Axios किस तरह AI का इस्तेमाल करके हाई-इम्पैक्ट लोकल जर्नलिज़्म डिलीवर करने में मदद करता है
Allison Murphy, चीफ ऑपरेटिंग ऑफिसर, Axios के साथ एक बातचीत.
Axios एक मीडिया कंपनी है जो सबसे असरदार, स्पष्ट और साझा करने योग्य तरीकों से महत्वपूर्ण, भरोसेमंद खबरें और विश्लेषण प्रदान करती है. यह विशेषज्ञता, आवाज़ और स्मार्ट संक्षिप्तता के साथ मीडिया ट्रेंड्स, टेक, बिज़नेस और राजनीति की मूल और चतुराई से सुनाई गई कवरेज का मिश्रण पेश करता है.
हमने Axios की चीफ़ ऑपरेटिंग ऑफ़िसर Allison Murphy से AI के माध्यम से उच्च-प्रभाव वाले स्थानीय पत्रकारिता को समर्थन देने और समुदायों को बेहतर सेवा प्रदान करने के बारे में बात की.
AI पहले से ही इस बात का एक बहुत बड़ा हिस्सा है कि Axios Local कैसे काम करता है. मूल रूप से, हम यह साबित करने की कोशिश कर रहे हैं कि आप एक टिकाऊ और लाभदायक स्थानीय समाचार मॉडल चला सकते हैं, जो अमेरिका के हर समुदाय को उच्च-गुणवत्ता वाली पत्रकारिता प्रदान करता है. इसका मतलब है पैमाने और दक्षता के लिए समाधान निकालना—और यही AI की विशेषता है. इसलिए OpenAI जो बना रहा है और हम Axios Local में जो बना रहे हैं, उनके बीच एक बहुत ही स्वाभाविक मेल है.
हम पूरे वर्कफ़्लो में—कहानी निर्माण से लेकर संपादन और वितरण तक—AI का उपयोग करते हैं, लेकिन जहाँ इसने वास्तव में अंतर पैदा किया है, वह है रिपोर्टरों को महत्वपूर्ण कार्य तेजी से करने में सहायता करना. पाठक स्मार्ट ब्रेविटी के लिए Axios पर आते हैं, इसलिए हमने Axiomizer नामक एक कस्टम GPT तैयार किया है. रिपोर्टर्स अपने ड्राफ्ट्स डालते हैं और यह सुझाव देता है कि हेडलाइन्स को और तीक्ष्ण बनाया जाए, “Why it matters,” “What’s next,” और “Between the lines” को और स्पष्ट किया जाए—मूल रूप से, यह शानदार रिपोर्टिंग को पाठकों तक और भी बेहतर तरीके से पहुँचाने में मदद करता है.
यह पत्रकारों की जगह नहीं ले रहा है. यह मज़बूत, एक्सपर्ट रिपोर्टिंग को और ज़्यादा क्रिस्प, साफ़ और ज़्यादा उपयोगी बना रहा है. हम टूल में एडिटिंग और स्टाइल चेक भी जोड़ रहे हैं ताकि कॉपी एडिटर बेसिक सुधार या फॉर्मेटिंग पर समय बिताने के बजाय, उस चीज़ पर ध्यान दे सकें जिसमें सच में इंसान के फैसले की ज़रूरत होती है.
नतीजा यह है कि सभी—रिपोर्टर और संपादक दोनों—उच्च-प्रभाव वाले पत्रकारिता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय प्राप्त करते हैं, जबकि AI पृष्ठभूमि में व्यस्त कार्य को संभालता है.
“\[AI\] पहले ही इस बात का मुख्य हिस्सा बन चुका है कि हम Axios Local का काम कैसे करते हैं.”
इसके बारे में सोचने के कई तरीके हैं, लेकिन अंततः यह कवरेज और हमारे काम करने के तरीके पर निर्भर करता है. हमारा लक्ष्य है कि रिपोर्टर्स अपना समय उन कामों में लगाएँ जो केवल इंसान कर सकते हैं—सूत्रों से बात करना, डेटा की गहराई में जाना, और बेहतरीन कहानियाँ सुनाना. प्रोडक्शन, फ़ॉर्मैटिंग या व्यस्त कामों में हम जो हर मिनट बचाते हैं, वह एक जीत है.
