Lors du sixième Sommet mondial des médias, l’application de l’intelligence artificielle générative et des grands modèles linguistiques est devenue un sujet brûlant parmi de nombreux médias. L’industrie des médias inaugure une nouvelle étape de collaboration homme-machine. L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus impliquée dans l’ensemble de la chaîne de collecte, de production et de distribution d’informations. Dans cette vague d’intelligence, les professionnels des médias ont également été confrontés à la nouvelle tâche de « mettre à niveau » leurs connaissances techniques et leur structure de connaissances.
L'équipe nationale de recherche du groupe de réflexion haut de gamme de l'agence de presse Xinhua a publié le rapport « La responsabilité et la mission des médias d'information à l'ère de l'intelligence artificielle » lors du sommet. L'enquête du rapport auprès des organisations de médias d'information dans 53 pays et régions du monde montre que 10,2 % des organisations de médias ont pleinement adopté l'IA et ont établi des mécanismes correspondants au niveau institutionnel pour introduire l'IA dans le processus de production ; Explorer activement l’application de la technologie de l’IA et encourager et soutenir certains secteurs d’activité de l’information à tester la technologie de l’IA.
Il ne fait aucun doute que les rédactions deviennent de plus en plus « techniques ». Lorsque le journalisme de données est apparu, l'apprentissage du traitement des données et de la programmation Python est devenu populaire ; et maintenant que l'application des grands modèles bat son plein, la maîtrise du nouveau langage de communication avec les modèles d'IA - « Prompt Engineering » est devenue un « cours obligatoire » pour les médias. personnes.
« L'ingénierie rapide » fait référence au processus de conception et de construction d'informations rapides efficaces pour guider le modèle d'IA afin de générer des réponses plus précises et plus utiles ou d'accomplir des tâches spécifiques. Il n'est pas facile de « former » de grands modèles. Les journalistes doivent souvent concevoir des questions rapides, tout comme concevoir soigneusement des questions d'entretien, afin que les réponses des grands modèles puissent être plus « pertinentes » et améliorer la précision de leurs fonctions telles que la recherche d'informations. informations générales et réalisation d’analyses de données. Amedia, la plus grande organisation médiatique de Norvège, a commencé à consacrer beaucoup de temps à former ses employés à « l'ingénierie rapide », à apprendre à poser efficacement des questions aux grands modèles et à élaborer des codes de travail et des cours de formation.
Les journalistes et les rédacteurs tentent activement d’utiliser l’IA comme nouveau partenaire pour améliorer l’efficacité du montage. Le rapport du groupe de réflexion de l'agence de presse Xinhua montre que les trois principaux scénarios d'application que les médias interrogés qui appliquent l'IA générative au niveau institutionnel ont explorés ou ont l'intention d'explorer sont : premièrement, l'édition auxiliaire, telle que la vérification des faits, la synthèse vocale, traduction, etc. ; deuxièmement, créer du contenu, comme la génération de résumés, la création d'affiches graphiques, le doublage d'ancres numériques, etc. ; troisièmement, la planification de la sélection de sujets ou la rédaction de plans.
Yan Lingsi, vice-président de Reuters Asie-Pacifique, a déclaré lors du sommet des médias que Reuters était particulièrement enthousiasmé par le potentiel de l'IA générative dans trois domaines clés : réduire le travail mécanique dans la salle de rédaction, utiliser des machines pour améliorer les capacités de travail des journalistes et construire et appliquer de nouvelles technologies d’IA pour changer l’avenir des entreprises.
Yan Lingsi a déclaré que Reuters avait intégré des assistants de titres générés par l'IA et des outils de synthèse de puces dans sa plate-forme de publication Web. "Nous avons constaté que l'outil d'IA était très efficace pour résumer des histoires et générer des titres, et c'était un outil très efficace pour gagner du temps."
Si l’on considère les médias du monde entier, l’application de l’IA a en effet apporté des améliorations en termes d’« efficacité », de « qualité » et de « quantité » de la production d’informations. Le système de métaverse « Yuan Mao » de l'agence de presse Xinhua est piloté par l'intelligence artificielle pour générer du contenu, y compris plusieurs ensembles d'outils auxiliaires de production tels que Digital Man et Yuan Rubik's Cube ; le système d'agrégation d'informations et d'extraction de contenu « Juicer » développé par la British Broadcasting Corporation ; utilise l'IA pour capturer automatiquement le contenu des sites Web d'information gratuits mondiaux pour fournir aux journalistes des informations et des références de sélection de sujets. Le New York Times a développé un robot d'analyse de données « Bloomomblot » pour analyser les articles sur les plateformes sociales et prédire les informations adaptées ; diffusion sur la plateforme pour aider à créer du contenu « à succès » ; Illariy, une IA humaine numérique développée conjointement par l'Agence de presse des Andes péruviennes et le Laboratoire des médias du Département de littérature de l'Université nationale de San Marcos du Pérou, utilise le local langue autochtone pour les émissions d'information...
Ainsi, face à la « transformation et à la mise à niveau » apportée par l'IA à l'industrie du journalisme, alors que de plus en plus d'hôtes et de diffuseurs d'IA apparaissent, les collègues des médias craignent-ils de se faire voler leur « travail » par l'IA ?
Selon Iqbal Sefer, président de l'Independent Media Group d'Afrique du Sud, la relation entre l'IA et le contenu médiatique est comme un architecte et un bâtiment. L'IA « architecte » ne peut construire que le cadre externe du « bâtiment ». La « construction » ne peut pas être achevée par l’IA seule. Elle oblige les journalistes à découvrir les détails, la profondeur et l’humanité de l’histoire.
Suresh Nanbas, rédacteur en chef de The Hindu, partage le même point de vue. Selon lui, l’IA générative ne peut pas remplacer la créativité humaine, mais la renforce en fournissant de nouveaux outils, en élargissant l’accès et en ouvrant de nouvelles formes de contenu.
Pavel Negoitsa, président de Rossiya Gazeta, a déclaré que par rapport aux humains, l'IA manque d'une certaine « personnalité ». « Il est difficile d'apprendre à l'IA à posséder les caractéristiques personnelles de chaque journaliste, en particulier les caractéristiques individuelles des journalistes talentueux et distinctifs ».
À l’heure actuelle, l’IA n’est toujours pas en mesure de posséder la profonde attention sociale et humaniste, les capacités professionnelles de reportage approfondi et la compréhension émotionnelle complexe dont disposent les journalistes. L’IA devrait « remplacer » les tâches triviales et répétitives, permettant aux journalistes de disposer de plus de temps et d’énergie pour s’engager dans des reportages plus créatifs et plus approfondis. Par exemple, de nombreuses retransmissions d’événements sportifs et dynamiques des marchés financiers ont été compilées et distribuées par des robots d’écriture IA.
En fait, l'intégration profonde des processus métier de l'IA et de l'actualité crée de nouveaux postes, tels que « leader des produits d'actualités IA », « ingénieur d'invite », « vérificateur de faits », « éditeur audio et vidéo IA », « détection et réglage de modèles IA ». ingénieur", "chercheur technique prospectif" etc.
L'impact de l'IA sur l'écologie médiatique est en constante évolution. Pour les journalistes et les rédacteurs, au lieu de craindre d'être remplacés par l'IA, il vaut mieux « danser ensemble » dès que possible, ouvrir l'esprit pour adopter les nouvelles technologies et en créer davantage. de nouvelles possibilités pour les formulaires de reportage d'actualité.