Artificiell intelligens inom finansjournalistik: Bloomberg kämpar med felaktiga AI-sammanfattningar

Är AI-implementeringar lämpliga för vardagsbruk? Bloombergs skakiga start med automatiserade sammanfattningar

Integreringen av artificiell intelligens i journalistiken ställer medieföretag inför komplexa utmaningar, vilket det senaste fallet Bloomberg visar. Den finansiella nyhetstjänsten har experimenterat med AI-genererade sammanfattningar för sina artiklar sedan januari 2025, men har redan varit tvungen att korrigera minst 36 felaktiga sammanfattningar. Denna situation belyser svårigheterna med att implementera AI-system i redaktionella processer, särskilt när det gäller noggrannhet, tillförlitlighet och förtroende för automatiserat innehåll. Följande avsnitt undersöker de specifika problemen hos Bloomberg, placerar dem i samband med allmänna AI-utmaningar och diskuterar potentiella lösningar för en framgångsrik integration av AI i journalistiken.

Lämplig för detta:

• Tillförlitlig AI: Europas trumfkort och chansen att ta en ledande roll inom artificiell intelligens

Bloombergs problematiska inträde i AI-genererat innehåll

Felbenägenheten hos AI-sammanfattningar

Bloomberg, ett ledande globalt finansnyhetsföretag, började använda AI-genererade punktlistor som sammanfattningar i början av sina artiklar i början av 2025. Sedan lanseringen den 15 januari har företaget dock varit tvunget att korrigera minst tre dussin av dessa automatiserade sammanfattningar, vilket tyder på betydande problem med noggrannheten i det AI-genererade innehållet. Dessa problem är särskilt oroande för ett företag som Bloomberg, som är känt för sin precisa finansiella rapportering och vars information ofta direkt kan påverka investeringsbeslut. Behovet av många korrigeringar undergräver förtroendet för tillförlitligheten hos denna nya teknik och väcker frågor om den för tidiga implementeringen av AI-system inom journalistiken.

Ett särskilt betydande fel inträffade när Bloomberg rapporterade om president Trumps planerade biltullar. Medan den ursprungliga artikeln korrekt angav att Trump kunde komma att tillkännage tullarna samma dag, innehöll den AI-genererade sammanfattningen felaktig information om tidpunkten för en bredare tullåtgärd. I ett annat fall hävdade en AI-sammanfattning felaktigt att president Trump skulle införa tullar mot Kanada redan 2024. Sådana fel visar på AI:s begränsningar när det gäller att tolka komplexa nyheter och riskerna med att publicera overifierat, automatiserat innehåll.

Förutom felaktiga datum inkluderade felen även felaktiga siffror och felaktiga tillskrivningar av handlingar eller uttalanden till individer eller organisationer. Denna typ av fel, ofta kallade "hallucinationer", utgör en särskild utmaning för AI-system eftersom de kan låta trovärdiga och därför är svåra att upptäcka utan grundlig mänsklig granskning. Frekvensen av dessa fel hos Bloomberg understryker behovet av robusta granskningsprocesser och väcker frågor om mognaden hos den AI-teknik som används.

Bloombergs reaktion på AI-problemen

I ett officiellt uttalande betonade Bloomberg att 99 procent av deras AI-genererade sammanfattningar uppfyller redaktionella standarder. Företaget uppger att de publicerar tusentals artiklar dagligen och anser därför att felfrekvensen är relativt låg. Bloomberg säger att de värdesätter transparens och korrigerar eller uppdaterar artiklar vid behov. De betonade också att journalister har full kontroll över huruvida en AI-genererad sammanfattning publiceras eller inte.

I en essä den 10 januari, baserad på en föreläsning vid City St. George's, University of London, beskrev John Micklethwait, chefredaktör för Bloomberg, orsakerna till AI-sammanfattningar. Han förklarade att klienter uppskattar dem eftersom de snabbt kan förstå kärnan i en artikel, medan journalister är mer skeptiska. Han erkände att reportrar fruktar att läsarna kan förlita sig enbart på sammanfattningarna och försumma kärnartikeln. Ändå betonade Micklethwait att värdet av en AI-sammanfattning helt beror på kvaliteten på den underliggande artikeln – och för det är mänsklig expertis fortfarande avgörande.

