Keine Panik, aber dieser Artikel wurde von einem Algorithmus geschrieben

Es ist mir egal, wie oft Sie diesen ersten Absatz gelesen haben. Studiere es Wort für Wort. Untersuche es vorwärts und rückwärts. Sie können nicht abschließend feststellen, ob es von einem Menschen oder einer Maschine geschrieben wurde.

Glaubst du mir nicht? Lesen Sie diese Sportgeschichte und erzählen Sie mir, ob sie von einem Menschen oder einer Maschine geschrieben wurde:

Der Dienstag war ein großartiger Tag für W. Roberts, als der Junior Pitcher ein perfektes Spiel warf, um Virginia zu einem 2: 0-Sieg über George Washington in Davenport Field zu führen.

Mensch oder Maschine? Hier ist die Antwort: Es wurde von einer Maschine geschrieben. (Ich habe den ersten Absatz geschrieben.)

Sehen Sie, wenn es um eine computergenerierte Geschichte geht, gibt es keine verräterischen Anzeichen dafür, dass sie von einer Maschine hergestellt wird. So gut wird dieser maschinengeschriebene Inhalt.

Inhaltsersteller versus Maschine

Vielleicht haben Sie gehört: Maschinen erobern die Welt. Nicht im HG Wells-Stil, mit Kampfmaschinen, die mit Wärmestrahlen und „schwarzem Rauch“ ausgestattet sind. Nein, diese Invasion ist prosaischer: Maschinen werfen uns aus der Kabine.

Laut einer Studie der Oxford Martin School aus dem Jahr 2013 sind 47 Prozent der US-Arbeitsplätze anfällig für Maschinenautomatisierung. Das sollte uns aber nicht überraschen. Maschinen verdrängen uns seit mehr als einem Jahrhundert.

Während der industriellen Revolution nahmen Maschinen die schmutzigen und gefährlichen Jobs weg. Im 20. Jahrhundert nahmen Maschinen die langweiligen weg. Und jetzt sind sie hinter Jobs her, die Entscheidungen erfordern.

Das 21. Jahrhundert hat eine Ära eingeläutet, in der Maschinen zur Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) Schlagzeilen machen - und ja, diese Aussage hat eine doppelte Bedeutung.

Was ist eine NLG?

NLGs sind Maschinen, die Inhalte aus Daten erstellen. Hier sind zwei bemerkenswerte Beispiele:

• Forbes ' Verdienstberichte lesen? Sie lesen maschinengenerierte Inhalte, die von der Quill-Plattform von Narrative Science erstellt wurden.
• Die Associated Press erstellt vierteljährlich mehr als 3.000 Finanzberichte mithilfe der Wordsmith-Plattform von Automated Insights.

NLGs erstellen auch Produktbewertungen und Wirtschaftsstudien. An vielen Stellen, an denen Sie eine riesige, komplexe und verwirrende Datenmenge finden, die analysiert und veröffentlicht werden muss, stehen möglicherweise Maschinen hinter dem Inhalt.

Sie produzieren sogar Inhalte mit einer Stimme, die das spezifische Publikum des Inhalts anspricht.

Warum sollten Sie NLGs nicht fürchten?

In computergenerierten Inhalten fehlen „Erkenntnisse aus einem neugierigen und fruchtbaren Geist“.

Wie Jordan Teicher schreibt:

Der Vorteil ist hier entscheidend: Diejenigen, die Nachrichten veröffentlichen, werden möglicherweise einige Minuten lang berühmt, bevor ihre Geschichten von anderen Verkaufsstellen recycelt werden. Diejenigen, die originelle Forschungsergebnisse und Analysen erstellen, verfügen jedoch über Material, das in der Regel zu größerer Anerkennung führt und schwerer abzureißen ist.

Darüber hinaus kann eine Maschine nicht über die Folgen eines verheerenden Hurrikans berichten, Augenzeugen oder Experten interviewen oder eine Konferenz live bloggen (was Entscheidungen darüber beinhaltet, was sinnvoll und was nicht sinnvoll ist).

