Times Insider, kim olduğumuzu ve ne yaptığımızı açıklıyor ve gazeteciliğimizin nasıl doğduğuna dair perde arkası bilgiler sunuyor.
Geçen sonbahar, Haberler İklim Masası okuyuculardan karmaşık bir konu hakkındaki sorularını göndermelerini istedi: iklim değişikliği.
Binlerce kişi akın etti. Birçoğu küresel ısınma bilimi ve çözümleri hakkında sorulardı. Böylece editörler ve muhabirler listeyi yaklaşık 50 soruya indirdiler ve cevapları yayınlamaya başladılar.
Bu cevaplar, geçen hafta çevrimiçi olarak yayınlanan etkileşimli bir projede yer almaktadır. Okuyucular, sorulara göz atmak veya kendileri bir soru göndermek için bir arama işlevini kullanabilir. Ekip, okuyucuları ilgili bilgilere yönlendirmek için alışılmadık bir araca yöneldi: verilere dayalı olarak bağlantılar kuran ve sonuçları tahmin eden bir tür yapay zeka olan makine öğrenimi. Yanıtlanmamış bir soru girin (“Neyi geri dönüştürmeliyim?”) ve teknoloji sizi bir gazeteci tarafından bildirilen ve yazılan ilgili bir cevaba yönlendirir. (Bu durumda, araç “Geri dönüştürmeli miyim?” sorusunun yanıtını okumanızı önerir.) Sistem ayrıca gazetecilerin yanıtlamayı düşünebilmesi için yeni soruları da hatırlar.
Proje için teknolojiyi geliştiren Times mühendisi Jack Cook, “Bu teknolojiyle, yaklaşık 250 milisaniyede herhangi bir soruya yanıt almak istiyoruz” dedi. O ve The Times’ın Ar-Ge ekibinin diğer üyeleri, 2019’dan beri makine öğrenimi üzerinde çalışıyor; Benzer teknoloji, 2020 ve 2021’de koronavirüs ve aşısı hakkında SSS’lerde de kullanıldı.
The Times Gelişmekte Olan Projeler Yöneticisi Amelia Pisapia ve İklim Masası Yardımcı Editörü Jesse Pesta, bir röportajda aracın nasıl ortaya çıktığını ve insan gözetiminin bu aracın başarısının anahtarı olduğunu açıkladı. Bu görüşme düzenlendi ve özetlendi.
Bu projeye ne ilham verdi?
JESSE PESTA İklim değişikliği temelde basit bir kavramdır. Havaya çok fazla karbondioksit salıyoruz ve bu dünyayı ısıtıyor. Ancak bunun üstesinden geldiğinizde, çok karmaşık ve kafa karıştırıcı gelebilir. Her türlü jargon ve kısaltma var. Bilim, anlaşılması biraz zor gelmeye başlayabilir. Ve tüm bunların toplamı, bunu nasıl yapacağım gibi hissettirebilir bilgi ne bileyim Bu SSS, okuyucuları bulundukları yerden almaya yönelik bir alıştırmadır. Okuyucuların en çok neyi anlamak istediğini tahmin etmiyoruz – bize anlatıyorlar.
Projeye başladığınızda, okuyucuların buna bakıp karar vereceklerinden endişe duydunuz mu: Yapabileceğim fazla bir şey yok mu?
PESTA Bu aslında SSS’nin kendisinde birkaç yerde ele alınmaktadır, çünkü kısmen okuyucuların sorduğu sorular bunlardır, ancak aynı zamanda yanıtlar gibi yerlerde de yansıtılmaktadır: Ölüme mahkum muyuz? Ya da insanların hayatıma yaydığı kötü bilgileri nasıl fark edip reddedebilirim? İnsan iklim cephesinde çok fazla kötü haber olduğu hissine kapılıyor ama aslında başarı hikayeleri de var. Bu ciddi sorunlarla başa çıkmanın yolları var. Ve iyimserlik için nedenler var. SSS’de bunu doğrudan ele alan bir bölüm var, “İyi haber nerede?” Oldukça uzun bir bölüm.
Arama alanı tam olarak nasıl çalışıyor?
Amelia Pisapya Arama alanının teknolojisi desteklenmektedir hem okuyucuların sorduğu soruları hem de niyetlerini anlamak ve bunları İklim Masası tarafından yazılan ve düzenlenen cevaplarla eşleştirmeye çalışmak.
