Kako v podjetju Axios uporabljajo umetno inteligenco za pomoč pri zagotavljanju udarnega lokalnega novinarstva

Axios je medijsko podjetje, ki zagotavlja ključne, zaupanja vredne novice in analize na najučinkovitejši, najnazornejši in najbolj deljiv način, kar jih je. Ponuja mešanico izvirnega poročanja in spretnega pripovedovanja o medijskih trendih, tehnologiji, poslu in politiki – s strokovnostjo, prepoznavnim slogom in pametno jedrnatostjo. 

Z Allison Murphy, glavno poslovno direktorico podjetja Axios, smo se pogovarjali o tem, kako umetna inteligenca podpira udarno lokalno novinarstvo in bolje služi skupnostim.

UI že zdaj ogromno prispeva k delovanju programa Axios Local. V bistvu poskušamo dokazati, da je mogoče vzpostaviti trajnosten in donosen model lokalnih novic, ki zagotavlja visokokakovostno novinarstvo vsaki skupnosti v Ameriki. To pomeni reševanje izzivov glede obsega in učinkovitosti – in prav v tem je umetna inteligenca dobra. Torej dejansko obstaja naravno ujemanje med tem, kar gradi družba OpenAI, in tem, kar gradimo s programom Axios Local.

Umetno inteligenco uporabljamo skozi celotni delovni proces – od ustvarjanja zgodb do urejanja in distribucije, vendar je njena resnična prednost v tem, da novinarjem pomaga hitreje opraviti pomembno delo. Bralci se na vsebine podjetja Axios obračajo zaradi pametne jedrnatosti, zato smo razvili po meri prilagojen model GPT z imenom Axiomizer. Novinarji oddajo svoje osnutke in model nato predlaga povednejše naslove, ki jasneje orišejo tematiko, na primer »zakaj je to pomembno«, »kaj sledi« in »kaj se skriva med vrsticami« – v bistvu pomaga, da bralci še bolje sprejmejo odlično poročanje.

Ne nadomešča novinarjev. Gre za to, da močno in strokovno poročanje naredimo bolj jedrnato, jasnejše in uporabnejše. V orodje dodajamo tudi urejanje in preverjanje sloga, da se lahko lektorji osredotočijo na tisto, kar resnično zahteva človeško presojo, namesto da bi porabljali čas za osnovne popravke ali oblikovanje.

Rezultat je, da imajo vsi – tako novinarji kot uredniki – več časa za posvečanje pozornosti zagotavljanju udarnega poročanja, medtem ko umetna inteligenca v ozadju opravlja rutinska opravila.

Na to bi lahko pogledali iz več zornih kotov, vendar v bistvu gre za medijsko pokrivanje in način našega delovanja. Naš cilj je, da bi poročevalci in novinarji svoj čas porabljali za tisto, kar lahko delajo le ljudje – za pogovore z viri, poglobljeno analizo podatkov in pripovedovanje odličnih zgodb. Vsaka minuta, ki jim jo prihranimo pri produkciji, oblikovanju ali rutinskih opravilih, je nadvse dobrodošla.

Ta učinkovitost nam omogoča, da dosežemo več skupnosti. Če lahko začnemo pokrivati nov kraj z enim samim izjemnim poročevalcem, in to brez potrebe po celotni dodatni plasti produkcije in podpore, smo lahko prisotni v krajih, kamor prej nikakor nismo mogli. Natanko to smo storili v krajih, kot sta Boulder in Huntsville v Alabami, ki sta naši prvi mesti z enim samim poročevalcem.

Z delovnimi tokovi, ki jih v ozadju poganja umetna inteligenca, lahko en sam poročevalec ustvari odličen lokalni novičarski izdelek. To pomeni več lokalne medijske pokritosti, na več lokacijah in z enako visokimi standardi kakovosti.

V svojem bistvu je kriza lokalnih novic pravzaprav gospodarska. Odlično lokalno novinarstvo mora biti izrazito prikrojeno posamezni skupnosti, kar otežuje doseganje stroškovne učinkovitosti, na katero se opirajo v drugih panogah. Informativnega uredništva ni mogoče kar kopirati in prilepiti drugam.

Kar UI naredi, je, da spremeni to računico. Omogoča nam, da kar najbolje izkoristimo svoje strokovne novinarje in urednike ter odstranimo stroške, ki bralcem pravzaprav ne prinašajo dodane vrednosti. Z izboljšanjem ekonomike omogočamo visokokakovostno novinarstvo na več mestih.

Umetna inteligenca prav tako odpira povsem nove vire informacij. Na voljo je že ogromno javnih podatkov – zapisniki sej mestnih svetov, posnetki sestankov šolskih odborov, prepisi zasedanj uradnih oblasti, vendar so v bistvu nedostopni, ker si nihče ne vzame časa, da bi vse to pogledal ali prebral. Z umetno inteligenco lahko novinarji hitro pridobijo zanesljive povzetke in prepoznajo, kar je resnično pomembno. Namesto da bi spremljali triurni sestanek, lahko vidijo, kako se zgodba razvija, in vedo, koga poklicati.

To pomeni, da lahko odlični novinarji pokrijejo večje območje, razkrijejo več zgodb in bolje služijo svojim skupnostim – s tem, da informacije, ki so bile sicer javne, a v praksi nedostopne, spremenijo v nekaj dejansko uporabnega za ljudi.

Človeški novinarji bodo vedno v središču delovanja podjetja Axios. O tem ni nikakršnega dvoma. To je tisto, kar ustvarja zaupanje med bralci. Zaradi njih se zdi, kot da je Axios sosed v vašem žepu, nekdo, ki pozna vašo skupnost, in vam pove, kar je res pomembno. Če izgubite ta človeški glas, izgubite celoten izdelek.

