Алина Горюнова

«Нужно выяснить: кто ошибается чаще – человек или ИИ?»

Медиаруководители о том, какие журналистские задачи может автоматизировать ИИ

ИИ для поиска новых тем, автоматизации рутины и для освещения жизни маленьких сообществ – на международном фестивале в Перудже прошла сессия с медиаменеджерами, которые внедрили искусственный интеллект в работу редакции или создали инструменты с нуля для своих медиа. Делимся кейсами и рекомендациями спикеров.

В дискуссии участвовали:

Дискуссию модерировала программный сотрудник JournalismAI Лвази Масеко.

Ben Sweet, Unsplash

«Способ расширить аудиторию»

«Самое важное в работе любой команды – доверие аудитории, поэтому перед включением ИИ в работу важно понять, зачем он вам вообще нужен», – говорит Джозеф аль-Махди, редактор новостей на Radio Sweden.

В редакции радио генеративные инструменты используют, чтобы транскрибировать подкасты, придумывать идеи для заголовков, обрабатывать данные и находить новые углы в уже рассказанных историях.

«Мы зовём ИИ “angle body” (генератор ракурсов – перев.)», – рассказывает аль-Махди. – «Редактор на новостном дежурстве может просто вставить новость в ChatGPT – и система предложит новые углы подачи, опираясь на нашу модель новостных потребностей. Для нас это способ превратить стратегию в конкретные действия и донести контент до более широкой аудитории».

Несмотря на интеграцию ИИ в рабочие процессы, команда шведского радио не использует нейросеть для написания контента и продолжает придерживаться ключевых принципов их редакционной политики, – фактчекинг, верификация источников, право автора/редактора на последнее слово. И журналист несёт ответственность за все ошибки нейросети.

«Человек должен контролировать все действия генеративных инструментов, чтобы соблюдать журналистские стандарты», – соглашается Джина Цай из Semafor. – «ИИ – это не всезнающая машина. И на данный момент генеративные инструменты не гарантируют точность информации».

При этом искусственный интеллект становится для людей главным источником информации и новостей, постепенно вытесняя медиа, считает Джина. В этой ситуации важно не столько задумываться о будущем медиа, сколько работать с аудиторией здесь и сейчас: «Мы [журналисты] слишком часто зацикливаемся на себе, но пора взглянуть на индустрию под другим углом».

«Важно помнить – риск неточностей высок»

Цай призывает медиаменеджеров не бояться ИИ, а, наоборот, активно экспериментировать с ним. С ней соглашается Халиль Кассималли: важно не только осваивать новые инструменты, но и обсуждать их работу с сотрудниками. По его мнению, открытая дискуссия с коллективом – залог успеха.

Так же считает и Джошуа Олуфеми, основатель Dataphyte, организации, которая занимается анализом, визуализацией и переупаковкой данных.

«Мы не стали внедрять ИИ сверху вниз, как это часто бывает. Мы делаем так, чтобы каждый сотрудник взаимодействовал с ИИ и пробовал использовать его в своей повседневной работе», – говорит Джошуа. – «Если ты дизайнер, мы спрашиваем: зачем тратить так много времени, если есть инструменты, которые помогают ускорить процесс? Главное – это прозрачность: важно, чтобы человек рассказал, как именно он использует ИИ».

Но даже если ИИ и выполняет работу редактора текстов, это не значит, что редакция должна отказаться от проверок материалов человеком, считает Джина Цай.

При использовании генеративных инструментов как источника идей или поиска информации, важно помнить – риск неточностей высок. Тем не менее, журналисты тоже ошибаются.

«Нужно выяснить, кто чаще ошибается: ИИ или человек?» – говорит Джина. – «Если ответ “человек” – пора задуматься над внедрением генеративных инструментов».

При этом специалистка отмечает: «Наша задача – не сохранить работу журналистам, а служить народу. Если в будущем это будет делать генеративный интеллект – без проблем. Однако живые журналисты хорошо рассуждают и критически мыслят – это то, чего пока что не умеет ИИ».

«”Выкопать” забытые темы и рассказать новую историю»

Главное преимущество генеративных инструментов – скорость выполнения задач, считает Халиль Кассималли. Раньше команда The Conversation анализировала данные вручную, часто прибегая к помощи сторонних сотрудников. Но с приходом ИИ процесс полностью автоматизировали. Это позволило журналистам больше работать с материалами, а не заниматься рутиной.

В Dataphyte пошли ещё дальше и создали свой собственный инструмент для анализа и визуализации данных Nubia AI. Нейросеть помогает команде находить больше важных, локальных историй и «переосмысливать нарратив об Африке».

Задача, которую ставит перед собой команда Dataphyte, – вернуть ценность сообществам и рассказывать миллионы глубоких, не поверхностных историй.

«Можно назвать это социально-политической возможностью – рассказать об Африке по-настоящему», – говорит Джошуа. – «Мы хотим не просто поделиться этими историями, а персонализировать их с помощью ИИ. Если вы редактор и задаётесь вопросом, что вам нужно масштабировать в работе, – ответ прост: увеличить количество сильных, достоверных историй с трёх-пяти в неделю до сотен оригинальных и фактологических материалов».

В Dataphyte считают, что ИИ может помочь журналистике переосмыслить множество дискуссий из соцсетей – по темам неравного доступа, невидимых сообществ, провальных политик или инфраструктурных решений.

«Можно взять старые хэштеги, «выкопать» забытые темы и рассказать новую историю – релевантно, фактически точно, и с большим вниманием к деталям», – поясняет Джошуа. – «Думаю, в этом кроется огромный потенциал, на который редакции должны обратить внимание. Не говоря уже про локализацию и другие ресурсы, которые мы можем использовать».

Mauro mora, Unsplash

ИИ в маленьких редакциях

Олуфеми также советует маленьким редакциям не игнорировать ИИ, даже если денег на платные инструменты нет. Он предлагает несколько вариантов, как использовать генеративные инструменты:

  • Пробовать бесплатные инструменты.
  • Договариваться с более крупными редакциями о сотрудничестве – это помогает работать с уже существующими инструментами, а не придумывать что-то с нуля;
  • Пригласить технологических экспертов в свои редакции.
  • Объединяться с несколькими небольшими локальными редакциями и попробовать создать свой инструмент на базе LLM – Джошуа приводит пример из Нигерии: его команда в коллаборации с африканской неправительственной организацией CJID создала 6 мини-инструментов для мелких редакций. Один из них – Nubia AI.

«Журналистам нужно перестать бояться конкуренции: это не препятствие, а новая возможность для профессионального роста», – считает Джошуа.

Полную версию дискуссии на английском можно послушать тут.

Актуальное

Лучшее на Соли