תמונת הַיֶּדַע המידעני : מִכָּאן וּמִשָּׁם

יום שני, 14 באוקטובר 2024

עיתונאים לעומת בלוגרים כמקור מידע מחקרי

מי הוא כיום בציבור עיתונאי טוב ?

כיום, עיתונאי טוב ומעניין כיום הוא בראש ובראשונה עיתונאי שיש לו מקורות שמדליפים לו (בדרך כלל מתוך אינטרס מסויים) . ככל שטיפח לאורך השנים יותר מקורות להדלפה כך הוא הופך להיות עיתונאי טוב מבחינת הציבור ומעניין , עניין הכתיבה העיתונאית המעמיקה (הצלבת מקורות מידע ) נדחק לשוליים .

דוגמא מובהקת : נדב אייל ( קישור)

יש לזכור גם, שלמרבית העיתונאים יש DEADLINE , הם צריכים להגיש תוך כמה שעות את הכתבה למערכת ולעורך לפרסום ומכאן שאין להם יותר מדי זמן לחקור לעומק .

קשה לגילוי, קשה למעקב: אתגר כטב"ם הנפץ "ציאד 107"

הכטב"ם שגרם לעשרות נפגעים בבסיס גולני ובהם 4 הרוגים מיוצר באיראן ונמצא בשימוש נרחב של חיזבאללה. הוא לא היה מסוג מיוחד, אבל בדרך המכ"מים איבדו אותו. צה"ל והתעשיות הביטחוניות מנסים למצוא פתרון לבעיה - אבל עדיין אין כזה. כשהלייזר יופעל מהקרקע וגם ממטוסים, היירוט יהיה כנראה קל ויעיל יותר

צה"ל והתעשיות הביטחוניות מנסים למצוא פתרון לבעיה, לפחות מאז התחילה המלחמה הנוכחית, ועדיין אין בידינו פתרון גילוי ויירוט, ובעיקר פתרון גילוי ומעקב שיאפשר ליירט בהצלחה את הכטב"מים שהם למעשה טילי שיוט זעירים לכל דבר.

קישור לכתבה של רון בן ישי

ערכתי הצלבת מידע במאגרי מידע ופלטפורמת ג'ימיני של גוגל ומתברר כי העיתונאי הוותיק רון בן ישי לא ערך בדיקות במאגרי מידע או בכלי AI לפני פרסום הכתבה!!

לא, כטב"מים (כלי טיס בלתי מאוישים) וטילי שיוט הם לחלוטין לא אותו הדבר,

הבדלים עיקריים:

מערכת הנעה: כטב"מים יכולים להיות מונעים על ידי מדחפים או סילונים, בעוד שטילי שיוט מונעים בדרך כלל על ידי מנוע רקטי.
טווח: כטב"מים יכולים להיות בעלי טווח קצר, בינוני או ארוך, בהתאם לסוג ולמטרה. טילי שיוט בדרך כלל בעלי טווח ארוך יותר.
משימות: כטב"מים יכולים לבצע מגוון רחב של משימות, כולל תצפית, סיור, תקיפה, הובלה ועוד. טילי שיוט משמשים בעיקר לתקיפה.
רמת אוטונומיה: כטב"מים יכולים לפעול בצורה אוטונומית או להיות נשלטים מרחוק. טילי שיוט בדרך כלל פועלים בצורה אוטונומית לאחר השיגור.

מי הוא כיום בלוגר שחוקר לעומק ?

בלוגר טוב הוא אחד שלא מסתמך על מקורות עלומים שמדליפים אלא על מאגרי מידע והצלבת מקורות מידע , הנה לדוגמא ( גילוי נאות , אודי סלנט , איש הייטק , מנהל חברת הייטק הוא הבן שלי ) , הכתיבה בכל שלב מבוססת על שימוש במאגר PERPLEXITY

הוא משלב גם את פרפלקסיטי בגרסת הפרימיום לסיוע במחקר והכנת כתבות

דוגמא 1

איך פגע כטב"ם מלבנון בהרצליה? ומדוע בשכונות רבות שררה עלטה?

כל הפרטים שניתן לחשוף על ליל יום כיפור מותח במיוחד שעבר על תושבי העיר

מתוך הכתבה באתר " הרצליה היום"

מדוע רק כטב"ם אחד יורט?

