Using Generative Agents to Create Tip Sheets for Investigative Data Reporting

要約

この論文では、生成 AI エージェントを使用して調査データ報告のためのヒントシートを作成するシステムを紹介します。
私たちのシステムは、アナリスト、レポーター、編集者の 3 人の専門エージェントを採用し、データセットからヒントを共同で生成し、改良します。
私たちは、現実世界の調査ストーリーを使用してこのアプローチを検証し、エージェントベースのシステムは一般に、エージェントなしのベースラインモデルと比較して、よりニュース価値のある正確な洞察を生成しますが、異なるストーリー間では多少のばらつきが認められました。
私たちの調査結果は、調査データ報告の手がかりとなる生成 AI の可能性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a system using generative AI agents to create tip sheets for investigative data reporting. Our system employs three specialized agents–an analyst, a reporter, and an editor–to collaboratively generate and refine tips from datasets. We validate this approach using real-world investigative stories, demonstrating that our agent-based system generally generates more newsworthy and accurate insights compared to a baseline model without agents, although some variability was noted between different stories. Our findings highlight the potential of generative AI to provide leads for investigative data reporting.

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