Kecerdasan buatan dalam jurnalisme keuangan: Bloomberg bertarung dengan ringkasan AI yang salah

Apakah implementasi AI cocok untuk penggunaan sehari -hari? Awal bergelombang Bloomberg dengan ringkasan otomatis

Integrasi kecerdasan buatan ke dalam jurnalisme menghadirkan perusahaan media dengan tantangan yang kompleks, seperti yang ditunjukkan oleh kasus Bloomberg saat ini. Layanan Instruksi Keuangan telah bereksperimen dengan ringkasan yang dihasilkan AI untuk artikelnya sejak Januari 2025, tetapi harus memperbaiki setidaknya 36 ringkasan yang salah. Situasi ini menggambarkan kesulitan dalam mengimplementasikan sistem AI di area editorial, khususnya sehubungan dengan akurasi, keandalan dan kepercayaan pada konten otomatis. Bagian berikut menjelaskan masalah spesifik di Bloomberg, mengaturnya dalam konteks tantangan AI umum dan membahas solusi yang mungkin untuk keberhasilan integrasi AI dalam jurnalisme.

Cocok untuk:

• AI Terpercaya: Kartu Trump Eropa dan kesempatan untuk mengambil peran utama dalam kecerdasan buatan

Entri bermasalah Bloomberg ke dalam konten yang dihasilkan AI

Kerentanan pertemuan AI

Bloomberg, sebuah perusahaan terkemuka dunia untuk berita keuangan, mulai menempatkan titik peluru sebagai ringkasan di awal artikelnya pada awal 2025. Sejak perkenalan ini pada 15 Januari, bagaimanapun, perusahaan harus memperbaiki setidaknya tiga lusin ringkasan otomatis ini, yang menunjukkan masalah yang signifikan dengan akurasi konten yang dihasilkan AI. Masalah -masalah ini sangat bermasalah bagi perusahaan seperti Bloomberg, yang dikenal karena pelaporan keuangannya yang tepat dan yang informasinya sering dapat berdampak langsung pada keputusan investasi. Kebutuhan akan berbagai koreksi merusak kepercayaan pada keandalan teknologi baru ini dan menimbulkan pertanyaan tentang implementasi prematur sistem AI dalam jurnalisme.

Kesalahan yang sangat signifikan terjadi ketika Bloomberg melaporkan Autozölle yang direncanakan Presiden Trump. Sementara artikel yang sebenarnya dengan benar menyatakan bahwa Trump mungkin akan mengumumkan tarif pada hari yang sama, ringkasan yang dihasilkan AI berisi informasi yang salah tentang waktu ukuran bea cukai yang lebih komprehensif. Dalam kasus lain, ringkasan AI secara tidak benar mengklaim bahwa Presiden Trump telah memberlakukan tarif terhadap Kanada pada tahun 2024. Kesalahan semacam itu menunjukkan batas -batas AI dalam interpretasi pesan -pesan kompleks dan risiko ketika konten otomatis yang diuji tidak biasa diterbitkan.

Selain tanggal palsu, kesalahan juga termasuk angka yang salah dan atribusi tindakan atau pernyataan yang salah tentang orang atau organisasi. Jenis kesalahan ini, sering disebut sebagai "halusinasi", merupakan tantangan khusus untuk sistem AI, karena mereka dapat terdengar masuk akal dan karenanya sulit dikenali jika tidak ada tinjauan manusia yang menyeluruh. Frekuensi kesalahan ini di Bloomberg menggarisbawahi kebutuhan untuk proses peninjauan yang kuat dan menimbulkan pertanyaan tentang kematangan teknologi AI yang digunakan.

Reaksi Bloomberg terhadap masalah AI

Dalam pernyataan resmi, Bloomberg menekankan bahwa 99 persen dari ringkasan yang dihasilkan AI akan sesuai dengan standar editorial. Menurut pernyataannya sendiri, perusahaan menerbitkan ribuan artikel setiap hari dan karenanya melihat tingkat kesalahan relatif rendah. Menurut pernyataannya sendiri, Bloomberg melekat pada transparansi dan memperbaiki atau item yang diperbarui jika perlu. Juga ditekankan bahwa jurnalis memiliki kendali penuh atas apakah ringkasan yang dihasilkan AI diterbitkan atau tidak.

John Micklethwait, pemimpin redaksi Bloomberg, menggambarkan alasan ringkasan AI dalam sebuah esai pada 10 Januari, yang didasarkan pada kuliah di City St. George's, University of London. Dia menjelaskan bahwa pelanggan menghargai mereka karena mereka dapat dengan cepat mengenali apa itu cerita, sementara jurnalis lebih skeptis. Dia mengakui bahwa wartawan takut bahwa pembaca hanya bisa mengandalkan ringkasan dan tidak lagi membaca cerita yang sebenarnya. Namun demikian, Micklethwait menekankan bahwa nilai ringkasan AI tergantung secara eksklusif pada kualitas sejarah yang mendasarinya-dan orang-orang masih penting bagi mereka.

