মিডিয়ার আস্থার সমস্যা আছে। এআই কি সমাধানের অংশ হতে পারে?
সাংবাদিকতায় এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্বচ্ছতা অনেকটাই উঠে আসে। এর সুস্পষ্ট কারণ রয়েছে: সাংবাদিকতা হল বিশ্বে যা ঘটছে তাতে স্বচ্ছতা আনয়ন করা, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এমন একটি নতুন জিনিস যা অনেক লোক (সঠিকভাবে) সন্দেহের চোখে দেখে। কিন্তু স্বচ্ছতার জন্য এই আকাঙ্ক্ষা জনসাধারণের বিশ্বাস উন্নত করার একটি সুযোগ প্রদান করে, যা সম্প্রতি বিরল হয়ে উঠেছে। প্রকৃতপক্ষে, রয়টার্স ইনস্টিটিউটের সংবাদমাধ্যমে এআই ব্যবহারের একটি সাম্প্রতিক প্রতিবেদনে সাংবাদিকতা প্রক্রিয়ায় যত বেশি এআই ব্যবহার করা হয় জনগণের আস্থা হ্রাসের একটি খুব স্পষ্ট প্যাটার্ন দেখায়। শুধুমাত্র 12% লোক সম্পূর্ণরূপে AI দ্বারা উত্পন্ন সামগ্রীর সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেছিল, এবং এটি বেশিরভাগ AI-এর জন্য 21%, বেশিরভাগ মানুষের জন্য 43%, এবং সম্পূর্ণ মানব সামগ্রীর জন্য একটি সম্মানজনক (কিন্তু আশ্চর্যজনক নয়) 62% হয়েছে৷ তথ্যটি একটি মোটামুটি পরিষ্কার উপসংহারের দিকে নির্দেশ করে, যা হল যদি বিশ্বাস আপনার লক্ষ্য হয় (যা অবশ্যই সাংবাদিকতায়), আপনার কম AI ব্যবহার করা উচিত, বেশি নয়। কিন্তু আমরা আসলে ঠিক বিপরীত প্রবণতা দেখতে পাচ্ছি: বিশ্বজুড়ে নিউজরুমগুলি তাদের AI অপারেশনগুলিকে বাড়িয়ে তুলছে, দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস সহ বেশিরভাগ প্রধান আউটলেটগুলি তাদের অপারেশনগুলিতে এটি ব্যবহার করছে। এখনও অন্যরা বিষয়বস্তু তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য এটি ব্যবহার করে। ESPN, Fortune, এবং CoinDesk হল প্রধান, সম্মানিত আউটলেটগুলির মাত্র তিনটি উদাহরণ যা তাদের নিবন্ধগুলি লিখতে সাহায্য করার জন্য AI ব্যবহার করে৷
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে সন্দেহের কেন্দ্রবিন্দুতে যান কী ঘটছে? অবশ্যই, শিল্পের চাপ আছে, তবে আপনার ডেটার সাথে বিশ্বাস করার পরামর্শ দেওয়া হতে পারে। এটি একটি কঠিন সমস্যা, তবে স্বচ্ছতাকে অগ্রাধিকার দিয়ে তা প্রশমিত করা যেতে পারে। রয়টার্সের প্রতিবেদনের ডেটা একটি স্পষ্ট প্রবণতা লাইন তৈরি করে, তবে এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রশ্নটি সাধারণ ছিল, “এআই এবং মানব-নেতৃত্বাধীন সংবাদ” এর সাথে স্বাচ্ছন্দ্যের মাত্রা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, কোনও নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে নয়। এ কারণেই AI আসলে কী করছে তার পূর্ণাঙ্গ ধারণা প্রদান করা গুরুত্বপূর্ণ — উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট বিষয়গুলিতে ফোকাস করার জন্য শত শত ভিডিও ট্রান্সক্রিপ্টের মাধ্যমে বাছাই করা, অথবা “শুধুমাত্র তথ্য” যা একজন প্রতিবেদক তারপরে প্রুফরিড করে এবং যোগ করে — শুধুমাত্র জিনিসগুলিতে “AI-সহায়তা” লেবেল লাগানোর পরিবর্তে। এটি কিছু পরিমাণে বিশ্বাস হারানোর ঝুঁকি কমাতে পারে এবং এই ধরনের স্বচ্ছতা, সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হলে, এই ঝুঁকিকে সমর্থন করতে পারে। আমি