З кожним днем обсяги інформації стрімко збільшуються. Для звичайного читача охопити таку кількість повідомлень є викликом, однак для штучного інтелекту (ШІ) відкриваються нові можливості.

Алгоритми ШІ здатні автоматично обробляти великі обсяги даних, створювати контент без участі людини та персоналізувати стрічки новин відповідно до потреб користувачів. Низка провідних ЗМІ вже запровадили штучний інтелект у свій робочий процес. Однак без проблем не обійшлося.  

Англомовну версію цього тексту читайте на The Fix

Штучний інтелект в журналістиці нових медіа 

Одним із найпопулярніших прикладів використання ШІ в медіа є автоматизований контент, створений спеціальним програмним забезпеченням або роботами. Ці програми використовують алгоритми ШІ та системи генерації тексту (NLG) для автоматичного збору великих обсягів даних, їх обробки та перетворення в текст. За останні кілька років галузь роботизованої журналістики значно розширилася. Дослідження професора Лондонської школи економіки Чарлі Беккета (в межах шкільного проекту “JournalismAI”) виявило, що 44% новинних організацій уже відчули на собі вплив ШІ.  Розгляньмо кілька прикладів використання ШІ в медіа:

Washington Post: робот-репортер Heliograf

У Washington Post є особистий робот-репортер Heliograf.  На відміну від більшості роботизованих систем, які замінюють роботу журналістів, Heliograf лише допомагає збирати дані для створення новин. Олімпійські ігри, спортивні змагання, вибори – це лише частина масових заходів, які вдалося опублікувати за допомогою технології ШІ. У 2020 році видання вдосконалило Heliograf, додавши до нього  автоматизований голосовий помічник. Під час президентських виборів голосові алгоритми ШІ самостійно знаходили, оновлювали та озвучували інформацію в політичних новинах.

The New York Times: Editor та Moderator

The New York Times ще з 2015 року використовує програмне забезпечення Editor, створене на основі ШІ. За допомогою семантичних тегів Editor збирає необхідні для роботи дані та перетворює їх у тексти. Далі над історією працює редактор видання, який детально перевіряє факти та оцінює особливості викладу матеріалу. Крім цього, The New York Times застосовує штучний інтелект для контролю над процесом коментування. Інструмент Moderator, створений разом із технологічним інкубатором Jigsaw, допомагає команді модераторів збирати схожі за змістом коментарі та перевіряти їх щодо наявності мови ворожнечі. Така технологія формує безпечний простір для спілкування в мережі та звільняє модераторів від щоденного перегляду більше 11 000 коментарів. Відтак, у журналістів з’являється більше часу для взаємодії з читачами.

BBC: синтетичний голос на основі ШІ

За спостереженнями BBC, 62% читачів видання щодня слухають подкасти, витрачаючи від 30 хвилин до 4 годин свого часу. У листопаді 2020 року BBC Global News запустили синтетичний голосовий інструмент, який використовує ШІ для аудіосупроводу публікацій на сайті медіа. З кожним оновленням контенту голосовий помічник теж автоматично оновлюється, підлаштовуючись під зміни. 

Reuters: Автоматизовані відеорепортажі

У 2020 році Reuters запропонували власну систему виробництва відеорепортажів. Заснований на базі технології британського стартапу Synthesia пристрій штучного інтелекту пише сценарії новин про спортивні матчі.  Відеорепортажі Reuters за своїм форматом схожі на дипфейки. Інструмент використовує попередньо записане відео ведучого, а потім накладає його на аудіоряд.  