Seorang juru bicara Bloomberg mengatakan kepada The New York Times bahwa umpan balik tentang ringkasan umumnya positif dan bahwa perusahaan terus meningkatkan pengalaman. Pernyataan ini menunjukkan bahwa Bloomberg ingin menangkap meskipun ada masalah menggunakan strategi menggunakan AI untuk ringkasan, tetapi dengan peningkatan fokus pada jaminan kualitas dan penyempurnaan teknologi yang digunakan.

AI dalam jurnalisme: topik yang relevan dengan industri

Pengalaman perusahaan media lain dengan AI

Bloomberg bukan satu -satunya perusahaan media yang bereksperimen dengan integrasi AI ke dalam proses jurnalistiknya. Banyak organisasi berita mencoba mencari tahu bagaimana Anda dapat mengintegrasikan teknologi baru ini ke dalam pelaporan dan pekerjaan editorial Anda. Rantai surat kabar Gannett menggunakan ringkasan yang dihasilkan AI serupa untuk artikel Anda, dan The Washington Post telah mengembangkan alat yang disebut "Tanyakan Posting" yang menghasilkan jawaban atas pertanyaan dari item pos yang diterbitkan. Adopsi yang luas ini menunjukkan minat yang cukup besar dari industri media dalam teknologi AI, terlepas dari risiko dan tantangan yang terkait.

Masalah dengan alat AI juga terjadi di perusahaan media lain. Pada awal Maret, Los Angeles Times menghapus alat AI-nya dari artikel opini setelah teknologi menggambarkan Ku Klux-Klan sebagai sesuatu selain organisasi rasis. Kejadian ini menggambarkan bahwa tantangan yang dihadapi Bloomberg tidak terisolasi, tetapi secara gejala untuk masalah yang lebih luas dengan integrasi AI ke dalam jurnalisme. Ada pola di mana teknologi ini belum cukup matang untuk bekerja dengan andal tanpa pengawasan manusia, terutama dengan topik sensitif atau kompleks.

Contoh -contoh ini menggambarkan ketegangan antara keinginan untuk inovasi dan efisiensi oleh AI di satu sisi dan kebutuhan untuk mempertahankan standar jurnalistik dan akurasi di sisi lain. Perusahaan media harus melakukan tindakan penyeimbangan: mereka ingin mendapat manfaat dari keuntungan AI tanpa mempertaruhkan kepercayaan pembaca atau kompromi prinsip jurnalistik dasar. Pengalaman Bloomberg dan organisasi berita lainnya berfungsi sebagai ajaran penting bagi seluruh industri tentang kemungkinan dan batas AI dalam jurnalisme.

Cocok untuk:

• Salah satu alasan mengapa AI ragu-ragu: 68% manajer SDM mengeluh tentang kurangnya pengetahuan AI di perusahaan

Tantangan Khusus dalam Jurnalisme Keuangan

Di sektor keuangan, di mana Bloomberg bertindak sebagai salah satu layanan intelijen terkemuka, persyaratan untuk akurasi dan keandalan sangat tinggi. Efek dari informasi yang salah dapat memiliki konsekuensi keuangan yang signifikan di sini, karena investor dan pakar keuangan membuat keputusan berdasarkan berita ini. Tanggung jawab khusus ini menjadikan integrasi teknologi AI dalam jurnalisme keuangan sebagai tantangan yang lebih besar daripada di bidang pelaporan lainnya.

Menariknya, "generalis-ki" melebihi KI khusus Bloomberg dalam domainnya, analisis keuangan. Bloomberg diperkirakan setidaknya $ 2,5 juta yang diinvestasikan dalam pengembangan AI keuangannya sendiri, tetapi bahkan tidak setahun setelah pengenalan pada akhir Maret 2023 menjadi jelas bahwa model AI umum seperti ChatGPT dan GPT-4 memberikan hasil yang lebih baik di bidang ini. Ini menggambarkan perkembangan yang cepat di bidang kecerdasan buatan dan kesulitan bagi perusahaan untuk mengimbangi solusi khusus jika model umum menjadi semakin efisien.