वह दक्षता हमें और अधिक समुदायों तक पहुँचने देती है. अगर हम सिर्फ़ एक शानदार रिपोर्टर के साथ—बिना प्रोडक्शन और सपोर्ट की एक पूरी अतिरिक्त परत की ज़रूरत के—एक नया शहर लॉन्च कर सकते हैं, तो हम उन जगहों तक ChatGPT Go जहाँ हम पहले कभी नहीं जा सके थे. यही तो हमने Boulder और Huntsville, Alabama जैसी जगहों पर किया है, जो हमारे पहले एक-रिपोर्टर शहर हैं.
पर्दे के पीछे AI-संचालित वर्कफ़्लोज़ के साथ, एक अकेला रिपोर्टर एक शानदार स्थानीय समाचार उत्पाद तैयार कर सकता है. इसका मतलब है ज़्यादा स्थानीय कवरेज, ज़्यादा जगहों पर, क्वालिटी के लिए उसी उच्च मानक के साथ.
मूल रूप से, स्थानीय समाचार संकट वास्तव में एक आर्थिक संकट है. उत्कृष्ट स्थानीय पत्रकारिता को प्रत्येक समुदाय के लिए गहराई से अनुकूलित करना पड़ता है, जिससे उन लागत-कुशलताओं को प्राप्त करना कठिन हो जाता है जिन पर अन्य उद्योग निर्भर करते हैं. तुम बस एक न्यूजरूम को कॉपी-पेस्ट नहीं कर सकते.
AI जो करता है, वह उस गणित को बदल देता है. यह हमें हमारे विशेषज्ञ रिपोर्टर्स और संपादकों से अधिक लाभ उठाने की अनुमति देता है, और यह उन लागतों को हटाता है जो वास्तव में पाठकों के लिए कोई मूल्य नहीं जोड़ती हैं. अर्थव्यवस्था में सुधार करके, हम अधिक स्थानों पर उच्च-गुणवत्ता वाली पत्रकारिता करना संभव बनाते हैं.
AI नई जानकारी के स्रोत भी खोल रहा है. पहले से ही बहुत सारा पब्लिक डेटा मौजूद है—सिटी काउंसिल मीटिंग, स्कूल बोर्ड रिकॉर्डिंग, सरकारी ट्रांसक्रिप्ट—लेकिन यह असल में बंद पड़ा है क्योंकि किसी के पास इतना समय नहीं है कि वह यह सब देख या पढ़ सके. AI के साथ, रिपोर्टर जल्दी और भरोसेमंद सारांश प्राप्त कर सकते हैं और जो वास्तव में महत्वपूर्ण है उसे पहचान सकते हैं. तीन घंटे की मीटिंग में बैठे रहने के बजाय, वे देख सकते हैं कि कहानी किस दिशा में जा रही है और जान सकते हैं कि किसे फोन करना है.
इसका मतलब है कि बेहतरीन रिपोर्टर अधिक क्षेत्रों को कवर कर सकते हैं, अधिक कहानियाँ उजागर कर सकते हैं, और अपने समुदायों की बेहतर सेवा कर सकते हैं—तकनीकी रूप से सार्वजनिक, लेकिन व्यवहार में दुर्गम जानकारी को ऐसी चीज़ में बदलकर, जिसका लोग वास्तव में उपयोग कर सकें.
हम चाहते हैं कि एक रिपोर्टर अपना सारा समय उस विशेष कार्य में लगा सके, जो केवल एक विशेषज्ञ मानव रिपोर्टर ही कर सकता है.
