Bir medya analistinin yapay zeka kullanımından faydalanabileceğini düşünmek oldukça kolay. Ancak bu faydayı şu anda uygulamaya koymak ne kadar kolay? Merkezi hükümette bir Çevresel Bilgi ekibinin yöneticisi olarak edindiğim deneyimleri sizlerle paylaşıyorum. Bu deneyimleri ChatGPT’nin yanı sıra insan uzmanlara da sundum. Şapkanın ucu: Medya analizi için üretken yapay zekayı kullanabilmek için hala bazı oyun değiştiricileri bekliyoruz.

Sosyal kargaşayı hızlı ve iyi anlamak

Yapay zekayı bir medya analisti olarak iyi bir şekilde kullanırsanız, örneğin, karar vericilerin bir medya aldatmacasının özünü kısa sürede netleştirmelerine yardımcı olabilirsiniz. Örneğin, yaklaşık 15 yıl önce, HPV’ye (diğer şeylerin yanı sıra rahim ağzı kanserine yol açabilen virüs) karşı ulusal bir aşılama programı başlatıldı. Kamuoyundan gelen büyük tepkiler bu aşı programının sona ermesine yardımcı oldu. Eski RIVM direktörü Roul Coutinho, Mayıs 2023’te konuyla ilgili verdiği bir röportajda şunları söylüyor

‘Durumu tamamen hafife almışız’, söyler Coutinho “Direnişin çoğu internet üzerinden geldi. Kız çocuklarının ebeveynleri internette aşının çok tehlikeli olacağına dair hikayeler gördüler ve buna inandılar. RIVM içinde bu konuda hiç deneyimimiz yoktu. Bir iletişim departmanı vardı, ancak olumsuz mesajların miktarı ve yayılma hızıyla başa çıkamıyordu. Sosyal medya konusunda da deneyimimiz yoktu. Kafa karışıklığı arttıkça, ebeveynler internette kendileri bilgi aramaya başladı. Orada en korkunç hikayelerle karşılaştılar’.

Medya analistleri

Merkezi hükümette haber raporlarını analiz etmek için çalışan kişiler medya analistleridir. Bir medya analisti, örneğin proje ekiplerine, bakanlara ve yöneticilere ilgili trendler, olaylar ve gelişmeler hakkında değerli içgörüler sağlar. Bu içgörüleri çevresel bilgi olarak sınıflandırıyoruz.

Çevresel bilginin amacı, karar vericilere toplumda neler olup bittiği ve nelere karşı harekete geçilebileceği konusunda doğrulanabilir bilgiler vermektir (‘eyleme dönüştürülebilir istihbarat‘). Doğal olarak bu içgörü sayesinde karar vericilerin toplum olarak çözüm bulmamız gereken konularda doğru kararlar vermeleri umuluyor.

Ekibimdeki analistler şu anda yapay zekayı bu amaçla çok az kullanıyor. Yapay zeka bunu yapmalarına yardımcı olabilir mi? Bu soruyu ilk olarak Utrecht Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nde Dijital Geçişte İletişim alanında öğretim görevlisi olan Annette Klarenbeek’e yönelttim.

Bir araç olarak yapay zeka

Klarenbeek çevrimiçi dil kalıplarını analiz etmek ve kuruluşların bu çevrimiçi etkileşimleri şekillendirmesine yardımcı olmak için Bird’s Eye Perspective aracını geliştiriyor. Yapay zeka bunu zaten yapabiliyor mu? “Yarattığımız şey henüz halka açık değil, ama olacak. Sonuçta, bir analist olarak, bir medya analizinden elde edilen bir kova dolusu verinin içinden çıkmak için biraz yardıma ihtiyacınız olabilir. Dahası, yapılandırılmış bir şekilde formasyon vermek için dili yorumlayabiliyorsanız yardımcı olur; bu ifadede ne olduğunu görüyoruz?

Bunu zaten geliştirdik ve kapalı ortamda çok iyi çalışıyor. Algoritmadan bir eylem önerisi getirmesini isteyebilmek için çalışmalarımız devam ediyor. Bunun için, sonunda yapay zeka olarak hareket edebilecek bir dizi algoritma geliştiriyoruz. Bunu, diğer şeylerin yanı sıra, alanın dört bir yanından analistlerle mesajlar kodlayarak yapıyoruz. Hayır, deneyimlerimize göre ChatGPT – ücretli versiyonu bile – bizim algoritmamızla yaptığımız gelişmiş analizi yapamıyor.”

