‘It Might be Technically Impressive, But It’s Practically Useless to Us’: Practices, Challenges, and Opportunities for Cross-Functional Collaboration around AI within the News Industry

要約

最近、人工知能 (AI) をワークフローに統合する報道機関が増えており、その結果、AI 技術者やデータ ワーカーが報道業界にさらに流入しています。
これにより、これらの専門家とジャーナリストの間で部門を超えたコラボレーションが始まりました。
これまでの研究では、報道業界に参入する AI 関連の役割の影響について調査されてきましたが、AI 専門家とジャーナリストの間で部門を超えたコラボレーションがどのように展開されるかについての研究は不足しています。
主要な報道機関での部門を超えた経験を持つ 17 人のジャーナリスト、6 人の AI 技術者、および 3 人の AI ワーカーへのインタビューを通じて、今日の報道業界における AI に関する現在の慣行、課題、および部門を超えたコラボレーションの機会を調査します。
私たちはまず、ジャーナリストと AI 専門家が既存のクロスコラボレーション戦略をどのように認識しているかを調査します。
私たちは部門を超えたコラボレーションの課題をさらに調査し、報道業界における AI を中心とした将来の部門を超えたコラボレーションを強化するための推奨事項を提供します。

要約(オリジナル)

Recently, an increasing number of news organizations have integrated artificial intelligence (AI) into their workflows, leading to a further influx of AI technologists and data workers into the news industry. This has initiated cross-functional collaborations between these professionals and journalists. While prior research has explored the impact of AI-related roles entering the news industry, there is a lack of studies on how cross-functional collaboration unfolds between AI professionals and journalists. Through interviews with 17 journalists, 6 AI technologists, and 3 AI workers with cross-functional experience from leading news organizations, we investigate the current practices, challenges, and opportunities for cross-functional collaboration around AI in today’s news industry. We first study how journalists and AI professionals perceive existing cross-collaboration strategies. We further explore the challenges of cross-functional collaboration and provide recommendations for enhancing future cross-functional collaboration around AI in the news industry.

arxiv情報

著者 Qing Xiao,Xianzhe Fan,Felix M. Simon,Bingbing Zhang,Motahhare Eslami
発行日 2024-09-18 14:12:01+00:00
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