Изкуственият интелект навлиза в журналистиката
Автоматизацията навлиза с бързи темпове в журналистиката. Изкуственият интелект пише статии, разказва новини и показва именно тези статии, които са ви интересни. Но дали технологиите няма да стигнат твърде далеч?
Ако сте гледали новините на китайската информационна агенция „Синхуа”, сигурно сте забелязали нещо странно. Водещата на новините Син Сяоменг разказва днешните новини. Но в нея има нещо неистинско в буквалния смисъл на тази дума. Син Сяомен е цифрово изображение, създадено с помощта на машинно обучение. Такива водещи новините в „Синхуа” са много. Те без никакъв проблем ще ви разкажат това, което им нареждат, без да се уморяват и да протестират. За страни, където журналистите се контролират изкъсо, това е особено опасно. Автоматизираната журналистика е още един начин за контрол на китайските власти над разпространяването на информацията.
Засега сценарият на Син Сяоменг се пише от човек, а изкуственият интелект единствено трансформира текста в говор. Но за да разберем как точно ИИ изменя новините трябва да се погледне зад кулисите.
Автоматизирани репортажи
През януари т.г. вестник The Guardian публикува статия за политическите дарения в Австралия, като посочи за автор ReporterMate – „експериментална автоматизирана система за новини”, която може да анализира определен масив от данни и на тяхна база да създава текст. Създателят на тази система Ник Евершед твърди, че в „агенциите за новини работят малко хора, а им се налага да създават прекалено много материали” . Именно затова изкуственият интелект –редактор ще им помогне с рутинните истории, освобождавайки на хората време и позволявайки им да работят над важни теми и разследвания.
Но привлекателността на ИИ не се състои само в това да покрие празнините, появили се след масовите уволнения в агенциите. Използвайки изкуствения интелект „ ние можахме да публикуваме истории, които не бихме пуснали дотогава сами” – казва Джереми Гилберт, директор по стратегическите инициативи във Washington Post. Последните няколко години вестникът също експериментира с автоматизация на работата, в частност с технологията Heliograf. По време на последните Летни Олимпийски игри в 2016 г. Heliograf е успял да напише стотици кратки отчети и репортажи. По време на изборите в САЩ същата година с негова помощ Washington Post успял да публикува около 500 кратки репортажи за хода на политическата кампания.
Алгоритмичното кураторство
Всичко става много по-сложно, когато трябва да се реши как да се подаде на аудиторията генерираното от машината съдържание. Вместо да запълва първата си страница с множество статии за изборната кампания , Washington Post определяла месторазположението на потребителя и му предлагала съответните материали. Например, ако читателят живеел в Пенсилвания, то сайтът му показвал само статии, написани от ИИ за местните политически събития.
„Ние искаме да предлагаме истории, които ще заинтересоват именно вас, на основата на информацията, която вие сте ни предоставили” – казва Гилберт.
Рег Чуа , главен оперативен директор на Reuters разделя това мнение. „ Ние винаги сме писали нашите новини, опирайки се на концепцията, че пишем нещо и го публикуваме за колкото си може повече хора. Този модел на излъчване на информацията е за всички едновременно в търсене на история, която ще се хареса на възможно повече читатели” –споделя той. И тук той си задава въпроса дали този модел може да бъде подложен на съмнение. „ Ако аз искам да напиша статия за училищата във Великобритания и за това как вървят нещата там, читателят сигурно ще иска да разбере как вървят нещата конкретно в училището, където учи неговото дете, – казва Чуа – Мога ли аз да напиша тази част , използвайки ИИ и автоматизация, за да може читателят да прочете тази уникална история?”
Джош Кроулс, научен сътрудник в областта на етиката на данните, предупреждава :
„ Съществува опасност, че даже в една публикация тънкото настройване на това, което хората виждат в отражението на собствените си интереси и предпочитания, ще създаде ефекта на стая със силно ехо”.
