「Deep News」イニシアチブは、ニュースの作成、消費、配信方法、およびニュースニュースの構成要素の中核部分としてディープラーニングを持つという目標に向けた最初のステップです。

「Deep News」イニシアチブは、ニュースの作成、消費、配信方法、およびニュースニュースの構成要素の中核部分としてディープラーニングを持つという目標に向けた最初のステップです。ディープラーニングアプローチにより、報道機関は人工知能とニューラルネットワークの最新の進歩を活用して、公開するコンテンツの品質とカバレッジを改善し、国勢調査データや衛星画像などの既存のデータセットをより有効に活用できます。通信社は、独自のデータに基づいてこれらのディープニューラルネットワークを自由に開発し、独立したプログラマーがそれらをニュース作業に組み込むソフトウェアとツールを作成できるようにします。ディープラーニングアプローチにより、報道機関は人工知能とニューラルネットワークの最新の進歩を活用して、公開するコンテンツの品質とカバレッジを改善し、国勢調査データや衛星画像などの既存のデータセットをより有効に活用できます。これは、ディープラーニングをニュースルームに持ち込むための長くて挑戦的な道であり、ニュースルームはその開発に完全に関与する必要があります。また、ニュースの目的と価値に関する中核的な前提（情報の正確性と信頼性に関するものかどうかなど）を変更する必要がある場合もあります。ニュースは、伝えることとうまく伝えることです。ニュースの品質の未来は、機械が正確にすることができるものではなく、真実で正確なものにもっと依存するでしょう。 「ディープニュース」の2番目の目標は、ディープラーニングの潜在的な新しいアプリケーションを探索し、これまでになかった機能を明日のニュースサービスと製品に提供することです。たとえば、これらのテクノロジーを使用して、聞きたいストーリーを伝えることができるインタラクティブなニュース記事やインタラクティブなビデオニュース記事を、新聞に期待するほどの詳細さと深さで構築したいと考えていますが、わずかなコストで、さらには1世紀以上にわたってディープラーニングと大規模なジャーナリズムの両方を配信する上で新聞を非常に強力にしてきた品質と信頼性を維持しています。ディープニューラルネットワークを使用して、新聞の読解力と同じくらい魅力的でありながら、そのコストの数分の一の費用で、同じような品質の深いストーリーを伝える方法を探求したい毎日の新聞に期待していること。また、ニュースパブリッシャーが新しいディープラーニングテクノロジの力を使用して、ニュース用の独自のディープラーニングソリューションを構築する方法、およびこれらを使用して構築できるアプリケーションについても調査したいと考えています。例えば、私たちは適用できるかもしれません