Genellikle “döngüdeki insan” olarak adlandırılan bir makine öğrenimi türüdür. Burada “döngüdeki düzenleyici” olarak adlandırmayı seviyoruz çünkü bu aracı çok yakından takip etmemiz ve uygun şekilde yanıt verdiğinden emin olmak için onu izlememiz gerçekten önemli. Soruları takip etmek ve doğru yerlere ulaştıklarından emin olmak işimin bir parçası. Biraz farklıysa veya bunun için biraz daha iyi bir yanıt varsa, bu değişiklikleri araçta yapabiliriz. Bu soruyu soran bir sonraki kişi en uygun cevaba yönlendirilir.
Bu yüzden, onu yönlendirmek için neredeyse sürekli insan müdahalesi gerektireceğini hayal ediyorum.
Pispiya Neredeyse sabit demezdim ama kesinlikle bir gözden kaçırma derdim. Bunları yakından izlemeden asla dünyada başıboş bırakmak istemezsiniz.
PESTA Hepimizin bildiği gibi, AI şu anda anını yaşıyor – ChatGPT falan. Bu öyle bir proje değil. Bu öncelikle bir insan editör ve Haberler gazeteci odaklı bir projedir. İnsanların sorularını Haberler’ın sağlayabileceği en iyi yanıtla eşleştirmek için gelişmiş bir yazılım kullanır.
Talep alırken beklenmedik bir şeyle karşılaştınız mı?
Pispiya hayır derdim Benim işim, bu tür bir teknoloji hakkında oldukça şüpheci olmak. Bu yüzden, derin bir şüphecilik ortamından hareket etmeye ve bunun sendeleyebileceği olasılıkları tahmin etmeye çalışıyorum.
Yeni teknolojilerle çalışırken, onlar hakkında, nasıl gerçekten iyi çalışabilecekleri, zayıf yönlerinin neler olduğu ve bu zayıflıklardan bazılarını nasıl açıklayabileceğimiz hakkında eleştirel düşünmek gerçekten önemlidir. 2019’dan beri bunu düşünüyoruz derken, rapor boyunca bu aracı nasıl bilinçli ve çalışmalarımızla tutarlı hale getirebiliriz diye düşündük.
Geçen sonbahar, Haberler İklim Masası okuyuculardan karmaşık bir konu hakkındaki sorularını göndermelerini istedi: iklim değişikliği.
Binlerce kişi akın etti. Birçoğu küresel ısınma bilimi ve çözümleri hakkında sorulardı. Böylece editörler ve muhabirler listeyi yaklaşık 50 soruya indirdiler ve cevapları yayınlamaya başladılar.
Bu cevaplar, geçen hafta çevrimiçi olarak yayınlanan etkileşimli bir projede yer almaktadır. Okuyucular, sorulara göz atmak veya kendileri bir soru göndermek için bir arama işlevini kullanabilir. Ekip, okuyucuları ilgili bilgilere yönlendirmek için alışılmadık bir araca yöneldi: verilere dayalı olarak bağlantılar kuran ve sonuçları tahmin eden bir tür yapay zeka olan makine öğrenimi. Yanıtlanmamış bir soru girin (“Neyi geri dönüştürmeliyim?”) ve teknoloji sizi bir gazeteci tarafından bildirilen ve yazılan ilgili bir cevaba yönlendirir. (Bu durumda, araç “Geri dönüştürmeli miyim?” sorusunun yanıtını okumanızı önerir.) Sistem ayrıca gazetecilerin yanıtlamayı düşünebilmesi için yeni soruları da hatırlar.
Proje için teknolojiyi geliştiren Times mühendisi Jack Cook, “Bu teknolojiyle, yaklaşık 250 milisaniyede herhangi bir soruya yanıt almak istiyoruz” dedi. O ve The Times’ın Ar-Ge ekibinin diğer üyeleri, 2019’dan beri makine öğrenimi üzerinde çalışıyor; Benzer teknoloji, 2020 ve 2021’de koronavirüs ve aşısı hakkında SSS’lerde de kullanıldı.
The Times Gelişmekte Olan Projeler Yöneticisi Amelia Pisapia ve İklim Masası Yardımcı Editörü Jesse Pesta, bir röportajda aracın nasıl ortaya çıktığını ve insan gözetiminin bu aracın başarısının anahtarı olduğunu açıkladı. Bu görüşme düzenlendi ve özetlendi.
