На подходе роботы-журналисты

На подходе роботы-журналисты

Использование технологии искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время может автоматизировать лишь небольшую часть журналистской работы. Как изменится работа в прессе в недалеком будущем?

Подобно тому, как роботы изменили все области производственной экономики, искусственный интеллект и автоматизация теперь меняют информационную сферу, позволяя людям передавать когнитивный труд компьютерам. Например, системы интеллектуального анализа данных предупреждают журналистов о потенциальных новостях, а новостные роботы предлагают различным аудиториям новые способы поиска информации. Автоматизированные системы составления текстов создают сообщения в таких областях, как экономика, спорт и освещение выборов.

По мере того, как новые технологии внедряются в различные отрасли, возникает общий вопрос: как они повлияют на нашу сферу деятельности? Кто или что будет заниматься журналистикой в мире улучшенной автоматизации и искусственного интеллекта? И как это можно будет делать?

Свидетельства, собранные в моей новой книге «Автоматизация нового: как алгоритмы переписывают медиа», указывают, что в будущем в прессе, обогащенной искусственным интеллектом, все равно будет работать много людей. Тем не менее, их ставки, функции и задачи будут развиваться и выглядеть немного иначе. Человеческая работа будет гибридной — смешанной с алгоритмами — в соответствии с возможностями и ограничениями искусственного интеллекта.

Расширяя, но не меняя

Некоторые оценки показывают, что текущий уровень технологии ИИ может справиться только с 15 процентами работы по написанию материалов и 9 процентами работы редактора. Люди по-прежнему имеют преимущество перед ИИ в ряде ключевых областей, важных для прессы, включая сложное общение, экспертное мышление, адаптацию и творческий подход.

Сообщать, слушать, отвечать, вести переговоры с источниками, проявлять творческий подход, необходимый для того, чтобы соединить все это воедино, искусственный интеллект пока не умеет. А все это необходимо для журналистской работы. Тем не менее, ИИ часто может дополнять человеческий труд, помогая работать быстрее или качественнее. Это может создать новые возможности для углубленного освещения новостей и более персональной подачи для каждого потребителя информации — читателя или зрителя.

В журналистской работе нередко происходили революции благодаря новым технологиям — фотография, телефоны, компьютеры и даже копировальные машины. Журналисты приспособятся и к новой эре, они станут работать в спайке с искусственным интеллектом. Эти технологии, в большинстве случаев, дополнят и расширят журналистику, но лишь в редких случаях они смогут заменить работу журналиста-человека.

Совершенно новая работа

Часто технологии ИИ создают новые виды журналистской работы. Возьмем, например, Associated Press, которая в 2017 году продемонстрировала перспективы будущего использования технологий ИИ для маркировки тысяч новых фотографий, которые агентство обрабатывает каждый день. Система может помечать изображения информацией о том, кто или что изображен на фото, о стиле съемки, содержит ли фотография изображение графического насилия.

Система освобождает редакторам фотографий много времени, и они могут лучше обдумывать, что нужно публиковать, и освобождает их от необходимости тратить время на маркировку. Но разработка потребовала большой работы, как системной, так и технической: редакторам нужно было понять, что именно маркировать, и могут ли алгоритмы выполнять эту задачу. Когда все это было сделано, им все равно пришлось следить за системой, вручную подтверждая предлагаемые теги для каждого изображения, чтобы обеспечить высокую точность.

Стюарт Майлз, директор Associated Press, сказал, что на это ушло около 36 месяцев человеческого труда, эта работа велась несколько лет, в ней участвовало более десятка сотрудников редакции, технического и административного персонала. Он сказал, что треть работы связана с субъективными оценками и журналистской экспертизой, которую особенно сложно было автоматизировать. Хотя некоторый контроль со стороны человека может быть уменьшен в будущем, он считает, что людям по-прежнему придется выполнять постоянную редакционную работу по мере развития и расширения системы.

Полуавтоматическое производство материалов

В Великобритании проект RADAR генерирует около 8000 местных новостей в месяц в полуавтоматическом режиме. Система опирается на шесть журналистов, которые находят официальные данные по географическим регионам, выявляют интересные аспекты в новостях, а затем развивают эти идеи в управляемые форматы. Шаблоны автоматически кодируются для сопоставления текста с географическими точками, указанными в данных. Например, заметка может рассказать о старении населения по всей Великобритании и показать читателям в Лутоне, как меняется именно их община, сравнить со статистикой в Бристоле и других городах. Эти заметки передаются в местные СМИ, которые выбирают, что опубликовать.