רבים מתושבי העיר העלו תהיות על הצלחות היירוט של הכתב"מים ששעטו אל עבר העיר הרצליה, זאת לאור העובדה כי דובר צה"ל אישר שכבר כ-10 ק"מ מקו החוף הם ניצפו ובוצע אחריהם מעקב. לכאורה, מדובר בכלי טייס איטי ויש מספיק זמן ליירטו בהצלחה.

ובכן, יירוט רק אחד מהכטב"מים מדגיש את האתגר המשמעותי בהתמודדות עם איומים אלה. הקושי נובע ממספר גורמים: ראשית, האוויר מעל פני הים דל בחלקיקים, מה שמפחית את החיכוך ומאפשר לכטב"ם לשמור על מהירות גבוהה תוך חיסכון בדלק, אפילו בגובה של 30 מטרים בלבד מעל הגלים. שנית, טיסה בגובה נמוך מקנה לכטב"מים יתרון של הסתתרות מאחורי קו האופק, מה שמוביל לגילוי מאוחר. לבסוף, המכ"מ עלול להתקשות באבחנה בין הכטב"ם לבין החזרים מפני הים, דבר המקשה על הנחיית החימוש באופן מדויק. כל אלה הופכים את משימת היירוט למורכבת במיוחד.

קישור

דוגמא 2

על הכוונת – בלוג מדיני-ביטחוני על חזון, אסטרטגיה ופרקטיקה, סרן ( מיל')

גל פרל פינקל בעבר שירת בצנחנים ועבד במשרד ראש הממשלה. בעל תואר שני בדיפלומטיה וביטחון מטעם אוניברסיטת תל אביב. במחקריו עוסק בצה"ל, מערך המילואים, דוקטרינות ואסטרטגיות צבאיות.

דוגמא 3

שאלה אסטרטגית

הבלוג של סא"ל ( מיל' ) עומר דנק , לשעבר איש צוות אוויר בחיל האוויר

דוגמא 5

המזרח התיכון לאן? | הבלוג של יוני בן מנחם

דוגמא 6

הסולידית – דורין הרטמן

בלוג הסולידית קיים בסך הכל משנת 2014, אבל מאז שהוקם הוא הפך להיות אחד הבלוגים הפופולריים והמתוקשרים ביותר בישראל, ומקור מעולה לתחומי ההשקעות .

דוגמא 7

הכלכ לה האמיתית – ערן הילדסהיים

אתר הכלכלה האמיתית הוא אתר א-פוליטי ועצמאי. הכותבים באתר עושים זאת על בסיס התנדבותי והאתר ממומן על ידי תרומות הקוראים.

האתר נוגע בנושאים כלכליים רבים ומגוונים – שוק ההון, ניהול פיננסי של ממשלות ובנקים מרכזיים, בלוקצ'יין, שחיתות כלכלית ועוד.

דוגמא 8

השקעות ערך – אסף נתן

במרוצת השנים קראנו לא מעט בלוגים מצויינים בנושאי השקעות ושוק ההון, והבלוג של אסף נתן הוא ללא ספק אחד מהמובילים שבהם, בזכות מבחר של פוסטים מקוריים ומעוררי מחשבה שחורגים מעולם שוק ההון פר סה.

עוד כמה בלוגים מעניינים ומעמיקים בישראל

ליקוטי שיבולים , הבלוג הטכנולוגי של לאה כהן

נושנות -פכים קטנים ועניינים שונים מתוך כתבים ישנים. הבסטה שלי בשוק הפשפשים של הזיכרון הקולקטיבי. מאת אורי רוזנברג

"חלון אחורי" הבלוג של מיכאל יעקבסון

הבלוג של בעז זלמנוביץ -בעז הוא הרבה דברים, בין השאר בן קיבוץ ניר עוז, אל"מ במילואים מטובי המג"דים בצה"ל בעברו ) , חוקר במחלקת היסטוריה בצה"ל וגם איש ספר

"חשיפה" – בלוג הצילום של "הארץ"

הינשוּף | הבלוג של דני אורבך

הבלוג של פרופסור דוד אסף

עולם המידע , הבלוג נוצר על ידי ד"ר יפה אהרוני – מומחית לאיחזור מידע

זינוק לחינוך עם הילי זוורו

בלוג סקירות הספרים של אתי סרוסי

דעת מיעוט, בלוג בנושאי כלכלה וחברה, ד"ר אורי כץ

עולם הבלוגים לא דועך , להפך הוא הולך ומתעצם משנה לשנה

הבלוג הראשון נוצר בשנת 1994
מספר הבלוגים באינטרנט בשנת 2023 עלה על 700 מיליון
הוספת בלוג לאתר הקיים שלך יכולה להגדיל את התנועה והצפייה בשיעור של עד 434%.
כ-9.5 מיליון פוסטים בבלוגים נוצרים מדי יום.
77% ממשתמשי האינטרנט קוראים בלוגים.
פוסט ממוצע בבלוג הוא 2,520 מילים.
הבלוג הרווחי ביותר הוא האפינגטון פוסט, עם הכנסה שנתית של 500 מיליון דולר.