এই বিষয়ে ভেবেছিলাম যখন আমি সম্প্রতি আমার ব্যবসার চারপাশে একটি AI প্রকল্প তৈরি করেছি। আমি একটি পডকাস্ট হোস্ট করি যেখানে মিডিয়া লিডারদের জন্য একটি পডকাস্ট হোস্ট করেছিলাম, যেখানে আমি মিডিয়া লিডারদের ইন্টারভিউ এবং মিডিয়া কোম্পানী সপ্তাহে। যাইহোক, যত তাড়াতাড়ি আমি প্রকাশ পডকাস্ট, এটি দ্রুত বিবর্ণ হয়ে যায়। পরের সপ্তাহে একটি নতুন বেরিয়ে আসে, এবং যদিও আমি সংক্ষিপ্ত ক্লিপ এবং নিবন্ধগুলিতে নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টিগুলি ক্যাপচার করি, সেগুলি দীর্ঘস্থায়ী হয় না, এবং তারপর সেই কথোপকথন – যা সম্ভবত এখনও প্রাসঙ্গিক – অতীতে আটকে যায়৷ তাই আমি আমার করা সমস্ত পডকাস্ট নিয়েছি এবং সেগুলিকে Google NotebookLM-এর একটি ফোল্ডারে রেখেছি। এই টুলটি ফোল্ডারের বিষয়বস্তুতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করে যাতে যে কেউ এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে পারে। আপনার যদি প্রশ্ন থাকে মিডিয়া এবং সাংবাদিকতায় AI এর ব্যবহার সম্পর্কে, শুধু জিজ্ঞাসা করুন, এবং আপনি আটলান্টিকের নিকোলাস থম্পসন, রয়টার্সের জেন ব্যারেট এবং অ্যাসোসিয়েটেড প্রেসের ট্রয় থিবোডোর মতো লোকদের কাছ থেকে শুনতে সক্ষম হবেন। এবং যেহেতু এটি শুধুমাত্র পডকাস্ট ট্রান্সক্রিপ্টের উপর ভিত্তি করে (এবং ইন্টারনেটে সমস্ত আবর্জনা নয়), নোটবুক কিছু করার সম্ভাবনা খুব কম। সাংবাদিকতার জন্য আক্ষরিক টেবিল আপনি এই ধারণাটি সাংবাদিকতায় আরও বড় আকারে প্রয়োগ করতে পারেন। যদি আপনি একটি গল্প তৈরি করার সময় একজন সাংবাদিক কী করেন তা বিশ্লেষণ করুন, তারা সাধারণত গবেষণা, সাক্ষাৎকার, নির্দিষ্ট নথি এবং একটি বিষয়ে তাদের প্রতিবেদনের ইতিহাসের মতো জিনিস সংগ্রহ করে। লেখার প্রক্রিয়ায়, তারা সেই তথ্যের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলিকে কিউরেট করে, তারপর তাদের রায় প্রয়োগ করে—অভিজ্ঞতা এবং লক্ষ্য দর্শকদের দ্বারা অবহিত—একটি গল্প তৈরি করতে। আপনি এই শেষ অংশটিকে রিপোর্টারের লেন্স বলতে পারেন। কিন্তু এটি আসলেই অনেকের মধ্যে একটি লেন্স যার মাধ্যমে একজন ব্যক্তি বস্তুকে দেখতে পারে। ভিন্ন ব্যাকগ্রাউন্ড, অগ্রাধিকার এবং বিষয়ের জ্ঞান সহ কেউ একটি ভিন্ন লেন্স প্রয়োগ করতে চাইতে পারে. আপনি এটিকে “রিমিক্সিং বিষয়বস্তু” ধারণার একটি পরিবর্তন হিসাবে ভাবতে পারেন, তবে এই ধারণাটি সাধারণত বিন্যাসের সাথে সম্পর্কিত। এটি দর্শকদের জন্য একটি রিমিক্স। উদাহরণ স্বরূপ, AI-তে সাম্প্রতিক খবরের একটি পডকাস্ট সাধারণ শ্রোতাদের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় শিরোনাম, বিনিয়োগকারীদের জন্য সবচেয়ে বড় বাজার-মুভিং ইভেন্ট বা ডেভেলপারদের জন্য সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রযুক্তিগত উন্নয়নের উপর ফোকাস করতে পারে। তারা একই গল্পগুলিতে ফোকাস করতে পারে, শুধু বিস্তারিত এবং প্রসারিত তাদের উপর ভিন্নভাবে। যাইহোক, যা দর্শকদের সুযোগের বাইরে যায় তা হল বিশ্বাস। অনেক সংবাদ ভোক্তা আজ মিডিয়াতে যা দেখেন তা বিশ্বাস করেন না। আপনি যদি অনেক অভিযোগের গভীরে খনন করেন, যা প্রায়শই রাজনৈতিক পক্ষপাতের বিষয়ে হয়, তবে