from TFN
大規模な言語モデルは、情報が発見され、消費され、共有される方法に革命をもたらし、数秒で認識を形成している。これらのAIシステムは、学習データ、リアルタイムの検索、ソースの信頼性の重み付けに依存する洗練されたメカニズムによって動作し、個人やブランドに関する物語を構築する。
ネガティブなコンテンツは、エンゲージメント・ダイナミクス、ニュース価値の原則、権威の集中により、不釣り合いな可視性を獲得する。AIの知識の時間的な側面を理解することは非常に重要である。否定的な言及に対処するには、オーソリティの高い肯定的なコンテンツを作成し、検索エンジンのランキングを改善し、構造化データを実装する必要がある。
複雑な状況や一刻を争う状況では、専門家の介入が必要になることもある。AI技術の進化に伴い、AIが生成するナラティブを形成するためには、プロアクティブなレピュテーション・マネジメントが不可欠であることに変わりはない。
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