יום שלישי, 24 בספטמבר 2024

על יכולות ההערכה של מקורות מידע ע"י צ'אטבוטים מבוססי AI כגון CHATGPT

אחת השאלות החשובות כיום היא עד כמה הצ'אטבוטים מבוססי AI יכולים להעריך נכוןמקורות מידע באינטרנט ובמאגרי מידע . זו סוגיה משמעותית, כי שאלת הערכת מקורות מידע היא רכיב מרכזי בכל קורס אקדמי המשלב גם אוריינות מידע בעיקר באוניברסיטאות . זו גם יכולת שמידענים וחוקרים ניחנים בה והיא נרכשה במשך שנים לא מעטות.

ליקטתי בסקירה שלפניכם כמה מקורות מידע מהארץ ומהעולם שגם הם מתחבטים בסוגיית הערכת מקורות מידע ע"י כלי AI . חלקם מציעים מתודולוגיה שיטתית להערכת מידע שמופק ע"י כלי AI .

Netali Hernandez-Shaya

"אולי שאלה טיפשית אבל אני לא מומחית AI ותמיד רציתי לשאול- אם CHATGPT מוצא תשובות דרך כל המידע שקיים באינטרנט אבל האינטרנט מלא בשטויות של כל מי שאי פעם העלה תוכן (ורוב האנשים מעלים תכנים לא מבוססים וחסרי סימוכין ובסיס) אז איך הוא יודע להפריד בין מה שנכון לשטויות?"

Ravid Goren

זו בכלל לא שאלה טיפשית! למעשה, זו שאלה חשובה מאוד.

ל-ChatGPT אין גישה ישירה לאינטרנט בזמן אמת, אלא הוא מבוסס על מאגר מידע עצום שנלמד על תוכן מאתרי אינטרנט, ספרים, מחקרים, מאמרים ועוד, עד לנקודת הידע האחרונה שלו (שבסיס הידע שלו מסתיים ב-2021, למשל). הוא אומן על כמויות אדירות של מידע, כולל מקורות אמינים ולא אמינים. כדי "להבין" מה נכון יותר ומה פחות, המודל משתמש בכמה שיטות:

1. סטטיסטיקה ושכיחות: המודל לומד על פי דפוסים שכיחים של טקסטים. אם הרבה מקורות אמינים מכילים מידע מסוים, המודל נוטה להציג את המידע הזה על פני מידע פחות שכיח או לא נכון.

2. מקורות אמינים: באימון של המודל נכללו מאגרי מידע אמינים כמו אנציקלופדיות, מחקרים מדעיים ומקורות נוספים הנחשבים לאמינים. כך שהסבירות גבוהה שהמודל יטה לשחזר מידע מדויק מבוסס יותר.

3. סגנון השפה: לפעמים, המודל מזהה סגנונות כתיבה שמעידים על כך שהתוכן פחות אמין, כמו למשל כתיבה שמכילה שגיאות, טענות מוגזמות או תיאוריות קונספירציה.

חשוב לזכור שאמנם המודל מיומן לשחזר מידע מדויק, אך הוא גם עלול לספק תשובות שאינן לגמרי נכונות, ולכן תמיד כדאי לבדוק את המידע במקורות מהימנים, במיוחד כשמדובר על מידע רגיש או חשוב.

מקור וקרדיט

תוצאות שגויות או מוטות: צ'אטבוטים של בינה מלאכותית עלולים לגרום לשימוש מכוון או לא מכוון או להפצת מידע שקרי או מוטה העלול להטעות משתמשים. מכיוון שצ'אטבוטים של AI מסתמכים על מאגר עצום של נתונים זמין באינטרנט, יש סיכוי גבוה שהנתונים האלה מיושנים, לא מדויקים או לא רלוונטיים.