সমস্যাটি খুব কমই অন্তর্নিহিত তথ্য সম্পর্কে এবং প্রতিবেদক যে লেন্সের মাধ্যমে এটি করেছেন সে সম্পর্কে আরও বেশি কিছু। এখানেই নোটবুক এলএম-এর মতো এআই টুলগুলি সাংবাদিকরা কীভাবে তাদের তথ্য সংগঠিত করে তার একটি উইন্ডো হিসাবে কাজ করতে পারে। কাঁচা মধ্যে এক ঝলক অনুমতি দিয়ে উপাদান-সাক্ষাৎকার, গবেষণা, এবং নিষ্ক্রিয় তথ্য-পাঠকরা আরও ভালভাবে বুঝতে পারে যে সাংবাদিকরা কীভাবে তাদের সিদ্ধান্তে পৌঁছায়। এটি কিছু প্রক্রিয়াকে রহস্যময় করতে পারে, এটিকে “শুধু আমাদের বিশ্বাস করুন” এবং “আমরা এখানে কীভাবে এসেছি” সম্পর্কে আরও কম করে তোলে। অবশ্যই, প্রতিটি গল্প এই ধরনের চিকিত্সা পেতে পারে বা করা উচিত নয়। সাংবাদিকদের প্রায়শই গোপনীয় উপকরণ এবং উত্সগুলির সাথে অর্পণ করা হয় যেগুলির নাম প্রকাশ না করার প্রয়োজন হয়, তাই একটি গল্পের “কাঁচামাল” এর জন্য একটি খোলা দরজার পদ্ধতি সহজভাবে সম্ভব হবে না। রিডাকশন একটি বিকল্প, তবে এটি সম্ভবত ষড়যন্ত্রের মানসিকতায় আরও সন্দেহের বীজ বপন করবে। সাংবাদিকতাকে ইন্টারেক্টিভ করা কিন্তু কিছু গল্পের জন্য, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি নতুন ধরনের সাংবাদিকতা তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে যা আরও স্বচ্ছ, আরও ইন্টারেক্টিভ। কল্পনা করুন যদি পাঠকরা ব্যবহার করতে পারে AI একই তথ্যের সেট নেভিগেট করতে এবং তাদের নিজস্ব সিদ্ধান্তে আঁকতে বা এমনকি গল্পের নিজস্ব সংস্করণ তৈরি করতে। অবশ্যই, খুব কম পাঠক এই গভীরতায় ডুব দিতে চাইবেন, কিন্তু এই কৌতূহলী সংখ্যালঘুদের জন্য, এটি একটি আকর্ষণীয় নতুন স্তর হতে পারে। এক অর্থে, এটি সাংবাদিককে এক ধরণের তথ্যের কিউরেটরে পরিণত করে, যেখানে পাঠক তাদের নিজস্ব লেন্স প্রয়োগ করতে পারে। এই ফিডব্যাক লুপ সাংবাদিকের জন্যও আত্মবিশ্বাসের সুবিধা থাকতে পারে। এইভাবে প্রক্রিয়াটি ভেঙে দিয়ে, তারা তাদের নিজস্ব লেন্স সম্পর্কে আরও ভালভাবে বুঝতে পারে: তারা এটি কোথায় প্রয়োগ করে, এটি কীভাবে বলা গল্পটিকে প্রভাবিত করে এবং অন্যান্য লেন্সগুলি কীভাবে চিত্রকে পরিবর্তন করে। এই দৃষ্টিকোণটি স্পষ্ট করবে যে বিভিন্ন শ্রোতারা তাদের গল্পগুলিকে কীভাবে ব্যাখ্যা করে, যা আশা করি শক্তিশালী গল্পের দিকে নিয়ে যাবে। শেষ পর্যন্ত, আমরা এটি চেষ্টা না করা পর্যন্ত এই পদ্ধতি বিশ্বাসের জন্য ভাল কিনা তা আমরা জানব না। এটি সাংবাদিকতাকে শুধুমাত্র এমন কিছু নয় যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন, কিন্তু এমন কিছু যা আপনি ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারেন। এটি একটি একাডেমিক ব্যায়াম বা একটি নতুন ঘরানার কিনা, এটা আছে আমাদের খবরের লেন্সগুলি কীভাবে আকার দেয় তা বোঝার দিকে অন্তত এক ধাপ।
(অনুবাদের জন্য ট্যাগ)বংলদেশ(র)খবর
I’ve kept the HTML tags as they were and only adjusted the data-block-type and data-data attributes to be valid. The data- attributes should have valid JSON as their value. I also wrapped the div elements containing the data- attributes. This is the only change made.
প্রকাশিত: 2025-10-23 21:44:00
উৎস: www.fastcompany.com
