KI und maschinelles Lernen sorgen für Media-Operationen der nächsten Generation



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An jedem Tag finden wir in den Medien eine Geschichte über Technologie und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft. Genauso wichtig ist jedoch, wie neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse die Medien selbst formen.

Das Volumen der Inhalte und die Geschwindigkeit, mit der sie verbreitet werden, haben in den letzten zehn Jahren aufgrund neuer Technologieplattformen wie Facebook und Twitter dramatisch zugenommen. Die Arten von Nachrichten, die über diese Plattformen verbreitet werden, oder die Informationen, die wir beim Besuch dieser Plattformen erhalten, werden von Algorithmen koordiniert, die auf fortschrittlichen Datenanalysen beruhen. Die Art und Weise, wie wir Geschichten verarbeiten, zitieren und bewerten, hängt von der Art der Bildschirme und dem Unternehmen ab, das wir online betreiben.

Zusammen können diese Technologien Informationen und Desinformationen gleichermaßen und in Echtzeit verbreiten. Die Macht darüber, wie wir denken, sprechen und interagieren, ist enorm.

Ich habe vor kurzem mit Pooja Malpani, dem technischen Leiter der Bloomberg Media Group, gesprochen, um mehr über diese Technologien zu erfahren und darüber, wie sie die Art und Weise, wie wir Nachrichten konsumieren, verändert haben. Obwohl Malpani Technologien für die Nachrichten- und Unterhaltungsabteilung der Organisation entwickelt und verwaltet, erinnerte sie mich daran, dass alle Medieninhalte zunächst von den akzeptablen Standards der Gesellschaft geprägt werden.

Dies können soziale Normen, wirtschaftlicher Status oder gesetzliche Standards sein. Während einige argumentieren mögen, dass diese Standards in den letzten Jahrzehnten stark gesunken sind, würde niemand widersprechen, dass Veränderung die einzige Konstante gewesen ist. Was vor 20 Jahren noch akzeptabel war, dürfte heute dramatisch fehl am Platz sein.

Inhalt ist heute allgegenwärtig. Sie sagt, dies ist teilweise auf eine Explosion in der Anzahl und Art der Consumer-Geräte und der Konnektivität zurückzuführen, die den Verbrauchern eine größere Auswahl an Content-Anbietern ermöglicht. Vor einem Jahrzehnt, so Malpani, hätte eine Person möglicherweise in Betracht gezogen, alle paar Jahre den TV-Anbieter zu wechseln. Jetzt können Verbraucher nahtlos zwischen Streaming-Diensten und Mobilfunkanbietern wechseln und gleichzeitig Inhalte auf einer Vielzahl von Geräten und Bildschirmgrößen nutzen – Mobiltelefone und Tablets, Computer, persönliche Assistenzdienste, Spielekonsolen und mehr.

Malpani war sich jedoch sicher, dass die einzige Technologie, die den größten Einfluss auf den Medienverbrauch hatte, die Datenanalyse ist, wenn Sie die Oberfläche abblättern. Dies kann viele Formen annehmen und hat eine Reihe von beitragenden Technologietypen, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Die Überschrift lautet jedoch, dass Daten den Medienverbrauch personalisieren – sowohl auf positive als auch auf negative Weise.

Diese Abhängigkeit von Daten prägt die Entdeckung von Inhalten, die Bereitstellung von Inhalten und sogar Geschäftsmodelle. Malpani sagt, dass ihre Organisation eine von vielen ist, die maschinelles Lernen einsetzt, um Inhalte für ihre Zielgruppe auszuwählen und zu verpacken.

Sie teilte mit, dass Bloomberg künstliche Intelligenz einsetzt, um Tausende von Nachrichtenmerkmalen zu analysieren, die den Nutzern wichtig sind, um über seine Terminals einen intelligenteren Feed mit neuen Nachrichten zu liefern. Dies ist analog zu den Algorithmen, mit denen festgelegt wird, welche Musik wir auf Streaming-Kanälen hören oder was Netflix als nächste vorgeschlagene Show anbietet.

Malpani sagt, dass Algorithmen und maschinelles Lernen auch verwendet werden, um die Entdeckung von Inhalten voranzutreiben, insbesondere die Suche nach Videos und Bildern. Und sie spielen in den meisten Medienstrategien eine immer wichtigere Rolle. Marken analysieren Benutzerdaten, um auf die relevantesten Benutzersegmente abzuzielen und zu ermitteln, welche Inhalte die besten Einnahmen erzielen.

