Робот журналисту друг: почему не стоит бояться алгоритмов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-05 11:00 Недавно мы писали о свежих AI-проектах в журналистике и применении нейронных сетей в медиа изданиях всего мира. В этой статье мы подробнее расскажем, зачем вообще журналистике нужны роботы и почему их не стоит бояться. Рутина на плечах алгоритмов Сегодня мы сталкиваемся с большим потоком информации в сети, где медиа предлагают контент на любой вкус. Но потребности аудитории растут: читатели хотят получать как можно больше свежих новостей. В гонке за просмотры побеждает тот, кто рассказывает о событии первым. Но сделать это в эпоху цифровизации не так уж и просто, особенно если новость основана на анализе big data. Поиск и обработка статистических данных может длиться часами, даже если ими занимается несколько сотрудников издания. А вот специально обученный робот может справиться с этой задачей за несколько секунд и преобразовать результат в готовый текст. В 2016 году алгоритм Heliograf освещал Олимпиаду в Рио для Washington Post. Ежедневно он публиковал расписание соревнований в блоге издания и оперативно записывал обновления результатов. Репортеры The Post освободились от рутинных подсчетов и ручного ввода данных, на которые раньше уходило много времени. Теперь они могли разбавлять сухие факты подробным анализом с собственными впечатлениями и комментариями с места событий. Это был удачный дебют Heliograf, и в том же году ему доверили писать о любительских футбольных матчах (почитать статью робота можно здесь) и о президентских выборах в США. Алгоритмы написания новостных заметок уже используют Los Angeles Times, Associated Press, Forbes, The Guardian, ТАСС, Интерфакс, «Яндекс для медиа», Sports.ru. В основном роботы занимаются текстами, где много цифр и сухих фактов. Нейронные сети помогают и с генерацией заголовков, расшифровкой интервью, подбором фотографий и видео к публикациям. Рутинная работа постепенно переходит к машинам, а журналисты теперь могут сосредоточиться на более интересных и эмоциональных материалах. Новостник уходит в прошлое? Алгоритм «Wordsmith», созданный разработчиками из Automated Insights, может без участия человека генерировать до 2000 новостей в секунду. Если бы скорость была единственным критерием успеха, журналистам стоило бы беспокоиться. Но качество текстов нейронных сетей все еще вызывает споры среди экспертов. Алгоритмы уже могут писать без грамматических ошибок, генерировать сложносочиненные и сложноподчиненные предложения, основываясь на выборке корпуса языка. Но они все еще не умеют шутить и острословить, использовать метафоры, сравнения и другие нестандартные средства выражения. Ученые предполагают, что новостную журналистику автоматизируют в ближайшем будущем, ведь с сухой подачей фактов машины справляются неплохо. Но их текстам не хватает глубины, души и индивидуальности, они не смогут пробудить чувства читателей, поэтому бояться полной замены живых авторов роботами не стоит. Журналисты не уйдут в прошлое, а творческие способности и авторский подход будут цениться еще больше. Скорость vs стиль В 2015 году американская радиокомпания National Public Radio провела эксперимент с участием ведущего Скотта Хорсли и алгоритма «Wordsmith». Журналист и робот подготовили новостную заметку на основе финансового отчета компании Denny’s. Нейронная сеть справилась с задачей за 2 минуты, Скотт — почти за 7. NPR выложили оба варианта без указания авторства на своем сайте, предлагая пользователям самим выбрать наиболее удачный. Хорсли выиграл гонку, набрав 15 тыс. читательских голосов против 1,5 тыс. в пользу «Wordsmith». «Рост продаж говорит о том, что потребители открывают бумажник для блинчиков, яиц и кексов с гашишем», — написал журналист в заметке. Отличить сгенерированный текст в этом случае было просто, ведь алгоритм вряд ли бы смог связать финансы с кексиками. Даже обычный новостной текст может зацепить публику, если будет написан оригинально и живо. Кому достаются все шишки? Необъективность информации и предвзятость СМИ может привести к снижению рейтинга и потере аудитории, а за фейкньюс редакцию могут привлечь к уголовной ответственности. Внедрение алгоритмов в медиа издания породило спор экспертов об ответственности за ошибки. С кого теперь спросить за неточность? Разработчика, журналиста или алгоритм? Алгоритмическая этика внутри редакции только начинает зарождаться. Согласно исследовательскому опросу Исаева и Кокоревой [1], большинство медиаэкспертов оставляют ответственность на журналисте, так как он проводит фактчекинг до публикации сгенерированного текста. Эту версию можно подтвердить и с технической точки зрения. Алгоритм находится в постоянном обучении. После нескольких запусков нейронные сети меняются, поэтому разработчик не может нести ответственность за преобразования робота. Кроме того, источники, на которые будет ссылаться алгоритм при написании текста, выбирает сама редакция. Автоматизация неизбежна? Эксперты говорят, что да. Но технический прогресс рано или поздно настигает любую отрасль, бояться этого не стоит. Пока разработка роботов и их адаптация к контенту определенного издания достаточно дорога. Даже после внедрения роботизированной журналистики необходимо выделять средства на доработку, чтобы алгоритм учился писать без фактических и грамматических ошибок, которые портят имидж СМИ. Выгоду от таких вложений рассчитать сложно, поэтому на автоматизацию решаются в основном крупные медиа организации. Сегодня роботы скорее помощники, а не конкуренты журналистов. Новостникам, скорее всего, действительно придется несладко, но журналистика мнений будет жить еще долго. Теперь авторы могут тратить энергию на более ценные материалы, привлекать внимание общества к насущным проблемам, проявлять себя в интервью, репортаже, сторителлинге. Не пилить сухие факты, а критически рассуждать, расследовать, заводить знакомства, использовать личные источники, говорить эмоциями. «Главное оружие журналиста в конкуренции с машинами — его творческие навыки и личность в широком смысле слова, которые позволяют писать глубокие материалы, наблюдать и анализировать события», — пишет датский медиаисследователь Арьен ван Дален. [2] Лола Самеева Источники [1] Исаев Е.М., Кокорева М.В. Роботизация новостной журналистики в России: новые принципы работы редакции и трансформация журналисткой этики Источник: m.vk.com Комментарии: |
|