당황하지 마십시오. 그러나이 기사는 알고리즘에 의해 작성되었습니다.

이 서두 단락을 몇 번이나 읽었는지는 상관 없습니다. 단어 하나 하나 공부하세요. 앞뒤로 검사하십시오. 당신은 그것이 인간에 의해 쓰여 졌는지 기계에 의해 쓰여 졌는지 결정적으로 말할 수 없을 것입니다.

나를 믿지 않습니까? 이 스포츠 이야기를 읽고 그것이 사람이나 기계에 의해 쓰여 졌는지 말해주세요.

화요일은 W. Roberts에게 좋은 날이었습니다. 주니어 투수가 버지니아를 데븐 포트 필드에서 2-0 승리로 이끌 기 위해 완벽한 경기를 던 졌기 때문입니다.

인간 또는 기계? 답은 다음과 같습니다. 기계에 의해 작성되었습니다. (나는 서두를 썼다.)

컴퓨터로 생성 된 이야기의 경우 기계로 제조되었다는 증거가 없습니다. 이것이 기계로 작성된 콘텐츠가 얼마나 좋은지입니다.

콘텐츠 제작자 대 기계

아마도 여러분은 들어 보셨을 것입니다 : 기계가 세상을 장악하고 있습니다. HG Wells 스타일이 아니라 열 광선과 "검은 연기"가 장착 된 전투 기계입니다. 아니,이 침략은 좀 더 산발적이다. 기계가 우리를 큐비클에서 쫓아 내고있다.

실제로 2013 년 Oxford Martin School의 연구에 따르면 미국 일자리의 47 %가 기계 자동화에 취약합니다. 그러나 이것은 우리를 놀라게해서는 안됩니다. 기계는 1 세기 이상 우리를 대체 해 왔습니다.

산업 혁명 동안 기계는 더럽고 위험한 직업을 없앴습니다. 20 세기에 기계는 둔한 것을 제거했습니다. 그리고 이제 그들은 의사 결정이 필요한 직업을 추구합니다.

21 세기는 자연어 생성 (NLG) 기계가 헤드 라인을 장식하는 시대를 열었습니다. 그렇습니다. 그 진술은 두 가지 의미를 가지고 있습니다.

NLG는 무엇입니까?

NLG는 데이터에서 콘텐츠를 만드는 기계입니다. 다음은 두 가지 주목할만한 예입니다.

• Forbes의 수익 보고서를 읽으시겠습니까? Narrative Science의 Quill 플랫폼에서 만든 기계 생성 콘텐츠를 읽고 있습니다.
• Associated Press는 Automated Insights의 Wordsmith 플랫폼을 사용하여 분기마다 3,000 개 이상의 재무 보고서를 생성합니다.

NLG는 제품 리뷰와 경제 연구도 만들고 있습니다. 분석 및 게시해야하는 방대하고 복잡하며 혼란스러운 양의 데이터가있는 곳에서는 머신이 콘텐츠 뒤에있을 수 있습니다.

그들은 콘텐츠의 특정 청중에게 공감하는 목소리로 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

NLG를 두려워해서는 안되는 이유

"호기심 많고 비옥 한 마음의 통찰력"은 컴퓨터 생성 콘텐츠에서 누락되었습니다.

Jordan Teicher는 다음과 같이 썼습니다.

여기서 장점은 중요합니다. 뉴스 속보를하는 사람들은 자신의 이야기가 다른 매체에서 재활용되기 전에 몇 분간 명성을 얻을 수 있지만 독창적 인 연구 및 분석을 생성하는 사람들은 일반적으로 더 큰 인지도를 얻고 찢어지기 어려운 자료를 가지고 있습니다.

또한 기계는 파괴적인 허리케인의 여파를보고하거나 목격자 또는 전문가를 인터뷰하거나 회의를 라이브 블로그에 게시 할 수 없습니다 (의미있는 것과 의미없는 것에 대한 결정을 포함 함).