Оригами-журналистика
Покрай всичко останало, системите на ИИ могат да решават каква информация да показват в отделни истории. Гилберт твърди, че него го интересува, как може да използва машинния интелект за да измени архитектурата на статиите в зависимост информацията известна за конкретния читател.
Той посочва като пример ситуацията във Венецуела. „ На някои ние трябва да разкажем какво е направил Мадуро или дали камионите с хуманитарна помощ са пресекли границата. Тази информация е важна за определени хора, защото те са следили за тези истории. От друга страна, ако други не са обръщали на това внимание, ние трябва да им разкажем кой е замесен в ситуацията, защо това е сериозен проблем и колко дълго може това да продължи” – казва той.
„Мислете за статията не като за статичен текст, а като за оригами със скрити и разтворени секции”.
В този случай ИИ става редактор, който перифразира параграфите за различни очи. „ Това абсолютно изменя отношенията между репортера, редактора, новината и аудиторията”- казва Гилберт.
Но дали това е за добро? В кой момент персонализацията, осъществявана от ИИ ще премине границата и ще престане да бъде полезна и удобна? Ще стане ли тя с огромен обем, досадна и объркваща? За да определи алгоритъмът коя версия на статията да се показва на читателя, той трябва да разбере какво човек знае по тази тема. Може да използва историята на браузера, но там възниква юридическия проблем за това как това събиране на данни ще се съгласува с европейския регламент за защитата на личните данни (Регламент (ЕС) 2016/679) ( GDPR ). В него са регламентирани строги правила как частни компании могат да използват личната информация. Колко далеч може да стигне вестник или информационна агенция за да си изгради представата за знания на конкретния човек? Едно е да питаш читателите за темите , които са им интересни, за да им предлагаш сходни статии. Така правят много медийни компании, например Medium. И съвсем друго е да използваш машинното обучение за събиране на информация за интересите на читателите без тяхно знание и уведомяване.
Изследователят Лукас Грейвс е съгласен, че изменяйки съдържанието на статиите в зависимост кой ги чете, ние «действително отправяме предизвикателство към традиционната новинарска етика». Редакторите днес на основа на лични предпочитания избират къде и каква информация да включат, така че за редакциите това би било радикално решение да предоставят тези пълномощия на компютрите.
Машинно разследване
Вероятно, най-значимата роля на машинното обучение се състои не във влиянието върху аудиторията, а в търсенето на материали, върху които да работят хора.
Например Reuters са разработили редица системи за събиране на информация на базата на ИИ, например News Tracer, която е предназначена за разкриване на най-новите събития чрез сканиране на Twitter. Този алгоритъм търси групи от туити, посветени на едно и също събитие. Тя оценява достоверността на информацията, базирайки се на редица фактори, в това число на подписалите се за акаунта, структурата на туита и други подобни.
Още един проект на Reuters – Lynx Insights – търси големи масиви от информация, например спортни резултати, отбелязва трендове и аномалии, и даже съставя няколко предложения, преди да предаде информацията на журналиста. С тези си качества Lynx Insights донякъде прилича на личен аналитик на данни.
„ Възможно най-полезното нещо, което може да прави ИИ, това е анализа на данни. И в бъдеще това може да бъде обединено в единна система. Вие автоматично анализирате данните, а след това превръщате това в история, и също автоматично” – казва Чуа.
Сигурно, накрая тези автоматизирани процеси ще бъдат свързани един с друг. Системи подобни на Lynx Insights могат автоматично да търсят потенциална история, да я споделят с ReporterMate, а след това да я предават на Син Сяоминг, която да я прочете по телевизора. Да се надяваме, че няма да видим такова антиутопична автоматизация. И Чуа, и Гилберт признават, че всичко това е на етап експериментиране. Самата технология не е достатъчно развита за да замени редакторите.
„Журналистите още ще са необходими” –резюмира Евершед.
Така или иначе, да се надяваме, че ще се действа изключително внимателно. Много е важно материалите на системите с ИИ постоянно да се следят и да се подлагат на критически анализ. Читателите, в края на краищата са само хора.
