Experimenteren met AI, om werk van journalisten makkelijker te maken

Wie in januari artikelen leest van het Noordhollands Dagblad, zou zomaar eens een kop boven een artikel kunnen zien dat (deels) met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) tot stand is gekomen. Die maand vindt er bij uitgeverij Mediahuis een experiment plaats, waarbij AI kopsuggesties doet. Maar anders dan gewone kopsuggesties die bijvoorbeeld door ChatGPT gedaan kunnen worden, moeten deze koppen helemaal in de stijl van de krant zijn.

Het experiment borduurt verder op een eerdere ‘vingeroefening’, die de afdeling data and insights van de uitgeverij ongeveer een jaar geleden deed. Een team, onder leiding van projectmanager data and AI innovation Bart Janssens, trainde toen een taalmodel aan de hand van artikelen van een redacteur van De Standaard. En vroeg het model om vervolgens artikelen te schrijven in de stijl van die specifieke redacteur.

Janssens: ‘We voerden ChatGPT een stuk of honderd artikelen van technologiejournalist Dominique Deckmyn. Hij heeft een hele eigen schrijfstijl, die erg herkenbaar is. Dat zit hem vooral in de manier waarop hij zinnen opbouwt. Nadat we ChatGPT hadden “bijgetraind” met die artikelen, vroegen we hem een artikel te schrijven in de stijl van Dominique. De AI nam die schrijfstijl moeiteloos over.’

Iedere titel zijn eigen koppenhulp
Een praktische toepassing was er toen nog niet voor dat experiment. Janssens hoopt na de proef in januari wél zo’n use case te hebben. ‘Het Noordhollands Dagblad heeft zo’n tweehonderd artikelen opgestuurd, waarvan ze de kop heel goed vinden passen bij de stijl van de krant. Daarvan hebben we er twintig uitgekozen. Daarmee gaan we het AI-model bijtrainen.’

Dat bijtrainen gebeurt met de zogeheten prompt: dat is de opdracht die gebruikers aan een AI-model kunnen geven. ‘Als je het AI-model niet bijtraint en je hem om een kop bij een artikel vraagt, krijg je doorgaans hele generieke en hele saaie koppen. We vertellen het systeem: dit zijn twintig goede voorbeelden van koppen bij artikelen van deze krant. Vervolgens voeren we de koppen en artikelen in, en vragen we: probeer dit nu maar na te doen.’

Het is volgens Janssen niet de bedoeling dat AI straks alle koppen boven artikelen schrijft. De redactie van het Noordhollands Dagblad bepaalt tijdens het experiment zelf of ze iets met de AI-kopsuggestie doen of niet. ‘Ze hoeven bij het experiment niet te turven hoe vaak ze de AI-kop of een deel daarvan meenemen. We hebben een plugin gebouwd voor Google Chrome, die dat automatisch voor ons in kaart kan brengen. Anders zou de redactie er wéér een taak bijkrijgen. Terwijl we met dit experiment het werk juist makkelijker willen maken. Zo houden onze journalisten meer tijd over om dieper te graven bij bepaalde onderwerpen.’

Als de resultaten van het experiment hoopvol zijn, zou Janssens’ team ook eenzelfde test kunnen doen bij andere titels, waarbij iedere krant zijn eigen, specifiek voor die krant getrainde, koppenhulp kan krijgen. ‘De Standaard is bijvoorbeeld een hele andere krant dan De Telegraaf. Beiden hebben hun hele eigen stijl, ook wat koppen betreft.’ Welk AI-systeem Mediahuis gebruikt, kan daarbij wisselen. ‘Voor het huidige experiment gebruiken we ChatGPT. Maar we willen ons daar niet te veel op vastpinnen. We kijken ook naar Google Bard, en andere AI’s als Claude. We zoeken steeds naar het beste resultaat.’

Gender balance en een beter beeldarchief
Hoewel Janssens en zijn team in januari vooral met het hierboven beschreven test bezig zal zijn, lopen er nog genoeg andere experimenten. Zo is Mediahuis druk met ‘classificeren’ van artikelen. Daarbij wordt AI gebruikt om datapunten te herkennen in verhalen. En deze vervolgens in kaart te brengen. ‘Dankzij die techniek kunnen we onder andere kijken naar gender balance: zijn de verschillende genders wel goed vertegenwoordigd bij onze titels. Maar je kunt met dezelfde techniek ook behoeften van lezers in kaart brengen.’

Een andere wens van Mediahuis is een manier vinden om het eigen archief beter te ontsluiten. ‘En dan ook vooral het beeldarchief. Beschrijvingen bij foto’s zijn in ons systeem vaak heel summier. We zijn aan het kijken of we met behulp van beeldherkenningssoftware een beter beeldarchief kunnen maken. En ook onze database met artikelen willen we beter doorzoekbaar maken.’

Nadeel aan al die experimenten: de ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie gaan dusdanig snel, dat een experiment dat het ene moment nog top-of-the-bill is, het andere moment zomaar kan zijn ingehaald. ‘Zo’n anderhalf jaar geleden begonnen we met het bouwen van software die artikelen voor ons kan samenvatten’, aldus Janssens. ‘Daar waren we goed mee op weg, toen OpenAI op 30 november ChatGPT uitbracht. Dat was al meteen zoveel beter dan ons systeem. Soms is dat frustrerend. Maar dat het snel gaat, hoort er in dit vakgebied wel een beetje bij.’