איך Axios נעזרת בבינה מלאכותית כדי לספק עיתונות מקומית בעלת השפעה רבה
שיחה עם אליסון מרפי, סמנכ״לית התפעול של Axios.
Axios היא חברת מדיה המספקת חדשות ופרשנות חיוניות ואמינות בדרכים יעילות, מאירות עיניים ונוחות לשיתוף ככל האפשר. היא מציעה שילוב של סיקור מקורי והצגה חכמה של מגמות בתקשורת, בטכנולוגיה, בעסקים ובפוליטיקה, תוך הקפדה על מומחיות, קול ייחודי ותמציתיות חכמה.
שוחחנו עם אליסון מרפי, סמנכ״לית התפעול של Axios, על האופן שבו בינה מלאכותית תומכת בעיתונות מקומית בעלת השפעה רבה ומסייעת לשרת קהילות טוב יותר.
בינה מלאכותית כבר תופסת מקום מרכזי מאוד בעבודה של Axios Local. בבסיס הדברים, אנחנו מנסים להוכיח שאפשר להפעיל מודל עסקי בר-קיימא ורווחי לחדשות מקומיות, שמספק עיתונות איכותית לכל קהילה בארצות הברית. לשם כך צריך למצוא דרך להתרחב ולעבוד ביעילות — וזה בדיוק מה שבינה מלאכותית עושה היטב. לכן יש התאמה טבעית מאוד בין מה ש-OpenAI בונה לבין מה שאנחנו בונים ב-Axios Local.
אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית לאורך כל תהליך העבודה — מיצירת הכתבה, דרך העריכה ועד להפצה — אבל השינוי המשמעותי ביותר הוא העזרה שלה לכתבים לבצע עבודה חשובה מהר יותר. הקוראים מגיעים ל-Axios בשביל תמציתיות חכמה, אז בנינו GPT מותאם אישית בשם Axiomizer. הכתבים מזינים את הטיוטות שלהם, והוא מציע כותרות חדות יותר וניסוחים ברורים יותר לחלקים "למה זה חשוב", "מה הלאה" ו"בין השורות" — בעצם, הוא עוזר לסיקור מצוין להגיע לקוראים בצורה מוצלחת עוד יותר.
הוא לא מחליף עיתונאים. הוא לוקח סיקור מקצועי ואיכותי והופך אותו לממוקד, ברור ושימושי יותר. אנחנו גם מוסיפים לכלי בדיקות עריכה וסגנון, כדי שעורכי הטקסט יוכלו להתמקד במה שבאמת דורש שיקול דעת אנושי, במקום להשקיע זמן בתיקונים בסיסיים או בעיצוב.
התוצאה היא שלכולם — כתבים ועורכים כאחד — יש יותר זמן להתמקד בעיתונות בעלת השפעה רבה, בזמן שהבינה המלאכותית מטפלת במשימות השגרתיות ברקע.
"[בינה מלאכותית] כבר הפכה לחלק מרכזי באופן שבו אנחנו עובדים ב-Axios Local."
אפשר לחשוב על זה בהרבה דרכים, אבל בסופו של דבר מדובר גם בסיקור וגם בדרך שבה אנחנו עובדים. המטרה שלנו היא לאפשר לכתבים להקדיש את זמנם למה שרק בני אדם יכולים לעשות — לשוחח עם מקורות, להתעמק בנתונים ולספר סיפורים מצוינים. כל דקה שאנחנו חוסכים להם בהפקה, בעיצוב או במשימות שגרתיות היא רווח נקי.
היעילות הזאת מאפשרת לנו להגיע ליותר קהילות. אם נוכל להתחיל לפעול בעיר חדשה עם כתב מצוין אחד בלבד — בלי צורך במערך נוסף שלם של הפקה ותמיכה — נוכל להגיע למקומות שלא יכולנו להגיע אליהם בעבר. זה בדיוק מה שעשינו במקומות כמו בולדר והאנטסוויל שבאלבמה, הערים הראשונות שבהן אנחנו פועלים עם כתב אחד בלבד.
עם תהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית מאחורי הקלעים, כתב יחיד יכול להפיק מוצר חדשות מקומי מצוין. המשמעות היא יותר סיקור מקומי, ביותר מקומות, תוך שמירה על אותה רמת איכות גבוהה.
