Дискуссии о том, заменят ли роботы журналистов, давно сменились на вопрос, как роботы могут помочь журналистам и облегчить их жизнь. На ежегодном конгрессе WAN-IFRA в Португалии разработчики продуктов вовсю нахваливали своих роботов перед издателями. ЖУРНАЛИСТ вдохновился последними трендами в области искусственного интеллекта. (Этот текст пока что написан человеком).
Такой предсказуемый читатель
Большие медиакомпании технологическими вопросами занимаются сами, не покупая продукты на стороне. И в этом есть смысл, поскольку со временем они сами могут предложить технологии на рынке. Например, норвежская Schibsted Media сделала ставку на изучение поведения пользователя на сайтах. В комбинации с другими параметрами получаются данные, на основе которых это поведение можно предсказывать и повышать вовлеченность.
Четыре «фронта», на которых компания использует данные:
• автоматический подбор тегов
• персонализация главной страницы
Помогает бороться с информационными пузырями аудитории, дает дополнительные возможности выбора и закрывает пробелы аудитории в знаниях и информации. Продолжаются дискуссии о том, в какой мере на персонализированную ленту должен влиять выбор редактора, редакционный рейтинг материалов и конкуренция главных страниц среди разных изданий.
,
,
• рекомендации видео
После уже просмотренных видео сайт предлагает просмотреть наиболее интересное согласно пользовательскому поведению, а также предлагает другие видео по теме.
• таргетированная реклама по сегментам аудитории
• модели предпочтений.
В компании видят очевидный прогресс от использования технологий в том, что они доступны и быстро развиваются, можно быстро реагировать на данные и в редакции пришло осознание необходимости персонализации выдачи новостей.
В то же время приходится бороться и с вызовами: думать над защитой собираемых персональных данных, предпринимать серьезные усилия на протяжении длительного времени (нельзя взять и внедрить технологии один раз), осуществлять сложные инженерные работы и эксперименты.
Роботы-недоучки и их умные родители
Компания FLINT представила проект «Школа обучения для роботов». Идея заключается в том, что издатель может взять робота «на поруки» и воспитать его под свои конкретные задачи.
Разработчики напомнили, что у роботов нет никакого ключа к тому, что они видят в Интернете. Только человек может помочь машине отделить хороший контент от мусора.
Флинт — это технология искусственного интеллекта. Он выглядит как смешной желтый персонаж, которого можно тренировать для поиска хорошего контента. Флинт формирует персональную ленту новостей, пытаясь вытащить аудиторию из информационного пузыря, и отправляет по почте рассылку подобранных новостей. Можно тренировать робота самому или воспользоваться уже натренированными под руководством экспертов по нескольким темам.
Флинт работает на машинном обучении и нейросетях. Его нужно обучать почти как ребенка, поясняют в компании. Флинт — это также коллективный проект, потому что он тренируется большим количеством активных пользователей. Это означает полную прозрачность данных, проведение сложных соцопросов и мероприятий, написание крутых историй и обучающих материалов.
,
,
Чего хотят пользователи по всему миру: искать тексты хорошего качества по нишевым темам, освободить пару часов в течение дня, научиться тренировать робота, открывать для себя новые темы и ресурсы. Чтобы удовлетворить этот запрос и была создана специальная платформа «Школа для роботов». Это виртуальное (и иногда материальное) место, где люди могут «усыновить» робота и обучить его. В сентябре 2017 года была запущена такая программа для пяти крупных компаний. В каждой из них была выбрана группа экспертов для работы с роботом, включая даже дизайн его внешнего вида.
Например, так был создан робот Lancelaw для Baker McKenzie, который пишет новостные рассылки о будущем в правовой сфере. Или компания Accenture взяла на баланс 50 роботов для сбора информации для нужд исследователей, чтобы у них больше времени оставалось на саму науку.
Специфические тренеры делают этих роботов уникальными, но роботы также учатся друг у друга. Таким образом, поясняют разработчики, чем больше умных людей будет тренировать роботов, тем проще это будет делать.
Если говорить о журналистике, то всех интересует вопрос, заменят ли роботы журналистов. Мы не можем ответить точно, но мы знаем одно — наших роботов нельзя оставлять одних без поддержки людей.
,
,
Против токсичных комментариев
Совместный проект Jigsaw и Google’s Counter Abuse Technology team под названием Conversation-AI использует технологии для автоматизации работы с комментариями. Продукт уже опробовали в The New York Times, The Economist, The Guardian, Wikipedia.
Perspective — это технология API, которая использует модели машинного обучения, чтобы вычислить потенциальное влияние комментария на общий ход дискуссии. Он помогает издателям получить обратную связь по комментариям в режиме реального времени, облегчает работу модераторам, а читателям позволяет проще искать нужную информацию.
В будущем моделей будет больше, но нынешняя позволяет вычислять комментарии, «токсичные» для дискуссии. Модель была получена после опроса реальных людей, которых попросили оценить комментарии из интернета по шкале от «Очень токсичный» до «Очень здравый». В Perspective есть три модуля — модерация, авторство и охват. В модерации можно оценивать комментарии пользователей, а в авторстве можно тестировать собственные комментарии на предмет токсичности. Пока, конечно, только на английском.
,
,
