研究表明人工智能生成的新闻更难理解
作者：by Ludwig Maximilian University of Munich
发表在日记中新闻学：理论、实践和批评。媒体与传播部 (IfKW) 的研究团队对英国 3,000 多名在线新闻消费者进行了调查。
每位受访者对 24 份文本中的一份进行评分，其中一半是在自动化的帮助下生成的，另一半是由记者手工撰写的。
“总体而言，读者发现 12 篇自动化文章明显难以理解，”主要作者 Sina Thásler-Kordonouri 说道。尽管人工智能生成的文章在发表前已经过记者的二次编辑。
对数字和单词选择的处理更差
根据民意调查, 原因之一是读者人工智能文本中使用的词语是“不满”。读者抱怨人工智能生成的文章包含太多不恰当、困难或不寻常的单词和短语。此外，读者对自动化文章处理数字和数据的方式明显不太满意。
研究人员表示，读者在自动文章处理数字和词语选择方面发现的缺陷部分解释了为什么它们更难理解。然而，读者对自动撰写的文章和手动撰写的文章在写作特征、叙事结构和流程方面同样满意。
需要更多人工辅助编辑
该项目的领导者尼尔·瑟曼教授建议，“在创建和/或二次编辑自动化新闻文章时，记者和技术人员应致力于减少数字数量，更好地解释读者不太可能理解的单词，并增加数字数量”。帮助读者想象故事内容的语言。”
这项研究是第一个调查手动和自动的相对可理解性的研究新闻文章并探讨为什么存在差异。
Thäsler-Kordonouri 表示：“我们的结果表明，不仅要保持人类参与数据驱动的新闻内容的自动化生产，而且要对其进行改进。”
更多信息：Sina Thäsler-Kordonouri 等人，数字太多，用词更糟糕：为什么读者会发现自动化生成的数据驱动新闻文章更难理解，新闻学（2024）。数字号码：10.1177/14648849241262204
引文：研究表明，人工智能生成的新闻更难理解（2024 年，10 月 24 日）检索日期：2024 年 10 月 25 日来自 https://phys.org/news/2024-10-ai- generated-news-harder.html
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