그것은 지상에서 두뇌를 필요로합니다.

한 가지 더 : 기계는 정신 나간 저널리즘과 같은 장르 나 글쓰기 스타일을 만들 수 없습니다. 인간이 만든 공식 내에서만 실행할 수 있습니다.

즉, 그들은 단어의 진정한 의미에서 창의적이지 않습니다.

우리가 집중해야 할 곳입니다.

콘텐츠 제작자가 기계 자동화를 수용 할 수있는 5 가지 방법

Brian Clark이 Unemployable의 첫 번째 에피소드에서 보도했듯이 Harvard Business Review 의 2015 년 6 월호 표지에는 로봇 사진 위에 "Meet Your New Employee"라고 적혀 있습니다.

그것은 우리 중 많은 사람들이 기계가 우리 작업 라인에 점점 더 가까워지고 있다고 느끼고 있다고 생각하는 것이 안전 할 수도 있지만, 그것은 놀라운 헤드 라인이 아닙니다.

이것은 응답을 요구할뿐입니다.

Thomas H. Davenport와 Julia Kirby의 HBR 커버 스토리 "Beyond Automation"의 응답은 5 가지 유형으로 제공됩니다.

그것들을 살펴 보겠습니다.

1. 더 높은 지적 영역으로 향하십시오.

저자의 첫 번째 응답은 기계가 인간의 작업에 침투 할 때마다 기존의 대답을 반복합니다. 더 많은 교육을받습니다.

이것은 아마도 MBA 또는 PhD를 의미합니다. 또는 여기에있는 대부분의 사람들과 비슷하다면 MOOC와 같은 책으로 고등 교육을 부트 스트랩하거나 Authority와 같은 콘텐츠 마케팅 교육 및 네트워킹 커뮤니티에 가입하면됩니다.

위의 모든 것입니다.

Davenport와 Kirby는“컴퓨터보다 더 큰 그림 사고와 더 높은 수준의 추상화를 할 수있는 사람들을위한 일자리가 항상있을 것입니다.

본질적으로 전략에 집중하는 동안 컴퓨터가 지저분한 작업을 수행하도록합니다.

2. 업무에 강점을 두십시오.

두 번째 응답은 작업 분야 내에서 자신의 강점을 발견 한 다음 강점을 너무 강화하여 결국 해당 분야를 마스터하고 이름이 해당 분야와 동의어가되는 것입니다.

생각해보세요. 디자이너의 취향, 작가의 독특한 목소리 또는 팟 캐스터의 뛰어난 인터뷰 기술을 코딩 할 수 없습니다. 이것이 그들이 자신의 학문 분야의 마스터가되고 현장과 동의어가되는 강점입니다.

더 중요한 것은, 거의 모든 업무 분야에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필수적인 공감 (인간의 손길)과 같은 부드러운 기술을 성문화 할 수 없다는 것입니다. 그러니 감성 및 사회적 지능에 뼈대를 붙이십시오.

3. 작업 모니터링 및 수정

2014 년 1 월 3 일 로스 앤젤레스시는 진도 3.0의 지진으로 깨어났습니다. 몇 분 안에 이야기는 Ken Schwencke가 온라인으로 퍼뜨려 게시했습니다. 그러나 그 기사는 기계의 작업이었습니다.

Ken은 Los Angeles Times 의 프로그래머이자 저널리스트로 지진에 대한 이야기를 자동보고하고 게시하는 데 도움이되는 알고리즘을 만들었습니다.

예를 들어 콘텐츠 제작 세계에서는 NLG를 사용하여 초안을 만든 다음 해당 초안을 모양으로 편집하여 완성 된 제품에 고유 한 감각을 추가 할 수 있습니다.

4. 초점 좁히기 (전문화)

저자가 제공하는 네 번째 조언은 틈새 시장을 찾아 그 안에 깊이 파고 드는 것입니다.