Mesin Rendering 3D AI & XR: Keahlian lima kali lipat dari Xpert.Digital dalam paket layanan komprehensif, R&D XR, PR & SEM - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Tantangan mendasar dari AI generatif

Masalah halusinasi dalam model AI

Salah satu tantangan paling mendasar bagi sistem AI, yang juga menjadi jelas pada ringkasan Bloomberg, adalah masalah "halusinasi"-yaitu, kecenderungan model AI, untuk menghasilkan informasi yang masuk akal, tetapi pada kenyataannya informasi yang salah. Masalah ini terjadi ketika sistem AI menghasilkan konten yang melampaui informasi yang diberikan kepada mereka atau jika mereka salah menafsirkan data. Halusinasi seperti itu sangat bermasalah dalam jurnalisme, di mana setia dan akurasi sangat penting.

Masalah yang dialami oleh Bloomberg justru halusinasi seperti itu: data "diciptakan" AI seperti tanggal pengantar tugas mobil Trump atau secara keliru mengklaim bahwa Trump akan telah memberlakukan tarif terhadap Kanada pada tahun 2024. Jenis kesalahan ini menggarisbawahi batas -batas teknologi AI saat ini, terutama ketika datang ke interpretasi yang tepat dari informasi kompleks.

Para ahli menunjukkan bahwa halusinasi dapat dipicu oleh berbagai faktor, antara lain dengan cara pelatihan petunjuk dan teks dikodekan. Model Bahasa Besar (LLM) Tautan istilah dengan sejumlah angka, jadi encodings vektor yang disebut. Dalam hal kata -kata ambigu seperti "bank" (yang dapat menggambarkan lembaga keuangan dan tempat duduk)), mungkin ada pengkodean per makna untuk menghindari ambiguitas. Setiap kesalahan dalam pengkodean dan decoding representasi dan teks dapat menyebabkan AI yang dihalusasi generatif.

Transparansi dan pemahaman keputusan AI

Masalah mendasar lainnya dengan sistem AI adalah kurangnya transparansi dan keterlacakan proses pengambilan keputusan Anda. Dengan beberapa metode AI, tidak dapat lagi dimengerti bagaimana prediksi tertentu atau hasil tertentu muncul atau mengapa sistem AI telah mencapai jawaban tertentu jika terjadi pertanyaan tertentu. Kurangnya transparansi ini, sering disebut sebagai "masalah kotak hitam", membuatnya sulit untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan sebelum diterbitkan.

Keterlacakan ini sangat penting dalam bidang -bidang seperti jurnalisme, di mana keputusan tentang konten harus transparan dan dapat dibenarkan. Jika Bloomberg dan perusahaan media lain tidak dapat memahami mengapa AI mereka menghasilkan ringkasan yang salah, akan sulit untuk melakukan perbaikan sistemik. Sebaliknya, mereka mengandalkan koreksi reaktif setelah kesalahan telah terjadi.

Tantangan ini juga diidentifikasi oleh para ahli dari bisnis dan sains. Meskipun terutama merupakan tantangan teknis, ini juga dapat menyebabkan hasil yang bermasalah dari perspektif sosial atau hukum di bidang aplikasi tertentu. Dalam kasus Bloomberg, ini dapat menyebabkan hilangnya kepercayaan di antara pembaca atau dalam kasus terburuk untuk keputusan keuangan berdasarkan informasi yang salah.

Ketergantungan pada kualitas dan ruang lingkup data

Selain itu, aplikasi berdasarkan AI tergantung pada kualitas data dan algoritma. Dengan cara ini, kesalahan sistematis dalam data atau algoritma seringkali tidak dapat dikenali mengingat ukuran dan kompleksitas data yang digunakan. Ini adalah tantangan mendasar lain yang harus dihadapi Bloomberg dan perusahaan lain saat menerapkan sistem AI.

Masalah dengan jumlah data - AI hanya dapat memperhitungkan "jendela konteks" yang relatif kecil dalam pemrosesan perintah, prompt, benar -benar menyusut dalam beberapa tahun terakhir, tetapi tetap menjadi tantangan. Model Google KI "Gemini 1.5 Pro 1M" sudah dapat memproses satu segera dalam tingkat 700.000 kata atau satu jam video-lebih dari 7 kali lebih banyak dari model GPT terbaik saat ini dari OpenAai. Namun demikian, tes menunjukkan bahwa kecerdasan buatan dapat mencari data, tetapi mengalami kesulitan mengumpulkan hubungan.

Cocok untuk:

• Pengurangan Biaya dan Optimalisasi Efisiensi adalah Prinsip Bisnis Dominan-Risiko dan Pilihan Model AI yang Tepat

Pendekatan solusi dan perkembangan masa depan

Proses pengawasan dan editorial manusia

Solusi yang jelas untuk masalah yang dialami oleh Bloomberg adalah peningkatan pemantauan manusia terhadap konten yang dihasilkan AI. Bloomberg telah menekankan bahwa jurnalis memiliki kendali penuh atas apakah ringkasan yang dihasilkan AI diterbitkan atau tidak. Namun, kontrol ini harus dilakukan secara efektif, yang berarti bahwa editor harus memiliki cukup waktu untuk memeriksa KTT AI sebelum diterbitkan.

