Avtoblog z agenti umetne inteligence: Kako deluje uredniška ekipa brez ljudi

Članek, ki ga berete, ni bil ustvarjen z enim samim pozivom»napišite članek o tej objavi«, temveč z avtoblogom – sistemom, sestavljenim iz več agentov umetne inteligence z različnimi vlogami, kot tradicionalno uredništvo, le brez ljudi. Valery Danyuk, avtor 1001site AI, je obnovil sistem za ustvarjanje člankov za svoj blog in ga v začetku oktobra izdal kot ločen projekt odprte kode. Raziskal bom, iz česa je sestavljen ta sistem, kako se razlikuje od tipičnega pripovedovanja objave s strani nevronske mreže in zakaj je smiselno iti tako daleč. Če sami vodite blog ali ustvarjate vsebino za stranke, so tukaj specifični koraki sistema, ne pa splošnosti o»čarovniji umetne inteligence«.

Zakaj ste morali prenoviti sistem za ustvarjanje člankov?

Kratek odgovor: stari sistem je bil slepa ulica – bil je drag in skoraj ni bilo aplikacij, čeprav so bili članki redno objavljeni.

Razlog je v tem, kako se je spremenilo samo iskanje. Doba natančnega ujemanja ključnih besed se končuje: iskanje zdaj ocenjuje besedilo na podlagi pomena – s pomočjo konteksta, sinonimov, morfologije in strukture naslovov. Sistem, prilagojen starim pravilom, je po novih pravilih nesmiseln: ključno besedo lahko vnesete desetkrat in še vedno ne odgovorite na vprašanje, ki ga ljudje dejansko iščejo. Spremeniti je bilo treba celotno arhitekturo – kako je članek ustvarjen, kdo ga pregleda in kaj se zgodi po objavi.

Kateri agenti zdaj sestavljajo uredniški odbor?

V objavi avtor opisuje nastalo postavitev kot polnopravno uredniško ekipo – novinarja, fotografa, lektorja, glavnega urednika, vodjo blagovne znamke in direktorja prodaje – le da vse vloge zasedajo agenti umetne inteligence. V praksi je naloga vsake vloge razdeljena na sedem korakov:

1. Izbira tem glede na povpraševanje. Sistem uporablja Wordstat in Google Trends, da bi razumel, kaj občinstvo trenutno išče. Teme ne generira naključno urednik; usmerja jih dejansko zanimanje občinstva za iskanje.
2. Analiza konkurence. Prvih 10 rezultatov iskanja je analiziranih glede vrzeli – vprašanj, ki jih konkurenti niso obravnavali ali so jih prezrli. Ta novi članek obravnava prav tisto, kar so rezultati iskanja doslej le površno zajeli.
3. Spremljanje kanalov. Nova objava v avtorjevem Telegram kanalu je ločeno izbrana in prilagojena za SEO ter format, ki ga navajajo odgovori umetne inteligence (pregledi umetne inteligence, zmedenost) – tako je nastal ta primer.
4. Izvorno gradivo iz osebnega arhiva. Osnutek je napisan z uporabo avtorjevih "drugih možganov" – zbranih zapiskov, študij primerov in slik; na tej stopnji se preverijo glede na primarne vire.
5. Uredniški pregled. En prehod preveri besedilo in prepovedne besede, drugi pa odstrani birokratski jezik in tipkarske napake. Preverjanje prepovednih besed ni formalnost: vsaka komercialna platforma ima svoj seznam prepovedanih in pravno tveganih fraz, ena sama spregledana fraza pa lahko podjetju povzroči resne težave.
6. Medsebojno povezovanje in ponudba. Povezave do sorodnih gradiv so nameščene po celotnem končnem besedilu, po potrebi pa je skrbno dodana tudi ponudba izdelka. Povezave kažejo na dejansko objavljene strani, ne na naključne – sicer medsebojno povezovanje bralca bolj ovira kot pa mu pomaga.
7. Objava in preverjanje. Članek je objavljen na spletni strani, sistem preveri, ali se stran pravilno prikazuje, in samodejno pusti povezavo do članka v komentarjih pod izvirno objavo Telegram.

Kako izgleda končni članek: primer iz resničnega sveta

Noben od spodnjih posnetkov zaslona ni uprizorjen – to so iste strani iz bloga 1001site, ki se bodo odprle v vašem brskalniku, če ga obiščete zdaj. Rezultate je najlažje prikazati z že objavljenim besedilom – študijo primera o priročniku za popravilo opreme, ki jo poganja umetna inteligenca, za nemškega proizvajalca.

