論文の概要: Developing Story: Case Studies of Generative AI's Use in Journalism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13706v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 04:57:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:11.242623
• Title: Developing Story: Case Studies of Generative AI's Use in Journalism
• Title（参考訳）: 開発ストーリー: ジャーナリズムにおけるジェネレーティブAIの利用事例
• Authors: Natalie Grace Brigham, Chongjiu Gao, Tadayoshi Kohno, Franziska Roesner, Niloofar Mireshghallah,
• Abstract要約: 本研究では、WildChatデータセットを閲覧することで、2つの報道機関によるジャーナリストとAIのインタラクションの研究を行う。 本稿では,ジャーナリストが他の機関からの資料や記事との機密通信などの機密資料をLCMに送付し,記事作成を促す事例を明らかにする。 本稿では,AIの活用に責任を負うものに関するさらなる研究と,ジャーナリストの文脈でLLMを使用するための明確なガイドラインとベストプラクティスの確立を求めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.67676679963561
• License:
• Abstract: Journalists are among the many users of large language models (LLMs). To better understand the journalist-AI interactions, we conduct a study of LLM usage by two news agencies through browsing the WildChat dataset, identifying candidate interactions, and verifying them by matching to online published articles. Our analysis uncovers instances where journalists provide sensitive material such as confidential correspondence with sources or articles from other agencies to the LLM as stimuli and prompt it to generate articles, and publish these machine-generated articles with limited intervention (median output-publication ROUGE-L of 0.62). Based on our findings, we call for further research into what constitutes responsible use of AI, and the establishment of clear guidelines and best practices on using LLMs in a journalistic context.
• Abstract（参考訳）: ジャーナリストは、大きな言語モデル(LLM)の多くのユーザーの一人です。 ジャーナリストとAIのインタラクションをよりよく理解するために、WildChatデータセットを閲覧し、候補のインタラクションを特定し、オンライン公開された記事と照合して検証することで、2つのニュースエージェンシーによるLLM使用状況の調査を行う。 本稿では,ジャーナリストが他の機関からの資料や記事との機密通信などの機密資料をLCMに送付し,限定的な介入(中間出力公開ROUGE-L:0.62)で公開する事例を明らかにした。 本稿では,AIの活用に責任を負うものに関するさらなる研究と,ジャーナリストの文脈でLLMを使用するための明確なガイドラインとベストプラクティスの確立を求めている。

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