Implementasi proses editorial yang kuat untuk memeriksa konten yang dihasilkan AI sangat penting untuk meminimalkan kesalahan. Ini dapat mencakup bahwa semua KTT AI harus diperiksa oleh setidaknya satu editor manusia sebelum diterbitkan atau bahwa jenis informasi tertentu (seperti data, angka atau atribusi) diperiksa secara menyeluruh. Proses semacam itu meningkatkan beban kerja dan dengan demikian mengurangi bagian dari peningkatan efisiensi oleh AI, tetapi diperlukan untuk melindungi keakuratan dan kredibilitas.

Perbaikan teknis dalam model AI

Pengembangan teknis model AI itu sendiri adalah pendekatan penting lain untuk menyelesaikan masalah saat ini. Sudah dengan GPT-4, halusinasi telah menurun secara signifikan dibandingkan dengan pendahulu GPT-3.5. Model terbaru dari antropik, "Claude 3 Opus", menunjukkan lebih sedikit halusinasi dalam tes awal. Segera tingkat kesalahan model suara harus lebih rendah dari rata -rata pria. Namun demikian, model bahasa AI mungkin tidak akan sempurna sampai pemberitahuan lebih lanjut, tidak seperti komputer.

Pendekatan teknis yang menjanjikan adalah "campuran para ahli": beberapa model khusus kecil terhubung ke jaringan gerbang. Masuk ke sistem dianalisis oleh gerbang dan kemudian diteruskan ke satu atau lebih ahli jika perlu. Pada akhirnya, jawaban untuk kata secara keseluruhan digabungkan. Dengan cara ini, dapat dihindari bahwa seluruh model harus selalu menjadi aktif dalam kompleksitasnya. Jenis arsitektur ini berpotensi meningkatkan akurasi dengan menggunakan model khusus untuk jenis informasi atau domain tertentu.

Harapan yang realistis dan komunikasi yang transparan

Bagaimanapun, penting untuk memiliki harapan realistis terhadap sistem AI dan untuk berkomunikasi secara transparan di seluruh keterampilan dan batasan mereka. Sistem AI secara khusus didefinisikan untuk konteks aplikasi tertentu saat ini dan jauh dari sebanding dengan kecerdasan manusia. Pengetahuan ini harus mengarah pada implementasi AI dalam jurnalisme dan bidang lainnya.

Bloomberg dan perusahaan media lain harus berkomunikasi secara transparan tentang penggunaan AI mereka dan memperjelas bahwa konten yang dihasilkan AI dapat salah. Ini dapat dilakukan dengan pelabelan eksplisit konten yang dihasilkan AI, proses koreksi kesalahan transparan dan komunikasi terbuka di seluruh batas teknologi yang digunakan. Transparansi semacam itu dapat membantu mempertahankan kepercayaan pembaca, bahkan jika kesalahan terjadi.

Mengapa integrasi AI gagal dalam jurnalisme tanpa orang

Pengalaman Bloomberg dengan ringkasan yang dihasilkan AI menggambarkan tantangan kompleks dalam integrasi kecerdasan buatan ke dalam jurnalisme. Setidaknya 36 kesalahan yang harus diperbaiki sejak Januari menunjukkan bahwa meskipun potensinya, teknologinya belum cukup matang untuk digunakan secara andal tanpa pengawasan manusia yang menyeluruh. Masalah yang dihadapi Bloomberg tidak unik, tetapi mencerminkan tantangan mendasar AI, seperti halusinasi, kurangnya transparansi dan ketergantungan pada data berkualitas tinggi.

Beberapa pendekatan diperlukan untuk integrasi AI yang sukses ke dalam jurnalisme: proses editorial yang kuat untuk peninjauan konten yang dihasilkan AI, peningkatan teknis berkelanjutan dalam model AI itu sendiri dan komunikasi transparan tentang keterampilan dan batas teknologi yang digunakan. Pengalaman Bloomberg dapat berfungsi sebagai pelajaran berharga bagi perusahaan media lain yang merencanakan implementasi AI serupa.

Masa depan jurnalisme berbasis AI tergantung pada seberapa baik menggunakan keuntungan efisiensi dan kemungkinan inovatif AI tanpa mengorbankan standar jurnalistik. Kuncinya adalah dalam pendekatan yang seimbang yang memandang teknologi sebagai alat yang mendukung jurnalis manusia alih -alih menggantinya. Seperti yang dicatat oleh John Micklethwait dari Bloomberg dengan tepat: "Ringkasan AI hanya sebagus cerita yang menjadi dasarnya. Dan orang -orang masih penting untuk cerita -cerita itu."

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus