Kai robotai ima rašyti naujienas – ar turime bijoti?
Prisimenu, kaip prieš keletą metų redakcijoje kilo tikra panika, kai vadovybė pirmą kartą paminėjo dirbtinį intelektą. Visi įsivaizdavo, kad rytoj ateis robotai ir užims mūsų darbo vietas. Na, robotai dar neatėjo, bet DI tikrai jau čia – ir ne tam, kad mus išstumtų, o tam, kad padarytų mūsų darbą kur kas įdomesnį.
Žurnalistika šiandien išgyvena vieną didžiausių transformacijų per visą savo istoriją. Ir ne, tai ne dar viena iš tų „viską keičiančių” technologijų, apie kurias kalbama kiekvienais metais. Dirbtinis intelektas realiai keičia tai, kaip renkame informaciją, kaip ją apdorojame, kaip pristatome skaitytojams ir kaip su jais bendraujame. Tik dabar tai vyksta ne taip dramatiškai, kaip daugelis įsivaizdavo.
Kai DI tampa jūsų asmenine naujienų medžiokle
Anksčiau žurnalistas turėjo praleisti valandas naršydamas įvairius šaltinius, sekdamas socialines medijas, skaitydamas pranešimus spaudai ir bandydamas nesupainoti dešimčių skirtingų informacijos srautų. Dabar dirbtinis intelektas gali padaryti šį darbą per kelias minutes – ir dar geriau nei mes patys.
Moderniausios naujienų redakcijos jau naudoja DI sistemas, kurios nuolat skenina tūkstančius šaltinių – nuo oficialių pranešimų iki Twitter įrašų. Šios sistemos ne tik renka informaciją, bet ir išmoksta atpažinti, kas iš tikrųjų yra verta dėmesio. Jos gali pastebėti neįprastus duomenų šuolius, identifikuoti kylančias tendencijas ir net numatyti, kokios temos gali tapti populiarios.
Pavyzdžiui, Reuters jau seniai naudoja sistemą, kuri automatiškai stebi įmonių finansines ataskaitas ir per sekundes sugeneruoja pirminius naujienų pranešimus. Kol žurnalistas atsidaro Excel failą, DI jau yra parašęs pagrindinę istoriją su svarbiausiais skaičiais ir tendencijomis. Ar tai reiškia, kad žurnalistas nebereikalingas? Visai ne – tai reiškia, kad jis gali skirti laiką tam, kas iš tikrųjų svarbu: analizei, kontekstui, interviu su žmonėmis.
Duomenų žurnalistika be matematikos laipsnio
Kalbant apie duomenis – čia DI tikrai spindi. Jei anksčiau norint padaryti rimtą duomenų tyrimą reikėjo bent kelių žmonių komandos su programavimo įgūdžiais, dabar vienas žurnalistas su tinkamais DI įrankiais gali išanalizuoti milijonus įrašų.
Imkime konkretų pavyzdį: norite ištirti, kaip keitėsi būsto kainos jūsų mieste per pastaruosius dešimt metų skirtinguose rajonuose. Anksčiau tai būtų užtrukę savaites – reikėtų surinkti duomenis iš dešimčių šaltinių, juos suvesti, išvalyti, analizuoti. Dabar DI įrankiai gali tai padaryti per valandą, dar ir interaktyvią infografiką sugeneruoti.
Bet štai kas įdomu – DI ne tik greitina procesą, bet ir padeda pastebėti dalykus, kurių žmogus tiesiog nepastebėtų. Algoritmai gali rasti koreliacijas tarp, atrodytų, visiškai nesusijusių dalykų. Gal būsto kainos tam tikrame rajone šoka kiekvieną kartą, kai netoliese atidaroma nauja mokykla? Gal yra sezoniniai pokyčiai, kurie kartojasi kas kelerius metus? Žmogus tokių dalykų tiesiog nepastebėtų masyvuose duomenų kiekiuose.
Personalizacija be invazijos į privatumą
Dabar pereikime prie to, kas iš tikrųjų įdomu – kaip DI keičia santykį tarp žiniasklaidos ir skaitytojų. Ir čia vyksta tikra revoliucija.
Kiekvienas iš mūsų yra skirtingas. Kam įdomios politikos naujienos, kam – sportas, kam – technologijos. Bet tradicinė žiniasklaida visus traktuoja vienodai – ta pati priekinė puslapio dalis, tos pačios antraštės, tas pats turinys. Tarsi visi mes būtume identiški.
DI leidžia sukurti tikrai personalų naujienų srautą kiekvienam skaitytojui. Ne, tai nereiškia, kad jums bus rodoma tik tai, ką norite matyti (tai būtų pavojinga informacinė burbulo problema). Tai reiškia, kad sistema išmoksta, kokiu formatu jums patogiau skaityti, kokiu paros metu aktyviausi, kokio ilgio straipsniai jums įdomiausi.
Pavyzdžiui, jei sistema pastebi, kad jūs dažnai skaitote ilgus analitinės žurnalistikos straipsnius vakarais, bet ryte naršote tik trumpas naujienas, ji pritaikys turinį atitinkamai. Jei matote, kad tam tikra tema jus domina, bet neturite daug konteksto, sistema gali pasiūlyti paaiškinamuosius straipsnius pirmiau nei naujausias naujienas.
Chatbotai, kurie iš tikrųjų padeda
Prisipažinsiu – pirmieji naujienų chatbotai buvo siaubingi. Jie veikė pagal paprasčiausią „jei-tai-tai” logiką ir greičiau erzino nei padėdavo. Bet dabar, su pažangiomis kalbos apdorojimo technologijomis, situacija kardinaliai pasikeitė.
Modernus naujienų chatbotas gali vesti tikrą pokalbį. Galite paklausti: „Kas nutiko su ta nauja mokesčių reforma?” ir gauti ne tik nuorodą į straipsnį, bet ir trumpą santrauką, pritaikytą jūsų žinių lygiui. Jei kažko nesuprantate, galite klausti toliau, ir sistema paaiškins paprasčiau.
BBC jau eksperimentuoja su chatbotais, kurie ne tik atsako į klausimus, bet ir aktyviai siūlo turinį pagal tai, kas vyksta jūsų vietovėje. Jei artėja rinkimai jūsų mieste, sistema gali pasiūlyti susipažinti su kandidatais. Jei vyksta svarbus teismo procesas, apie kurį rašėte anksčiau, sistema primins apie naujausius pokyčius.
Ir štai kas svarbu – šie chatbotai veikia 24/7. Jie gali aptarnauti tūkstančius žmonių vienu metu. Jie niekada nebus pavargę ar pikti. Tai nereiškia, kad jie pakeičia žmogaus bendravimą – tai reiškia, kad žurnalistai gali skirti laiką sudėtingesnėms užklausoms, o rutininius klausimus palieka DI.
Kovoje su dezinformacija – DI kaip ginklas
Jei yra viena sritis, kur DI tikrai būtinas, tai kova su melagingomis naujienomis. Dezinformacijos mastas šiandien yra toks milžiniškas, kad žmogus tiesiog fiziškai negali visko patikrinti. Bet DI gali.
Moderniausios sistemos gali per sekundes patikrinti faktus, palyginti teiginius su patikimais šaltiniais, identifikuoti manipuliuotas nuotraukas ar vaizdo įrašus. Jos gali sekti, kaip plinta dezinformacija socialiniuose tinkluose, ir perspėti apie galimas kampanijas.
Pavyzdžiui, sistema gali pastebėti, kad tam tikra informacija staiga pradeda plisti per šimtus naujų paskyrų, sukurtų beveik tuo pačiu metu – klasikinis botų tinklo požymis. Arba gali identifikuoti, kad nuotrauka, kuri dalijamasi kaip „šviežia”, iš tikrųjų yra kelių metų senumo ir paimta iš visai kito įvykio.
Bet čia svarbu suprasti – DI nėra tobulas. Jis gali padaryti klaidų, gali praleisti subtilias manipuliacijas. Todėl galutinį sprendimą visada turi priimti žmogus. DI yra įrankis, ne sprendimų priėmėjas.
Automatizuotas turinys – kur brėžti ribą?
Dabar palieskime jautrią temą – automatiškai generuojamą turinį. Kai kurios redakcijos jau naudoja DI rašyti tam tikrų tipų straipsnius. Ir ne, tai ne tik tos sausokos finansinės ataskaitos.
DI gali parašyti orų prognozes, sporto rezultatų santraukas, nekilnojamojo turto rinkos apžvalgas, lokalines naujienas apie viešuosius renginius. Visa tai – greitai, tiksliai ir be klaidų. Kai kurios sistemos jau gali net pritaikyti toną ir stilių skirtingoms auditorijoms.
Bet čia kyla klausimas – ar skaitytojams reikia žinoti, kad straipsnį parašė DI? Mano nuomone – absoliučiai taip. Skaidrumas yra pagrindinis žurnalistikos principas, ir jis neturėtų keistis tik todėl, kad naudojame naujas technologijas.
Kai kurios redakcijos jau turi aiškias taisykles: jei straipsnis yra visiškai automatiškai sugeneruotas, tai turi būti pažymėta. Jei žurnalistas naudojo DI kaip įrankį (pavyzdžiui, duomenų analizei), bet pats parašė tekstą, tai gali būti nepažymėta. Atrodo sąžininga.
Kaip visa tai veikia praktikoje – ir ką daryti jums
Gerai, pakankamai teorijos. Ką visa tai reiškia praktiškai? Jei esate žurnalistas, redaktorius ar tiesiog domitės žiniasklaidos ateitimi, štai ką turėtumėte žinoti.
Pirma, DI įrankiai tampa vis prieinamesni. Nebereikia būti didelės redakcijos su milžiniškais biudžetais, kad galėtumėte jais naudotis. Yra daug įperkamų ar net nemokamų sprendimų, kurie gali padėti automatizuoti rutinines užduotis, analizuoti duomenis, optimizuoti turinį.
Antra, svarbu suprasti, kad DI nėra magija. Tai įrankis, kuris reikalauja mokėjimo juo naudotis. Verta investuoti laiką į mokymąsi – yra daugybė nemokamų kursų, vadovėlių, bendruomenių, kur galite išmokti pagrindų.
Trečia, nepamirškite etikos. DI gali padaryti daug nuostabių dalykų, bet jis taip pat gali sustiprinti šališkumą, pažeisti privatumą, skleisti dezinformaciją. Visada klauskite savęs: ar tai, ką darau su DI, atitinka žurnalistikos etiką? Ar esu skaidrus su savo auditorija?
Ketvirta, neužmirškite žmogiškojo faktoriaus. DI gali apdoroti duomenis, bet negali užjausti. Jis gali rašyti tekstus, bet negali suprasti žmogiškų emocijų. Jis gali optimizuoti turinį, bet negali sukurti tikros emocinės jungtis su skaitytojais. Tai vis dar jūsų – žurnalistų – darbas.
Ateitis jau čia – ir ji įdomesnė nei galvojote
Žiūrint į visa tai, kas vyksta, galima pasijusti pribloškiam. Technologijos keičiasi taip greitai, kad sunku suspėti. Bet štai ką supratau per pastaruosius kelerius metus stebėdamas, kaip DI keičia žurnalistiką: tai ne grėsmė, o galimybė.
Galimybė grįžti prie to, kodėl daugelis mūsų pasirinko šią profesiją – pasakoti svarbias istorijas, atstovauti tiems, kurie neturi balso, aiškinti sudėtingus dalykus, laikyti valdžią atskaitingą. DI perima nuobodžias, rutinines užduotis ir leidžia mums daryti tai, kas iš tikrųjų svarbu.
Taip, kai kurie darbai išnyks. Bet atsiras naujų – duomenų žurnalistų, DI etikos specialistų, personalizacijos strategų. Žurnalistika nemiršta, ji transformuojasi. Ir tie, kurie sugebės derinti žmogiškąjį sprendimą su technologinėmis galimybėmis, bus labiausiai vertinami.
Tad nebijokit robotų. Išmokite su jais dirbti. Naudokite juos kaip įrankius, ne kaip pavaduotojus. Ir visada atminkite – geriausios istorijos vis dar reikalauja žmogiško prisilietimo, empatijos, kritinio mąstymo. Tai yra dalykai, kurių jokia mašina niekada negalės pakeisti. Bent jau ne artimiausiu metu.