Чарлі Беккет: «Необхідно підтримувати баланс між технологіями та людським інтелектом»

7 липня 2021 року на ютуб-каналі «Дедлайн» відбувся марафон лекцій Ukraine Journalism AI Day про застосування штучного інтелекту в медіа. Цей проєкт — ініціатива керівника Центру журналістики Київської школи економіки Андрія Яніцького, який виграв грант House Of Europe. «Детектор медіа» занотував головне й найцікавіше, що було сказано під час марафону про штучний інтелект у медіа. Ми вже опублікували адаптовані лекції керівника напрямку журналістики даних «Текстів» Анатолія Бондаренка, заступника декана факультету прикладних наук Українського католицького університету Олексія Молчановського та популяризатора сучасних технологій, журналіста й редактора Андрія Бродецького. На черзі виступ професора Лондонської школи економіки, голови аналітичного центру Polis Чарлі Беккета. Слайди можна переглянути тут.

 

Я двадцять років працював журналістом на Бі-бі-сі та четвертому каналі ITN. Зараз працюю у Лондонській школі економіки, де 2018 року заснував аналітичний центр Polis. Мета центру — допомогти новинним медіа зрозуміти технології штучного інтелекту і способи їх використання.

Перш ніж створити центр, я вивчав зміни у медіагалузі в останні роки, особливо цікавлячись цифровими інструментами й системами, переходом новинних медіа в інтернет та їхньою реакцією на появу соцмереж і штучного інтелекту. З’являються нові ролі, навички, способи взаємодії; змінюється культура.

У вересні ми розпочнемо тренінг із використання штучного інтелекту для маленьких новинних редакцій із різних країн, зокрема Центральної Африки та інших віддалених куточків світу. Адже штучний інтелект впроваджується нерівномірно в залежності від географії. Ми вже намагаємось залучити до роботи зі штучним інтелектом редакції з Колумбії, Коста-Ріки, Аргентини, Лівану, Тунісу, Філіппін та інших країн.

Для одного з минулих проектів ми створили команди з різних країн і організацій, які працювали над журналістськими матеріалами за допомогою штучного інтелекту. Спостерігаючи за їхньою роботою, ми побачили посилення співпраці всередині новинних організацій і навіть між організаціями, які між собою конкурують. Змагатись — у людській природі: ми звикли воювати за увагу, за читача, намагаємось першими повідомляти новини. Та коли йдеться про впровадження нових технологій, варто співпрацювати. Часом хтось уже робить те, що ви тільки намагаєтеся зробити. Краще поділитися досвідом і навичками, тоді ви можете врахувати чужі помилки й заощадити ресурси.

Коли йдеться про штучний інтелект, людям першим спадає на думку робот. Насправді йдеться не про роботів, а радше про системи-трансформери. Штучного машинного інтелекту як такого не існує — немає роботів, які можуть діяти незалежно, як людина. Є низка програм машинного навчання, є ідеї, пов’язані з автоматизацією та прогнозуванням результатів.

Яким є майбутнє штучного інтелекту в новинах і журналістиці? Як новинні організації можуть адаптувати ці технології? Які проблеми для цього треба розв’язати? Скільки це буде коштувати? Що це значитиме з погляду етики та редакційної політики? Яким є ризик створення дезінформації? Аби отримати відповіді на ці запитання, ми запустили глобальне опитування серед 71 медіа з 32 країн. Результати опитування оформлені у звіт «Нові можливості, нова відповідальність».

Завдяки цьому опитуванню ми зрозуміли, що штучний інтелект може бути радше доповненням до роботи журналістів. Не йдеться про те, що роботи заберуть робочі місця. Йдеться про те, що машини можуть перебрати на себе нудну частину роботи й звільнити журналістам руки для чогось більш творчого.

Дві третини респондентів відповіли, що ще не готові до впровадження штучного інтелекту у своїх редакціях. Найпоширеніша причина — брак ресурсів: у штучний інтелект потрібно інвестувати, а технології можуть бути дуже дорогими. Хоча, якщо штучний інтелект буде ефективним, можна буде витрачати більше грошей на журналістів, аби вони робили цікавіший контент.

Інші причини — брак навичок і загального розуміння штучного інтелекту. Люди скептичні, вони бояться втратити роботу й не хочуть проходити додаткове навчання.

Серед головних викликів для впровадження штучного інтелекту — алгоритмічне упередження (зокрема це стосується систем розпізнавання облич), створення дезінформації та шейків. Відповідальність за використання штучного інтелекту для тих чи інших цілей лежить на журналістах. Ще одним великим викликом є прозорість — медіа зобов’язані повідомляти читачам, що матеріал частково створений алгоритмами. А також роль технологічних компаній, адже редакції не можуть самі створювати інструменти штучного інтелекту — їх треба в когось купувати. Медіа можуть співпрацювати для цього з університетами або власне з технологічними компаніями, які можуть мати в цій співпраці свої додаткові інтереси.

Штучний інтелект можна використати, аби, наприклад, створювати для вашої аудиторії персоналізований контент, що поширюватиметься за передплатою. Наприклад, Reuters використовує машинний інтелект, аби шукати в онлайн-джерелах найсвіжіші новини і отримувати про це сповіщення. Інший варіант — коли новинні редакції поєднують зусилля для спільного розслідувального проекту. Людина вручну не може обробити тисячі документів, але машина може. Її можна навчити подавати сигнал, реагуючи на якісь конкретні слова, цифри чи фрази, а журналісти-розслідувачі на цей сигнал реагуватимуть.

Можна використовувати штучний інтелект і для «збуту» новин. Одне з фінських медіа створило розумного помічника, який сповіщає користувачів, коли з’являються новини, що їх ці користувачі не хотіли б пропустити. Цей помічних дуже популярний.

Більшість редакцій, які ми опитали, не мають стратегії впровадження штучного інтелекту. Ми закликаємо всіх розробити таку стратегію і маємо безкоштовний тренінг із стратегування. По-перше, ми з’ясовуємо, як видання вже використовує штучний інтелект. По-друге, визначаємо, які технології зараз доступні і які проблеми редакції вони могли би допомогти розв’язати. Може бути й таке, що потреби, які має редакція, штучний інтелект не задовольнить.

По-третє, слід подумати, на яких сферах ви хочете зосередитись і чи справді прагнете системного впливу штучного інтелекту на всі аспекти роботи вашої організації. А також визначити, які підрозділи будуть залучені до впровадження штучного інтелекту.

По-четверте, з’ясувати, як редакційна політика буде узгоджуватись із штучним інтелектом, наприклад, якщо ви будете створювати персоналізований контент.

Необхідно підтримувати баланс між технологіями та людським інтелектом. Для більшості організацій, із якими ми працювали під час нашого проекту, ключовим було питання розподілу обов’язків у новій редакції.