क्या एआई हमें गुणवत्तापूर्ण पत्रकारिता के युग में ले जा सकता है?

मैं एक पेशेवर पत्रकार हूं जिसने कुछ दशकों तक तकनीकी क्षेत्र में काम किया है। सोशल मीडिया के उदय के बाद से, पत्रकारिता के लिए यह कठिन समय रहा है क्योंकि बहुत सारी आवाजें सामने आईं और शोर बहरा कर देने वाला था।

एआई-जनित सामग्री और भी अधिक इन्फोट्रैश जोड़ती है। लेकिन आश्चर्यजनक रूप से, मुझे लगता है कि एआई हमें पत्रकारिता की गुणवत्ता में वापस लाने के लिए है , एक जोखिम कारक के रूप में और एक सक्षमकर्ता के रूप में। पिछले सप्ताह के दो अन्य लेखों ने मुझे इस बारे में सोचने पर मजबूर किया। सेमाफोर के पहले व्यक्ति ने अपनी नई पेशकश पेश की: सेमाफोर के सिग्नल । माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई टूल का उपयोग करते हुए, सिग्नल डिजिटल बदलाव और एआई चुनौतियों के अनुरूप वैश्विक समाचारों पर विविध अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। सेमाफ़ोर के प्रौद्योगिकी संपादक रीड अल्बर्गोटी ने लिखा :

“यह उस बदलाव का एक बेहतरीन उदाहरण है जो हो रहा है। सोशल मीडिया का आगमन मीडिया संगठनों के लिए एक कमज़ोर शक्ति थी। दूसरी ओर, AI एक मजबूत तकनीक है। सोशल मीडिया ने कुछ पत्रकारों को स्टार बना दिया और लगभग हर प्रमुख प्रकाशन के लिए ट्रैफिक नंबरों में मदद की। लेकिन लक्षित विज्ञापन व्यवसाय, सोशल मीडिया द्वारा संचालित, ने उच्च-गुणवत्ता वाले प्रकाशनों से पैसा छीन लिया, और ट्रैफ़िक केवल एक खोखला वादा था। जब लोग एआई और समाचार के बारे में सोचते हैं, तो पहली बात जो दिमाग में आती है वह है पत्रकारों की जगह बॉट्स द्वारा लेना। जबकि सीएनईटी और स्पोर्ट्स इलस्ट्रेटेड जैसे मुट्ठी भर आउटलेट इसे आज़माने के लिए प्रलोभित हुए हैं, लेकिन ये उदाहरण केवल विसंगतियाँ हैं। एआई-जनित सामग्री कमोबेश स्पैम है, जो पत्रकारिता का स्थान नहीं लेती है। यह उपभोक्ताओं को विश्वसनीय प्रकाशकों की ओर ले जाता है।"

मैं इस बात से पूरी तरह सहमत हूं; एआई के युग में, ऐसी आवाज़ें/मीडिया होने से अधिक महत्वपूर्ण कुछ नहीं है जिन पर आप भरोसा करते हैं। और यहाँ पेशेवर पत्रकार आता है। जिम्मेदार पत्रकार. यह व्यक्ती कोन है? यह एक पेचीदा सवाल है क्योंकि एआई के संदर्भ में 'जिम्मेदार' एक मजाक बन जाता है। एआई के युग में, जिम्मेदार पत्रकारिता के गठन का प्रश्न नए आयाम प्राप्त कर रहा है। उदाहरण के लिए, पिछले सप्ताह, गुडी-2 लॉन्च किया गया था, एक चैटबॉट जिसे अस्पष्ट प्रतिक्रियाएँ प्रदान करके और "जिम्मेदार" होने के द्वारा गलत सूचना से बचने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

एआई खतरनाक हो सकता है और इसका उपयोग उदाहरण के लिए ऑडियो-जैकिंग के लिए किया जा सकता है, लेकिन पत्रकारिता के संदर्भ में, यह अद्भुत टूल का एक समूह प्रदान करता है जो रिपोर्टिंग, संपादन और सामग्री वितरण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, यूके में फुल फैक्ट जैसे स्वचालित तथ्य-जाँच प्लेटफ़ॉर्म सार्वजनिक चर्चा में किए गए दावों को तुरंत सत्यापित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, जिससे समाचार रिपोर्टिंग की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ती है। एआई द्वारा डेटा पत्रकारिता में भी क्रांति ला दी गई है, डेटारैपर जैसे उपकरण पत्रकारों को व्यापक कोडिंग ज्ञान के बिना इंटरैक्टिव चार्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति देते हैं। इसके अलावा, वैयक्तिकृत लेख अनुशंसाओं के साथ न्यूयॉर्क टाइम्स के प्रयोग से पता चलता है कि कैसे एआई व्यक्तिगत पाठकों की रुचियों के अनुरूप सामग्री तैयार कर सकता है, जिससे संभावित रूप से जुड़ाव और सदस्यता दरें बढ़ सकती हैं।

