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#3700630

Leia o texto abaixo.

“A capacidade de gerar narrativas automatizadas é uma das aplicações mais imediatas da IAG no jornalismo. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, as redações podem automatizar a criação de notícias baseadas em dados estruturados, tais como resultados esportivos, atualizações financeiras e estatísticas meteorológicas. Os primeiros experimentos com IAG no jornalismo focaram, principalmente, em simplificar processos de produção e aumentar a eficiência. O conceito de Large Language Models (LLMs), como o GPT (Generative Pretrained Transformer) da OpenAI, representa uma evolução significativa no campo da IAG, especialmente em aplicações envolvendo texto. Esses modelos são treinados a partir de enormes conjuntos de dados textuais retirados de uma variedade de fontes da internet tais como livros, artigos, notícias e posts de mídias sociais entre outros, permitindo-lhes aprender a estrutura da linguagem humana de forma abrangente.” (SANTOS e FIGUEIREDO, 2024)

Sobre o uso da Inteligência Artificial Generativa (IAG) no Jornalismo, é correto afirmar que

  • por serem sistemas treinados a partir de enormes conjuntos de dados textuais retirados de uma variedade de fontes da internet, a IAG prescinde de supervisão humana em seu uso.
  • a criação de notícias baseadas em dados estruturados com auxílio de IAG tende a ser mais lenta do que a produção humana com base nos mesmos dados.
  • as desconfianças sobre viés algorítmico e transparência no uso de IAG em processos de produção noticiosa já estão superadas e o público confia cada vez mais no jornalismo.
  • cresce a preocupação com a saúde financeira das empresas jornalísticas devido ao aumento de postos de trabalho nas redações depois da adoção da IAG para produção de textos jornalísticos.
  • é essencial que os jornalistas e editores mantenham um monitoramento contínuo, verifiquem e validem o trabalho produzido pela IAG para garantir sua precisão.
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