News Minimalist 運用 ChatGPT 技術每日評分 1000 條新聞,只需看真正重要的新聞

News Minimalist 運用 ChatGPT 技術每日評分 1000 條新聞,只需要看真正重要的新聞

無論有沒有發生重大事件,每天總是會有新聞不斷被報導更新,入口網站也一定會有「焦點新聞」,只是這些新聞不一定重要、也或許和你我無關,有時候我們會花很多時間在篩選、過濾新聞,只想知道今天發生了那些事情,但往往會有很多時間是浪費在垃圾新聞(尤其是一堆引誘點擊的標題),如果你更傾向閱讀世界各地的新聞,接下來要推薦一個很實用的網站,讓使用者以最少時間取得真正重要的消息。

本文要介紹「News Minimalist」是我近期新發現的網站,簡單來說它是以人工智慧 AI 技術驅動的新聞聚合器功能,使用 ChatGPT(GPT-4)每天閱讀前 1000 條新聞報導,並按照重要性從 0 到 10 進行排名,同時列出新聞標題和簡短摘要,如此一來使用者就不用把時間浪費在篩選垃圾新聞或搜尋重要新聞,也能讓閱讀新聞的時間大幅縮短。

News Minimalist 利用 ChatGPT 閱讀新聞報導、評估七項因素,再將這些因素得分加權後取得平均值:

  • 範圍:事件影響了多少人。
  • 影響力:影響範圍有多大。
  • 潛力:該事件引發更大事件的可能性高低。
  • 新穎性:事件的出乎意料或獨特性。
  • 即時性:事件與當前時間的接近程度。
  • 可行性:讀者為了個人利益而根據新聞採取行動的可能性高低。
  • 可信度:新聞來源的可信程度。

網站開發者表示在計算時使用的權重並不是固定的,也會根據使用者的回饋進行調整。

這也表示使用者只要閱讀重要性為 6 分以上的新聞就能知道最近 24 小時世界有發生那些真正重要的事,如果時間更少,選擇重要性評分 7 分以上的新聞,平均每天三篇、有時候五篇,但有時候沒有,必要時還能加入網站的郵件清單,它會將重要的新聞寄到訂閱者信箱。

News Minimalist
https://www.newsminimalist.com/

使用教學

STEP 1

開啟 News Minimalist 網站後會看到今天的日期、最近 24 小時 ChatGPT 閱讀過多少篇新聞、給了幾條新聞重要性評分(significance score)超過 7 分,通常超過 6 分的新聞代表很值得看一下,超過 7 分不一定每天都會有,也可以說是近期必看的新聞。

預設情況下會篩選、顯示出重要性 5 分以上的新聞,從圖表可以看出新聞評分的分布情形,使用者也能拖曳下方捲軸調整要查看的特定分數新聞。此外,預設會顯示所有類型的新聞,從下方可以調整只顯示一般、世界、國家、商業、健康、科學、科技、娛樂或運動類新聞。

右下角還有一個很有趣的功能「Anti-clickbait」,會把「誘導點擊」的新聞標題自動修改為一眼就能看懂的標題,試著將它開啟關閉可以比較標題前後差異。

News Minimalist

STEP 2

調整篩選器後下方就會顯示有多少篇新聞主題、多少相似新聞主題,每篇新聞標題前方會有一個重要性評分的得分情形,分數越高、代表該則新聞越重要,超過 6 以上的新聞數量就明顯少一些,每篇新聞後方會有來源媒體、最近更新時間,如果有一個熱門標誌代表「highly covered stroy」也就是在多家媒體都有新聞。

News Minimalist

例如下圖可以看到重要性評分高達 7.2 的新聞報導為「日本 7.6 級強震引發海嘯警報」,一共有超過 58 家的媒體報導,點選新聞標題後會有一段由 ChatGPT 產生的簡短摘要,讓使用者能夠在閱讀這篇摘要後就能快速取得相關新聞內容,下方還會附上來源連結。

News Minimalist

STEP 3

每篇新聞底下會有一個「Scores」分數按鈕,會顯示這篇新聞的各項評估要素得分(前面有介紹),在地震的新聞方面獲得最高分的是即時性,其次為潛力、範圍、影響力和來源可信度,平均得分 7.2 代表這篇新聞的重要性極高。

News Minimalist

STEP 4

如果想收到評分很高、值得閱讀的新聞,可以考慮訂閱 News Minimalist 郵件清單,會將重要性評分高於 7 分的新聞摘要寄送到使用者信箱。

News Minimalist

值得一試的三個理由:

  1. 利用 ChatGPT 的 AI 技術每天從數以千計的新聞中篩選出最重要的內容
  2. 網站評估新聞的多個因素,如影響範圍、新穎性、即時性和可信度並給予重要性評分
  3. 使用者可以根據自己的偏好設置過濾器,選擇查看特定分數或類型的新聞
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Pseric

Pseric

學生時代成立網站以來堅持每日更新,在挖掘資料的過程中慢慢找出自己經營網站的方法,最開心的是有一群一起長大的讀者。

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