All dies hängt natürlich von den Daten ab, die wir als Benutzer im Sekundentakt erstellen, wenn wir unseren Weg durch das Leben finden. Malpani sagt, dass unser Verhalten und unsere Entscheidungen das Lebenselixier sind, das die Algorithmen antreibt, die den Inhalt liefern, den wir als nächstes konsumieren. Es ist ein faszinierender Lebenskreis, in dem der Inhalt, den wir für die Zukunft selbst sehen, von den manchmal harmlos erscheinenden Entscheidungen bestimmt wird, die wir heute treffen.

Trotz der Verbreitung von Technologie in den Medien von heute hat Malpani schnell darauf hingewiesen, dass wir den Höhepunkt der technologischen Entwicklung noch nicht erreicht haben. Selbst mit KI, sagt sie, befinden wir uns in den frühen Phasen des maschinellen Lernens und haben noch einen langen Weg vor uns, bevor wir beginnen, ein Plateau zu erreichen. Deep Learning ist nur so gut wie die Trainingsdaten, mit denen die Algorithmen gespeist werden. Wir sind jedoch weiterhin an die Grenzen der für große Datenmengen verfügbaren Rechenleistung und des verfügbaren Speichers gebunden, und das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle wird sich weiter entwickeln.

Es ist keine Überraschung, dass Malpani ein Mathematikfan war. Ihr Vater betrieb ein Marmor- und Granitgeschäft und benutzte einen Taschenrechner, um die Konten zu zählen. Sie stellte fest, dass sie Zahlen oft schneller berechnen konnte als er, selbst mit einem Taschenrechner. In der Mittelschule bat ihre Mathematiklehrerin sie, der Klasse zu zeigen, wie ein Problem gelöst wurde. Andere Eltern baten sie sogar, ihren eigenen Kindern Nachhilfeunterricht zu geben, damit sie während der Schule Taschengeld verdienen könne.

Dieses Talent inspirierte sie zu einer Karriere als Mathematikerin und Logikerin und half ihr als Teenager, in ein Computerlabor zu finden. Sie fand, dass das Labor eine Flucht vor ihren anderen Kursen war. Sie genoss es, Algorithmen zur Lösung von Rechenproblemen zu schreiben und – in ihren Worten – Optimierungen zu „geeken“. Malpani fand schließlich eine Gemeinschaft von Kommilitonen, die in ähnlicher Weise von Computern angezogen wurden, und half ihr, sich weiterhin für eine College-Ausbildung zu engagieren, die auf Computerstille und eine spätere Karriere in der Technologie gegründet war.

Malpani ist der Ansicht, dass mehr Frauen die Bereiche Technik und Medien berücksichtigen sollten. Frauen sind die Hauptkonsumentinnen von Medien und sollten einen Beitrag zu deren Schaffung und Bereitstellung leisten. Sie sieht es als eine vielfältige, reiche Branche, die eine Vielzahl von Perspektiven widerspiegelt und dass Frauen vertreten sein sollten. Für sie sind Technologie und Medien ebenso tragfähige Karrierewege für Frauen wie Lehre oder Medizin.

Malpani sagte, dass Frauen, die in den Medienbereich eintreten, nicht unbedingt einen Abschluss in Informatik benötigen, um in technologisch angrenzenden Berufen erfolgreich zu sein. Es hilft, aber Frauen können technologische Tools und Sprachen lernen, wenn sie Domänen und Aufgaben wechseln.

Letztendlich erwartet sie, dass das exponentielle Wachstum, das wir in den letzten Jahrzehnten in der Technologie gesehen haben, weiter an Fahrt gewinnt und deren Auswirkungen auf die Medienwelt zunehmen wird. Die Regulierung wird gezwungen sein, sich an neue AI-gesteuerte Angebote wie die Gesichtserkennung anzupassen und diese weiterzuentwickeln, um ein Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Personalisierung herzustellen. Lineare Medienabonnenten und Printkunden werden weiterhin zugunsten digitaler Abonnements zurückgehen.

Unabhängig von der Richtung, in die sich die Welt der technikgetriebenen Medien entwickelt, hofft sie, dass mehr Frauen ein Teil davon sein werden – was die Branche bereichert und eine lange, erfolgreiche Karriere nach sich zieht.