पिछले सप्ताह, प्लेटफ़ॉर्मर वेब और पत्रकारिता के भविष्य पर भी विचार कर रहा था।

“ जिस हद तक पत्रकारों को भविष्य के वेब में भूमिका निभानी है, यह एक ऐसी चीज़ है जिसे उन्हें अपने लिए आविष्कार करना होगा। आर्क सर्च, या पर्प्लेक्सिटी, या पो का उपयोग करें, और यह स्पष्ट है कि पत्रकारिता को बचाने के लिए कोई मंच नहीं आ रहा है। और ऐसे प्लेटफ़ॉर्मों की संख्या बढ़ती जा रही है जो इसे खत्म करने पर आमादा हैं। ”

और यहां मैं फिर से सहमत हूं: कोई भी पत्रकारिता को बचाने के लिए नहीं आ रहा है, लेकिन एआई के साथ - जोखिम और सक्षमता के रूप में - पत्रकारिता अंततः अपने सार पर लौट सकती है। डिजिटल और एआई क्रांतियों के माध्यम से पत्रकारिता की यात्रा पर विचार करते हुए, यह स्पष्ट हो जाता है कि चुनौतियां प्रचुर हैं, लेकिन लोकतंत्र के स्तंभ के रूप में पत्रकारिता का सार बरकरार है। एआई को सोच-समझकर अपनाने से पत्रकारिता को अपने मूल मिशन पर लौटने की अनुमति मिलती है: सूचना देना, शिक्षित करना और जवाबदेह होने की शक्ति रखना - जिम्मेदारी निभाना - जिससे यह सुनिश्चित होता है कि यह तेजी से जटिल होती दुनिया में एक विश्वसनीय मार्गदर्शक के रूप में फलता-फूलता रहे।

सामान्य संदिग्धों से समाचार ©

वेसुवियस और पोम्पेई

• एआई का उपयोग करते हुए, तीन छात्रों ने 79 ईस्वी में पोम्पेई में दफन किए गए 2,000 से अधिक ग्रीक अक्षरों को पढ़ा और $700,000 जीते।

रोबोक्स

• गेम कंपनी ने 16 भाषाओं में एआई-संचालित रीयल-टाइम चैट अनुवाद पेश किया ।

सैम ऑल्टमैन

• सैम ऑल्टमैन वैश्विक एआई चिप उत्पादन विस्तार के लिए $5-7 ट्रिलियन चाहते हैं। (यह बहुत ज्यादा है…)। गैरी मार्कस 7 कारण बताते हैं कि क्यों दुनिया को 'नहीं' कहना चाहिए (यह इतने अधिक नहीं हैं...)

इस बीच OpenAI

• ओपनएआई ने सबसे तेजी से बढ़ती तकनीकी कंपनियों में से एक बनकर 2 अरब डॉलर का वार्षिक राजस्व हासिल किया है।
• OpenAI विविध कार्यों को स्वचालित करने के लिए दो AI एजेंटों पर काम कर रहा है।

माइक्रोसॉफ्ट

• माइक्रोसॉफ्ट और दुनिया भर के हालिया शोध का सारांश जो हमें एआई के साथ काम का एक नया और बेहतर भविष्य बनाने में मदद कर सकता है।

NVIDIA

• एनवीडिया एआई कंपनियों के लिए वैयक्तिकृत चिप्स का उत्पादन शुरू करना चाहता है

गूगल

• गूगल ने बार्ड का नाम बदलकर जेमिनी कर दिया। मिश्रित शक्तियों और कमजोरियों के बारे में एथन मॉलिक पढ़ें।

कुछ

• एनवीडिया, ओपनएआई, माइक्रोसॉफ्ट और लगभग 200 अन्य कंपनियां जेनरेटिव एआई के सुरक्षित विकास और तैनाती का समर्थन करने के लिए यूएस एआई सेफ्टी इंस्टीट्यूट कंसोर्टियम (एआईएसआईसी) में शामिल हुईं ।

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बड़े भाषा मॉडल और उनका संवर्द्धन

