Jak Axios wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby wspierać wpływowe dziennikarstwo lokalne

Axios to firma medialna dostarczająca istotne, wiarygodne wiadomości i analizy w najbardziej efektywny, pouczający i łatwy do udostępnienia sposób. Oferuje połączenie oryginalnych i inteligentnie przedstawionych informacji na temat trendów medialnych, technologii, biznesu i polityki, które wyróżniają się profesjonalnym podejściem, klarownością i zwięzłością. 

Rozmawialiśmy z Allison Murphy, dyrektorem operacyjnym w Axios, na temat wsparcia ze strony AI dla wpływowego dziennikarstwa lokalnego i oferowania lepszych usług dla społeczności.

Sztuczna inteligencja stanowi już istotną część sposobu funkcjonowania Axios Local. W gruncie rzeczy staramy się udowodnić, że można prowadzić zrównoważony, rentowny model lokalnych wiadomości, który zapewnia wysokiej jakości treści dziennikarskie każdej społeczności w Ameryce. Oznacza to rozwiązanie problemów związanych ze skalą i wydajnością – i właśnie w tym AI sprawdza się najlepiej. Dlatego to, co tworzy OpenAI, idealnie pasuje do tego, nad czym pracujemy w Axios Local.

Stosujemy sztuczną inteligencję we wszystkich procesach – od tworzenia artykułów, przez edycję, po dystrybucję – ale jej największym atutem jest to, że pomaga dziennikarzom szybciej wykonywać najważniejsze zadania. Czytelnicy odwiedzają Axios, aby uzyskać trafne informacje w zwięzłej postaci, dlatego stworzyliśmy niestandardowy model GPT o nazwie Axiomizer. Reporterzy przesyłają szkice artykułów, a aplikacja sugeruje im bardziej wyraziste nagłówki, bardziej klarowne wyjaśnienia „Dlaczego to ma znaczenie”, „Co dalej” i „Między wierszami”, zasadniczo ułatwiając czytelnikom zrozumienie wartościowych reportaży.

Nie chodzi o zastąpienie dziennikarzy. Chodzi o to, aby profesjonalne, rzetelne reportaże stały się bardziej przejrzyste, zrozumiałe i użyteczne. Wprowadzamy również funkcje edycji i sprawdzania stylu do narzędzia, aby redaktorzy mogli skupić się na tym, co naprawdę wymaga ludzkiej oceny zamiast tracić czas na podstawowe poprawki lub formatowanie.

W rezultacie wszyscy – zarówno reporterzy, jak i redaktorzy – mają więcej czasu, aby skupić się na tworzeniu znaczących treści dziennikarskich, podczas gdy sztuczna inteligencja zajmuje się rutynowymi zadaniami w tle.

Można na to spojrzeć na wiele sposobów, ale tak naprawdę sprowadza się to zarówno do zasięgu, jak i do sposobu pracy. Naszym celem jest zapewnienie dziennikarzom czasu na wykonywanie zadań, które mogą realizować wyłącznie ludzie – takich rozmowy z świadkami zdarzeń, analizowanie danych i tworzenie interesujących artykułów. Liczy się każda minuta, którą oszczędzamy im na produkcji, formatowaniu lub rutynowych zadaniach.

Ta wydajność pozwala nam dotrzeć do większej liczby społeczności. Jeśli uda nam się rozpocząć działalność w nowym mieście, zatrudniając tylko jednego znakomitego reportera – bez konieczności tworzenia dodatkowej struktury produkcyjnej i wsparcia – wówczas będziemy mogli dotrzeć do miejsc, które wcześniej były dla nas niedostępne. Dokładnie to zrobiliśmy w takich miejscach jak Boulder i Huntsville w stanie Alabama, które są naszymi pierwszymi miastami obsługiwanymi przez jednego reportera.

Dzięki procesom opartym na sztucznej inteligencji jeden reporter jest w stanie tworzyć doskonałe lokalne treści informacyjne. Oznacza to większy zasięg lokalny w większej liczbie miejsc, przy zachowaniu tych samych wysokich standardów jakości.

