Що робити журналістам, коли новини писатиме штучний інтелект.
Пам’ятаєте «студії звукозапису»? Мусите пам’ятати, якщо жили в дев’яності. Приносиш касету, просиш записати щось таке, а на зворот — щось інше. Продавець, якщо треба, щось порекомендує. А прокат відеокасет і дисків із фільмами? Це приклади бізнесів, які за лічені роки стали анахронічними й нікому не потрібними через розвиток технологій. Як телефон-автомат на вулиці. Як телеграф.
Тепер не потрібні не лише ятки з дисками, а й люди, які підказують, що записати чи взяти напрокат. За статистикою, 80% переглядів контенту Netflix — наслідок рекомендацій системи, заснованої на штучному інтелекті. Частину процесів у поширенні відео- і аудіоконтенту просто автоматизували, частину — замінили розумними системами, що імітують людське мислення та здатні вчитися.
На журналістику чекає щось подібне, пише угорський медіаексперт Давід Форраш. Медіа вже автоматизували частину своїх процесів і швидко опановують штучний інтелект. Якою ж буде роль людини в медіа, коли комп’ютерні програми та роботи виконуватимуть усі завдання ефективніше? Давід Форраш перелічує кілька варіантів відповіді.
Дуже оптимістичний. За допомогою генетики, нанотехнологій та роботизації ми зможемо побудувати утопічно щасливе суспільство. Життя стане довшим або нескінченним, а дешева сировина та технології дадуть нам змогу виробляти скільки завгодно товарів і зроблять нас усіх багатими. А головне: роботи подбають про виконання всіх обов’язкових завдань, тоді як люди самі обиратимуть, працювати їм чи ні.
Не схоже на правду? Авжеж. Є ще песимістичний варіант, сформульований засновником Sun Microsystems Біллом Джоєм майже два десятиліття тому. У роботизації, генетичній інженерії та нанотехнологіях він вбачає небезпеку для людського роду. Якщо роботи зможуть робити все без людей, вони більше не потребуватимуть нас… Далі ви в курсі, якщо читали й дивились антиутопії.
Є також варіант поміркований: мовляв, штучний інтелект і нові технології змінять життя, але не настільки. Роботи не замінять людей, а хіба що полегшать їхнє життя, а можливості штучного інтелекту не слід перебільшувати. Стенфордський науковець Джеррі Каплан пише: «Штучний інтелект — це лише продовження давніх намагань людей автоматизувати виконання завдань». Ми звикли бачити в фантастичному кіно людиноподібних роботів, наділених людським характером. Насправді ж ідеться про програми, які діють так, як задумали люди. Що ж до впливу роботів на ринок праці, то Каплан нагадує: двісті років тому 90% американців були землеробами і скотарями, зараз — 2%, але до вимирання нації це не призвело.
Насамперед роботу через нові технології можуть утратити люди, які виконують найпростіші механічні завдання. Ті ж, хто відповідають на виклики та розв’язує складні задачі в умовах, які постійно змінюються, будуть потрібні. Як і ті, хто мають справу з людськими емоціями.
Поки що медіа не навчились замінювати журналістський колектив штучним інтелектом, а технології, які вже застосовують у редакціях, лише полегшують роботу людей. За оцінкою агенції The Associated Press, комп’ютерні програми допомагають заощадити до 20% часу журналістів, які пишуть про фінанси. При цьому зменшується ймовірність помилок у матеріалах.
Heliograf — програма, яку Тhe Washington Post уперше застосувала під час Олімпійських ігор 2016 року. Тоді вона успішно згенерувала триста новин і анонсів про спортивні змагання. Згодом Heliograf застосовували для висвітлення виборів президента США 2016 року.
Не дивно, що спортивні новини автоматизували першими. Вони популярні — принаймні, в Америці важливі спортивні події дають величезний трафік виданням, які їх висвітлюють. Вони доволі прості — отже, можна створити алгоритми, які генеруватимуть стандартний текст із актуальними цифрами. Для них важлива оперативність — виграє видання, яке першим напише «Динамо:Шахтар 5:2», а не найкрасивіше опише перемогу «Динамо». То що, спортивним журналістам можна пакувати речі?