צ'אטבוטים, בין אם הם משמשים לשירות מידע, אחזור מידע או סתם שיחה סתמית, מסתמכים במידה רבה על הנתונים שהם מאומנים עליהם. הנתונים כוללים טקסט, קול וקלט חזותי, כמו גם אינטראקציות עם משתמשים אנושיים. ככל שיש יותר נתונים ב-A.I. לצ'אטבוט יש גישה, כך הוא יכול להבין טוב יותר ולהגיב לשאילתות וצרכים אנושיים. תהליך למידה מונע נתונים זה, הנקרא למידת מכונה, מהווה את עמוד השדרה של הצ'אטבוטים מבוססי A.I

בעיית מִצּוּי נתונים

אחד הסיכונים המובנים של A.I. השימוש בצ'אטבוט הוא מִצּוּי נתונים. כאשר צ'אטבוטים מקיימים אינטראקציה עם משתמשים, הם צורכים נתונים משיחות, מיילים והודעות טקסט. ככל שצ'אטבוט הופך פופולרי ומתקדם יותר, כך הוא צריך יותר נתונים כדי להמשיך ללמוד ביעילות. לרוע המזל, A.I. צ'אטבוטים לא רק צורכים נתונים; הם גם תורמים לדלדול/ מִצּוּי מקורות הנתונים שלהם.

מקור

אי-נגישות למאגרי מידע אקדמאיים בתשלום

הצ'אטבוטים מבוססי AI אינו יכולים לכסות מאגרי מידע בתשלום כגון Academic Search Complete של EBSCO ובוודאי לא להגיע לטקסטים המלאים של המאמרים .

Current Limitations

Chatbots do not possess actual knowledge or understanding
Training data may not be up to date
Information may reflect biases, misinformation, or subjective viewpoints
Users will need to evaluate the response, and cross-reference information with reliable sources

מקור

Evaluating Information: Artificial Intelligence (AI) Chatbots

ראו גם :

Evaluating Information from Generative AI

The same principles for evaluating information sources apply to generative AI. Tests such as the SIFT and RADAR tests can be helpful in determining if the information you’ve found is reliable.

However, some of the questions we typically ask ourselves about sources may be more difficult to answer when consulting generative AI, because the process it takes to arrive at answers is not public.

So how can you assess the information generative AI gives you?

Compare:

Look for other reliable sources to corroborate the AI’s claims. Try to find alternative sources that cover the same topic, or even the original context that a claim came from (these are principles F and T of the SIFT test).

Check citations for hallucinations:

You can ask a generative AI tool to cite its sources, but it is known to create very convincing fake citations.

It can even create citations that have the names of real researchers who study the topic you've asked about. However, the article named in the citation might not exist or may not be from the journal it cites. These invented citations are referred to as “hallucinations.”

You’ll need to search to confirm these articles actually exist. For information on finding sources from their citations, see:

Confirm:

Look up the source article and check the information the generative AI tool claims to have found in it. AI is not built specifically to cite truthfully and accurately, so it may name an article that does not actually contain the information.

Check currency:

Currency (when a document was created, edited, updated, or revised) is an important factor in evaluating any information source. If you need recent information on a world event or a new development in research, generative AI may not have that information in its dataset. As of October 2023, if you ask ChatGPT (GPT-3.5) how recent the data it’s trained on is, it will tell you that its information comes from 2021 and it does not have the ability to pull current information from the internet.

The Curse of Recursion

As more text is published that has been created by generative AI, eventually this AI-generated content will enter the training datasets for new generations of AI. This may lead to a decrease in the quality of the data, as errors in early generations of AI may compound themselves over time.

This idea was proposed and tested by Shumailov et al. (2023) in their paper “The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget.” They found that the inclusion of AI-generated content in training datasets led to what they call model collapse - "a degenerative process whereby, over time, models forget the true underlying data distribution, even in the absence of a shift in the distribution over time" (p. 2).

Further reading:

Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y., Gal, Y., Papernot, N., & Anderson, R. (2023). The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget. ArXiv, bs/2305.17493.

מקור

ראו גם:

Artificial Hallucinations in ChatGPT: Implications in Scientific Writing

by Alkaissi, H., & McFarlane, S. I. (2023). in Cureus, 15(2), e35179

 AI Hallucination: A Misnomer worth clarifying

Maleki, N., Padmanabhan, B., & Dutta, K. (2024). In arXiv preprint, arXiv:2401.06796.

ההשלכות מבחינת המידענות הרפואית

What is the impact of artificial intelligence-based chatbots on infodemic management?

למידה וחינוך