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An jedem Tag finden wir in den Medien eine Geschichte über Technologie und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft. Genauso wichtig ist jedoch, wie neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse die Medien selbst formen.

Das Volumen der Inhalte und die Geschwindigkeit, mit der sie verbreitet werden, haben in den letzten zehn Jahren aufgrund neuer Technologieplattformen wie Facebook und Twitter dramatisch zugenommen. Die Arten von Nachrichten, die über diese Plattformen verbreitet werden, oder die Informationen, die wir beim Besuch dieser Plattformen erhalten, werden von Algorithmen koordiniert, die auf fortschrittlichen Datenanalysen beruhen. Die Art und Weise, wie wir Geschichten verarbeiten, zitieren und bewerten, hängt von der Art der Bildschirme und dem Unternehmen ab, das wir online betreiben.

Zusammen können diese Technologien Informationen und Desinformationen gleichermaßen und in Echtzeit verbreiten. Ihre Macht darüber, wie wir denken, sprechen und interagieren, ist enorm.

Ich habe vor kurzem mit Pooja Malpani, dem technischen Leiter der Bloomberg Media Group, gesprochen, um mehr über diese Technologien zu erfahren und darüber, wie sie die Art und Weise, wie wir Nachrichten konsumieren, verändert haben. Auch wenn Malpani Technologien für die Nachrichten- und Unterhaltungsabteilungen der Organisation entwickelt und verwaltet, erinnerte sie mich daran, dass alle Medieninhalte zunächst von den akzeptablen Standards der Gesellschaft geprägt werden.

Dies können soziale Normen, wirtschaftlicher Status oder gesetzliche Standards sein. Während einige argumentieren mögen, dass diese Standards in den letzten Jahrzehnten stark gesunken sind, würde niemand widersprechen, dass Veränderung die einzige Konstante gewesen ist. Was vor 20 Jahren akzeptabel war, würde heute wahrscheinlich dramatisch fehl am Platz erscheinen.

Inhalt ist heute allgegenwärtig. Sie sagt, dies ist teilweise auf eine Explosion in der Anzahl und Art der Consumer-Geräte und der Konnektivität zurückzuführen, die den Verbrauchern eine größere Auswahl an Content-Anbietern ermöglicht. Vor einem Jahrzehnt, so Malpani, hätte eine Person möglicherweise in Betracht gezogen, alle paar Jahre den TV-Anbieter zu wechseln. Jetzt können Verbraucher nahtlos zwischen Streaming-Diensten und Mobilfunkanbietern wechseln und gleichzeitig Inhalte auf einer Vielzahl von Geräten und Bildschirmgrößen konsumieren – Mobiltelefone und Tablets, Computer, persönliche Assistenzdienste, Spielekonsolen und mehr.

Malpani war sich jedoch sicher, dass die einzige Technologie, die den größten Einfluss auf den Medienverbrauch hatte, die Datenanalyse ist, wenn Sie die Oberfläche abblättern. Dies kann viele Formen annehmen und hat eine Reihe von beitragenden Technologietypen, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Die Schlagzeile ist jedoch, dass Daten den Medienkonsum personalisieren – sowohl auf positive als auch auf negative Weise.

Diese Abhängigkeit von Daten prägt die Entdeckung von Inhalten, die Bereitstellung von Inhalten und sogar Geschäftsmodelle. Malpani sagt, dass ihre Organisation eine von vielen ist, die maschinelles Lernen einsetzt, um Inhalte für ihre Zielgruppe auszuwählen und zu verpacken.

Sie teilte mit, dass Bloomberg künstliche Intelligenz einsetzt, um Tausende von Nachrichtenmerkmalen zu analysieren, die den Nutzern wichtig sind, um über seine Terminals einen intelligenteren Feed mit neuen Nachrichten zu liefern. Dies ist analog zu den Algorithmen, die festlegen, welche Musik wir auf Streaming-Kanälen hören oder was Netflix als nächste vorgeschlagene Show anbietet.

Malpani sagt, dass Algorithmen und maschinelles Lernen auch verwendet werden, um die Entdeckung von Inhalten voranzutreiben, insbesondere die Suche nach Videos und Bildern. Und sie spielen in den meisten Medienstrategien eine immer wichtigere Rolle. Marken analysieren Benutzerdaten, um auf die relevantesten Benutzersegmente abzuzielen und festzustellen, welche Inhalte die besten Einnahmen erzielen.

