AI to nie tylko temat artykułów – to narzędzie do ich tworzenia

„AI to nie tylko temat artykułów – to narzędzie do ich tworzenia” – stwierdzają autorzy publikacji „The Essential AI Toolkit for Journalists and Content Creators” na platformie Hugging Face. Celem projektu jest udostępnienie otwartych, sprawdzonych narzędzi sztucznej inteligencji dziennikarzom i twórcom treści, aby mogli oni szybciej, skuteczniej i bardziej etycznie przetwarzać informacje.

Toolkit ten powstał jako odpowiedź na gwałtowny rozwój dużych modeli językowych (LLM), które – jak twierdzą autorzy – „zmieniają sposób, w jaki dziennikarze przetwarzają, analizują i tworzą treści”.

Zamiast jednak bezrefleksyjnie korzystać z komercyjnych chatbotów, projekt oferuje zestaw przejrzystych, open-source’owych narzędzi, które można zrozumieć, testować i w razie potrzeby modyfikować.

Czym jest ten toolkit?

Twórcy projektu piszą, że „zamiast polegać na zamkniętych systemach, które oferują małą kontrolę, użytkownicy powinni mieć dostęp do narzędzi, które mogą badać i które rozumieją”.

Ich celem było więc stworzenie przestrzeni, w której można odkrywać praktyczne zastosowania LLM-ów bez konieczności posiadania zaplecza technicznego.

Toolkit składa się z kilkunastu aplikacji uruchomionych w tzw. Spaces na Hugging Face – czyli interaktywnych interfejsach, w których użytkownicy mogą testować modele AI bez programowania.

Jak tłumaczą autorzy, „narzędzia te powstały z myślą o praktyce – o rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, z jakimi mierzą się dziennikarze”.

Kto stoi za projektem?

Toolkit został stworzony przez zespół „Journalists on Hugging Face” – nieformalną społeczność dziennikarzy, inżynierów, badaczy i aktywistów pracujących z danymi. Ich celem jest wspieranie środowiska medialnego w lepszym zrozumieniu i wykorzystywaniu AI.

Twórcy zaznaczają: „Zdajemy sobie sprawę, że AI zmienia świat mediów. Naszą odpowiedzią jest budowanie przejrzystych, użytecznych i bezpiecznych narzędzi”.

Jak korzystać z narzędzi?

Autorzy przewodnika proponują cztery główne sposoby na to, jak użytkownicy mogą zacząć pracę z zestawem:

1. Testuj narzędzia: każda aplikacja ma przycisk „Try it out”, który pozwala natychmiast uruchomić interfejs.
2. Zrozum działanie: aplikacje zawierają kod źródłowy i szczegółowe opisy.
3. Skorzystaj z tutoriali: w przestrzeni „Tool Academy” znajdują się praktyczne przewodniki.
4. Wnieś swój wkład: użytkownicy mogą zgłaszać nowe narzędzia lub modyfikować istniejące – wszystko w duchu open source.

Przegląd narzędzi

Toolkit podzielony jest na kilka sekcji tematycznych. Każda z nich zawiera zestaw aplikacji wraz z krótkim opisem. Oto najważniejsze z nich:

1. Document Analysis

Ten zestaw obejmuje narzędzia do analizy dużych zbiorów dokumentów, takich jak akta sądowe, raporty lub kontrakty.

• Multilingual Document Q&A: pozwala zadawać pytania do dokumentów PDF w wielu językach. Twórcy twierdzą, że „narzędzie świetnie sprawdza się przy analizie aktów prawnych lub dokumentów rządowych”.
• Whistleblower Document Analyzer: narzędzie „do eksplorowania wycieków/przecieków” – czyli dużych zbiorów nieustrukturyzowanych dokumentów. Autorzy wyjaśniają, że „to rozwiązanie zaprojektowane z myślą o pracy śledczej”.
• Text Classification Explorer: umożliwia przypisywanie kategorii do tekstów, np. w celu sortowania wiadomości e-mail lub zgłoszeń FOIA. Jak zaznaczają autorzy, „narzędzie może ułatwić selekcję informacji w dużych redakcjach”.

2. Multilingual & Low-Resource Tools

Celem tej sekcji jest wsparcie dziennikarzy pracujących w językach innych niż angielski – zwłaszcza tych, które są niedostatecznie reprezentowane w dużych modelach AI.