משבר החדשות המקומיות הוא, ביסודו, משבר כלכלי. עיתונות מקומית מצוינת חייבת להיות מותאמת באופן מעמיק לכל קהילה, ולכן קשה להשיג את החיסכון בעלויות שעליו נשענים ענפים אחרים. אי אפשר פשוט להעתיק ולהדביק מערכת חדשות.
בינה מלאכותית משנה את המשוואה הזאת. היא מאפשרת לנו להפיק יותר מהמומחיות של הכתבים והעורכים שלנו, ומבטלת עלויות שלא באמת מוסיפות ערך לקוראים. כשאנחנו משפרים את הכדאיות הכלכלית, אנחנו מאפשרים ליצור עיתונות איכותית ביותר מקומות.
בינה מלאכותית גם פותחת גישה למקורות מידע חדשים לגמרי. כבר היום יש כמות עצומה של מידע ציבורי — ישיבות מועצת העיר, הקלטות של מועצות חינוך, תמלילים ממשלתיים — אבל בפועל הוא נשאר סגור, כי לאף אחד אין זמן לצפות בכל החומר או לקרוא אותו. בעזרת בינה מלאכותית, כתבים יכולים לקבל במהירות סיכומים אמינים ולזהות את מה שבאמת חשוב. במקום לשבת בישיבה של שלוש שעות, הם יכולים להבין לאן הסיפור מתפתח ולדעת למי להתקשר.
כך כתבים מצוינים יכולים להרחיב את הסיקור, לחשוף יותר סיפורים ולשרת טוב יותר את הקהילות שלהם — באמצעות הפיכת מידע שהיה ציבורי להלכה, אך לא נגיש למעשה, למשהו שאנשים באמת יכולים להשתמש בו.
"אנחנו רוצים לאפשר לכתבים להקדיש את כל זמנם לעבודה הייחודית שרק כתב אנושי ומנוסה יכול לעשות."
כתבים אנושיים תמיד יהיו בלב העשייה של Axios. על זה לא נתפשר. הם אלה שבונים את האמון עם הקוראים. בזכותם Axios מרגישה כמו שכן שתמיד זמין בכיס — מישהו שמכיר את הקהילה שלכם ומספר לכם מה באמת חשוב. אם מאבדים את הקול האנושי הזה, מאבדים את המוצר כולו.
את האחידות אנחנו יוצרים בכל מה שמסביבם. אנחנו משתמשים בטכנולוגיה כדי לשמור על סגנון אחיד ולטפל בדברים כמו עיצוב, נתונים וניתוחם, כדי שהכתבים לא יצטרכו לעשות זאת. לקוראים חשובים מאוד נושאים כמו מחירי הדיור, הישגי בתי הספר ומצבה של הקהילה שלהם בהשוואה לקהילה הסמוכה — אבל הפיכת נתונים גולמיים לתובנות ברורות, אמינות ושימושיות דורשת עבודה טכנית של ממש.
באמצעות כלים שמטפלים בזה עבורם — תרשימים ברורים, חישובים בדוקים והשוואות שקופות — אנחנו נותנים לכל כתב גישה ליכולות שבעבר לא היו זמינות לכולם באותה מידה, או שהיה קשה להרחיב את השימוש בהן. כך כל קהילה מקבלת עיתונות מבוססת נתונים באותה רמת איכות גבוהה, בעוד הסיקור עצמו נשאר מקומי, אנושי ומושרש עמוק במקום.
אחד הדברים שהתמקדנו בהם במיוחד הוא זיהוי החלקים בניוזלטרים שלנו שהקוראים אוהבים — ואז מציאת דרכים להקל על הפקתם.
דוגמה מצוינת לכך היא לקטי החדשות שלנו. אלה לא סתם רשימות של קישורים; כתבים מקומיים בוחרים אותם בקפידה, מתוך היכרות עם הבלוגים השכונתיים, כלי התקשורת האזוריים ומקורות המידע המתמחים שבאמת חשובים לקהילה שלהם. בחירה מוקפדת כזאת דורשת הרבה זמן.
