Пока медиаэксперты обсуждают, заменят роботы журналистов или нет, дополняет искусственный интеллект (ИИ) журналистику или вытесняет ее, нейросети становятся способными на все более удивительные вещи. Для медиа это означает, что работа людей станет гибридной — наполовину автоматизированной и более умной.
Пока что баланс сил выглядит следующим образом: искусственный интеллект способен выполнять 15 % задач репортера и только 9 % задач редактора. Все еще недоступными для ИИ сферами остаются сложные коммуникации, экспертное мышление и творчество. А что он умеет?
,
,
УЗНАВАТЬ ПРЕДПОЧТЕНИЯ ЛЮДЕЙ
Использование алгоритмов для сегментирования и таргетирования аудиторий в маркетинге — уже почти вчерашний день. Машина не просто собирает и обрабатывает большие массивы данных о пользовательском поведении в интернете, но главным образом может предугадывать его и видеть тренды. ИИ буквально подслушивает разговоры в социальных сетях и выявляет настроения клиентов. Вот три главные задачи, которые уже решает ИИ в цифровом маркетинге:
• предсказательная аналитика (учитывает как социо-демографические метрики, так и интернет-статистику);
• сегментирование и таргетирование аудитории;
• общение с потребителями (чатботы).
Профессор Европейского университета в Санкт-Петербурге Илья Утехин, например, разочаровался в том, как голосовой помощник предлагает ему новости, и создал бота в Telegram, который формирует две повестки одновременно. ONOMediaScope показывает пять топ-новостей «из телевизора» и пять новостей, которые обсуждаются и цитируются в интернете. По отдельным командам бот может выдавать картину событий по персонам или информационным поводам. Можно задать и свое имя, чтобы получить информацию, где вас упомянули в медиа.
,
,
РАСПОЗНАВАТЬ И КАТАЛОГИЗИРОВАТЬ
В 2017 году на службу в Associated Press поступил алгоритм, который сортирует фотографии и присваивает им метки для упрощения поиска: информацию о героях на изображении, фотографическом стиле и присутствует ли на фото насилие. По-прежнему треть работы лежит на людях, которые одобряют выбор алгоритма.
Еще сложнее задача у алгоритмов типа Snorkel, который разработали ученые в лаборатории искусственного интеллекта Стэнфорда. Сейчас он помогает врачам определить отклонения на флюорографических снимках, для этого машинный интеллект сначала изучает тысячи нормальных и ненормальных снимков. Такое принцип обучения ИИ называется «слабым управлением», потому что со временем вмешательство человека в процесс минимизируется. Применение Snorkel в журналистике может быть связано с обработкой и каталогизацией большого количества документов, например, как в расследовании панамских досье. В итоге лаборатория Стэнфорда стала сотрудничать с Международным консорциумом журналистов-расследователей.
В результате у журналистов должно остаться больше времени на творчество, если искусственный интеллект займется аналитической работой, требующей много времени. Так считают и авторы проекта Sidekick, которые выиграли 150 000 долларов на разработку алгоритма, анализирующего документы без участия человека.
,
,
Роль редактора, впрочем, тоже нуждается в корректировке в связи с развитием машинного обучения. Например, в BBC с помощью алгоритмов надеются быстрее искать подходящие кадры для последующего монтажа, избавляя режиссера видеомонтажа от многочасового сидения перед монитором. Также алгоритмы уже используются при трансляции живых событий, когда система SOMA с дополнением Lightweight Live сама отбирает планы и стыкует их, как если бы это делал живой оператор.
,
,
ЗАНИМАТЬСЯ ТВОРЧЕСТВОМ
Пока люди мечтают, что у них будет оставаться больше времени на творчество, искусственный интеллект уже создает шедевры: в феврале этого года ИИ закончил Восьмую симфонию Шуберта, а в июне дописал «Симфонию Нового Света» Дворжака. Мы уже не говорим о том, что почти все современные научно-технологические вечеринки заканчиваются сетами из музыки, созданной ИИ.
,
,
ПИСАТЬ МНОГО И ПРОДУКТИВНО
Британский проект RADAR, о котором мир также узнал в 2017-м, продолжает наращивать обороты и производить около 8000 локализованных текстов в месяц. Шесть журналистов проекта используют инструмент Arria Studio, в котором работают логические операторы «если… то…» и меняют текст в зависимости от введенных данных. Например, если случилось землетрясение магнитудой в 8 баллов, инструмент выберет прилагательное «сильное» для его описания. Таким образом, журналисты не пишут полноценные тексты, а создают шаблоны, которые заполняет искусственный интеллект.
,
,
ПОСТОЯННО УЧИТЬСЯ
Настоящее искусственного интеллекта пока похоже на развитие ребенка: A он учится узнавать объекты, рисовать и музицировать, понимать других людей, общаться с ними, копировать чужую деятельность. Но когда «ребенок» вырастет, то вырастет и его самостоятельность. Развитие ИИ в ближайшем будущем связывают с двумя направлениями: «обучение с подкреплением», которое работает не по принципу присваивания ярлыков, а поощрений и наказаний, а также генеративные сети (то есть создание новых объектов, а не просто их анализ и оценка).
Искусственный интеллект в ближайшем будущем научится не просто собирать и обрабатывать персональные данные, но также охранять их и защищать права человека. Однако реального прорыва, говорят эксперты, можно будет ожидать в тот момент, когда ИИ научится понимать содержание языка, а не только его структуру.
По материалам: theconversation.com; icij.org; bbc.co.uk; builtin.com
,