W gruncie rzeczy kryzys w mediach lokalnych ma charakter ekonomiczny. Dobre dziennikarstwo lokalne musi być głęboko dostosowane do każdej społeczności, co utrudnia uzyskanie efektywności kosztowej, na której bazują inne branże. Nie można po prostu skopiować i wkleić działu wiadomości.

Sztuczna inteligencja pozwala zmienić ten model. Pozwala nam to lepiej wykorzystać potencjał naszych doświadczonych reporterów i redaktorów oraz wyeliminować koszty, które nie stanowią realnej wartości dodanej dla czytelników. Poprawiając aspekt ekonomiczny, umożliwiamy prowadzenie rzetelnego dziennikarstwa w większej liczbie miejsc.

Sztuczna inteligencja otwiera nam drogę do nowych źródeł informacji. Istnieje ogromna ilość danych publicznych – posiedzenia rad miejskich, nagrania z posiedzeń rad szkolnych, transkrypcje dokumentów rządowych – ale są one w zasadzie niedostępne, ponieważ nikt nie ma czasu, aby je wszystkie obejrzeć lub przeczytać. Dzięki sztucznej inteligencji reporterzy mogą uzyskać szybkie, wiarygodne podsumowania i rozpoznać to, co naprawdę ma znaczenie. Mogą dostrzec kierunek rozwoju wydarzeń oraz wiedzą, do kogo się zwrócić – bez konieczności udziału w trzygodzinnym spotkaniu.

Oznacza to, że utalentowani reporterzy mogą działać na większym obszarze, odkrywać więcej ciekawych historii i lepiej służyć swoim społecznościom, przekształcając publiczne, ale praktycznie niedostępne informacje w coś użytecznego.

Dziennikarze będą zawsze stanowić centralny element działalności Axios. To nie podlega negocjacjom. To właśnie one budują zaufanie wśród czytelników. To właśnie dzięki nim Axios jest jak sąsiad w Twojej kieszeni – ktoś, kto zna Twoją społeczność i informuje Cię o tym, co naprawdę ważne. Bez ludzkiego głosu cały produkt traci sens.

Standaryzujemy wszystko, co ich otacza. Wykorzystujemy technologię, aby zapewnić spójność stylu oraz zajmować się takimi kwestiami jak formatowanie, dane i analizy, dzięki czemu reporterzy nie muszą tego robić. Czytelnicy bardzo interesują się kwestiami takimi jak ceny nieruchomości, wyniki szkół oraz porównania między poszczególnymi społecznościami – jednak przekształcenie surowych danych w jasne, wiarygodne i użyteczne informacje wymaga dużego nakładu pracy technicznej.

Tworząc narzędzia, które zajmują się tym za nich – zapewniając przejrzyste wykresy, zweryfikowane obliczenia matematyczne, przejrzyste porównania – dajemy każdemu reporterowi dostęp do funkcji, które wcześniej były niejednolite lub trudne do zastosowania na dużą skalę. W ten sposób każda społeczność otrzymuje takie same wysokiej jakości treści dziennikarskie oparte na danych, a same reportaże zachowują lokalny i ludzki charakter oraz pozostają głęboko zakorzenione w danej społeczności.

Jedną z kwestii, na których szczególnie się skupiliśmy, było określenie, które części naszych biuletynów najbardziej przypadają do gustu naszym czytelnikom, a także jak ułatwić ich tworzenie.

Doskonałym przykładem są nasze podsumowania wiadomości. To nie są tylko listy linków – są to treści starannie wyselekcjonowane przez lokalnych reporterów, którzy wiedzą, które lokalne blogi, regionalne media i niszowe źródła mają realne znaczenie w ich społeczności. Tego rodzaju selekcja zajmuje dużo czasu.