לכן עבדנו עם הכתבים שלנו כדי לתעד את התהליך שלהם — מה הם קוראים, איך הם מחליטים מה ראוי לשיתוף ועל אילו מקורות הם סומכים — ושילבנו את כל זה בהנחיות שלנו לבינה המלאכותית. עכשיו, במקום להתחיל מאפס בכל יום, הכתבים מקבלים רשימה קצרה של קישורים שנבדקו ושכבר משקפת את שיקול דעתם. הם רק בוחרים את מה שמתאים. מה שבעבר לקח שעות לוקח עכשיו דקות, וכל עיר מקבלת לקט איכותי שעדיין מרגיש מקומי ואנושי.
נקטנו גישה דומה בכל הניוזלטר — פירקנו אותו לרכיבים במקום לנסות להפוך את כולו לאוטומטי בבת אחת. ככל שהמשימה ממוקדת יותר, התוצאות טובות יותר. זה מעניק לנו שליטה, עקביות ואיכות גבוהה הרבה יותר.
דוגמה מצוינת נוספת היא האופן שבו אנחנו מקשיבים לקוראים. אנחנו עורכים סקרים רבעוניים בכל הערים שבהן אנחנו פועלים, אבל יש לנו רק אדם אחד שאחראי על הפקת תובנות על הקהל. בעבר, נדרשו שבועות כדי להפוך את הנתונים האלה למשהו שהכתבים באמת יכלו להשתמש בו. עכשיו, בעזרת בינה מלאכותית, אנחנו יכולים לנתח את התשובות ולהפיק סיכום ברור בן עמוד אחד לכל עיר, בפחות מיום. כך הכתבים מקבלים משוב אמיתי מהקוראים כמעט מיד, ויכולים להתאים בהתאם את נושאי הסיקור ואת האופן שבו הם מסקרים אותם.
זה אולי לא נוצץ, אבל יש לזה השפעה עצומה. זה שומר על הקשר ההדוק שלנו עם הקוראים — ועוזר לכל כתב לספק מוצר מקומי טוב יותר.
"חיוני שנעמיד בינה מלאכותית לרשות העיתונאים [...]"
הערך של עיתונות מקצועית ומקורית באמת רק ימשיך לעלות. שום בינה מלאכותית לא יכולה לבנות קשר עם מקור או לחשוף סקופ. אין תחליף לאמון האנושי הזה, והוא תמיד יהיה הבסיס לסיקור עיתונאי מצוין.
מה שבינה מלאכותית כן יכולה לעשות הוא להרחיב את ההשפעה של הסיקור הזה. ראשית, היא מנגישה מידע שכבר פתוח לציבור אבל קשה להגיע אליו — תמלילי ישיבות, רשומות ונתונים — כדי שכתבים יוכלו לשאול שאלות טובות יותר ולמצוא יותר סיפורים מהר יותר. שנית, היא משנה את האופן שבו התוכן העיתונאי מגיע לאנשים. כתבה עיתונאית אחת יכולה כעת להפוך לניוזלטר, לסרטון, לפודקאסט או לקטע קצר לרשתות החברתיות, בלי צורך בצוות הפקה שלם מאחוריה.
כך סקופ מצוין כבר לא נשאר רק במקום אחד — הוא יכול להגיע לקהלים רבים יותר, במגוון רחב יותר של פורמטים, עם הרבה פחות מכשולים בדרך. כמובן, יהיו גם טלטלות. ענף התקשורת תמיד ידע טלטלות. אבל הפוטנציאל עצום: יותר שאלות שזוכות למענה, יותר קהילות שמקבלות שירות, ויותר עיתונות איכותית שמגיעה לאנשים שזקוקים לה.
ומבחינתנו, זה בדיוק מה שמאפשר לנו לממש את השליחות המקומית שלנו. אנחנו עדיין בתחילת הדרך, ויהיו קשיים בהמשך — אבל כל עוד נמשיך להתמקד באמון ובאיכות, הטכנולוגיה נותנת לנו כלי רב-עוצמה להרחיב עוד ועוד את האפשרויות של העיתונות המקומית.
Axios משתמשת ב-ChatGPT כדי לסייע במחקר, בניתוח ובניסוח טיוטות לעדכונים פנים-ארגוניים. OpenAI חברה ל-Axios כדי לממן את הרחבת הפעילות של Axios Local לערים ובהן פיטסבורג, קנזס סיטי, בולדר והאנטסוויל.
