Bản tóm tắt AI của ESPN không nhắc đến Alex Morgan trong trận đấu chuyên nghiệp cuối cùng của cô

Bản tóm tắt AI của ESPN bỏ sót việc nhắc đến trận đấu chuyên nghiệp cuối cùng của Alex Morgan

• Cập nhật: ESPN đã cập nhật bản tóm tắt trận đấu vào 8:59 sáng ET thứ Hai, ngày 9 tháng 9, để bổ sung nhắc đến Alex Morgan

• Bản gốc: Huyền thoại bóng đá Mỹ Alex Morgan đã chơi trận đấu chuyên nghiệp cuối cùng của cô vào Chủ nhật, và đội của cô là San Diego Wave đã thua North Carolina Courage với tỷ số 4-1

• Trong trận đấu, Morgan tháo giày ở khu vực giữa sân, nước mắt lưng tròng và vẫy tay chào tạm biệt khán giả

• Sau trận, Morgan, người đã thi đấu 15 phút và thực hiện một quả phạt đền, đã cảm ơn khán giả và nói lời chia tay

• Dịch vụ AI tạo sinh của ESPN bắt đầu cung cấp bản tóm tắt các trận đấu National Women's Soccer League (NWSL) và Premier Lacrosse League (PLL) từ tuần này

• Bản tóm tắt do AI viết có thông tin về kết quả trận đấu và những cầu thủ ghi bàn, nhưng không nhắc đến sự thật quan trọng rằng đây là trận đấu cuối cùng của Morgan

• Bản tóm tắt có đề cập rằng "[Kennedy của San Diego] Wesley đã có màn thể hiện nổi bật ở cả phòng ngự lẫn tấn công"

• ESPN cho biết các bản tóm tắt do AI tạo ra được biên tập viên con người rà soát để bảo đảm chất lượng và độ chính xác, nhưng dường như đã bỏ qua việc thiếu vắng Morgan

• ESPN cũng đăng một bài viết riêng về Morgan và đêm đầy cảm xúc đó, nhưng nó nằm ở menu bên của bản tóm tắt do AI tạo nên rất dễ bị bỏ lỡ

• ESPN cho biết "các bản tóm tắt do AI tạo ra nhằm mục tiêu cung cấp cho người hâm mộ những nội dung trước đây chưa có, qua đó tăng cường đưa tin về các môn thể thao ít được đánh giá đúng mức"

Tổng hợp của GN⁺

• Bài viết này cho thấy nội dung do AI tạo ra không thể thay thế góc nhìn 360 độ của tác giả con người
• Bản tóm tắt AI bỏ lỡ khoảnh khắc quan trọng là trận đấu cuối cùng của Alex Morgan nên không mang lại đủ giá trị cho người hâm mộ
• Bài viết nhấn mạnh rằng cần nhận thức rõ giới hạn của nội dung do AI tạo ra, và vai trò của biên tập viên con người vẫn rất quan trọng
• Các dự án có chức năng tương tự gồm dịch vụ tóm tắt tin tức bằng AI của Google và dịch vụ tóm tắt tin tức dựa trên AI của Microsoft

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Thật thú vị khi điều này được dùng như một lời chỉ trích đối với nội dung do AI tạo ra

  • Các công ty nội dung thể thao trên web đã tự động tạo nội dung từ ít nhất 10 năm trước
  • Chủ yếu được dùng để phục vụ thứ hạng tìm kiếm
  • Vấn đề là ESPN đã không cập nhật nội dung theo cách thủ công
  • ESPN từ trước đến nay luôn ưu tiên số lượng hơn chất lượng

• ESPN thuê các bình luận viên trước, trong và sau trận đấu để giải thích các sự kiện quan trọng

  • Khó hiểu là vì sao họ không cung cấp phần bình luận đó cho bot viết bài
  • Đây là vấn đề có thể giải quyết khá dễ dàng

• Nếu "trận đấu cuối cùng của Alex Morgan" không có trong dữ liệu đầu vào thì AI đã không thể đưa điều đó vào

  • Nếu một thực tập sinh viết bài chỉ dựa trên bàn thắng và thời gian thì có lẽ cũng sẽ ra một bài tương tự
  • Nhưng đó không phải là cái cớ hợp lý để các tổ chức tin tức và trang thể thao thay thế mọi thứ bằng AI tạo sinh

• ESPN nói rằng các bản tóm tắt do AI tạo ra đều được biên tập viên con người xem lại

  • Có thể biên tập viên đó đã bỏ sót việc không nhắc tới Morgan, hoặc cho rằng điều đó không đáng để đề cập
  • Lý do viết bài bằng AI là để giảm chi phí nhân công
  • Có lẽ sẽ không thể để các biên tập viên chuyên nghiệp rà soát kỹ lưỡng mọi bài viết

• Không thích các bản tóm tắt AI của các trận đấu WTT

  • Các highlight do AI tạo ra thường bị cắt giữa chừng trong lúc đang có điểm, hoặc bỏ lỡ các sự kiện quan trọng
  • Những phần bình luận thú vị hoặc cảnh ăn mừng cũng bị cắt mất

• Tò mò không biết các bản tóm tắt AI được tạo ra như thế nào

  • Không rõ chúng được tạo bằng cách đưa vào toàn bộ file video trận đấu, hay dựa trên mốc thời gian bàn thắng do con người ghi lại

• Chỉ trích việc không nhắc tới sự vắng mặt của Morgan

  • Trông như một tổ chức kiểu Mickey Mouse

• Nhiều bài viết do AI tạo ra có kèm đoạn "giải thích bối cảnh"

  • Phần lớn quá chung chung hoặc ở mức nhập môn
  • Việc giải thích những điều độc giả đã biết sẵn là không cần thiết

• Có thể đây không phải là thất bại của LLM, mà là kết quả của việc điều chỉnh để nhắc đến tên ít hơn do các vấn đề quyền riêng tư trong quá khứ