Analizinize göre işe başlama

Bu arada her analistin bildiği bir şey var ki, içgörüleriniz ne kadar iyi ve ikna edici olursa olsun, danışmanlık yaptığınız kişi içgörülerinizi uygulamada kullanamazsa veya kullanmazsa, siz de kenarda kalırsınız. Öngörülerinin uygulamada kullanılmasını isteyen bir analist için altın değerinde bir ipucu nedir? Ben bu soruyu Aart Paardekooper.

“İçgörünüzü kendi başına bir şeymiş gibi göstermek yerine, bunu kuruluşun hedef ve değerleriyle ilişkilendirmek çok yardımcı olacaktır. Ayrıca zıtlığı bir anlatım biçimi olarak kullanın: ‘Hepimiz bunu istiyoruz, ancak çevresel resimde sadece bunu görüyoruz’.”

Metninizi atın! – Jeanine Mies

Analizinizin özüne odaklanın

Faydalı bir analizin önemli bir parçası da nasıl raporlama yaptığınızdır. için Jeanine Mies‘in akılda kalıcı yazılar konusunda uzman olduğunu belirterek, bir analistin yararlı bir analiz üretmek için yarından tezi yok ne yapabileceğini sordum.

“Metninizi atın! Bu tavsiyenin geldiğini görmemiş olabilirsiniz. Bununla ne demek istiyorum: Analizinizden önce sık sık haberleri listelediniz, yandaş ve karşıtlardan alıntılar yaptınız, sesleri özetlediniz. Bunların hepsi malzemeye hakim olmak, haberleri gerçekten sindirmek için gereklidir. Sonra, analizinizi kaybettiğinizi düşünün. Şimdi bulduğunuz şey hakkında hafızanızdan ne yazardınız? Bu sizi çekirdeğin izine sokar. Sizin için gerçekten öne çıkan şey neydi? Kafanızın içinde neler oluyor, yapay zeka henüz sizi taklit etmiyor.”

Doğru gerçeklerden doğru içgörülere

Ancak bunu düşünmeden önce atmamız gereken bir adım daha var. Bir medya analisti olarak yanlış içgörüler sunmaktan nasıl kaçınacaksınız? Ana akım medyada artık kendini göstermeyen bir alt akım olduğunun farkına varmak önemli. Tim de Winkel burada var araştırma üzerinde çalıştım.

“Sosyal medyada birçok kanal – ben bunlara yankı odaları diyorum – ve ‘ana akım’ medyaya karşı çıkan alt akımlar var. Bu durum sosyal medyayı bazen daha hızlı, daha zengin ve daha çeşitli, ama bazen de karmaşık, gerçek dışı, manipülatif ve tehlikeli hale getiriyor. Kendilerini ana akım sosyal medyanın karşıtları olarak sunan bu tür ‘uç’ platformları araştırıyorum.”

Saçak platformları

The Shop şöyle devam ediyor: “Fringe platformlar, Facebook ve LinkedIn gibi büyük teknoloji platformlarına açık bir eleştiri olarak oluşturulan hizmetlerdir. Bu eleştiri ana akım platformların moderasyonuna odaklanabileceği gibi, gelir modellerine ya da sahiplik sınıflandırmasına da odaklanabilir. Fringe platformlar doğaları gereği açıkça ideolojiktir, dolayısıyla ana akım platformları ideolojik olarak renk göstermeye zorlar.

Bir analist olarak, Facebook ya da X’te neler olup bittiğini analiz ederken belirli bir mercekten baktığınızın farkına varmanız önemlidir. Bir anahtar deliğinden bakıyorsunuz. Ama aslında kimin alanına bakıyorum? Ve neyi görmüyorum?”