• आपको केवल अधिक एजेंटों की आवश्यकता है : दर्शाता है कि कैसे एलएलएम में एजेंटों की संख्या बढ़ने से नमूना-और-मतदान पद्धति के माध्यम से प्रदर्शन में वृद्धि होती है। अख़बार पढ़ना
• टैग-एलएलएम : डोमेन और कार्य-विशिष्ट व्यवहार के लिए कस्टम इनपुट टैग का उपयोग करके सामान्य प्रयोजन एलएलएम को विशेष डोमेन में अनुकूलित करता है। अख़बार पढ़ना
• बीआईएलएलएम : एलएलएम के लिए 1-बिट पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन दृष्टिकोण पेश करता है, जो अल्ट्रा-लो बिट-विड्थ के तहत उच्च प्रदर्शन को बनाए रखता है। अख़बार पढ़ना
• ऑनलाइन एआई फीडबैक से प्रत्यक्ष भाषा मॉडल संरेखण : ऑनलाइन फीडबैक के माध्यम से मॉडल संरेखण को बढ़ाता है, अन्वेषण और प्रदर्शन में सुधार करता है। अख़बार पढ़ना
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• DeepSeekMath : खुली भाषा मॉडल में गणितीय तर्क की सीमाओं को आगे बढ़ाता है। अख़बार पढ़ना
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मल्टीमॉडल और विजन-लैंग्वेज मॉडल

• λ-ईक्लिप्स : सीएलआईपी के अव्यक्त स्थान का लाभ उठाकर वैयक्तिकृत टेक्स्ट-टू-इमेज पीढ़ी प्राप्त करता है। अख़बार पढ़ना
• SPHINX-X : मॉडल प्रदर्शन और प्रशिक्षण दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते हुए मल्टी-मोडैलिटी बड़े भाषा मॉडल की एक उन्नत श्रृंखला का प्रस्ताव करता है। अख़बार पढ़ना
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• मल्टीमॉडल रीजनिंग के लिए क्वेश्चन अवेयर विजन ट्रांसफार्मर : उन्नत मल्टीमॉडल रीजनिंग के लिए विजन एनकोडर के भीतर प्रश्न जागरूकता को एम्बेड करता है। अख़बार पढ़ना
• ईवीए-सीएलआईपी-18बी : छवि वर्गीकरण में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करते हुए, सीएलआईपी को 18 अरब मापदंडों तक बढ़ाता है। अख़बार पढ़ना

रोबोटिक्स, ऑटोनॉमस सिस्टम और इंटरएक्टिव एजेंट

• बड़े भाषा मॉडल नीति अनुकूलन के साथ हर जगह ड्राइविंग : एलएलएम का उपयोग करके स्वायत्त वाहनों के लिए स्थानीय यातायात नियमों के अनुकूलन को सक्षम बनाता है। अख़बार पढ़ना
• ऑफ़लाइन अभिनेता-आलोचक सुदृढीकरण सीखने को बड़े मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है : यह प्रदर्शित करता है कि ऑफ़लाइन अभिनेता-आलोचक सुदृढीकरण सीखने को प्रभावी ढंग से बड़े मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है। अख़बार पढ़ना

वेब नेविगेशन, संवादी प्रणाली और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

• WebLINX : संवादी वेब नेविगेशन के लिए एक बेंचमार्क पेश करता है, जो नए वेब वातावरण के अनुकूल मॉडल की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है। अख़बार पढ़ना
• इन-संदर्भ सिद्धांत गलतियों से सीखना : गलतियों को प्रेरित करके और कार्य-विशिष्ट सिद्धांतों को निकालने के लिए उन पर विचार करके एलएलएम सीखने को बढ़ाता है। अख़बार पढ़ना
• मल्टी-लाइन एआई-असिस्टेड कोड ऑथरिंग : कोडकंपोज़ प्रस्तुत करता है, एक एआई-असिस्टेड कोड ऑथरिंग टूल जो सिंगल-लाइन और मल्टी-लाइन इनलाइन सुझाव प्रदान करता है। अख़बार पढ़ना

समय श्रृंखला पूर्वानुमान, वस्तु पहचान, और अन्य नवाचार

• लैग-लामा : मजबूत शून्य-शॉट सामान्यीकरण को प्रदर्शित करते हुए, अविभाज्य संभाव्य समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक आधार मॉडल प्रस्तुत करता है। अख़बार पढ़ना
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व्याख्यात्मकता और फाउंडेशन मॉडल

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