Na vrhu je naslov, video vložek in kratek povzetek: naloga naročnika, kaj je bilo narejeno, rok in rezultat, vse v eni vrstici. To je zasnovano posebej za tiste, ki se v nekaj sekundah odločijo, ali bodo nadaljevali z branjem.

Sledi glavno besedilo članka s podnaslovi v obliki vprašanja ali zgodbe (»Kaj se je zgodilo«,»Kaj smo naredili«) in resničnimi fotografijami predmeta.

Spodaj so viri, razdelek z vprašanji in odgovori ter povezave do projekta. Ti trije bloki tudi zapirajo članek, ki ga zdaj berete: odgovarjajo na vprašanje»Kje je to potrjeno?«, ki ga postavljajo zahtevni bralci.

Ali lahko zaupamo "osebnim izkušnjam", ki jih izlušči umetna inteligenca?

Vprašanje je iskreno in odgovor ni»da, popolnoma«. Samo dejstvo, da sistem vključuje korak»preverjanja dejstev«, ne pomeni, da vsaka izjava, kot je»Preveril sem«, samodejno postane resnična. Agent ne predstavlja svojega dela kot osebne izkušnje osebe: številke in primeri so v besedilo vključeni le iz preverjenih arhivov z virom – ali pa sploh ne. Vsaka sporna ali nepreverljiva podrobnost je v tem koraku anonimizirana ali izbrisana.

Ta omejitev zmanjšuje tveganje izmišljenih primerov in številk ravno tam, kjer avtomatizacija običajno najbolj boleče odpove – pri bralčevem zaupanju v določeno izjavo.

Zato preprosto pravilo za preverjanje katerega koli članka o umetni inteligenci: če je določen primer ali številka navedena brez vira, je to razlog za večjo previdnost. V besedilu, sestavljenem po tem načelu, mora imeti vsaka številka vidno sled – arhiviran posnetek, posnetek zaslona ali javno povezavo, kot v tem članku.

Koliko stane tak sistem in ali ga lahko preizkusim brezplačno?

Za osebno uporabo je brezplačno, koda pa je prosto dostopna na GitHubu. Prav tako je brezplačno za aktivne novinarje – člane Nacionalne zveze novinarjev Ukrajine in evropskih novinarskih organizacij. Za komercialno uporabo je potrebna plačljiva licenca – avtor v objavi ne navede natančnega zneska; trenutne pogoje je treba najti v samem repozitoriju. Za svobodnjake ali spletne studie, ki strankam zaračunavajo vsebino, je to komercialni scenarij – brezplačna osebna licenca ne velja.

Za koga je primerna ta shema avtomatizacije blogov?

Glavni kandidat je svobodnjak ali majhen spletni studio, ki upravlja bloge za več strank in se spopada s pomanjkanjem uredniškega in preverjalnega osebja. Za takšno ekipo najdražji del ni samo pisanje (to lahko opravi samo umetna inteligenca), temveč rutinsko delo okoli njega: preverjanje konkurence, izogibanje napakam v številkah, upoštevanje zakonskih omejitev platforme in skrbno povezovanje z obstoječo vsebino stranke. Ta pristop zajema prav to rutino: izbiro teme, preverjanje dejstev, zaustavitvene besede in navzkrižno povezovanje.

Vsi ne želijo razumeti in prilagajati odprtokodnega projekta. Mnogi še vedno potrebujejo stalen tok člankov za svojo spletno stran, podobno načelo avtomatizacije pa je že vgrajeno v 1001site AI, ki gosti ta blog. Vendar se osredotoča na samo spletno stran in ne na sam blog: vsebina strani je na voljo prek povezave, samodejno objavljanje v Telegram in WhatsApp ter samodejno označevanje SEO brez ročne konfiguracije. Spletna stran je zgrajena in posodobljena s pomočjo pomočnika umetne inteligence na nadzorni plošči – vmesnik je zasnovan kot messenger, zato ni treba pisati kode za urejanje.

Kaj sledi: Samodejno obrezovanje videoposnetkov

Cevovod še ni povsem zaprt: po besedah avtorja je modul za samodejno izrezovanje kolutov in kratkih videoposnetkov iz obstoječe vsebine načrtovan za sredino oktobra. To je zgolj deklariran načrt – funkcija še ne deluje in članek ne trdi nasprotnega.

Viri

• Objava s kanala»Poslovanje z umetno inteligenco«: https://t.me/promtvibeadd/450
• Spretnost pisanja člankov (novinar) na GitHubu: https://github.com/DanikVR/journalist
• Blog 1001site: https://1001site.com/blog/