아이디어는 "1 인치 너비의 주제에 대해 1 마일 깊이가는 사람으로서 자신의 이름"을 만드는 것입니다.

이것은 당신이 다른 관심사를 가질 수 없다는 것을 의미하지 않습니다. (사실, 그렇게 할 것을 적극 권장합니다. 그래야만 이상한 차원을 입력 할 수 있습니다.)

그러나 중요한 것은 너무 얇은 주제의 일부를 마스터하여 그 지식을 자동화하는 사람이 재정적으로 합리적이지 않다는 것입니다.

그리고 머지 않아 당신의 이름은 그 틈새 시장과 동의어가 될 것입니다.

5. 다음 변위 도구 세트 개발

이 마지막 조언은 단순히 "앞으로 나아 가기"입니다. 특정 유형의 작업을 대체하는 차세대 도구를 만드는 데 자원하는 사람이 되십시오.

누군가는 차세대 자동 보험 인수 솔루션을 구축해야합니다. 누군가는 더 나은 시스템에 대한 인간의 필요를 직감합니다. 누군가 코드화 할 수있는 부분을 식별합니다. 누군가 코드를 작성합니다. 그리고 누군가는 그것이 적용될 조건을 설계합니다.

이를 비즈니스 구축에 대한 Copyblogger 접근 방식이라고도합니다. 예를 들어 Rainmaker 플랫폼은 더 나은 시스템의 필요성을 직감하고, 코드화 할 수있는 부분을 식별하고, 코드를 작성하고, "적용 할 조건을 설계"하는 수년 간의 인간의 정점입니다.

Rainmaker 플랫폼 (디지털 상거래 설정, 사이트 유지 관리, 업데이트)으로 대체 된 작업은 프리랜서와 기업가에게 자신을 진정으로 훌륭하게 만드는 것에 집중하고 주제에 대해 깊이 파고 들면서도 전문 웹 사이트를 보유 할 수있는 자유를 제공합니다. 은행 계좌에 많은 돈이 남아 있음).

적응하는 것은 인간이되는 것입니다

이것으로 마무리하겠습니다 : 당황하지 마십시오.

기계는 세상의 모든 더럽고, 위험하고, 지루하고, 지루하고, 의사 결정 작업을 모두 대신 할 수 있지만, 여러분은 적응할 수 있고 적응할 것입니다.

그것이 당신을 인간으로 만드는 것입니다.

그리고이 기사에서 제가 공유 한 다섯 가지 답변이 인간 경력에 대한 로봇 습격에서 살아남을 수있을뿐만 아니라 번성 할 수 있기를 바랍니다.

이 기사의 헤드 라인 뒤에 숨겨진 미스터리

우리들 대부분은 주변 데이브 펠의 다음 초안 이메일 뉴스 레터 (사랑하지 경우)를 알고있다.

데이브가 그날부터 좋아하는 10 개의 뉴스 기사를 선별하는 데일리 뉴스 레터입니다. 그는 75 개 사이트를 방문하여 가장 흥미로운 10 개의 기사를 뽑은 다음 "컴퓨터 장치가 기뻐할 정도로 진동하게 만드는 작은 재치"를 전달합니다.

따라서 사이트 태그 라인이 매우 적절합니다. "나는 알고리즘입니다."

이 글을 쓰는 동안 28 가지 이상의 소스를 조사하고 의미있는 것을 위해 불필요한 부분을 조사하고 어떤 기계도 따라 올 수없는 풍자적 인 글을 쓴 디지털 콘텐츠 제작자로서 제가 굳건히 채택한 슬로건입니다.

당신도 알고리즘이 될 수 있습니다. 그리고 함께 우리는 컴퓨터가 모방 할 수없는 명확하고 간결하며 매력적인 콘텐츠로 세상을 장악 할 수 있습니다. 누구세요?

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