En talesperson för Bloomberg berättade för The New York Times att feedbacken på sammanfattningarna generellt sett varit positiv och att företaget fortsatte att arbeta med att förbättra upplevelsen. Detta uttalande antyder att trots de problem som uppstått avser Bloomberg att hålla fast vid sin strategi att använda AI för sammanfattningar, men med ett större fokus på kvalitetssäkring och förfining av den teknik som används.

AI inom journalistiken: Ett branschövergripande relevant ämne

Andra medieföretags erfarenheter av AI

Bloomberg är inte det enda medieföretaget som experimenterar med att integrera AI i sina journalistiska processer. Många nyhetsorganisationer försöker lista ut hur de bäst kan integrera denna nya teknik i sin rapportering och sitt redaktionella arbete. Tidningskedjan Gannett använder liknande AI-genererade sammanfattningar för sina artiklar, och The Washington Post har utvecklat ett verktyg som heter "Ask the Post" som genererar svar på frågor från publicerade artiklar i The Washington Post. Denna utbredda användning visar mediebranschens stora intresse för AI-teknik, trots de därmed sammanhängande riskerna och utmaningarna.

Andra medieföretag har också stött på problem med AI-verktyg. I början av mars tog Los Angeles Times bort sitt AI-verktyg från en debattartikel efter att tekniken beskrivit Ku Klux Klan som något annat än en rasistisk organisation. Denna händelse illustrerar att de utmaningar Bloomberg står inför inte är isolerade utan symptomatiska för bredare problem med att integrera AI i journalistiken. Ett mönster framträder där tekniken ännu inte är mogen nog att fungera tillförlitligt utan mänsklig tillsyn, särskilt när det gäller känsliga eller komplexa ämnen.

Dessa exempel illustrerar spänningen mellan önskan om innovation och effektivitet genom AI å ena sidan, och behovet av att upprätthålla journalistiska standarder och noggrannhet å andra sidan. Medieföretag måste utföra en balansgång: de vill dra nytta av fördelarna med AI utan att riskera sina läsares förtroende eller kompromissa med grundläggande journalistiska principer. Erfarenheterna från Bloomberg och andra nyhetsorganisationer fungerar som viktiga lärdomar för hela branschen om AI:s möjligheter och begränsningar inom journalistiken.

Lämplig för detta:

• En anledning till den tveksamma användningen av AI: 68 % av HR-chefer klagar över brist på AI-kunskap i företag

Den särskilda utmaningen inom finansjournalistik

Inom finanssektorn, där Bloomberg är en av de ledande nyhetstjänsterna, är kraven på noggrannhet och tillförlitlighet särskilt höga. Felaktig information kan få betydande ekonomiska konsekvenser, eftersom investerare och finansiella experter baserar sina beslut på dessa nyheter. Detta särskilda ansvar gör integrationen av AI-teknik i finansjournalistik till en ännu större utmaning än inom andra rapporteringsområden.

Intressant nog överträffade den "generalistiska AI" Bloombergs specialiserade AI just inom sitt område: analys av finansiella rapporter. Bloomberg hade enligt uppgift investerat minst 2,5 miljoner dollar i att utveckla sin egen finansiella AI, men mindre än ett år efter lanseringen i slutet av mars 2023 stod det klart att generella AI-modeller som ChatGPT och GPT-4 levererade bättre resultat inom detta område. Detta illustrerar den snabba utvecklingstakten inom artificiell intelligens och svårigheten för företag att hålla jämna steg med specialiserade lösningar i takt med att generella modeller blir allt kraftfullare.

