Онлайн‑платформа для записи подкастов Riverside выпустила собственную версию итогового обзора года, похожую на Spotify Wrapped. Резюме, получившее название «Rewind», создаёт три персонализированных видео для подкастеров.
Вместо статистики — сколько минут вы записали или сколько эпизодов выпустили — Riverside делает 15‑секундный коллаж смеха, показывая быструю нарезку моментов, где ведущие подкаста смеются друг над другом. Второе видео похоже, но это нарезка, где мы бесконечно повторяем «эмм».
Затем Riverside анализирует AI‑сгенерированные расшифровки записей, чтобы найти слово, которое вы произносили чаще всего (вероятно, исключая такие слова, как «и» или «the»). Забавно, но в моём подкасте о культуре интернета мы чаще всего говорили слово «book» — вероятно, из‑за наших закрытых «книжных клубов» для подписчиков или потому, что у моего соведущего выходит книга, которую мы постоянно рекламируем.
В другом шоу нашей сети, Spirits, чаще всего звучало слово «Amanda» — не потому, что они одержимы мной, а потому что у них тоже есть ведущая по имени Аманда.
В Slack нашей сети мы обменялись видео Rewind. Есть что‑то inherently смешное в ролике, где люди бесконечно говорят «эмм». Но мы также понимаем, что эти видео отражают тенденцию: наши творческие инструменты всё больше насыщаются AI‑функциями, многие из которых нам не нужны. Riverside Rewind показывает бесполезность подобных инструментов — зачем мне видео, где соведущий и я повторяем слово «book» снова и снова? Это забавно на секунду, но без содержания.
Хотя мне понравился AI‑обзор Riverside, его появление совпало с моментом, когда мои коллеги по индустрии теряют возможности создавать, редактировать и продюсировать новые подкасты из‑за тех же AI‑инструментов, что сделали Rewind. Да, AI может автоматизировать некоторые задачи — например, вырезать «эмм» и паузы, — но сам процесс подкастинга не является механическим. AI может быстро создать транскрипт, что важно для доступности, автоматизируя то, что раньше было трудоёмким. Но AI не способен принимать редакторские решения о том, как выстроить аудио или видео для эффективного рассказа. В отличие от живых редакторов, AI не понимает, когда разговор смешной, а когда его стоит вырезать как скучный.
Несмотря на рост персонализированных AI‑аудиоинструментов, таких как Google NotebookLM, их использование как средств для творчества сталкивается с громкими провалами. На прошлой неделе The Washington Post начала выпуск персонализированных AI‑подкастов о новостях дня.
Можно понять, почему это кажется «выгодной» идеей для жадных до прибыли руководителей — вместо того чтобы платить команде за исследование, запись, монтаж и выпуск ежедневного шоу, можно всё автоматизировать. Но это не работает. Подкасты выдавали вымышленные цитаты и фактические ошибки, что крайне опасно для новостной организации. По данным Semafor, внутренние тесты показали, что от 68% до 84% AI‑подкастов не соответствовали стандартам издания. Это демонстрирует фундаментальное непонимание того, как работают LLM: их нельзя обучить отличать правду от вымысла, ведь они создают статистически вероятный ответ, который не всегда является правдивым — особенно в условиях срочных новостей.
Riverside сделала отличный забавный продукт к концу года, но это также напоминание: AI проникает во все отрасли, включая подкастинг. И в этот момент «AI‑бума», когда компании экспериментируют с новыми технологиями, важно различать, когда AI действительно помогает, а когда превращается в бесполезный мусор.
Оригинал
Уникальность
