AI가 Web3 미디어를 혁신하는 방법: 고려해야 할 10가지 아이디어

ML은 클라우드 컴퓨팅에서 네트워킹에 이르기까지 소프트웨어 인프라의 핵심 구성 요소에 접근하는 방식을 재정의하고 있습니다. World Wide Web의 세 번째 반복, Web3개방적이고 탈중앙화된 은(는) 예외가 아닙니다. Web3가 점진적으로 표준에 진입함에 따라 AI는 WebXNUMX를 추진하는 데 필수적인 부분을 맡을 준비가 되었습니다. 인공 지능-기반의 Web3가 발전합니다. Web3 미디어 에서 인공 지능과 함께 작동 잡담 심도있게 블록체인 데이터 분석.

그러나 Web3에 AI를 접목하는 데에는 여러 가지 기술적 어려움과 장애물이 있습니다. 이후 Web3에서 시뮬레이션 지능의 최대 용량을 해제하려면 먼저 이 결합을 방해하는 장벽을 식별하고 이를 물리치기 위한 창의적인 답변을 추적해야 합니다.

1. 많은 데이터에서 패턴과 인사이트 찾기:

실제로 가장 빠른 사용자당 5,000페이지에 달하는 금융 기록 보관소, 법원 문서 또는 온체인 거래소를 통해 정보를 수집하는 데 어려움을 겪습니다. AI는 이를 지원할 수 있으며 이미 구현되고 있습니다.

대통령과 억만장자의 역외 비밀 계정에 관한 퓰리처상을 수상한 이야기를 깨기 위해 언론인들은 머신 러닝을 사용하여 11.9만 개의 문서를 이해하는 데 도움을 주었습니다.

2.가상 엔터테인먼트 패턴 검토:

"무엇을 다룰 것인가?" 모든 뉴스룸의 핵심입니다. AI는 암호화 애호가가 가장 관심을 갖는 것이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. Leibowicz는 "AI 도구가 분석하는 세상에서 소셜 미디어와 트렌드 주제가 모두 중요하다고 생각합니다."라고 말합니다. 그러나 그녀는 주의 사항을 덧붙입니다. 아무도 이야기하지 않는 더 중요한 이야기는 유행하는 주제에 의해 가려질 수 있습니다.

3. 이야기의 생각과 요점을 개념화하는 데 도움:

AI가 인간의 브레인스토밍을 대신해서는 안 되지만 출발점이 될 수 있습니다. 아마도 그것은 창작 과정을 자극할 수 있습니다. 리드 생성을 위한 개념을 제시할 때 결함이 있지만 잠재적으로 혁신적인 파트너와 협력하는 것은 어떻습니까? Leibowicz 라고

Godlike 게시판의 Kahn은 훨씬 더 구체적입니다. "작곡을 작곡해야 하는데 요점이 무엇인지 모른다고 가정해 보겠습니다."라고 Kahn은 말합니다. ” “아래 텍스트를 기반으로 기사에 대한 XNUMX가지 아이디어 목록을 주세요.”라고 물을 수 있습니다. 그 중 많은 쓰레기가 있지만 하나만 유용해야합니다.

4. 저위험 뉴스 기사 자동화:

이것은 어렵고 논쟁의 여지가 있습니다. 일반적으로 인공 지능 전문가들은 언론인이 뉴스를 계속 작성해야 한다고 결론지었습니다. 그러나 Leibowicz는 AI를 활용하여 이미 작성된 스토리 외에 간과될 "낮은 이해 관계" 스토리를 제거할 수 있다고 제안합니다.

5. 일반 대중을 위해 신속하게 기술 문서 번역:

AI는 조밀하고 잡다한 학술 논문에서 통찰력을 추출하는 데 능숙합니다. Kahn은 ChatGPT에 긴 무서운 보고서(예: 블록체인 백서)를 처리할 것을 제안하고 나중에 20가지 주요 경험을 요청합니다. 이상적으로는 사람이 정확성과 일관성을 확인합니다.

6. 암호화 관련 뉴스 요약:

현재 자신의 일일 Web3 팟캐스트 외에도 일일 AI 팟캐스트를 진행하고 있는 Nathaniel Whittemore는 "당신이 기자를 대체할 것이라고 생각하지 않습니다."라고 단언합니다. 그는 간행물이 인간 인터뷰, 보고 및 건전한 회의론을 포함하는 전통적인 저널리즘을 채택함으로써 AI 기반 콘텐츠 팜과 자신을 구별할 수 있을 것이라고 믿습니다.

7.긴 동영상에서 정보 수집:

현재 ChatGPT용 모듈이 있어 녹음을 순식간에 합산하고 결합할 수 있습니다. 그것들은 향상 될 것입니다. Kahn에 따르면 비트코인 ​​컨퍼런스에서 누군가가 XNUMX시간 동안 삑삑거린다고 가정해 봅시다. XNUMX시간 내내 시청하지 마세요. 플러그를 꽂으면 몇 분 안에 전체 대본 또는 몇 개의 글머리 기호만 얻을 수 있습니다.

8.AI 챗봇 구축:

AI 챗봇은 이미 이탈리아 사업가이자 자선가인 Francesco Rulli가 젊은 아프간 여성을 위한 교육 플랫폼을 빠르게 확장하기 위해 활용했습니다. 그는 Web3 웹사이트가 같은 일을 할 수 있다고 생각합니다. Rulli는 알려진 Web3 정보 모음에서 AI를 학습할 수 있다고 상상합니다.

9. 독자 상호 작용 및 댓글 개선:

댓글은 인터넷의 쓰레기입니다. AI가 솔루션을 도울 수 있습니다. Leibowicz에 따르면 "The New York Times는 Perspective API라는 것을 사용합니다." 이 API는 댓글이 얼마나 독이 있는지에 따라 댓글 순위를 자동화합니다.

10. 콘텐츠를 다른 플랫폼에 게시할 수 있도록 신속하게 변환:

모든 뉴스룸은 콘텐츠 플랫폼의 변화하는 변덕을 따라가기가 어렵다는 것을 알게 됩니다. 언젠가는 Facebook이 인기를 얻고, 다음에는 Snapchat, Tik-Tok, 그리고 곧 유행하는 홀로그램 스타트업이 될 것입니다. AI는 플랫폼 간 게시를 쉽게 지원할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.fintechnews.org/how-ai-can-transform-web3-media-10-ideas-to-consider/