Standardiziramo vse tisto, kar se odvija okoli njih. Tehnologijo uporabljamo za zagotavljanje doslednega sloga in za stvari, kot so oblikovanje, podatki in analitika, tako da se novinarjem s tem ni treba ukvarjati. Bralcem so zelo pomembne stvari, kot so cene stanovanj, uspešnost šol in primerjave njihove skupnosti s sosednjo, vendar pretvorba neobdelanih podatkov v jasne, zaupanja vredne in uporabne vpoglede zahteva zares tehnično delo.

Z razvojem orodij, ki to opravijo namesto njih, na primer izdelajo razločne grafikone, preverjene izračune, pregledne primerjave, vsakemu novinarju omogočimo dostop do zmogljivosti, ki so bile prej neenakomerno ali težje dosegljive. Tako vsaka skupnost prejme enako visokokakovostno, na podatkih temelječe novinarstvo, medtem ko poročanje ostaja lokalno, človeško in globoko zakoreninjeno v samem kraju.

Ena od stvari, ki ji posvečamo precej pozornosti, je prepoznavanje delov naših glasil, ki jih bralci obožujejo, in nato ugotavljanje, kako bi jih bilo lažje pripraviti.

Odličen primer so naši pregledi novic. To niso le seznami povezav, pač pa so novice skrbno izbrane s strani lokalnih novinarjev, ki vedo, kateri spletni dnevniki sosesk, regionalni mediji in nišni viri v njihovi skupnosti imajo dejanski vpliv. Takšen izbor pa terja veliko časa.

Zato smo v sodelovanju z našimi novinarji spoznali celotni proces – kaj berejo, kako se odločijo, kaj je vredno deliti, katerim virom zaupajo – in pridobljena spoznanja vključili v naše pozive za umetno inteligenco. Namesto da bi vsak dan začenjali povsem od začetka, novinarji zdaj dobijo kratek, preverjen seznam povezav, ki že odraža njihovo presojo. Preprosto izberejo tisto, kar je najustreznejše. Kar je prej trajalo ure, zdaj traja minute, in vsako mesto dobi visokokakovosten pregled, ki še vedno deluje lokalno in človeško.

V celotnem glasilu smo ubrali podoben pristop – razdelili smo ga na sklope, namesto da bi poskušali avtomatizirati vse naenkrat. Čim bolj je naloga specifična, tem boljši so rezultati. Takšen pristop nam omogoča nadzor, doslednost in veliko višjo kakovost.

Še en odličen primer je v tem, kako prisluhnemo bralcem. Vsako četrtletje izvajamo ankete v vseh mestih, kjer delujemo, vendar imamo le enega vodjo za pripravo vpogledov v občinstvo. Prej je pretvorba teh podatkov v obliko, dejansko uporabno za novinarje, trajala tedne. Zdaj lahko z umetno inteligenco analiziramo odzive in v manj kot enem dnevu ustvarimo jasne povzetke na eni sami strani za vsako mesto. To pomeni, da so novinarji skoraj takoj seznanjeni z dejanskimi odzivi bralcev in lahko prilagodijo tematiko, o kateri poročajo, in način poročanja.

Ni kričeče, je pa prepričljivo. Ohranja nas tesno povezane z našimi bralci in obenem vsakemu novinarju pomaga pripraviti boljši lokalni izdelek.

Vrednost resnično izvirnega, strokovnega novinarstva bo samo še naraščala. Nobena umetna inteligenca ne more vzpostaviti odnosa z virom ali razkriti ekskluzivne novice. To človeško zaupanje je nenadomestljivo in bo vedno podlaga za odlično poročanje.

Kar umetna inteligenca lahko povzroči, je, da takšno poročanje še bolj napreduje. Najprej odklene informacije, ki so že javne, vendar težko dostopne – prepise sej, zapisnike, podatke, tako da lahko novinarji postavljajo boljša vprašanja in hitreje odkrijejo več zgodb. Kot drugo pa preoblikuje načine, na katere novinarstvo doseže ljudi. Ena sama objavljena zgodba lahko zdaj postane glasilo, videoposnetek, podkast ali kratek posnetek za družbena omrežja, ne da bi bila za to potrebna celotna produkcijska ekipa.

To pomeni, da izjemni novinarski prispevki ne obstajajo več le na enem mestu – dosežejo lahko več občinstev, v več oblikah, z veliko manj ovirami. Seveda bo prihajalo do motenj. Mediji obstajajo že od nekdaj. Toda prednosti so ogromne: več odgovorjenih vprašanj, več skupnosti, ki jim služimo, in več visoko kakovostnega novinarstva doseže ljudi, ki to potrebujejo.

In iz našega gledišča je prav to tisto, kar omogoča udejanjanje našega lokalnega poslanstva. Še vedno smo na začetku poti in soočali se bomo z ovirami, vendar dokler ostajamo osredotočeni na zaupanje in kakovost, nam tehnologija daje močno orodje za nadaljnje širjenje razsežnosti lokalnega novinarstva.

V podjetju Axios uporabljajo storitev ChatGPT za zagotavljanje podpore raziskavam, analizam in pripravi osnutkov posodobitev notranje komunikacije. Družba OpenAI je s podjetjem Axios sklenila partnerstvo za financiranje širitve programa Axios Local v različna mesta, vključno s Pittsburghom, Kansas Cityjem, Boulderjem in Huntsvillom.