Das braucht Verstand am Boden.

Noch etwas: Maschinen können kein Genre oder keinen Schreibstil wie Gonzo-Journalismus kreieren. Sie können nur innerhalb einer Formel ausgeführt werden - einer Formel, die von Menschen erstellt wurde.

Das heißt, sie sind nicht kreativ im wahrsten Sinne des Wortes.

Darauf müssen wir uns konzentrieren.

Fünf Möglichkeiten, wie Inhaltsersteller die Maschinenautomatisierung nutzen können

Wie Brian Clark in seiner ersten Folge von Unemployable berichtete, steht auf dem Cover der Juni-Ausgabe 2015 des Harvard Business Review über einem Bild eines Roboters „Meet Your New Employee“.

Das ist keine alarmierende Schlagzeile, obwohl man wahrscheinlich davon ausgehen kann, dass viele von uns das Gefühl haben, dass Maschinen immer näher an unseren Arbeitsbereich heranrücken.

Dies erfordert nur eine Antwort, das ist alles.

Die Antwort in „Beyond Automation“, der HBR-Titelgeschichte von Thomas H. Davenport und Julia Kirby, ist in fünf Varianten erhältlich.

Lassen Sie uns diese untersuchen.

1. Gehen Sie zu höherem intellektuellem Boden

Die erste Antwort der Autoren wiederholt die konventionelle Antwort, wenn Maschinen in die menschliche Arbeit eingegriffen haben: mehr Bildung erhalten.

Dies bedeutet wahrscheinlich einen MBA oder PhD. Wenn Sie wie die meisten von uns hier sind, können Sie diese Hochschulbildung einfach mit Büchern (MOOCs) oder einer Community für Content-Marketing-Schulungen und -Netzwerke wie Authority starten.

Wahrscheinlicher alles oben.

„Es wird immer Jobs für Menschen geben, die in der Lage sind, umfassender zu denken und einen höheren Abstraktionsgrad zu erreichen als Computer“, schreiben Davenport und Kirby.

Lassen Sie Computer im Wesentlichen das Grunzen erledigen, während Sie sich auf die Strategie konzentrieren.

2. Setzen Sie Ihre Stärken ein

Die zweite Antwort besteht darin, Ihre Stärken innerhalb eines Arbeitsbereichs zu entdecken und dann Ihre Stärken so stark zu verbessern, dass Sie dieses Feld schließlich beherrschen und Ihr Name zum Synonym für dieses Feld wird.

Denk darüber nach. Sie können den Geschmack eines Designers, die einzigartige Stimme eines Schriftstellers oder die hervorragenden Interviewfähigkeiten eines Podcasters nicht codieren. Dies sind die Stärken, die sie zu Meistern ihrer Disziplinen und zum Synonym für das Feld machen.

Noch wichtiger ist, dass Sie Soft Skills wie Empathie (diese menschliche Note) nicht kodifizieren können, was für eine hervorragende Leistung in nahezu jedem Arbeitsbereich unerlässlich ist. Steigern Sie also Ihre emotionale und soziale Intelligenz.

3. Überwachen und ändern Sie die Arbeit

Am 3. Januar 2014 erwachte die Stadt Los Angeles zu einem Erdbeben der Stärke 3,0. Innerhalb weniger Minuten wurde die Geschichte von Ken Schwencke aufgegriffen und online veröffentlicht. Aber der Artikel war die Arbeit einer Maschine.

Ken ist Programmierer und Journalist bei der Los Angeles Times und hat einen Algorithmus entwickelt, mit dem er automatisch Geschichten über Erdbeben melden und veröffentlichen kann.

In der Welt der Inhaltserstellung können Sie beispielsweise ein NLG verwenden, um einen groben Entwurf zu erstellen und diesen Entwurf dann in Form zu bringen, um dem fertigen Produkt Ihr einzigartiges Flair zu verleihen.

4. Grenzen Sie Ihren Fokus ein (spezialisieren Sie sich)

Der vierte Ratschlag der Autoren ist, eine Nische zu finden und tief darin zu graben.