Dlatego też poprosiliśmy naszych reporterów, aby podzielili się z nami informacjami na temat swojego sposobu pracy – co czytają, jak decydują, co warto udostępnić, którym źródłom ufają – i wykorzystaliśmy te informacje w naszych poleceniach dla AI. Teraz, zamiast zaczynać codziennie od zera, reporterzy otrzymują krótką, sprawdzoną listę linków, która uwzględnia już ich profesjonalny osąd. Po prostu wybierają to, co sprawdzi. To, co kiedyś zajmowało godziny, teraz zajmuje kilka minut. Każde miasto otrzymuje zestawienie wartościowych informacji, bez utraty lokalnego i ludzkiego charakteru.

Podobne podejście zastosowaliśmy w przypadku newslettera – podzieliliśmy go na poszczególne elementy zamiast próbować zautomatyzować całość naraz. Im bardziej konkretne zadanie, tym lepsze wyniki. Zapewnia nam to kontrolę, spójność i znacznie wyższą jakość.

Kolejnym doskonałym przykładem jest to, jak słuchamy naszych czytelników. Przeprowadzamy kwartalne badania we wszystkich naszych miastach, ale mamy tylko jednego specjalistę ds. analizy odbiorców. Wcześniej przekształcenie tych danych w informacje przydatne dla dzienników zajmowało tygodnie. Teraz, dzięki sztucznej inteligencji, możemy analizować odpowiedzi i generować przejrzyste, jednostronicowe podsumowania dla każdego miasta w mniej niż jeden dzień. Oznacza to, że reporterzy otrzymują niemal natychmiastowe opinie od czytelników i mogą dostosować zakres i sposób relacjonowania wydarzeń.

Nie jest może efektowne, ale daje rezultaty. Pozwala nam to utrzymywać bliski kontakt z naszymi czytelnikami i pomaga każdemu reporterowi dostarczać treści lepiej dostosowane do lokalnych potrzeb.

Wartość prawdziwie oryginalnego, profesjonalnego dziennikarstwa będzie tylko rosnąć. Żadna sztuczna inteligencja nie jest w stanie nawiązać relacji ze źródłem ani zdobyć sensacyjnego materiału. Zaufanie ludzi jest niezastąpione i zawsze będzie podstawą dobrego dziennikarstwa.

Sztuczna inteligencja może za to sprawić, że raportowanie będzie miało większy zasięg. Po pierwsze, umożliwia dostęp do informacji, które są publicznie dostępne, ale trudno dostępne — protokoły spotkań, rejestry, dane — dzięki czemu dziennikarze mogą zadawać lepsze pytania i szybciej wyszukiwać tematy. Po drugie, zmienia sposób, w jaki dziennikarstwo dociera do ludzi. Pojedyncza relacja może teraz stać się biuletynem, filmem, podcastem lub klipem w mediach społecznościowych bez konieczności angażowania całego zespołu produkcyjnego.

Oznacza to, że sensacyjne informacje nie są już ograniczone do jednego miejsca – mogą dotrzeć do większej liczby odbiorców, w większej liczbie formatów i ze znacznie mniejszymi przeszkodami. Oczywiście nie da się uniknąć zakłóceń. W mediach zawsze tak było. Ale korzyści są ogromne: więcej odpowiedzi na pytania, większa liczba odbiorców i więcej wartościowego dziennikarstwa trafiającego do osób, które tego potrzebują.

Z naszego punktu widzenia właśnie to umożliwia realizację naszej lokalnej misji. Jesteśmy jeszcze na początku drogi i napotkamy po drodze różne przeszkody, ale dopóki będziemy koncentrować się na zaufaniu i jakości, technologia zapewni nam doskonałe narzędzie do poszerzania możliwości lokalnego dziennikarstwa.

Axios wykorzystuje ChatGPT do wspierania badań, analiz i tworzenia szkiców komunikatów wewnętrznych. OpenAI i Axios nawiązały współpracę dotyczącą finansowania ekspansji Axios Local o miasta takie jak Pittsburgh, Kansas City, Boulder i Huntsville.