Главная / Приведет ли искусственный интеллект к концу журнализма, каким мы его знаем?
25.01.2016 |
|
 Алгоритмы теперь генерируют спортивные отчеты и финансовые новости, и делает меньше ошибок в процессе, чем репортеры. Является ли это началом конца журналистики, какой мы ее знаем?
Исследователи изучают новый продукт продолжающейся волны цифровизации - автоматизированная журналистика. Они рассказывают об ее потенциальном влиянии на жизнь профессиональных журналистов, и оценивает уровень мастерства написания, уже достигнутый алгоритмическим репортером.
Автоматизированная журналистика в основном включает в себя генерацию текстов данных, которые легко доступны в машиночитаемой форме. В настоящее время этот подход используется в основном для покрытия финансовых и спортивных новостей. В обоих областях, отчеты во многом основаны на уже структурированных данных. Но стратегия, несомненно, будет распространятся и на другие области и темы.
Несколько фирм в Германии уже производят необходимое программное обеспечение. Фактический немецкий рынке, в частности, становится конкурентоспособным только сейчас. Во многих интернет-СМИ, анонсы футбольных матчей уже производятся с помощью компьютерных алгоритмов.
Некоторые из поставщиков программного обеспечения, отказывают в публикации их списка клиентов. С другой стороны, многие из средств массовой информации, которые используют эти программы, не скрывают факт их использования. В США, Associated Press - одно из ведущих мировых информационных агентств - также использует компьютерные алгоритмы. Forbes также давно использует алгоритмы для производства текста, и Нью-Йорк Таймс экспериментирует с подходом.
Были опубликованы исследования, в которых читатели просили оценить качество письменных текстов без предварительного знания их источников. Поразительно, но генерируемые компьютером тексты воспринимались тестерами как более достоверные, хотя отчеты, как правило, классифицируются как механические и довольно сухие в то же время. Но в этом отношении, по крайней мере, программы, безусловно, будут улучшены.
Генерируемые компьютером фразы, как правило, являются короткими, и эти тексты, как правило, содержат большое количество количественных данных - то есть числа. Возможно, читатели, которые обращаются к финансовым новостям, на самом деле не ожидают их представления в особо ярком или живом стили.
С другой стороны, алгоритмам еще предстоит пройти путь, прежде чем они будут способны на проведение интервью. Все, что алгоритм может сделать, было предопределено человеком, который написал его. Программист решает, что алгоритм может и не может делать. Сам алгоритм не может вводить новшества. Он не может распознавать непредвиденные проблемы и не может представлять какие-либо значимые вопросы.
И, конечно же, алгоритмы совершают ошибки. Ошибки могут возникать, когда возникает ситуация, непредвиденная в процессе анализа данных. Было бы вполне возможно запрограммировать алгоритм таким образом, что она будет признавать крупное падение как выброс, и может отметить его для реального журналиста, чтобы проверить перед публикацией. В первые дни его применения, журналисты фактически регулярно проверяли автоматически сгенерированные тексты. Но по мере того, как частота ошибок постепенно уменьшалась до уровня ниже ошибок, вносимых редакторами, шаг редактирования был прекращен. Он просто стал слишком дорогим.
Известно, что люди совершают ошибки, когда они отвлекаются или устают. Ничего из этого не может случиться с алгоритмом. Тем не менее, подавляющее большинство человеческих ошибок в этом контексте включают транспозиции цифр или простые грамматические ошибки. И алгоритмы будут улучшаться. Доля автоматически произведенных копий будет значительно увеличиваться. И новости станут более персонализированным, т.е. они будут направлены на тех читателей, которые особенно заинтересованы в них. Алгоритмы либо неявно будут собирать данные о предпочтениях пользователей, или будут предоставлять предустановленные параметры для читателей, как Google News теперь делает, например. И там будет больше новостей по запросу.
Использование алгоритмов имеет смысл только тогда, когда доступно много высококачественных данных, и когда большое число текстов должно быть создано. Только тогда стоит программировать специальный алгоритм – что является задачей, которая включает в себя много работы. Вместо этого будет наблюдаться тенденция к увеличению интеграции взаимодействия человека с машинами. Многие рутинные задачи могут быть отнесены к алгоритмам, давая журналистам больше времени, чтобы исследовать и расследовать истории.
Все это, безусловно, приведет к потере рабочих мест у тех, которые сосредоточены на повседневных задачах. Но это также будет генерировать новые виды рабочих мест. Associated Press, например, в настоящее время имеет редактора по автоматизации, которые разрабатывает новые возможностей для автоматизации. А для того, чтобы разработать новые алгоритмы, несомненно потребуются подготовленные журналисты, которые могут предусмотреть, как репортаж должен быть структурирован, и могут признать относительную важность новостей.
Алгоритмами уже написаны целые книги. Но не известно, как долго потребовалось развивать соответствующие программы. Алгоритмы еще не способен изобрести что-то совершенно новое. Им не хватает необходимого творчества.
|
|