मानव रिपोर्टर हमेशा Axios के केंद्र में रहेंगे. यह गैर-परक्राम्य है. वे ही चीज़ें हैं जो पाठकों के साथ विश्वास बनाती हैं. यही वो चीज़ें हैं जो Axios को आपकी जेब में एक पड़ोसी जैसा महसूस कराती हैं—कोई ऐसा जो आपके समुदाय को जानता हो और आपको बताए कि वास्तव में क्या मायने रखता है. अगर तुम उस मानवीय आवाज़ को खो देते हो, तो तुम पूरा प्रोडक्ट खो देते हो.
हम जो मानकीकृत करते हैं, वह उनके चारों ओर की हर चीज़ है. हम तकनीक का उपयोग स्टाइल को एकसमान बनाने के लिए करते हैं, और फ़ॉर्मैटिंग, डेटा, और एनालिटिक्स जैसी चीज़ों को संभालते हैं ताकि रिपोर्टर्स को यह सब न करना पड़े. पाठक हाउसिंग की कीमतों, स्कूलों के परफॉर्मेंस, और उनका समुदाय दूसरे समुदाय से कितना अलग है, जैसी चीज़ों के बारे में बहुत ज़्यादा सोचते हैं - लेकिन कच्चे डेटा को साफ़, भरोसेमंद, उपयोगी जानकारी में बदलने के लिए असली टेक्निकल काम की ज़रूरत होती है.
उनके लिए यह सब संभालने वाले टूल्स बनाकर—साफ़ चार्ट, सत्यापित गणित, पारदर्शी तुलना—हम हर रिपोर्टर को उन क्षमताओं तक पहुँच देते हैं जो पहले असमान थीं या जिन्हें स्केल करना कठिन था. इस तरह, हर समुदाय को समान उच्च-गुणवत्ता वाली डेटा-आधारित पत्रकारिता मिलती है, जबकि रिपोर्टिंग खुद स्थानीय, मानवीय, और उस स्थान में गहराई से जड़ें जमाए रहती है.
जिन चीज़ों पर हमने सच में फोकस किया है, उनमें से एक है हमारे न्यूज़लेटर के उन हिस्सों को पहचानना जो पाठकों को पसंद हैं - और फिर यह पता लगाना कि उन्हें बनाना कैसे आसान बनाया जाए.
एक बढ़िया उदाहरण हमारे न्यूज़ राउंडअप्स हैं. ये सिर्फ़ लिंक की सूचियाँ नहीं हैं; इन्हें स्थानीय रिपोर्टरों ने गहराई से क्यूरेट किया है, जो जानते हैं कि उनके समुदाय में कौन-से पड़ोस के ब्लॉग, क्षेत्रीय आउटलेट्स, और विशेष स्रोत वास्तव में महत्वपूर्ण हैं. उस तरह की क्यूरेशन में बहुत समय लगता है.
इसलिए हमने अपने रिपोर्टर्स के साथ मिलकर उनकी प्रक्रिया को कैप्चर किया—वे क्या पढ़ते हैं, वे कैसे तय करते हैं कि क्या साझा करने योग्य है, वे किन स्रोतों पर भरोसा करते हैं—और उसे अपने AI प्रॉम्प्ट्स में शामिल किया. अब, हर दिन शुरुआत से शुरू करने के बजाय, रिपोर्टर्स को लिंक की एक छोटी, जांची-परखी सूची मिलती है, जो पहले से ही उनके निर्णय को दर्शाती है. वे वही चुनते हैं जो काम करता है. जो काम पहले घंटों में होता था, अब मिनटों में हो जाता है, और हर शहर को एक उच्च-गुणवत्ता वाली राउंडअप मिलती है जो फिर भी स्थानीय और मानवीय महसूस होती है.
हमने न्यूज़लेटर में भी इसी तरह का दृष्टिकोण अपनाया है—इसे एक साथ पूरी चीज़ को स्वचालित करने की कोशिश करने के बजाय, इसे घटकों में बाँट दिया है. कार्य जितना अधिक विशिष्ट होगा, परिणाम उतने ही बेहतर होंगे. यह हमें नियंत्रण, स्थिरता, और कहीं अधिक उच्च गुणवत्ता प्रदान करता है.