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

Grundläggande utmaningar med generativ AI

Hallucinationsproblemet i AI-modeller

En av de mest grundläggande utmaningarna med AI-system, som också lyfts fram i Bloombergs sammanfattningar, är problemet med "hallucinationer" – tendensen hos AI-modeller att generera information som låter trovärdig men sakligt felaktig. Detta problem uppstår när AI-system producerar innehåll som går utöver den information som tillhandahålls dem eller när de misstolkar data. Sådana hallucinationer är särskilt problematiska inom journalistiken, där faktisk noggrannhet och tillförlitlighet är av största vikt.

Problemen som Bloomberg upplever är just sådana hallucinationer: AI:n "uppfann" datum som implementeringsdatumet för Trumps biltullar eller påstod falskeligen att Trump redan hade infört tullar på Kanada 2024. Den här typen av fel belyser begränsningarna hos nuvarande AI-teknik, särskilt när det gäller korrekt tolkning av komplex information.

Experter påpekar att hallucinationer kan utlösas av olika faktorer, inklusive hur träningsuppmaningar och texter kodas. Stora språkmodeller (LLM) länkar koncept till en serie tal, så kallade vektorkodningar. För tvetydiga ord som "bank" (som kan referera till både en finansiell institution och en plats) kan det finnas en kodning per betydelse för att undvika tvetydighet. Eventuella fel i kodningen och avkodningen av representationer och texter kan få den generativa AI:n att hallucinera.

Transparens och spårbarhet av AI-beslut

Ett annat grundläggande problem med AI-system är bristen på transparens och spårbarhet i deras beslutsprocesser. Med vissa AI-metoder är det inte längre möjligt att förstå hur en viss förutsägelse eller ett visst resultat genereras, eller varför ett AI-system kom fram till ett specifikt svar på en given fråga. Denna brist på transparens, ofta kallad "svarta lådeproblemet", gör det svårt att identifiera och korrigera fel innan de offentliggörs.

Spårbarhet är särskilt viktigt inom områden som journalistik, där beslut om innehåll bör vara transparenta och motiverade. Om Bloomberg och andra medieföretag inte kan förstå varför deras AI genererar felaktiga sammanfattningar, blir det svårt att genomföra systemförbättringar. Istället kommer de att vara beroende av reaktiva korrigeringar efter att fel redan har uppstått.

Denna utmaning identifieras också som betydande av experter från näringslivet och den akademiska världen. Även om det främst är en teknisk utmaning kan den också leda till problematiska resultat ur ett samhälleligt eller juridiskt perspektiv inom vissa tillämpningsområden. I Bloombergs fall kan detta leda till minskat förtroende hos läsarna eller, i värsta fall, till finansiella beslut baserade på felaktig information.

Beroende på datakvalitet och omfattning

Dessutom är AI-baserade applikationer beroende av kvaliteten på data och algoritmer. Med tanke på storleken och komplexiteten hos de data som används upptäcks ofta systematiska fel i data eller algoritmer. Detta är ytterligare en grundläggande utmaning som Bloomberg och andra företag måste övervinna när de implementerar AI-system.

Problemet med datavolym – AI kan bara beakta relativt små "kontextfönster" vid bearbetning av kommandon eller prompter – har minskat avsevärt de senaste åren, men är fortfarande en utmaning. Googles AI-modell "Gemini 1.5 Pro 1M" kan redan bearbeta en prompt på 700 000 ord eller en timmes video – mer än sju gånger den nuvarande bästa GPT-modellen från OpenAI. Tester visar dock att även om artificiell intelligens kan söka efter data, kämpar den med att förstå relationer inom den.

Lämplig för detta:

• Kostnadsreduktion och effektivitetsoptimering är dominerande ekonomiska principer – AI-risk och valet av rätt AI-modell.

Lösningar och framtida utvecklingar

Mänsklig övervakning och redaktionella processer

En uppenbar lösning på de problem som Bloomberg har upplevt är ökad mänsklig tillsyn av AI-genererat innehåll. Bloomberg har redan betonat att journalister har full kontroll över huruvida en AI-genererad sammanfattning publiceras eller inte. Denna kontroll måste dock utövas effektivt, vilket innebär att redaktörer måste ha tillräckligt med tid att granska AI-sammanfattningar innan de publiceras.

