Facebook正在開發(fā)一種名為TL;DR的人工智能，它可以將新聞總結(jié)成更短的摘要簡(jiǎn)介。
很多人需要花費(fèi)很多時(shí)間才知道什么是TL;DR，其實(shí)，這就是“文章太長(zhǎng)，不讀了”的縮寫。
我們都有過(guò)這樣的感受，這是可以理解的。泛閱讀在現(xiàn)代人中越來(lái)越多，忙碌的生活節(jié)奏不允許人們有過(guò)多時(shí)間去閱讀一篇長(zhǎng)篇大論的分析文章，于是一些媒體現(xiàn)專門報(bào)道簡(jiǎn)短、一目了然的新聞。
問(wèn)題是，很難在一個(gè)簡(jiǎn)短的摘要簡(jiǎn)介中獲得整個(gè)故事的全貌。
在這個(gè)世界里，假新聞可以像野火一樣在社交網(wǎng)絡(luò)上迅速傳播，幾乎完全不受約束，如果將“新聞”以簡(jiǎn)短形式、沒(méi)有完整上下文的形式傳播正�；�，感覺(jué)會(huì)更加危險(xiǎn)。
大多數(shù)故事都有兩面性，很難找到恰當(dāng)?shù)目偨Y(jié)方法。
某產(chǎn)品經(jīng)理在內(nèi)部宣布了FB正在開發(fā)的一個(gè)名為“TL;DR”的工具，新聞?dòng)浾呖刹粫?huì)喜歡這個(gè)新人工智能。從理論上講，它將使用人工智能來(lái)總結(jié)長(zhǎng)篇文章并給出要點(diǎn)，這樣人們就不必閱讀整篇文章了。會(huì)出什么差錯(cuò)呢!
- Ryan Mac(@RMac18) 2020年12月15日
然而，這個(gè)論點(diǎn)也有相反的觀點(diǎn)。當(dāng)文章太長(zhǎng)時(shí)，人們會(huì)有一種自然的瀏覽習(xí)慣。用這種方式略讀通常意味著人們會(huì)認(rèn)為他們對(duì)某個(gè)話題了解得很充分，但我們知道事實(shí)往往并非如此。
TL;DR需要在總結(jié)新聞的同時(shí)又不能過(guò)多地讓人們看不懂新聞之間找到一種平衡。否則，它可能會(huì)增加虛假信息、假新聞和缺乏媒體信任等社會(huì)問(wèn)題。
Facebook在本周的一次內(nèi)部會(huì)議上展示了TL;DR。
臉書似乎正計(jì)劃在TL;DR中添加一個(gè)人工智能助手，可以回答有關(guān)文章的問(wèn)題。這款助手可以幫助讀者理清任何不確定的東西，但它也必須證明自己沒(méi)有任何偏見(jiàn)，而目前所有的算法都在某種程度上存在偏見(jiàn)。
人工智能還必須非常小心，不能把引文斷章取義這樣的事情弄得更加自動(dòng)化，讓錯(cuò)誤信息的傳播更加“便捷”。
關(guān)于Facebook應(yīng)該使用哪些資源的爭(zhēng)論也將繼續(xù)。 Facebook只關(guān)注“主流媒體”，許多人認(rèn)為這些媒體遵循某些領(lǐng)導(dǎo)人的議程，或者從沒(méi)有多少歷史可信度的小媒體那里獲取新聞?答案可能是介于兩者之間，但很難找到正確答案。
Facebook仍然是錯(cuò)誤信息的主要來(lái)源，很大程度上是由推廣此類內(nèi)容的算法驅(qū)動(dòng)的，到目前為止，它在任何與新聞相關(guān)的努力上都沒(méi)有取得什么成功。也許大多數(shù)人都會(huì)認(rèn)為這是另一場(chǎng)即將發(fā)生的災(zāi)難。