• Translation with NLLB: oparty na modelu Meta NLLB-200, umożliwia tłumaczenia między 200 językami. Autorzy informują, że „model radzi sobie dobrze z tekstami formalnymi, choć może mieć trudności z lokalnymi idiomami”.
• Multilingual Keyword Extractor: automatycznie wyodrębnia najważniejsze słowa i wyrażenia z tekstów w wielu językach. Twórcy piszą, że „może pomóc w identyfikowaniu kluczowych tematów w lokalnych raportach prasowych”.

3. Network & Entity Analysis

Narzędzia w tej kategorii umożliwiają badanie powiązań między osobami, firmami i instytucjami.

• Relationship Network Visualizer: tworzy graficzne mapy relacji na podstawie tekstów. Autorzy sugerują, że „można go używać np. do śledzenia sieci lobbystycznych”.
• Named Entity Explorer: identyfikuje nazwy własne w tekście i klasyfikuje je (osoby, organizacje, miejsca). Jak twierdzą twórcy, „pomaga to w szybkiej orientacji, kto występuje w danym zbiorze danych”.

4. Fact-Checking & Misinformation

To zestaw narzędzi do analizy prawdziwości informacji oraz wykrywania dezinformacji.

• Claim Detection Tool: wykrywa w tekście twierdzenia, które można sprawdzić. Jak piszą autorzy, „to pierwszy krok w procesie fact-checkingu”.
• AI Fact Checker: ocenia prawdziwość prostych twierdzeń na podstawie dostępnych źródeł. Twórcy zastrzegają, że „nie należy traktować wyników jako ostatecznych – to narzędzie pomocnicze”.
• Harmful Content Classifier: identyfikuje treści obraźliwe, uprzedzenia i potencjalnie szkodliwe wypowiedzi. Autorzy zauważają, że „narzędzie może być przydatne przy moderacji forów lub analizie mowy nienawiści”.

5. Content Creation & Summarisation

Narzędzia wspierające tworzenie treści i ich podsumowywanie.

• Summarisation Playground: umożliwia streszczanie artykułów w różnych stylach – od formalnych po potoczne. Twórcy informują, że „narzędzie pozwala eksperymentować z długością i tonem streszczenia”.
• Headline Generator: tworzy propozycje nagłówków na podstawie tekstu. Według autorów, „może służyć jako punkt wyjścia, ale wymaga edytorskiego oka”.
• Style Transfer Tool: przekształca tekst w określonym stylu, np. zmienia wypowiedź formalną na potoczną. Autorzy zaznaczają, że „narzędzie przydaje się przy adaptowaniu treści dla różnych grup odbiorców”.

Jak włączyć się w rozwój projektu?

Twórcy podkreślają, że toolkit jest projektem w pełni otwartym – każdy może nie tylko korzystać z narzędzi, ale też zgłaszać własne aplikacje, poprawki czy sugestie.

Jak piszą: „Zależy nam, by narzędzia były tworzone przez społeczność dziennikarską, nie tylko dla niej”.

Aby zgłosić nowe narzędzie, wystarczy:

1. Założyć konto na Hugging Face.
2. Stworzyć własny „Space” – czyli aplikację.
3. Oznaczyć go hasztagiem #journalism i przesłać opis.

Autorzy zachęcają też do współpracy edukacyjnej. W sekcji „Tool Academy” dostępne są tutoriale oraz zasoby do nauczania AI w redakcjach, szkołach dziennikarskich i organizacjach medialnych.

Podsumowanie

Według twórców, „The Essential AI Toolkit for Journalists and Content Creators” to nie tylko zestaw technologii, ale też „otwarte zaproszenie do wspólnego tworzenia narzędzi, które odpowiadają na realne potrzeby dziennikarzy i twórców treści”.

Zamiast polegać na zamkniętych modelach o nieznanym działaniu, redakcje mogą korzystać z otwartych, transparentnych rozwiązań, które można testować, modyfikować i rozwijać wspólnie.

Projekt powstał z myślą o tych, którzy chcą łączyć technologię z misją dziennikarską – i robić to na własnych warunkach.

Źródło:
„The Essential AI Toolkit for Journalists and Content Creators”, Journalists on Hugging Face

Wiedzieć więcej: Jak AI zmienia dziennikarstwo w syntetyczną papkę
https://nextlevels.pl/jak-ai-zmienia-dziennikarstwo-w-syntetyczna-papke/