Bu projeye ne ilham verdi?
JESSE PESTA İklim değişikliği temelde basit bir kavramdır. Havaya çok fazla karbondioksit salıyoruz ve bu dünyayı ısıtıyor. Ancak bunun üstesinden geldiğinizde, çok karmaşık ve kafa karıştırıcı gelebilir. Her türlü jargon ve kısaltma var. Bilim, anlaşılması biraz zor gelmeye başlayabilir. Ve tüm bunların toplamı, bunu nasıl yapacağım gibi hissettirebilir bilgi ne bileyim Bu SSS, okuyucuları bulundukları yerden almaya yönelik bir alıştırmadır. Okuyucuların en çok neyi anlamak istediğini tahmin etmiyoruz – bize anlatıyorlar.
Projeye başladığınızda, okuyucuların buna bakıp karar vereceklerinden endişe duydunuz mu: Yapabileceğim fazla bir şey yok mu?
PESTA Bu aslında SSS’nin kendisinde birkaç yerde ele alınmaktadır, çünkü kısmen okuyucuların sorduğu sorular bunlardır, ancak aynı zamanda yanıtlar gibi yerlerde de yansıtılmaktadır: Ölüme mahkum muyuz? Ya da insanların hayatıma yaydığı kötü bilgileri nasıl fark edip reddedebilirim? İnsan iklim cephesinde çok fazla kötü haber olduğu hissine kapılıyor ama aslında başarı hikayeleri de var. Bu ciddi sorunlarla başa çıkmanın yolları var. Ve iyimserlik için nedenler var. SSS’de bunu doğrudan ele alan bir bölüm var, “İyi haber nerede?” Oldukça uzun bir bölüm.
Arama alanı tam olarak nasıl çalışıyor?
Amelia Pisapya Arama alanının teknolojisi desteklenmektedir hem okuyucuların sorduğu soruları hem de niyetlerini anlamak ve bunları İklim Masası tarafından yazılan ve düzenlenen cevaplarla eşleştirmeye çalışmak.
Genellikle “döngüdeki insan” olarak adlandırılan bir makine öğrenimi türüdür. Burada “döngüdeki düzenleyici” olarak adlandırmayı seviyoruz çünkü bu aracı çok yakından takip etmemiz ve uygun şekilde yanıt verdiğinden emin olmak için onu izlememiz gerçekten önemli. Soruları takip etmek ve doğru yerlere ulaştıklarından emin olmak işimin bir parçası. Biraz farklıysa veya bunun için biraz daha iyi bir yanıt varsa, bu değişiklikleri araçta yapabiliriz. Bu soruyu soran bir sonraki kişi en uygun cevaba yönlendirilir.
Bu yüzden, onu yönlendirmek için neredeyse sürekli insan müdahalesi gerektireceğini hayal ediyorum.
Pispiya Neredeyse sabit demezdim ama kesinlikle bir gözden kaçırma derdim. Bunları yakından izlemeden asla dünyada başıboş bırakmak istemezsiniz.
PESTA Hepimizin bildiği gibi, AI şu anda anını yaşıyor – ChatGPT falan. Bu öyle bir proje değil. Bu öncelikle bir insan editör ve Haberler gazeteci odaklı bir projedir. İnsanların sorularını Haberler’ın sağlayabileceği en iyi yanıtla eşleştirmek için gelişmiş bir yazılım kullanır.
Talep alırken beklenmedik bir şeyle karşılaştınız mı?
Pispiya hayır derdim Benim işim, bu tür bir teknoloji hakkında oldukça şüpheci olmak. Bu yüzden, derin bir şüphecilik ortamından hareket etmeye ve bunun sendeleyebileceği olasılıkları tahmin etmeye çalışıyorum.
Yeni teknolojilerle çalışırken, onlar hakkında, nasıl gerçekten iyi çalışabilecekleri, zayıf yönlerinin neler olduğu ve bu zayıflıklardan bazılarını nasıl açıklayabileceğimiz hakkında eleştirel düşünmek gerçekten önemlidir. 2019’dan beri bunu düşünüyoruz derken, rapor boyunca bu aracı nasıl bilinçli ve çalışmalarımızla tutarlı hale getirebiliriz diye düşündük.