Этот подход соединяет журналистов и автоматизацию, что дает в результате эффективный и продуктивный процесс. Журналисты используют свой опыт и коммуникативные навыки, чтобы изложить возможности для содержания материалов. Они также общаются с источниками, чтобы собрать местные данные в общий национальный контекст, и написать шаблон сообщения. Автоматизация работает как помощник, сопоставляя данные из разных мест.

Журналисты RADAR используют инструмент под названием Arria Studio, который дает представление о том, как на самом деле выглядит автоматизированное написание материалов.

Например, в отчете о землетрясении может задать условие, чтобы при описании землетрясения с магнитудой 8 использовались другие эпитеты, нежели при описании землетрясения с магнитудой 3. Таким образом, в алгоритме установлены правила: если магнитуда равна 7, в тексте будет сказано «сильное землетрясение». Если интенсивность <4 —  «слабое землетрясение». Такие инструменты, как Arria, также содержат языковые функции для автоматического объединения глаголов или существительных, что упрощает работу с фрагментами, которые необходимо изменить на основе данных.

Написание таких интерфейсов, как у Arria, позволяет людям делать то, что у них хорошо получается: логическую структуру, убедительный сюжет, а также интересные тексты. Но они также требуют некоторых новых способов. Например, разработчики шаблонов должны подходить к созданию материалов с пониманием того, о чем могут сказать существующие данные. Необходимо представить себе, как исходные данные могут освещаться с различными ракурсами, как наметить логику, которая будет управлять этими вариациями.

Наблюдение, управление или то, что журналисты могут назвать «редактированием» автоматизированных систем содержания материалов, все чаще занимает сотрудников новостных редакций. Поддержание качества и точности являются наиболее важными вопросами в прессе.

RADAR разработал трехэтапный процесс контроля качества. Сначала репортер выберет шаблон из базы всех автоматически произведенных статей. Затем другой репортер будет искать и исправлять противоречия в тексте шаблона с реальным событием. На третьем этапе тест попадает к редактору, который проверяет логику сообщения и исправляет возможные упущения. Это очень похоже на схему работы команды разработчиков программного обеспечения по отладке каждого файла. И это — работа, которую люди должны выполнять, чтобы гарантировать, что автоматизация точно выполнила свою работу.

Развитие человеческих ресурсов

Такие инициативы, как в Associated Press и в проекте RADAR, демонстрируют, что искусственный интеллект и автоматизация еще далеки от совершенства и замены живых людей на рабочих местах в прессе. Они создают новую работу, а также меняют существующие рабочие места. Завтра журналистов нужно будет обучать планированию, обновлению, настройке, проверке, ремонту, мониторингу и общему обслуживанию этих систем. Многим могут понадобиться навыки работы с данными и формальное логическое мышление. Знание основ программирования также не повредит.

С развитием этих новых рабочих мест будет важно гарантировать, что это качественные рабочие места, чтобы люди не становились просто шестеренками в процессе работы. Менеджеры и дизайнеры этой новой гибридной работы должны будут учитывать человеческие запросы, касающиеся независимости, эффективности и удобстве пользования.

Но я верю, что сосредоточение внимания на человеческом опыте в этих системах позволит журналистам процветать, а их компании смогут пользоваться такими преимуществами, как скорость, широта охвата и улучшение качества, которые могут предложить искусственный интеллект и автоматизация.

Николас Диакопулос, «Итонут» Ц.З. К.В. Автор — преподаватель Школы коммуникационных исследований университета Норт-Уэстерн (США). 

Фото: Томер Аппельбаум

Новости

12-й канал: Нетаниягу отменил встречи глав ШАБАКа и АМАНа с посланником Госдепа
Инфицированная в операционной "Ассуты" пациентка находится при смерти
Рок-звезда Джон Бон Джови рассказал о восстановлении после операции на голосовых связках

Популярное

Из продажи отзывают оливковое масло – оно годится только для лампад

После жалоб потребителей минздрав и импортер отзывают из продажи оливковое масло Extra virgin olive oil от компании...

Арабские сети открывают филиалы в крупных городах Израиля

Владельцы крупных продовольственных сетей уже давно убедились, что филиалы, расположенные в городских...

МНЕНИЯ