Ізраїльський дослідник Яїр Ґалілі вважає, що ризик утратити роботу для спортивних новинарів досить великий, але радить їм шукати нові можливості. Наприклад, використовувати свої знання у спортивній сфері для створення нових проектів, які вироблятимуть контент і пропонуватимуть його різним виданням. Це, зрештою, стосується не лише спорту. Варто також навчитись програмувати, адже для того, щоб вигадати й написати нову програму, досі потрібна людина.
Втім спроможність комп’ютерної програми швидше за людину згенерувати новину про результати футбольного матчу — не найбільша небезпека для медій. Адже важлива частина журналістської роботи — приймати рішення. «Щодня новинарі вирішують. Яка інформація важлива чи недоречна, що включити й чого не включати в текст, на чому наголосити, про що змовчати, як узагалі подати історію читачам», — пише професор університету Сент-Луїса Метт Карлсон. Рішення про те, чи важливою є новина, можна прийняти, якщо оцінити подію з позиції суспільства. Алгоритми, натомість, можуть приймати рішення, засновуючись на знаннях про конкретного користувача. Медіа більше не відповідатимуть на питання «що заслуговує на увагу?», натомість задовільнятимуть бажання конкретного користувача. Можливо, дійде до виробництва повністю персоналізованого контенту. Це потягне за собою великі й непередбачувані зміни у медіях.
Якщо ми вимагаємо від журналістів бути цілком об’єктивними, вони програють комп’ютерній програмі. Адже вона не має упереджень чи обмежень, притаманних людині. Тож «людська» журналістика повинна більше інтерпретувати, а не описувати чи інформувати. Комп’ютер може описати, але — принаймні, поки що, — не може зрозуміти і пояснити.
Журналістам уже зараз слід визнати, що і об’єктивний, і суб’єктивний підхід необхідні їм для того, щоб приймати правильні рішення. А також зробити свою роботу прозорішою, як пропонує Роб Вайнберг із The Correspondent. Тоді аудиторія краще розумітиме, чому їм пропонують саме ці новини й саме в такій комплектації.
Автор «Путівника по автоматизованій журналістиці» Андреас Ґреф зауважив: журналісти вважають, що пишуть краще за роботів, проте далі оцінюють свою роботу в категоріях оперативності, об’єктивності та спроможності спрощувати. Саме в тих, де люди поступаються машинам.
На думку Ґрефа, програми чудово дають собі раду з написанням новин із біржових торгів та спортивних змагань, де текст повинен бути якомога простішим. Та чи зможуть вони колись писати складні, насичені емоціями та підтекстом матеріали? Ґреф радить журналістам розвивати навички, які допоможуть їм краще аналізувати, розслідувати та проводити інтерв’ю. Це те, до чого алгоритмам ще рости й рости.
У тій-таки спортивній журналістиці людина може побачити та описати ключові моменти у грі, труднощі, з якими стикались гравці, та нюанси їхньої поведінки й характеру. Гол на першій хвилині гри і на останній зовсім по-різному впливає на бойовий дух обох команд і сприйняття аудиторії. Це те, що програми не вміють і навряд чи найближчим часом навчаться відчувати та описувати.
Персоналізація новин за допомогою алгоритмів — це не лише загроза, а й можливість для медій. Саме спроможність показувати рекламні повідомлення конкретній аудиторії, відібраної за заданими рекламодавцем параметрами, дозволила Facebook, Google та іншим технологічним гігантам забрати левову частку рекламних бюджетів у ЗМІ. Якщо медіа навчаться по-справжньому персоналізувати свій контент, вони зможуть відвоювати частину цих грошей, успішно змагаючись із платформами.
Чого ж ми боїмося? Перш за все — утратити контроль. Люди віддавна звертались до журналістів по відповіді на запитання, які їх хвилюють, і отримували їх. Зараз, щоправда, медіям дедалі важче спрогнозувати майбутнє й пояснити тенденції, що ведуть до змін. Але ще не час оголошувати журналістів непотрібними.
Штучний інтелект уже дає редакціям нові можливості та спрощує їхню роботу. Як і всі попередні зміни — наприклад, заміна друкарських машинок комп’ютерами або відмова багатьох видань від друку на папері, — ця змусить журналістів змінюватись, навчатись нового, а декого, може, й шукати нову роботу. Проте саме люди, а не машини, контролюватимуть редакції.
Головне зображення Bryn Geronimo Jones
