Персонализированная лента новостей с помощью ИИ: как оставаться в курсе новостей в своей нише

Я профессионально занимаюсь исследованиями. Аналитика важных событий и трендов под задачи бизнеса - знакомые для меня задачи. Недавно я разработала бота на базе ИИ, который готовил для меня сводку технологических новостей. На прошлой неделе я его видоизменила и сделала доступным. Делюсь ботом, другими протестированными решениями для анализа новостей и уроками, которые я почерпнула в процессе разработки бота.

В разные периоды моей профессиональной деятельности я сталкивалась с дилеммой: хочу быть в курсе новостей индустрии, не хочу затрачивать на это много сил и времени. Ручная работа с новостями - это слив большого объема энергии на поиск релевантного, а значит и на отсмотр не релевантных, а часто и разрушающих психику, новостей.

Помимо слива энергии есть проблема с пониманием актуальности новостной повестки. Ок, гугл выпустил новую модель - что это значит для рынка и для меня? Аналитика новостей - вторая большая задачка после отбора релевантного. В этом смысле, кругозор большой языковой модели шире кругозора человека: она порой лучше делает выводы о релевантности новости, подсвечивая то, что прошло мимо меня.

Выделю три типа решений: (1) решения для сборки новостной ленты (агрегаторы новостей), (2) решения для создания выжимки новостной ленты с помощью ИИ, (3) авторские подборки новостей

На рынке есть несколько инструментов, которые позволяют трекать новости из множества источников. Они работают по следующему принципу: вы выбираете какие новостные источники хотите трекать, они собирают для вас единую сводку новостей. Я их протестировала, и вот парочка лучших (они же самые популярные):

Проблема этих сервисов в том, что на выходе вы получаете длинную сводку новостей. Читать это всё - крайне энергозатратно, и если вы не занимаетесь профессионально трендвотчингом, то вероятно оно того не стоит.

Есть приложения с попыткой решения проблемы объема с помощью ИИ, например, приложение для macbook - Bulletin. Но по моему опыту - сводка получается некорректная.

К сожалению, ни один из изученных мной инструментов не способен предоставить качественную, обработанную ИИ, аналитическую сводку новостей, за адекватные деньги.

Есть авторы, очень талантливо вручную собирающие и комментирующие новости. Раньше именно их я и читала. Но проблема в том, что у каждого свой угол обзора. Готовить сводки новостей - это как записывать конспекты лекций. Два разных человека слушают одно и то же, а выводы делают совершенно разные.

Так как боль не решена, хотелось поэкспериментировать и создать свое идеальное решение. Как результат создала канал в телеграм, сначала на английском, затем и на русском.

В эти каналы каждый день примерно в 10 утра бот присылает сводку новостей, обработанную ИИ. В чем он персонализирован? В тематике и источниках:

Первую версию я выкатила два месяца назад. С тех пор я докручивала бота и наблюдала за изменением результатов. Делюсь наблюдениями, которые показались любопытными:

Казалось логичным, что языковая модель сама напишет себе хороший промпт по моим требованиям. Но лучше всего работали мои промпты на корявом человеческом языке. ИИ однозначно лучше знает английский и красивее на нём формулирует. Но весомая часть сутевых доработок от ИИ скорее портила выдачу.

Я продолжаю сталкиваться с интересными новостями, которые упустил бот, в других источниках. С одной стороны, почти все отобранные новости отвечают правилам и релевантны. Но что-то важное всё же упускает из виду.

Вот такой культурный инсайт. Бот выдавал каждую новость по структуре: сначала суть события, затем рассуждения о влиянии. В подготовке к следующему этапу разработки я сделала перевод всего на русский язык. И на русском дальше сути читать получается только с закатыванием глаз.

В правилах отбора новостей прописано, что нужно следить за ключевыми игроками рынка. Обычно это очень полезно. Но иногда новости - неприкрытый пиар или реклама нового продукта. Единственный известный мне внутренний инструмент работы с этим - смотреть на все позитивные новости с подозрением. Как бы этот нативный скилл постсоветской ментальности трансфернуть ИИ?

Трекинг крупных игроков рынка означает, постоянно следить за тем, как они пытаются друг друга потопить судебными исками. И как к этому действу время от времени подключается государство со своим регулированием технологий, антимонопольным законодательством и прочим. Это и любопытно и надоедает, иногда кажется, что всё это игра и не стоит внимания.

Как писала в начале, одна из болей, которая пока не решена, это получать не только сводку новостей, но и анализ: что важно, почему это важно, какой тренд за этим скрывается, какое влияние это будет иметь на социум. Сейчас в большинстве случаев выводы получаются слишком банальными, поэтому я их убрала. Есть несколько путей улучшения, буду тестировать гипотезы и смотреть, что лучше работает.

Вообще, весь этот эксперимент, надеюсь, поможет мне вывести какие-то универсальные технологические инструменты для анализа новостей.