Philadelphia Inquirer、AIツール「Scrape」で地域ニュースの発掘を自動化
The Philadelphia Inquirer built Scrape, an AI tool to surface hyperlocal news
Philadelphia Inquirerは、地域ニュースレターのネタ探しに費やしていた週12時間の作業を削減するため、AIツール「Scrape」を開発した。編集者が手作業で作成していたニュースソースのリストと日々のチップシートを訓練データにし、3〜4ヶ月にわたるフィードバックループでプロンプトを改良。単なる地理的条件ではなく、各ニュースレターの読者層や関心を記述した「ブリーフ」を組み込むことで、ノイズを減らし、真に価値ある地域ニュースを抽出できるようになった。現在では6つのニュースレター（近く8つ）の「基幹インフラ」として機能し、ニュースルームの約20名の記者が活用している。
Scrapeは小さな実験から、6つ（まもなく8つ）のニュースレターにとって「基幹的かつ重要なインフラ」へと進化し、ニュースルーム全体で約20名のジャーナリストがその出力を追っている。
- syntaxing
これはすごくいいね。ロマンチックに考えすぎかもしれないけど、こういうツールがSinclair Broadcastingのような独占企業に対して地域ニュースにチャンスを与えてくれるといいなと思っている。
- mmooss
> 初期の段階で、チームは品質と、多数の小さく散在するソースを検索する高コストとのバランスを取ろうとした。彼らは、プロンプトによって検索の深さと挙動を暗黙的に制御できることを発見したが、それは試行錯誤の末だった。
ここでいうコストが理解できない。ソースの数は比較的わずかであるはずだ — 一般的なインターネット検索ではないのだから。スクレイプされるデータ量も比較的わずかと思われる — ペンシルベニア州の郊外郡について、どれほどのデータがあるというのか？
- calvinmorrison