Att implementera robusta redaktionella processer för granskning av AI-genererat innehåll är avgörande för att minimera fel. Detta kan innebära att kräva att alla AI-sammanfattningar granskas av minst en mänsklig redaktör före publicering, eller att vissa typer av information (såsom data, siffror eller attributioner) granskas särskilt noggrant. Även om sådana processer ökar arbetsbelastningen och därmed minskar en del av effektivitetsvinsterna från AI, är de nödvändiga för att upprätthålla noggrannhet och trovärdighet.

Tekniska förbättringar av AI-modeller

Den pågående tekniska utvecklingen av AI-modeller är ytterligare en viktig metod för att lösa aktuella problem. Hallucinationer har redan minskat avsevärt med GPT-4 jämfört med dess föregångare, GPT-3.5. Anthropics senaste modell, "Claude 3 Opus", visar ännu färre hallucinationer i inledande tester. Felfrekvensen för talmodeller bör snart vara lägre än för den genomsnittliga människan. Till skillnad från vad vi är vana vid från datorer kommer AI-talmodeller sannolikt inte att vara felfria inom överskådlig framtid.

En lovande teknisk metod är "Mixture of Experts": Flera små, specialiserade modeller är anslutna till ett gate-nätverk. Indata till systemet analyseras av gate-nätverket och skickas sedan, om nödvändigt, vidare till en eller flera experter. Slutligen kombineras svaren till ett enda, omfattande svar. Detta undviker behovet av att alltid aktivera hela modellen i all sin komplexitet. Denna typ av arkitektur skulle potentiellt kunna förbättra noggrannheten genom att använda specialiserade modeller för specifika typer av information eller domäner.

Realistiska förväntningar och transparent kommunikation

Slutligen är det viktigt att ha realistiska förväntningar på AI-system och att kommunicera transparent om deras kapacitet och begränsningar. AI-system idag är specifikt definierade för ett visst tillämpningssammanhang och är inte på något sätt jämförbara med mänsklig intelligens. Denna förståelse bör vägleda implementeringen av AI inom journalistik och andra områden.

Bloomberg och andra medieföretag bör kommunicera transparent om sin användning av AI och tydliggöra att AI-genererat innehåll kan vara bristfälligt. Detta skulle kunna uppnås genom tydlig märkning av AI-genererat innehåll, transparenta felkorrigeringsprocesser och öppen kommunikation om begränsningarna hos den teknik som används. Sådan transparens kan bidra till att upprätthålla läsarnas förtroende, även när fel uppstår.

Varför AI-integrering i journalistik misslyckas utan människor

Bloombergs erfarenhet av AI-genererade sammanfattningar belyser de komplexa utmaningarna med att integrera artificiell intelligens i journalistiken. De minst 36 fel som har krävt korrigering sedan januari visar att tekniken, trots sin potential, ännu inte är mogen nog att användas tillförlitligt utan grundlig mänsklig tillsyn. Problemen Bloomberg står inför är inte unika utan återspeglar grundläggande utmaningar med AI, såsom hallucinationer, bristande transparens och beroendet av högkvalitativ data.

En framgångsrik integration av AI i journalistiken kräver flera tillvägagångssätt: robusta redaktionella processer för att granska AI-genererat innehåll, kontinuerliga tekniska förbättringar av själva AI-modellerna och transparent kommunikation om teknikens möjligheter och begränsningar. Bloombergs erfarenheter kan tjäna som en värdefull lärdom för andra medieföretag som planerar liknande AI-implementeringar.

Framtiden för AI-driven journalistik beror på hur väl vi utnyttjar AI:s effektivitetsvinster och innovativa kapacitet utan att kompromissa med journalistiska standarder. Nyckeln ligger i en balanserad strategi som ser teknik som ett verktyg för att stödja mänskliga journalister, snarare än att ersätta dem. Som John Micklethwait från Bloomberg träffande observerade: ”En AI-genererad sammanfattning är bara så bra som den artikel den bygger på. Och för dessa berättelser spelar människor fortfarande roll.”

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus