Onderzoekers van de Yale School of Management (Tong Wang en K. Sudhir, met Hengguang Zhou) presenteren een methode waarmee een groot taalmodel (LLM) leert waarom bepaalde koppen meer engagement opleveren. Ze laten zien dat trainen op alleen winnende koppen clickbait kan bevorderen, omdat het model dan oppervlakkige signalen zoals sensationele woorden uitbuit in plaats van diepere verklaringen te vinden.
Het team liet het LLM concurrerende hypothesen genereren over waarom de ene kop beter werkt dan de andere en testte deze hypothesen systematisch op datasets. Uit die tests kwam een kleine set gevalideerde verklaringen. Daarna finetuneden ze het model zodat het koppen schrijft die engagement maximaliseren om de juiste redenen, een proces dat abductie (ideeën voorstellen) en inductie (testen op grotere steekproeven) reflecteert.
Ze gebruikten 23.000 koppen voor 4.500 Upworthy-artikelen en een voorgetraind beoordelingsmodel dat gebaseerd is op Upworthy's A/B-testresultaten. Menselijke beoordelaars (ongeveer 150) kozen tussen originele Upworthy-koppen, standaard door AI gegenereerde koppen en koppen van het nieuwe kader. Het nieuwe model werd 44% van de tijd geselecteerd, terwijl menselijke en standaard-AI-koppen elk ongeveer 30% kregen; analyse toonde dat standaard-AI meer op sensationele taal steunde.
De onderzoekers zeggen dat de aanpak vakoverschrijdende kennis kan genereren. Sudhir noemde werk om gepersonaliseerde AI-coaching voor klantenservicemedewerkers te maken, waarbij het systeem interacties kan beoordelen, hypothesen voorstelt en valideert, en advies geeft. Ze wijzen ook op mogelijkheden om niet-tekstuele input, zoals audio of visuele data, te gebruiken en concluderen dat kennisgestuurde AI zowel inhoud kan verbeteren als AI-systemen verantwoordelijker en betrouwbaarder kan maken.
Moeilijke woorden
- abductie — ideeën voorstellen als mogelijke verklaring
- inductie — verklaringen testen op grotere steekproeven
- finetunen — een model verder trainen voor betere prestatiesfinetuneden
- hypothese — voorlopig idee dat je kunt testenhypothesen
- valideren — controleren of iets betrouwbaar en juist isgevalideerde
- clickbait — kop die aandacht trekt met sensationele inhoud
- engagement — mate waarin lezers reageren of betrokken blijven
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Welke risico's en voordelen zie je als nieuwsrooms modellen trainen op alleen klikrijke koppen? Geef twee voorbeelden.
- Hoe zou het beschreven kader kunnen helpen bij persoonlijke AI-coaching voor klantenservicemedewerkers? Noem mogelijke stappen.
- Welke overwegingen zijn belangrijk als men niet-tekstuele data (audio of visuele) wil gebruiken voor het verbeteren van content?
Gerelateerde artikelen
Tofersen vertraagt progressie bij SOD1‑ALS
Langdurige follow-up toont dat tofersen (Qalsody) de ziekteprogressie bij mensen met SOD1‑ALS kan vertragen en bij sommige patiënten stabilisatie of blijvende verbetering geeft. De studie liep meerdere jaren en rapporteert ook bijwerkingen en lopende onderzoeken.
Woonplaats beïnvloedt risico op longkanker
Nieuw onderzoek, gepubliceerd in BMC Public Health, toont dat waar iemand woont het risico op longkanker kan beïnvloeden. De onderzoekers gebruikten county-gegevens uit County Health Rankings and Roadmaps 2022; aanvullende studies zijn nodig voor verdere conclusies.
Onderzoekers werken aan antiserum tegen zwarte schorpioen
Indiaanse onderzoekers analyseren het gif van de Indische zwarte schorpioen en werken aan een antiserum. Ze vonden veel verschillende toxines, testten het gif op muizen en benadrukken de noodzaak van betere behandelmethoden.
Gen Dec2 helpt alvleesklierkanker het immuunsysteem te ontwijken
Onderzoekers vonden dat het gen Dec2 kankercellen kan verbergen voor immuuncellen en dat Dec2 een dagritme heeft. Deze bevindingen kunnen immunotherapieën bij alvleesklierkanker verbeteren, maar klinische toepassing is nog onzeker.