Bir analist olarak yapmanız gereken şey, bugün yapay zeka ile işbirliği yapmaya başlamaktır. – Aragorn Meulendijks

İnsan makineye karşı

İnsan medya analistleri bu dünyanın Gen AI’larından daha iyi ne yapabilir? Bu soru ChatGPT’nin ücretsiz sürümüne şu soruyu yönelttim: İnsan medya analistleri hangi alanlarda hala yapay zekaya göre daha avantajlı? Bunlar ChatGPT ile henüz elde edilemeyen 7 insan yeteneği:

“Yapay zeka, tekrar eden görevleri otomatikleştirerek ve büyük miktarda veriyi işleyerek medya analizine önemli bir değer katsa da, medya ve bilgi analizinde derinlemesine anlayış, muhakeme ve yaratıcılık için insan faktörü hala çok önemlidir. Çoğu durumda, en etkili yaklaşım insan ve yapay zeka destekli analitik arasındaki etkileşim olacaktır.” – dedi ChatGPT

Daha spesifik olarak:
1. **Bağlamsal Anlama:** İnsan medya analistleri, yapay zeka sistemlerinin kavraması zor olan metinlerdeki nüansları ve bağlamı anlayabilir. Belirsizlikleri, mizahı, alaycılığı ve kültürel referansları tanıyabilir ve yorumlayabilirler.

2. **Yaratıcılık ve Öznellik:** Medya analizi, yaratıcı içerik, sanat ve edebiyatın etkisini anlamak gibi öznel unsurlar içerebilir. İnsan analistler bu yönleri daha iyi takdir edebilir ve değerlendirebilir.

3. **Derinlemesine Analiz:** Karmaşık konular ve derinlemesine analiz genellikle insan uzmanlığı gerektirir. İnsan analistler daha derine inebilir ve sosyal ve siyasi konularda daha geniş perspektifler sağlayabilir.

4. **Görüşmeler ve İnsan Etkileşimi:** İnsanlarla görüşme gerektiren araştırmalar gibi belirli araştırma türlerinde insan katılımı esastır. İnsan analistler empati gösterebilir, ilgili sorular sorabilir ve derinlemesine konuşmalar yapabilir.

5. **Karar Verme ve Etik:** Karmaşık durumlarda etik kararlar vermek ve muhakeme yapmak insan analistlerin güçlü olduğu bir konudur. Yapay zeka sistemlerinde kolayca programlanamayan ahlaki ve etik değerlendirmeler yapabilirler.

6. **Yeni Perspektifler:** İnsan analistler alışılmışın dışında düşünebilir ve sorunlar ve durumlar hakkında yeni perspektifler sağlayabilir. Veriler arasında beklenmedik bağlantılar kurabilir ve yapay zeka sistemlerinin üretemeyeceği içgörüler üretebilirler.

7. **Kültürel Hassasiyet:** Uluslararası veya kültürel açıdan hassas analizlerde, kültürel normlar ve davranışlar konusunda insan uzmanlığı çok değerlidir. Bu, olası kültürel yanlış anlamaları ve yanlış yorumlamaları önler.

Kaynak: Kaspars Grinvalds / Shutterstock.com

Analistler olacaklara hazırlanıyor

‘MrMetaverse’ nasıl görünüyor Aragorn Meulendijks ChatGPT’nin bu görüşüne karşı mısınız?

“Öncelikle, ChatGPT’nin ücretsiz sürümünü kullanabileceğinizi sanmıyorum, özellikle de bu işlerle ilgileniyorsanız. ChatGPT-3.5, Formula 1 arabası kullanabilecekken Fiat kullanmak gibi bir şey. Uzaya Falcon-9 uçurmak yerine uçurtma uçurmak gibi.

Ayrıca, sohbete ChatGPTPplus ile başlar ve daha derine inerseniz, çok daha iyi olur ve aslında bunu ChatGPT Free ile yapamazsınız. Ayrıca, soruyu da beğenmedim. Amacın analistlerin halihazırda yaptıklarını takmanın ötesine geçmek ve böylece analistlerin ve araştırmacıların yapmaları gerekene adım atmalarına yardımcı olmak olması gerekmez mi? Misyonumuz onların gözlerini açmak, yenilik yapmalarını sağlamak ve böylece gelecek olana hazırlıklı olmalarını sağlamak değil mi?”