All dies hängt natürlich von den Daten ab, die wir als Benutzer im Sekundentakt erstellen, wenn wir unseren Weg durch das Leben finden. Malpani sagt, dass unser Verhalten und unsere Entscheidungen das Lebenselixier sind, das die Algorithmen antreibt, die den Inhalt liefern, den wir als nächstes konsumieren. Es ist ein faszinierender Lebenskreis, in dem der Inhalt, den wir für die Zukunft sehen, von den manchmal harmlosen Entscheidungen bestimmt wird, die wir heute treffen.

Trotz der Verbreitung von Technologie in den Medien von heute hat Malpani schnell darauf hingewiesen, dass wir den Höhepunkt der technologischen Entwicklung noch nicht erreicht haben. Selbst mit KI, sagt sie, befinden wir uns in den frühen Phasen des maschinellen Lernens und haben noch einen langen Weg vor uns, bevor wir beginnen, ein Plateau zu erreichen. Deep Learning ist nur so gut wie die Trainingsdaten, mit denen die Algorithmen gespeist werden. Wir sind jedoch weiterhin an die Grenzen der für große Datenmengen verfügbaren Rechenleistung und des verfügbaren Speichers gebunden, und das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle wird sich weiter entwickeln.

Es ist keine Überraschung, dass Malpani ein Mathematikfan war. Ihr Vater betrieb ein Marmor- und Granitgeschäft und benutzte einen Taschenrechner, um die Konten zu zählen. Sie stellte fest, dass sie Zahlen oft schneller berechnen konnte als er, selbst mit einem Taschenrechner. In der Mittelschule bat ihre Mathematiklehrerin sie, der Klasse zu zeigen, wie ein Problem gelöst wurde. Andere Eltern baten sie sogar, Matheunterricht für ihre eigenen Kinder zu geben, damit sie während der Schule Taschengeld verdienen könne.

Dieses Talent inspirierte sie zu einer Karriere als Mathematikerin und Logikerin und half ihr als Teenager, in ein Computerlabor zu finden. Sie fand, dass das Labor eine Flucht vor ihren anderen Kursen war. Sie genoss es, Algorithmen zur Lösung von Rechenproblemen zu schreiben und – in ihren Worten – Optimierungen zu „geeken“. Malpani fand schließlich eine Gemeinschaft von Kommilitonen, die in ähnlicher Weise von Computern angezogen wurden, und half ihr, sich weiterhin für eine College-Ausbildung zu engagieren, die auf Computerstille und eine spätere Karriere in der Technologie gegründet war.

Malpani ist der Ansicht, dass mehr Frauen technische und mediale Bereiche berücksichtigen sollten. Frauen sind die Hauptkonsumentinnen von Medien und sollten einen Beitrag zu deren Schaffung und Bereitstellung leisten. Sie sieht es als eine vielfältige, reiche Branche, die eine Vielzahl von Perspektiven widerspiegelt und dass Frauen vertreten sein sollten. Technologie und Medien sind für sie ebenso tragfähige Karrierewege für Frauen wie Lehre oder Medizin.

Malpani sagte, dass Frauen, die in den Medienbereich eintreten, nicht unbedingt einen Abschluss in Informatik benötigen, um in technologisch angrenzenden Berufen erfolgreich zu sein. Es hilft, aber Frauen können technologische Werkzeuge und Sprachen lernen, wenn sie Domänen und Aufgaben wechseln.

Letztendlich erwartet sie, dass das exponentielle Wachstum, das wir in den letzten Jahrzehnten in der Technologie gesehen haben, weiter an Fahrt gewinnt und deren Auswirkungen auf die Medienwelt zunehmen wird. Die Regulierung wird gezwungen sein, sich an neue AI-gesteuerte Angebote wie die Gesichtserkennung anzupassen und diese weiterzuentwickeln, um ein Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Personalisierung herzustellen. Lineare Medienabonnenten und Printkunden werden weiterhin zugunsten digitaler Abonnements zurückgehen.

Unabhängig von der Richtung, in die sich die Welt der tech-getriebenen Medien entwickelt, hofft sie, dass mehr Frauen ein Teil davon sein werden – was die Branche bereichert und eine lange und erfolgreiche Karriere zur Folge hat.