एक और शानदार उदाहरण यह है कि हम पाठकों की बात कैसे सुनते हैं. हम अपने सभी शहरों में तिमाही सर्वेक्षण करते हैं, लेकिन हमारे पास केवल एक ऑडियंस इनसाइट्स लीड है. पहले, उस डेटा को ऐसी जानकारी में बदलने में, जिसे रिपोर्टर वास्तव में उपयोग कर सकें, कई हफ्ते लग जाते थे. अब, AI के साथ, हम प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण कर सकते हैं और हर शहर के लिए एक दिन से भी कम समय में स्पष्ट एक-पृष्ठ सारांश तैयार कर सकते हैं. इसका मतलब है कि रिपोर्टरों को लगभग तुरंत ही पाठकों से वास्तविक प्रतिक्रिया मिल जाती है, और वे यह समायोजित कर सकते हैं कि वे क्या कवर करते हैं और उसे कैसे कवर करते हैं.
यह चमकदार नहीं है, लेकिन यह ताकतवर है. यह हमें अपने पाठकों से गहराई से जोड़े रखता है—और यह हर रिपोर्टर को बेहतर स्थानीय सामग्री प्रदान करने में मदद करता है.
“यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि AI पत्रकारों के पास हो [...]”
वास्तव में मौलिक और विशेषज्ञ पत्रकारिता का मूल्य लगातार बढ़ता रहेगा. कोई भी AI स्रोत संबंध नहीं बना सकता या कोई स्कूप नहीं तोड़ सकता. मानव विश्वास अपूरणीय है, और यही वह नींव है जिस पर उत्कृष्ट रिपोर्टिंग हमेशा आधारित रहेगी.
AI जो कर सकता है, वह है उस रिपोर्टिंग को और आगे ChatGPT Go. सबसे पहले, यह ऐसी जानकारी को अनलॉक करता है जो पहले से पब्लिक है लेकिन जिसे एक्सेस करना मुश्किल है - जैसे मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट, रिकॉर्ड, डेटा - ताकि रिपोर्टर बेहतर सवाल पूछ सकें और ज़्यादा कहानियाँ तेज़ी से ढूंढ सकें. दूसरा, यह पत्रकारिता के लोगों तक पहुँचने के तरीके को बदल देता है. अब एक रिपोर्ट की गई स्टोरी बिना पूरी प्रोडक्शन टीम के न्यूज़लेटर, वीडियो, पॉडकास्ट या सोशल क्लिप बन सकती है.
इसका मतलब है कि एक शानदार स्कूप अब सिर्फ़ एक ही जगह तक सीमित नहीं रहता—यह कम रुकावटों के साथ, अधिक प्रारूपों में, अधिक दर्शकों तक पहुँच सकता है. बेशक, व्यवधान होगा. मीडिया हमेशा से ही रहा है. लेकिन इसका फ़ायदा बहुत बड़ा है: ज़्यादा सवालों के जवाब मिलते हैं, ज़्यादा समुदायों की सेवा होती है, और ज़्यादा उच्च-गुणवत्ता वाली पत्रकारिता उन लोगों तक पहुँचती है जिन्हें इसकी ज़रूरत है.
और हमारी दृष्टि से, यही वह तत्व है जो हमारे स्थानीय मिशन को संभव बनाता है. हम अभी शुरुआत में ही हैं, और रास्ते में कुछ अड़चनें आएंगी—लेकिन जब तक हम भरोसे और गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित रखते हैं, तकनीक हमें स्थानीय पत्रकारिता की संभावनाओं को लगातार विस्तारित करने का एक शक्तिशाली साधन प्रदान करती है.
Axios रिसर्च, विश्लेषण, और आंतरिक संचार अपडेट्स के मसौदों को समर्थन देने के लिए ChatGPT का उपयोग करता है. OpenAI ने Axios के साथ साझेदारी की है ताकि Axios Local का विस्तार पिट्सबर्ग, कैनसस सिटी, बोल्डर और हंट्सविल जैसे शहरों में किया जा सके.