Analistler aslında yapay zekanın kulakları ve gözleridir. – Aragorn Meulendijks

İnsan medya analistleri bu dünyanın Gen AI’larından daha iyi ne yapabilir? “Tamam. İnsanlara bakabilir, dondurma yiyebilir ve yataktan yanlış ayakla kalkabilirler. Ama hepsi bu kadar. Yaratıcılık söz konusu olduğunda bile denge çoktan bozuldu. GenAI yaratıcı, ancak henüz her zaman doğru zamanda doğru yaratıcılığı uygulayamıyor. Bu, dünyadaki tüm teknoloji şirketleri için zamana karşı bir yarış.”

Yapay zeka ile işbirliğine bugün başlayın

“12 ay içinde, insanların bilişsel düzeyde işleri yapay zekadan daha iyi yapabileceği yanılsaması yıkılacak. Bir analist olarak yapmanız gereken şey, bugünden yapay zeka ile işbirliği yapmaya başlamaktır. Yapay zekanın parmaklara, gözlere ve bağlama ihtiyacı var. Bu noktada, analistler aslında çoktan YZ’nin kulakları ve gözleri haline gelmiştir. Hızlı mühendislik 10 ay daha bir ‘kelime’ olarak kalacak ama ondan sonra bunun da bir önemi kalmayacak çünkü yapay zeka analiz ve iyileştirme konusunda o kadar iyi ki, bir insan yönlendirme için basit bir açılış sorusuyla işin içinden çıkabilir.”

Mesaj açık. Eğer ayak uydurmak istiyorsanız, bir analist olarak yapay zekayı -ücretli versiyonunu- bir an önce kullanmaya başlamalısınız. Bir kamu görevlisi olarak benim bu süreçte karşılaştığım şey, çalışma şeklimizi adapte etmekle ilgili. Bu arayışta, şu anda insan zekasına karşı kusurlu bir yapay zeka zinciri görüyorum. Ya da Aragorn’un dediği gibi, analistin yapay zeka ile nasıl sorunsuz çalışabileceği.

Uygulamada haberleri yorumlamaya yardımcı olmak için yapay zeka ile ilgili ikilemler

Örneğin benim ekibimde, LexisNexis’ten satın alınan verilerle Azure platformunda gerçek zamanlı bir haber panosu pilotu üzerinde çalışıyoruz. Pilot çalışma, doğal dil işlemeyi kullanarak ilgili haberleri neredeyse gerçek zamanlı olarak tanımak için büyük bir dil modelinin – keskin bir şekilde tanımlanmış bir konu üzerinde – eğitilmesini içeriyor.

Yapay zeka ve haberlerle pilotluk

Bu bir cümlede çok fazla heyecan verici terim var. Ama işin özü şu: Takip ettiğimiz konuyla ilgili yeni bir gönderi olduğunu, bu gönderide kimin bir şey söylediğini, ne yazdığını ve orijinal gönderi de dahil olmak üzere hangi mecrada bulunabileceğini neredeyse anında bildiren bir model geliştiriyoruz. Dahası, eğer talep ettiyseniz bir push mesajı da alabiliyorsunuz.

Henüz yapmadığımız şey yorum katmak. Bununla kastettiğim, henüz haberleri renklendirmeye girişmek istemediğimizdir. Bir gazetecinin eleştirisi mutlaka olumsuz mu olmalıdır? Bu mantıklı görünebilir. Ancak bu, bir gazeteciden gelen desteğin her zaman olumlu olduğu anlamına mı gelir? Hayır.

Peki, pozitif ve negatife dayalı yorum yapmak istiyorsanız, modeli bu konuda nasıl eğiteceğiz? HU’nun çözümleriyle bir bağlantı ilginç olabilir, ancak bu o kadar da 1-2-3 ayarlı değil.

Yapay zeka ile işbirliği yapmak için temel seçenekler

Yapay zekanın 10 ay içinde Meulendijks’in söylediği kadar güçlü olacağını varsayarsak, bir devlet kurumunda onunla çalışmaya başlamadan önce bazı temel seçimlerin yapılması gerekecek.

• Haber hikayelerini işleyen algoritmayı nasıl ele alacağız?
• Bunu izlemek ve modellerin bütünlüğünü korumak için ne yapmalıyız?
• Dahası – bir haberde bir kişiden ne yakalıyorsunuz ve bunu telif hakkı açısından doğru şekilde nasıl yapıyorsunuz?