Die Idee ist, "einen Namen für sich selbst als die Person zu schaffen, die eine Meile tief auf ein Thema geht, das einen Zentimeter breit ist."

Das bedeutet nicht, dass Sie keine anderen Interessen haben können. (Tatsächlich ist es sehr empfehlenswert, dass Sie dies tun: Nur dann können Sie seltsame Dimensionen eingeben.)

Wichtig ist jedoch, dass Sie ein Stück eines Themas beherrschen, das so dünn ist, dass es für niemanden finanziell sinnvoll ist, dieses Wissen zu automatisieren.

Und schon bald wird Ihr Name zum Synonym für diese Nische.

5. Entwickeln Sie den nächsten Satz von Verschiebungswerkzeugen

Dieser letzte Ratschlag lautet einfach: „Schritt nach vorne“ - die Person, die sich freiwillig bereit erklärt, die nächste Generation von Werkzeugen zu entwickeln, die bestimmte Arten von Arbeit verdrängen.

Jemand muss die nächste großartige automatisierte Versicherungsversicherungslösung entwickeln. Jemand ahnt das menschliche Bedürfnis nach einem besseren System; jemand identifiziert den Teil davon, der kodifiziert werden kann; jemand schreibt den Code; und jemand entwirft die Bedingungen, unter denen es angewendet wird.

Dies könnte auch als Copyblogger-Ansatz für den Geschäftsaufbau bezeichnet werden. Zum Beispiel ist die Rainmaker-Plattform der Höhepunkt jahrelanger Menschen, die die Notwendigkeit eines besseren Systems erkennen, die Teile identifizieren, die codiert werden können, den Code schreiben und dann „die Bedingungen entwerfen, unter denen er angewendet wird“.

Und die Aufgaben, die durch die Rainmaker-Plattform ersetzt wurden (Einrichtung des digitalen Handels, Wartung der Website, Aktualisierungen), geben Freiberuflern und Unternehmern die Freiheit, sich auf das zu konzentrieren, was sie wirklich großartig macht, und tief in ihre Themen einzudringen, während sie weiterhin über eine professionelle Website verfügen (und viel Geld auf dem Bankkonto).

Sich anzupassen heißt menschlich zu sein

Lassen Sie mich damit schließen: Keine Panik.

Maschinen übernehmen möglicherweise jede einzelne schmutzige, gefährliche, langweilige und entscheidende Aufgabe auf der Welt, aber Sie können und werden sich anpassen.

Das macht dich zu einem Menschen.

Und ich hoffe, dass die fünf Antworten, die ich in diesem Artikel geteilt habe, Ihnen Hoffnung geben, dass Sie nicht nur den Roboterangriff auf menschliche Karrieren überleben, sondern auch gedeihen werden .

Das Geheimnis hinter der Überschrift dieses Artikels

Die meisten von uns hier kennen (wenn nicht lieben ) Dave Pells Next Draft E-Mail-Newsletter.

Es ist ein täglicher Newsletter, in dem Dave seine 10 Lieblingsnachrichtenartikel von diesem Tag kuratiert. Er besucht 75 Websites, pflückt die 10 faszinierendsten Artikel und liefert sie dann mit einem „markigen Witz, der Ihr Computergerät vor Freude vibrieren lässt“.

Das macht seinen Site-Slogan so passend: "Ich bin der Algorithmus."

Es ist ein Slogan, den ich als Schöpfer digitaler Inhalte entschuldigend übernehme - einer, der beim Schreiben dieses Artikels nicht weniger als 28 verschiedene Quellen recherchierte, das Unwesentliche zugunsten des Sinnvollen überprüfte und es mit Sarkasmus schrieb, mit dem keine Maschine mithalten konnte.

Auch Sie können der Algorithmus sein. Und gemeinsam können wir die Welt mit klaren, präzisen und überzeugenden Inhalten erobern, die kein Computer jemals imitieren könnte. Wer ist dabei?

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