論文の概要: Autonomous Editorial Systems and Computational Investigation with Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13232v1
- Date: Fri, 23 Jan 2026 17:51:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.210652
- Title: Autonomous Editorial Systems and Computational Investigation with Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 自律編集システムと人工知能による計算調査
- Authors: Ahmed Banafea,
- Abstract要約: 本稿では、ニュースやレポートを一貫した文書ではなく永続的な状態として扱う構造的かつ継続的な編集アーキテクチャを提案する。
インクリメンタルアップデート、自動再評価、コンテキストエンリッチメントを通じて、ストーリーが時間とともに進化するパイプラインベースの設計を導入します。
編集を計算プロセスとしてフレーミングすることにより、アルゴリズムによる調査、縦断解析、トレンド、矛盾、新しい物語の自動発見を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous editorial systems represent an emerging class of computational frameworks that transform how large volumes of information are ingested, organized, and analyzed. This work presents a structured, continuously operating editorial architecture that treats news and reports as persistent state rather than transient documents. The system separates editorial organization from investigative analysis, enabling deterministic orchestration of artificial intelligence components across ingestion, enrichment, clustering, verification, and persistence stages. We introduce a pipeline-based design in which stories evolve over time through incremental updates, automated re-evaluation, and contextual enrichment. The architecture supports scalable real-time processing while maintaining traceability, reproducibility, and editorial oversight. By framing editorial workflows as computational processes, the system enables algorithmic investigation, longitudinal analysis, and automated discovery of trends, inconsistencies, and emerging narratives. This paper formalizes the architectural principles, data flow, and operational characteristics of autonomous editorial systems and demonstrates how artificial intelligence can be integrated as a controlled, inspectable component rather than an opaque decision-maker. The proposed approach establishes a foundation for future research into machine-assisted journalism, automated investigation, and large-scale information synthesis.
- Abstract（参考訳）: 自律的な編集システムは、大量の情報の取り込み、整理、分析の方法を変える新しい計算フレームワークのクラスを表している。
この研究は、過渡的な文書ではなく、ニュースやレポートを永続的な状態として扱う、構造化された、継続的に動作する編集アーキテクチャを提示する。
このシステムは、編集組織を調査分析から切り離し、摂取、濃縮、クラスタリング、検証、永続ステージにわたる人工知能コンポーネントの決定論的オーケストレーションを可能にする。
インクリメンタルアップデート、自動再評価、コンテキストエンリッチメントを通じて、ストーリーが時間とともに進化するパイプラインベースの設計を導入します。
アーキテクチャは、トレーサビリティ、再現性、編集監督を維持しながら、スケーラブルなリアルタイム処理をサポートする。
編集ワークフローを計算プロセスとしてフレーミングすることにより、アルゴリズムによる調査、縦断解析、トレンドの自動発見、矛盾、新しい物語の発見を可能にする。
本稿では、自律的な編集システムのアーキテクチャ原則、データフロー、運用特性を定式化し、不透明な意思決定者ではなく、人工知能を制御可能なコンポーネントとして統合する方法を実証する。
提案手法は,機械支援ジャーナリズム,自動調査,大規模情報合成の今後の研究基盤を確立するものである。
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