Переваги використання ШІ для медіа

Швидкість та обсяги публікацій новин. На відміну від звичайних журналістів, роботи здатні генерувати величезну кількість історій за короткий проміжок часу.  За даними Automated Insights, ШІ допоміг виданню Associated Press збільшити обсяги виробництва з 300 до 4 400 історій на квартал. Таким чином, алгоритми ШІ звільнили час, який дорівнює старанням трьох журналістів повної ставки. Низька ціна (можливо). Влаштування на роботу спеціалістів з даних, будівництво моделей машинного навчання, їх підтримка – все це вимагає значних витрат. Технології ШІ можуть позмагатися у ціні з зарплатою журналістів (особливо в країнах із високим рівнем життя) щонайменше у двох випадках. По-перше, ЗМІ використовують доволі прості алгоритми штучного інтелекту. До того ж, велика частка витрат, що припадає на видавців, також мотивує медіа шукати дешевші альтернативи, зокрема й серед ШІ. За даними компанії з веб-маркетингу WebFX, у 2020 році інструменти ШІ, створені на замовлення медіа, коштували до 300 000 доларів. Програмне забезпечення від сторонніх виробників у свою чергу могло обійтися майже у 8 разів дешевше – до 40 000 доларів. Ефективний аналіз та управління контентом. Штучний інтелект швидко працює зі складними за змістом текстами, перетворюючи їх на короткі повідомлення. За такої умови ШІ зберігає контекст історії, наповнює матеріал додатковими даними та посиланнями. Більше того, роботизовані системи можуть писати тексти з необроблених даних та поєднувати між собою мультимедійні файли, зокрема аудіофрагменти, зображення та відео. Налаштування контенту. ШІ автоматично налаштовує новини відповідно до потреб конкретної аудиторії, публікує історії в різних форматах та навіть перекладає на іншу мову. Наприклад, автоматизований інструмент від Reuters робить транскрипцію для архівних відео видання та пропонує на вибір 11 мов для перегляду медіаконтенту. Детальна верифікація. Якісно запрограмовані алгоритми ШІ допомагають перевіряти факти, виявляти фейки та підозрілий контент у мережі. Низка онлайн-платформ, зокрема Facebook та Twitter, протягом тривалого часу використовують ШІ для викриття мови ворожнечі, фейкових публікацій або дезінформації.

3 основні ризики штучного інтелекту для ЗМІ

Швидкість штучного інтелекту для журналістики – це лише частина успіху. Виробництво медіаконтенту залежить від точності, балансу думок та відокремлення фактів від коментарів. Саме тому якість автоматизованого контенту досі викликає сумніви.

Зловживання інструментами ШІ

У той час, як більшість медіа намагаються вберегти читачів від проникнення фейків, інші платформи застосовують штучні зображення та аудіозаписи для маніпуляції масовою свідомістю.  Відео-дипфейк британського Channel 4 – один із таких прикладів. У відеоролику королева Єлизавета ІІ проголошує різдвяну промову, а потім танцює на столі. Відео планували перетворити на святковий жарт, але глядачі не оцінили ідею телеканалу. Британський регулятор ЗМІ зафіксував більше 300 скарг щодо цього епізоду.

Скорочення робочих місць

ШІ та роботизовані системи потребують набагато менше витрат, ніж медіапрацівники. Таким чином, медіакомпанії економлять кошти на обідні перерви, відпустки, лікарняні, навчання, заробітну плату для журналістів та HR-спеціалістів. Така підтримка автоматизованого контенту може призвести до скорочення робочих місць. Починаючи з червня 2020 року, компанія Microsoft звільнила близько 50 журналістів, замінивши їх штучним інтелектом.  Наразі кількість можливостей для журналістів значно перевищує обсяги скорочення робочих місць. Однак ситуація може змінитися.

Етичні конфлікти

Алгоритми ШІ позбавлені критичного мислення та прозорості.  Ризики поширення упередженості в ЗМІ виникають у тому випадку, коли роботи використовують неперевірені та неточні дані. На відміну від потенційних ризиків втратити роботу чи опинитися під впливом фейків, етичні питання з приводу ШІ постійно перебувають в центрі уваги. Один із останніх випадків був пов’язаний з расовим конфліктом, пов’язаний з веб-порталом Microsoft Network (MSN). Програма, яка відбирала фото для інтерв’ю співачки з гурту Little Mix, помилково використала зображення її колеги. Компанія отримала масову критику читачів та була звинувачена в байдужості, повідомляє Guardian. Зважаючи на всі за і проти, ми маємо усвідомити, що штучний інтелект у медіа відкриває нові можливості для журналістики, розвиваючи її якісну та кількісну складові. Однак, як і будь-яка складна система, технологія ШІ має свої обмеження. Незважаючи на поступову автоматизацію виробництва, уміння аналізувати та критично мислити досі цінуються в суспільстві. Саме тому роботи навряд чи зможуть замінити працю журналістів. Авторка: Марія Ковальова Зображення: Unsplash Цей матеріал підготовлено в межах Програми міжредакційних обмінів за підтримки Національного фонду на підтримку демократії NED.