Платформа для онлайн-записи подкастов Riverside представила собственный итог года для своих пользователей — функцию «Rewind», которая напоминает популярный Spotify Wrapped. Этот инструмент использует искусственный интеллект для создания трех персонализированных видеороликов, отображающих моменты из записей подкастеров.
Об этом сообщает ProIT
Как работает Riverside Rewind
Вместо привычных статистических данных, таких как общее количество выпусков или минут записи, Riverside формирует 15-секундный видеоколлаж с фрагментами смеха — быстрой сменой моментов, когда ведущие подкаста смеются друг над другом. Второй видеоролик представляет собой монтаж фразы «эм», которую ведущие произносят в разных эпизодах.
Далее искусственный интеллект анализирует автоматические транскрипты записей, чтобы определить слово, которое чаще всего встречается в речи каждого подкастера. Разработчики отмечают, что при этом игнорируются служебные слова, такие как «и» или «то». Так, в подкасте о интернет-культуре чаще всего звучало слово «book» — вероятно, из-за выпусков «book club» и активного продвижения новой книги одного из ведущих.
Другой подкаст из сети — Spirits — чаще всего упоминал имя «Amanda». Это объясняется тем, что в шоу есть ведущая с таким именем.
AI в подкастинге: новые возможности или риски?
В корпоративном чате Slack участники сети обменивались видео с Rewind. Смотреть, как люди постоянно повторяют «эм», действительно смешно, однако, как отмечают подкастеры, такие инструменты не всегда имеют практическую ценность. Видео может развлекать, но не несет содержательного нагрузки.
«AI позволяет автоматизировать часть рутинных задач — например, удалять слова-паразиты или паузы в записях. Однако сам процесс создания подкаста не сводится лишь к механической работе».
Рост количества AI-инструментов в сфере подкастинга происходит на фоне того, что многие креаторы теряют возможности для создания, редактирования и продюсирования новых программ из-за автоматизации. Хотя искусственный интеллект значительно упрощает создание транскриптов для обеспечения доступности, он не способен принимать редакционные решения для построения качественного повествования. Также AI не может определить, когда разговор в подкасте действительно интересен, а когда — излишен.
Несмотря на распространение персонализированных AI-инструментов для работы с аудио, в последнее время они демонстрируют и существенные недостатки. Например, недавно The Washington Post начала тестировать автоматически сгенерированные искусственным интеллектом новостные подкасты. Тем не менее, эти выпуски содержали вымышленные цитаты и фактические ошибки, что является серьезной угрозой для медиа. Внутреннее тестирование показало, что 68–84% таких подкастов не соответствовали стандартам издания.
Ситуация свидетельствует о том, что большие языковые модели (LLM) не способны различать правду и вымысел, поскольку их задача — формировать наиболее вероятный, а не обязательно достоверный результат.
Riverside Rewind — интересный пример применения AI для подведения итогов года в подкастинге, но он стал еще одним примером проникновения искусственного интеллекта в эту индустрию. В период технологического «AI-буму» важно четко разграничивать, когда искусственный интеллект действительно улучшает творческий процесс, а когда превращается в инструмент создания избыточного контента без ценности.
