános szóra adott válaszok kombinálódnak. Ilyen módon elkerülhető, hogy az egész modellnek mindig aktív legyen a bonyolultságában. Az ilyen típusú architektúra potenciálisan javíthatja a pontosságot, ha bizonyos típusú információk vagy tartományok speciális modelljei felhasználnak.

Reális elvárások és átlátható kommunikáció

Végül is fontos, hogy reális elvárásokkal rendelkezzünk az AI rendszerekkel kapcsolatban, és átláthatóan kommunikáljunk képességeik és korlátaik között. Az AI rendszereket ma kifejezetten meghatározzák egy adott alkalmazási kontextusban, és messze nem hasonlítanak az emberi intelligenciához. Ennek az ismereteknek az AI végrehajtásához kell vezetniük az újságírásban és más területeken.

A Bloombergnek és más médiavállalatoknak átláthatóan kommunikálniuk kell az AI használatáról, és egyértelművé kell tenniük, hogy az AI által generált tartalom helytelen lehet. Ezt meg lehet tenni az AI által generált tartalom, az átlátszó hibajavító folyamatok és a nyílt kommunikáció kifejezett címkézésével az alkalmazott technológia határain keresztül. Az ilyen átláthatóság hozzájárulhat az olvasó bizalmának fenntartásához, még akkor is, ha hibák fordulnak elő.

Miért nem sikerül az AI integráció az újságírásban emberek nélkül?

A Bloomberg tapasztalatai az AI által generált összefoglalókkal szemléltetik a mesterséges intelligencia újságírásba való integrációjának összetett kihívásait. A legalább 36 hibát, amelyeket január óta kijavítani kellett, azt mutatja, hogy annak potenciálja ellenére a technológia még nem elég érett ahhoz, hogy megbízhatóan alkalmazzák alapos emberi megfigyelés nélkül. Azok a problémák, amelyekkel a Bloomberg szembesül, nem egyedi, hanem tükrözik az AI alapvető kihívásait, például hallucinációkat, átláthatóság hiányát és a nagy minőségű adatoktól való függőséget.

Számos megközelítésre van szükség az AI újságírásba való integrálásához: robusztus szerkesztői folyamatok az AI által generált tartalom áttekintéséhez, maga az AI modellek folyamatos műszaki fejlesztései és az átlátható kommunikáció az alkalmazott technológia készségeiről és korlátairól. A Bloomberg tapasztalata értékes leckeként szolgálhat más médiavállalatok számára, amelyek hasonló AI megvalósításokat terveznek.

Az AI-alapú újságírás jövője attól függ, hogy mennyire jól használja az AI hatékonyságnövekedését és innovatív lehetőségeit anélkül, hogy az újságírói előírásokat veszélyeztetné. A kulcs olyan kiegyensúlyozott megközelítésben van, amely a technológiát olyan eszköznek tekinti, amely támogatja az emberi újságírókat, ahelyett, hogy helyettesítenék őket. Ahogyan John Micklethwait a Bloombergből, helyesen megjegyezte: "Az AI összefoglaló csak olyan jó, mint a történet, amelyen alapul. És az emberek továbbra is fontosak a történetek számára."

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus