Redakcijos be žurnalistų – utopija ar artėjanti realybė?
Dirbtinis intelektas žiniasklaidoje jau seniai nėra tik ateities spekuliacija. Jis čia, jis veikia, ir daugelis redakcijų jau naudoja įvairius įrankius – nuo automatizuoto turinio generavimo iki algoritminės auditorijos analizės. Klausimas ne ar tai vyksta, o kiek mes suprantame, ką iš tikrųjų prarandame, kai leidžiame mašinoms perimti žurnalistikos procesus.
Optimistai sako: DI atlaisvina žurnalistus nuo nuobodžių užduočių. Skeptikai klausia: o kas nutinka, kai „nuobodžios užduotys” iš tikrųjų buvo pagrindas, ant kurio laikėsi kokybė?
Turinio kūrimas – greičiau, bet ar geriau?
Tokios platformos kaip „Associated Press” ar „Reuters” jau kurį laiką naudoja automatizuotus įrankius finansinių ataskaitų ar sporto rezultatų aprašymams generuoti. Techniškai tai veikia. Tekstas parašomas per sekundes, faktai sudėliojami teisingai, ir niekas nesiskundžia.
Bet čia ir slypi problema. Žurnalistika niekada nebuvo vien faktų sudėliojimas. Ji buvo apie kontekstą, apie tai, kodėl šis faktas svarbus šiandien, šioje visuomenėje, šiems žmonėms. Algoritmas to nejaučia – jis optimizuoja. O optimizavimas ir supratimas yra du skirtingi dalykai, nors rezultatas kartais atrodo panašiai.
Dar blogiau, kai redakcijos pradeda naudoti DI ne tik kaip pagalbinį įrankį, bet kaip pagrindinį autorių. Tada kyla klausimas dėl atsakomybės. Kas atsako už klaidą? Kas atsako už šališkumą, kuris įsišaknijęs mokymo duomenyse? Redaktorius, kuris „prižiūrėjo” procesą? Tai labai patogus atsakomybės išvengimo mechanizmas.
Auditorijos analizė – stebėjimas, kuris formuoja turinį
Kita sritis, kur DI įsitvirtino tvirtai – auditorijos elgsenos analizė. Redakcijos gauna detalias ataskaitas: kas skaito, kiek laiko, kur paspaudžia, kada palieka puslapį. Ir teoriškai tai turėtų padėti kurti geresnį turinį.
Praktikoje dažnai nutinka priešingai. Kai redakcija pradeda optimizuoti turinį pagal tai, kas populiaru, ji neišvengiamai slenka link to, kas lengva, provokuojanti ar emociškai stimuliuojanti. Algoritmai mėgsta kliksą. Žurnalistika turėtų mėgti tiesą – net tada, kai ji nuobodi.
Yra ir gilesnė problema. Kai auditorijos analizė tampa pagrindiniu kompasu, redakcija nustoja vadovauti ir pradeda sekti. O žiniasklaidos vaidmuo visuomenėje visada buvo ne tik atspindėti, bet ir formuoti viešąjį diskursą. Tai atsakomybė, kurios algoritmas prisiimti negali.
Darbo rinka – skaičiai, kurie neturėtų džiuginti
Žiniasklaidos industrija jau dešimtmetį kenčia nuo struktūrinių problemų – krintančios reklamos pajamos, skaitytojų migracija į socialines platformas, pasitikėjimo krizė. DI į šį kontekstą atėjo kaip tariamas gelbėtojas: mažiau darbuotojų, mažiau išlaidų, daugiau turinio.
Tačiau tai trumparegiškas skaičiavimas. Kai redakcija atleido tris reporterius ir jų darbą perdavė automatizuotiems įrankiams, ji sutaupė. Bet ji taip pat prarado tris žmones, kurie žinojo savo bendruomenę, turėjo šaltinius, suprato niuansus. To neįmanoma atkurti per API skambutį.
Ir čia verta paminėti dar vieną nemalonų faktą: DI mokymo duomenys dažnai yra tas pats žurnalistinis turinys, kurį sukūrė žmonės, dabar keičiami šia technologija. Tai savotiškas kanibalizmas – sistema maitinasi tuo, ką sunaikina.
Kai mašina tampa redaktoriumi – kas lieka žmogui?
Galiausiai reikia paklausti paprasčiausio klausimo: jei DI rašo, DI analizuoja auditoriją ir DI siūlo temas – koks yra žurnalisto vaidmuo? Kokybės kontrolierius? Taisyklių prižiūrėtojas? Tai ne žurnalistika – tai gamybos linijos priežiūra.
Žurnalistika visada buvo susijusi su žmogiška intuicija, su gebėjimu pajusti, kad kažkas negerai, net kai dokumentai sako kitaip. Su drąsa publikuoti tai, kas nepatogu. Su atsakomybe prieš visuomenę, o ne prieš paspaudimų statistiką. Dirbtinis intelektas gali būti puikus įrankis – kaip skaičiuotuvas ar duomenų bazė. Bet kai jis tampa sprendimų priėmėju, o ne pagalbininku, redakcija nebetenka to, kas ją daro redakcija, o ne turinio fabrikas. Ir tą skirtumą verta ginti – net jei tai kainuoja.