L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PEUT à PRéSENT éCRIRE UN CONTENU MERVEILLEUX - QUEL CELA A POUR CONSéQUENCE POUR LES HUMAINS ?

L'intelligence artificielle peut à présent écrire un contenu merveilleux - quel cela a pour conséquence pour les humains ?

L'intelligence artificielle peut à présent écrire un contenu merveilleux - quel cela a pour conséquence pour les humains ?

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Si vous pensez que quelque chose peut et sera normalisé en prenant comme base l'intelligence contrainte ( intelligence artificielle ), vous ne serez peut-être pas pris au dépourvu d'agir en pleine conscience de combien d'organisations médiatiques notabilité, entre autres The New York Times, Associated press, Reuters, Washington Post et Yahoo ! Les sports ont recours à premièrement l'IA pour créer du contenu. L a press association, par exemple, peut désormais transformer trente mille reportage locaux par semaine en prenant comme base l'IA. Vous pourriez tabler sur que ce sont des méthodes qui, quoi, où et lorsque les perturbations et vous avez raison, quelques d'entre elles le sont probablement. Mais, aujourd'hui, le contenu rédigé par l'IA s'est élargi bien au dessus de l'écriture stéréotypée à des cheminements d' penne plus professionels comme par exemple la parnasse et les journal.

Comment l'intelligence artificielle écrit-elle du contenu ?



Le process logiciel qui apporte de manière automatique un récit écrit à partir d'informations est appelé génération de langage naturel ( NLG ). Il est d’ailleurs utile pour une variété de exigences générationnel de contenu dans notre monde, entre autres des tableaux de bord de gestion économique, des rapports de données commerciales, des e-mails personnalisés et des adresse de groupage intégrées à software, des nouveautés du serviette financier des clients, etc.

La première étape dans NLG a pour principe d' désigner le format de contenu souhaité. n'importe quelle type de contenu, des publications sur les plateformes sociales aux rapports financiers en passant par la parnasse, a une décoration et une structure de production uniques. La fabrication narrative, aussi appelée modèle ou type narratif, est fabriquée par l'internaute final, la clé du problème NLG ou le fournisseur de programmes. Certains des Cliquez ici outils NLG disponibles comportent Quill de Narrative Science, Polly d'Amazon, Wordsmith d' Automated Insights et Text-to-Speech de Google, tandis que certaines organisations ont mis sur pied des supports internes à savoir Heliograf du Washington Post.

Comme pour toute astuce d'intelligence outrée, la propriété et l'accès aux données sont cruciaux. Dans le cas de NLG, les informations structurées sont introduites dans l'appli et sont traitées par le biais de la ' naturel conditionnelle ' qui se situe dans la conception narrative. L'objectif est que la sortie sonne de la même façon qu'un contenu suscité par le mec.

Pourquoi les organisations investissent-elles dans la génération de langue ?



Comme avec d'autres implémentations de l'IA, la génération de langage naturel offre la possibilité aux organisations de tordre le cou à de grands cohérence d'informations et de créer mieux que les humains. Les organisations qui ont élaborés une situation NLG peuvent produire plusieurs milliers de récits en sus illico qu'il est préférable de aux humains pour écrire chaque personne individuellement.

De plus, NLG permet une finition complexe à grande échelle. Cela peut avoir des bienfaits significatifs en termes de service et de savoir-faire complète pour les clients. Si votre structure a un programme d'épargne en milieu de problèmes à gérer, t Hink des résumés de cartone 401K que vous recevez tous les trois mois. Ceux-ci sont certainement générés par NLG, mais il est hautement personnalisé, vous parle directement et utilise votre équipement unique de renseignements.

Le traitement du langue naturelle peut de plus rendre les datas plus perspicaces et plus simples à admettre pour les humains qui ne sont pas des pros en résultats. Bien que les tableaux et les graphismes soient visuellement attrayants, on peut considérer qu'il est peu évidente pour certains, entre autres la plupart de celles qui ne sont pas habituées à trouver une solution à des résultats, d'extraire l'information déterminant qu'elles peuvent avoir de la vue. NLG peut apporter plus le lecteur qui check les déclarations avec des résumés écrits et des informations clefs pour assister les dessins.

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