Taalvoorspellingsmodel (KRO-NCRV)

Ontwikkelingen op het gebied van AI gaan razendsnel. Hierin zien we ook de opkomst van taalvoorspellingsmodellen. De potentiële toepassingen lijken eindeloos, maar hoe inzetbaar zijn deze taalvoorspellingsmodellen voor redactie in het creëren van content?
Door het toepassen van taalvoorspellingsmodellen kunnen redacties sneller content genereren en werkzaamheden uit handen geven aan AI. KRO-NCRV heeft een aantal taalvoorspellingsmodellen getest op kwaliteit en geschiktheid om in te zetten voor het schrijven van artikelen en de ondersteuning van de redactie. Uit deze verkenning kwam WriteSonic als beste naar voren.

Tijdens de validatie is WriteSonic door zes redacteuren getest. Uit de resultaten blijkt dat de tool helpt met het versnellen van het werkproces. WriteSonic ondersteunt in het genereren van een indeling van het artikel, het genereren van suggesties en teksten. De teksten waren inhoudelijk nog niet van bruikbare kwaliteit. Verder bleek dat een conversational interface beter in de workflow past. Het stapsgewijs invullen van de titel, onderwerp, etc. bij WriteSonic om een artikel te genereren onderbrak het ritme. Bij verder onderzoek zullen we ons dan ook richten op de conversational interface en het uitwerken van prompt overzichten voor de redacteuren.