Генеративный искусственный интеллект, глубоко меняющий сферу создания контента, является не только инструментом повышения эффективности профессиональных журналов, ориентированных на технические операции (ТО), но и катализатором, способным расширить глубину и широту контента и изменить рабочие процессы. Такие журналы обычно посвящены узкоспециализированным темам, таким как обслуживание оборудования, промышленная автоматизация и системное проектирование. Генеративный искусственный интеллект может помочь решить ряд задач, от создания технической документации до анализа отраслевых тенденций, и может принести значительную пользу редакциям и читателям.
Какую конкретную работу может выполнить генеративный ИИ для журнала ТО?
Для редакции журнала TO наиболее прямым применением генеративного искусственного интеллекта является помощь в создании контента. Он может быстро генерировать первые проекты конкретных процедур обслуживания оборудования и действий по устранению неполадок на основе новейших отраслевых стандартов, технических документов или отчетов конференций. Это значительно снижает нагрузку на технических писателей при написании основных документов, позволяя им сосредоточиться на более инновационном и глубоком анализе.
ИИ можно использовать для преобразования и расширения контента в различных форматах. Например, если есть длинная статья о техническом обслуживании насосов и клапанов, ИИ может автоматически сгенерировать краткое содержание и список ключевых моментов в соответствии с инструкциями и даже преобразовать ее в текстовое сообщение, подходящее для публикации в социальных сетях, или черновик видеосценария. Такая возможность позволяет одной части профессионального контента дойти до читателей с разными предпочтениями в различных форматах, тем самым максимизируя ценность контента.
Как журнал TO начал использовать искусственный интеллект для создания контента
Начало внедрения генеративного искусственного интеллекта не обязательно требует нарушения существующего рабочего процесса. Существует более подходящая отправная точка, которую можно использовать при разработке концепции соответствующего контента и организации связанных материалов. Редакция может использовать соответствующие инструменты искусственного интеллекта для анализа недавно опубликованных академических методов. Сканируйте и анализируйте вышеупомянутые документы, патентную информацию или внутренние отраслевые новости и информацию, чтобы можно было создать потенциальные отчеты о выборе тем за относительно короткий период времени или обобщить контент по «горячим точкам» технологий, тем самым предоставляя вспомогательные данные в виде данных для совещаний, связанных с выбором тем.
При выполнении конкретных операций рекомендуется сначала выбрать для пилотного проекта категории контента с наивысшей степенью стандартизации, такие как обновления продуктов, сборники отраслевых тенденций или вопросы и ответы на базовые знания. Дайте ИИ четкие и организованные слова-подсказки, которые охватывают такие ключевые моменты, как целевые читатели, стиль статьи и потребности в технической глубине. Посредством мелкомасштабного тестирования мы постоянно оптимизируем подсказки и тесно связываем их с проверкой и корректурой редакторов-людей, чтобы гарантировать техническую точность и профессионализм контента.
Каковы риски использования ИИ для создания контента для журнала ТО?
Основной проблемой является риск технической точности. Генеративный ИИ генерирует текст на основе вероятностных моделей. Он может создавать «иллюзии», которые кажутся разумными, но на самом деле неверны с точки зрения технических параметров, рабочих этапов или стандартных ссылок. Такая ситуация губительна для области технической эксплуатации и технического обслуживания, в которой особое внимание уделяется точности. Поэтому любой контент, созданный с помощью ИИ, должен подвергаться тщательной проверке фактов и технической проверке экспертами в предметной области.
Другой риск заключается в том, что контент становится однородным и возникают скрытые риски авторского права. Если многие средства массовой информации используют схожие модели искусственного интеллекта и данные обучения, создаваемые статьи могут не иметь уникальности с точки зрения взглядов и выражений. При этом данные обучения ИИ могут включать в себя материалы, защищенные авторским правом. Существует потенциальный риск нарушения прав при создании контента. Журналы должны установить четкие правила использования ИИ, уделяя особое внимание оригинальности и проверке источников на соответствие.
Как искусственный интеллект может реально повысить редакционную эффективность журнала TO
Синергетический эффект ИИ проявляется в автоматизации утомительных задач. Например, он может автоматически проверять согласованность терминологии в рукописях, автоматически проверять спецификации формата и даже выполнять предварительную языковую полировку и исправление грамматики, тем самым освобождая редакторов от большого объема повторяющейся работы. Для международного контента, требующего перевода или локализации, ИИ также может обеспечить высококачественные переводы первой версии, тем самым значительно сокращая цикл публикации.
Более глубокие приложения существуют в области управления знаниями и интеллектуального анализа контента. ИИ может проанализировать всю библиотеку предыдущих статей журнала, а затем построить внутренний график знаний. Когда редактору необходимо написать на определенную тему, ИИ может быстро получить соответствующие исторические статьи, диаграммы данных и мнения экспертов, чтобы предоставить исчерпывающую справочную информацию для поддержки. Это все равно, что иметь в редакции неутомимого научного сотрудника.
Какая техническая база необходима для размещения контента, созданного искусственным интеллектом, для журнала TO?
Одним из этапов базовой технической подготовки является выбор подходящего инструмента искусственного интеллекта. Этот инструмент может заключаться в подписке на службу API для большой языковой модели или в развертывании специальной модели, настроенной для инженерно-технической документации. Ключевые соображения включают техническое понимание модели, поддержку нескольких языков, протоколы конфиденциальности и безопасности данных, а также простоту интеграции с существующей системой управления контентом (CMS) предприятия.
Не только инструменты, но, что более важно, различные связанные с этим вопросы по наращиванию потенциала команды. Необходимо развивать тип редакторов «человеко-машинного сотрудничества», которые понимают ряд профессиональных знаний ТО, а также владеют навыками построения подсказок ИИ и оценки результатов. В то же время чрезвычайно важно построить стандартизированный процесс создания, проверки и выпуска контента с использованием ИИ, чтобы гарантировать контроль качества. Первоначальные инвестиции могут покрыть расходы на обучение и различные ресурсы для пилотных проектов, но в долгосрочной перспективе это принесет значительную экономическую выгоду и повышение эффективности.
Каковы будущие тенденции развития AI-приложений журнала TO?
В будущем генеративный искусственный интеллект будет более глубоко интегрирован с системами профессиональных знаний. Мы можем увидеть вертикальные модели ИИ, подготовленные специально для конкретных отраслей промышленности (таких как нефтехимия, электроэнергетика и сценарии эксплуатации и технического обслуживания). Их понимание отраслевой терминологии, правил техники безопасности и случаев будет намного превосходить понимание общих моделей. Журнал TO может использовать эти модели для создания подробных и целевых учебных пособий, тематических исследований и руководств по профилактическому обслуживанию.
Нормой станет интерактивный и персонализированный контент. Например, на основе позиции читателя, например, инженеров по эксплуатации и технических менеджеров, а также типа оборудования и интересующих исторических записей чтения, наиболее подходящие модули контента будут динамически генерироваться и рекомендоваться. ИИ может обеспечить индивидуальный подход к контенту для каждого читателя. Журнал превратится из статического издания в платформу профессиональных знаний с непрерывным обучением и интеллектуальным взаимодействием.
По вашему мнению, какой механизм следует использовать в областях, которые во многом опираются на практический опыт, то есть в области технической эксплуатации и обслуживания, для создания и обеспечения авторитета и достоверности контента, создаваемого генеративным ИИ? Мы с нетерпением ждем возможности поделиться вашим мнением в области комментариев. Если вы считаете, что эта статья имеет смысл, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею со своими коллегами.
Добавить комментарий