Journalists
PulseAugur coverage of Journalists — every cluster mentioning Journalists across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
2 天有情绪数据
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研究发现AI聊天机器人能令人信服地模仿公众人物
发表在PLOS One上的一项新研究显示，AI聊天机器人（特别是GPT-4 Turbo）能够令人信服地模仿公众人物，生成的回复被认为比真人更真实、更连贯。研究人员提示AI模仿了来自英国的112位公众人物，使用了他们维基百科传记的信息以及BBC节目“Question Time”的格式。参与者认为AI生成的回复优于真实辩手的回答，这凸显了AI驱动的虚假信息带来的重大风险，尤其是在政治背景下。
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敦促记者区分LLM和ML系统，因为它们的影响不同
Naomi Scott博士认为，记者应该区分大型语言模型（LLM）和专门构建的机器学习（ML）系统。她认为，LLM对知识产权盗窃、学术欺诈和虚假信息等重大危害负有责任，而ML系统则为科学、医学和工程领域的进步做出了积极贡献。Scott以最近对赫库兰尼姆卷轴的研究为例，该研究使用AI/ML进行墨迹检测，而非语言处理，并强调人类专家在转录方面仍然至关重要。
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Stacker CEO通过病毒式招聘帖凸显新闻业人才转移
Stacker CEO Noah Greenberg因在LinkedIn上发布高薪内容岗位招聘信息而获得病毒式关注，旨在凸显新闻业资金的转移趋势。他认为，科技公司和品牌正日益投资并制作高质量内容，将人才从传统新闻机构吸引过去。Greenberg的公司Stacker连接品牌与新闻机构以分发这些内容，公司在没有风险投资的情况下运营并显著增长。
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雇主必须培训记者使用人工智能
雇主应投资培训记者，使其能够有效使用AI工具。这种培训对于适应不断变化的媒体格局至关重要，并确保记者能够负责任地利用AI。目标是为他们提供将AI融入日常工作流程所需的技能。
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记者日常使用AI引发准确性焦虑
绝大多数记者现在每天都在使用AI工具，导致对媒体内容准确性和可靠性的普遍焦虑。这种对AI的依赖引发了对信息生态系统完整性的担忧。
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记者拥抱AI以提高效率，但拒绝AI生成的内容
记者越来越多地使用AI工具来简化工作，特别是那些可以节省时间的任务。然而，他们强烈反对接收AI生成的推介或新闻稿。这种情绪源于对收件箱信息过载、错误信息传播以及该行业普遍对AI生成内容信任度下降的担忧。
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Mastodon 用户批评报纸的 AI 内容成本
Mastodon 上的一些用户正在讨论报纸成本的上涨，认为这是因为记者不加批判地复制 AI 生成的内容。这种观点暗示了对新闻内容质量和真实性因 AI 在新闻业中日益增长的作用而感到担忧。
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AI 代理和广告平台降低新闻准确性，增加消费者成本
AI 代理和广告支持平台的激增已大大降低了获取内容的成本，但同时增加了查找准确信息的难度。这一转变削弱了生产可靠新闻的动力，因为算法优先考虑参与度而非准确性，并且经常未经署名地使用记者的作品。因此，消费者被低质量内容的洪流所淹没，导致传统媒体分析工具失效，并创造了一个不利于新闻业诚信的环境。
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人工智能将取代知识工作者，但大规模失业不太可能
人工智能将比体力劳动岗位更直接地影响包括记者、政策研究人员和科技评论员在内的知识工作者。由于这直接影响到他们的同行群体，因此这些领域的人们认为这种转变是紧迫的。然而，历史上的相似之处表明，大规模的失业，类似于十年前对机器人的担忧，可能不会导致灾难性的结局。
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微软在科技基础设施方面推进人权问责
微软通过实施关于其云和人工智能基础设施的新政策，在人权问责方面迈出了重要一步。此举是对民间社会、工人和人权专家长期以来对科技公司可能通过向政府提供服务来助长侵犯人权行为的担忧的回应。电子前哨基金会（EFF）敦促谷歌和亚马逊等其他主要科技公司效仿微软的榜样。
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记者质疑人工智能的未来和国家控制
记者们经常在描绘人工智能是一项改变世界的技术和质疑政府对其控制之间摇摆不定。该集群建议调查这两种观点之间的潜在联系，探讨各国为何积极寻求监管人工智能。
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科技巨头因使用声音训练AI而面临诉讼
多家大型科技公司因涉嫌未经许可使用记者和配音演员的声音来训练其AI模型而面临诉讼。法律诉讼声称，这些公司为了AI开发而“窃取”了个体的独特声音特征。这场争议凸显了在快速发展的人工智能领域，知识产权和公平报酬方面持续存在的担忧。
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媒体领导者以AI为由解雇记者，影响学位选择
学生们可能过早地放弃了新闻学学位，他们正在效仿总编辑和新闻媒体所有者的做法。这些媒体领导者越来越多地以人工智能为由解雇记者。这一趋势表明，媒体行业在人员配置和内容创作方面的方法发生了更广泛的转变。