Если вам кажется, что внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медиаиндустрию — это вопрос будущего, вынуждены категорически не согласиться. Да, в российских реалиях будет не так уж просто отыскать редакцию, в которой робот пишет новости или ведет прямой эфир. Тем не менее алгоритмы проникли в нашу жизнь гораздо глубже, чем можно предположить. ЖУРНАЛИСТ прочитал последние научные публикации, посвященные ИИ, и готов поделиться наиболее интересными находками.
Большинство рассмотренных научных текстов не содержит негативного взгляда на применение искусственного интеллекта в журналистике. Умные алгоритмы используются (хоть и с определенными ограничениями) для автоматической проверки фактов и выявления фейковых новостей. В своей статье «Миссия по установлению фактов» Нил Сэвидж пишет о наиболее интересных исследованиях и разработках в этом направлении. Так, например, анализ Массачусетского технологического института показал, что ложные новости в Twitter републикуются на 70% чаще, чем правдивые, а правдивые истории достигают 1500 человек примерно в шесть раз дольше, чем ложные. Также в материале упоминается прецедент с компанией Facebook, которая с помощью ИИ и более чем 60 организаций по проверке фактов на более чем 50 языках разместил предупреждающие надписи на 50 млн единицах контента, связанных с COVID-19. Автор статьи отмечает, что хоть в этих процессах остаются задействованы люди, современное программное обеспечение постепенно учится отличать правду от вымысла, может исследовать стиль языка, используемого для передачи лжи, и отличать его от языка, используемого для передачи фактов. При этом, как указывает Сэвидж, специалистов беспокоят так называемые «нейронные фейковые новости», в которых используются языковые модели, разработанные нейронными сетями для создания убедительных историй, имитирующих стиль отдельных новостных агентств и добавляющих подписи, которые делают их похожими на оригинальный первоисточник.
В Национальном институте исследований в области цифровых наук и технологий Франции проверка фактов рассматривается как проблема управления данными для журналистов. Совместно с сотрудниками ежедневной газеты Le Monde ведется разработка программного обеспечения ContentCheck, который использует интеллектуальный анализ данных для проверки фактов, изложенных в новостях. Система сверяет материалы с информацией в хранилищах данных, таких как Национальный институт статистики и экономических исследований Франции, а также помогает журналистам создавать материалы на основе таких сведений. Французские ученые считают, что лучший способ бороться с дезинформацией — найти способы оперативно предоставить журналистам достоверную информацию. «У журналистов недостаточно инструментов для обработки данных с такой скоростью и эффективностью, которые хорошо послужили бы обществу», — цитируется в статье руководитель исследовательской группы Иоана Манолеску.
Хосе Мигель Тюньес-Лопес и его коллеги в статье «Влияние искусственного интеллекта на журналистику: трансформация компаний, продуктов, контента и профессионального профиля» называют ИИ одной из самых многообещающих инноваций, способных изменить наши отношения с технологиями. На их взгляд, в журналистике он в первую очередь влияет на процесс производства новостей, меняет структуру и специфику функционирования СМИ. Исследователи подчеркивают, что технологии не стоят на месте. Сегодня речь идет о машинах, которые могут не только хранить информацию и принимать решения на основании своего «опыта». Современный ИИ способен учиться, делать собственные прогнозы, программировать ботов, которые распознают эмоции других людей и имитируют собственные. В случае с новостными текстами автоматизация больше влияет на тематическое освещение на основе структурированных данных, чем на текущие события. Поэтому нельзя недооценивать личный вклад журналиста в выстраивание повестки дня, при том что рутинные действия делегированы машине.
Алгоритмы применяются в современной журналистике на разных уровнях: сбор и анализ информации/данных; распознавание текста, изображений и голоса; генерация новостей (в том числе в мультимедийном формате); анализ распространения и потребления информации. Кроме того, технология может проверять сведения и выявлять фейки. С точки зрения этики беспокойство вызывает процесс изначального программирования ИИ, поскольку от него зависят функции выбора и иерархии данных для повествования, которые затем станут ориентиром для аудитории. Также ведутся дискуссии, связанные с вопросом программного обеспечения для управления отношениями СМИ с пользователями и аудиторией. Помимо этого, повсеместное распространение искусственного интеллекта требует разработки определенных правил, обеспечивающих качество и этичность технологий, применяемых в журналистике.
Ключевые прогнозы ученых, связанные с внедрением и развитием ИИ в журналистику:
• изменение бизнес-моделей СМИ, в том числе за счет возможности немедленно создавать контент на разных языках и расширения персонализированных продуктов;
• переход от подписок на получение готового продукта к запросу на создание конкретного информационного продукта;
• микросегментация аудитории с помощью Data Mining. СМИ смогут оперативно обслуживать индивидуализированные запросы и за счет этого перейдут от роли посредников к роли нового информационного источника по запросу пользователя;
• новые отношения с аудиторией, в которых СМИ будут играть сразу три роли — проактивную (индивидуализация контента без специального запроса пользователя); реактивную (индивидуализация через рекомендации); пассивную (через голосовых помощников — Alexa, Siri, Google voice…);
• регистрация или патентование личных брендов авторов, чтобы избежать репликации уникальности журналиста — голоса, внешнего вида, которые потенциально можно использовать для упаковки и передачи контента.