Tüm bu sorular ve daha fazlası, bir devlet kurumu olarak haberleri yorumlamanın temel adımları hakkında nihai olarak nasıl düşünebileceğimizi belirler. Bu da beni günlük pratikte karşılaştığımız şeyin özüne geri getiriyor. Bir analist olarak yapay zeka ile işbirliği yapma zinciri henüz mevcut değil.

Henüz yapay zeka için hazır değiliz

0’lar ve 1’lerle ilgili her şeyin ele alınmasına yönelik mevcut süreçler, YZ dünyasından farklı bir gerçekliğe dayanmaktadır. Uygulamada bu konuda fark ettiğimiz şey, örneğin, AVG gereksinimleri, genel bulutta çalışma, ödeme modelleri ve bunları yönetebilme gibi çeşitli test prosedürlerinin yapay zeka ve onunla ilgili her şey için ayarlanmamış olmasıdır.

Yoldaki zorlu tümsekler

Açıklamak için işte birkaç örnek. Azure platformunda analist olarak çalışmak istiyorsanız, kullanıma göre ödeme yaparsınız. Bu kulağa iyi bir anlaşma gibi geliyor. Ancak bir şey satın almak istersem, maliyeti önceden tahmin etmem gerekir. Şu anda bunu yapmak kolay değil. Ve ücretli ChatGPT, ChatGPT 4’ü bir analist olarak kullanmak istiyorsanız, hükümet olarak henüz taahhüt edemeyeceğimiz kullanım koşullarıyla uğraşmak zorundayım.

Bunlar, şu anda bile tam olarak denetleyemediğimiz daha büyük bir sürecin sadece iki küçük adımı. Halihazırda düzenlenmiş olması bir yana. Uygulamada, öncü pilotumuzla sık sık hala yıkılması gereken engellerle karşılaşıyoruz. Bu da enerji, zaman ve sabır gerektirir. Çalışma ritminin güncel olaylar ve siyaset tarafından belirlendiği bir ekipte, bir yönetici olarak ekibime keşfetmeleri için hangi yapay zeka sorularını yönelttiğim konusunda çok dikkatli düşünmek zorundayım.

Son dönemde merkezi hükümet bünyesinde bir vizyon sundu üretken yapay zeka ile çalışma konusunda. Bu vizyonun var olması çok değerlidir, çünkü analistinizin GenAI ile nasıl çalışacağına dair seçimler yapmaya başlamasını sağlar.

Oyun Değiştiriciler

Medya analitiğine yönelik üretken yapay zeka için birkaç oyun değiştirici bekliyoruz. Bir oyun değiştirici, hükümetler tarafından üretken YZ kullanımının düzenlenmesi ve bunun satıcılar için gereksinimlere dönüştürülmesi veya tescilli dil modeli Hollanda’da geliştirilmektedir.

Bir başka oyun değiştirici, özelleştirilebilir arama sorgularına ek olarak, RTV, podcast, sosyal veya gazetelerden olsun, alıcı başına haberleri özetlemek için özelleştirilebilir büyük dil modelleri ile haber izleme çözümlerinde üretken yapay zeka oluşturmak olabilir.

İnsan zekası yapay zekaya karşı

Son olarak, İçişleri Bakanlığı tarafından yönetilen departmanlar arası yol, kamu görevlileri olarak yapay zekanın gözleri ve kulakları olarak analistler gibi çalışmaya başlamak için ihtiyaç duyduğumuz belirleyici oyun değiştirici olabilir. Ve bunun meslektaşlar için zincirleme etkilerinin ne olacağını kim bilebilir.

Çünkü insan zekasını yapay zeka ile birleştirebilirseniz, demokratik değerlerimizin bütünlüğü için yeterli güvencelerle, kim bilir belki de 5 yıl içinde her medya analist ekibinin kendi yapay zekası olacak. Peki o zamana kadar bir analist olarak rekabet edebilmek istiyor musunuz? O zaman bence şimdi yapay zeka ile işbirliği yapmaya başlamalı, pilotlarda yapay zeka ile nasıl en iyi arkadaş olabileceğinizi keşfetmelisiniz.