71% редакций начали внедрять ИИ и застряли на раннем этапе. Но Катя Горчинская считает, что выход есть. Её текст вышел по-английски на сайте Всемирной газетной ассоциации (WAN-IFRA). В рамках информационного партнёрства мы публикуем перевод.
Катя Горчинская – консультант по медиаразвитию и стратегии с тридцатилетним опытом в сфере руководства редакциями, корпоративного управления, предпринимательства и институциональной трансформации. Работала генеральным директором и редактором в ведущих медиаорганизациях Украины: Hromadske TV и Kyiv Post – а также журналистом Forbes, the Guardian и the Wall Street Journal.
Изображение – Unsplash.com
Сегодня ответ СМИ на вызовы ИИ похож на рубку голов гидре. Появляется новый вызов – и организация, а чаще отдельные лица в ней, бегут решать новую проблему.
Я проанализировала 725 примеров внедрения искусственного интеллекта в СМИ из 80 стран и вывод такой: организации пользуются новыми технологиями, чтобы расширить возможности человека и автоматизировать отдельные повторяющиеся действия. Но стратегического подхода у них, как правило, нет.
По шкале сложности внедрения от 1 до 5, где 1 – самый низкий уровень, а 5 – самый высокий, 71% редакций застряли на 1-2 стадиях. Описание стадий я взяла из подкаста Economist. Изначально классификацию придумала фармацевтическая компания Moderna.
Что получается? Эксперименты вроде бы проводятся, но не дают ощутимого повышения эффективности. И уж тем более СМИ не удается пока использовать возможности, открывшиеся благодаря ИИ, для глубокой трансформации.
Лучший вариант представить себе, что делать с ИИ с точки зрения стратегии – это улыбка.
Я не предлагаю лидерам в СМИ натягивать деланную улыбку каждый раз, когда речь заходит о новом вызове из-за ИИ. «Улыбка» – это метафора, позволяющая визуализировать два стратегических приоритета, на которых действительно надо сосредоточиться, и процесс, лежащий в основе обоих.
Первый – переосмысление уникального ценностного предложения медиа. Журналистике нужно разобраться в себе и понять, что она может дать аудитории настолько уникального, важного и глубоко эмоционального, что никакой ИИ не сможет её заменить ни сейчас, ни в будущем. А потом – перестроить работу журналистов так, чтобы они смогли эту задачу решить.
А остальное – автоматизировать. Это второй приоритет. Все операционные аспекты, которые не вписываются в рамки создания ценности человеком, нужно автоматизировать.
Но чтобы достичь качественного скачка в обоих направлениях, у СМИ нет выбора, кроме как внедрять обучение и инновации способами, которые нехарактерны для журналистской индустрии. Но ни развитие людей и экспертизы, ни R&D больше не являются факультативными, если СМИ хотят развиваться, или даже просто выживать.
Удвоить ставку на уникальность
В данный момент в медиа-индустрии существует странный zeitgeist. Многие топы верят в то, что с их редакцией будет все хорошо, но не с профессией в целом. Я же считаю, что всё наоборот. Для того чтобы выжить, организациям нужно вернуться к самой сути журналистики. К той главной ценности, которую она создаёт. А затем – пересобрать себя вокруг этой идеи – уже для эпохи ИИ.
А журналистика останется независимо от них.
Часто журналистику называют второй древнейшей профессией (хотя, похоже, за это призовое место с ней конкурируют шпионы, политики и жиголо). Но журналистика может быть в «рейтинге» так высоко только в том случае, если она отвечает на самые глубинные потребности человека. Это значит, что у неё есть черты, до которых не может дотянуться ИИ.
А вот директор по ИИ в рекламной компании WPP Дэниэл Халм, называет исключительно журналистскими чертами умение задавать хорошие вопросы и делать оригинальный контент – в котором есть эмпатия, способность видеть общую картинку и творчески преобразовывать её в человеческую историю.
В самой индустрии тоже появляется понимание, что на вызов ИИ нужно отвечать оригинальными расследованиями, репортажами с мест, аналитикой, эксплейнерами и нарративными историями, и при этом уменьшать количество «сервисной журналистики», вечнозеленого контента и новостей общего плана.
Система, какой бы продвинутой она ни была, не пойдёт расспрашивать чиновника или корпорацию о нарушениях по следам информации, полученной из надёжного источника. Машина не слышит хруст подмёрзшего листа под ногами или покалывание на кончике носа во время прогулки ранним весенним утром. Она не может наблюдать, он может только пересказать.
То, что машина не может делать, кластеризуется в трех сферах:
- Отношения с другими людьми. Это репортажная работа «в полях», способность задавать глубокие вопросы, смотреть на ситуацию (историю, сюжет, героя) с эмпатией, а ещё – умение наблюдать и понимать нюансы происходящего между людьми.
- Понимание общества и контекста. Человек видит закономерности, которые ИИ не схватывает из-за инфошума, непонимания истории вопроса или его специфики. И поэтому он может вырабатывать решения, сложные и несовершенные, как сами люди. А ещё – формировать сообщества вокруг журналистики, укреплять связь с людьми и получать их доверие.
- Аутентичный сторителлинг. Он может быть прямолинейным, или творческим, он может быть даже субъективным или эксцентричным. Главное — это аутентичная, правдивая и уникальная история. Только это может конкурировать с машинными помоями.
Всё остальное стоит автоматизировать.
Профессор Стэнфорда Эрик Бриньолфсон говорит, что, когда возникает новая технология, нужно думать о том, как поменять само обустройство экономики: «Если вы просто асфальтируете коровьи тропы, то есть наслаиваете новые технологии на старые методы работы, вы не получите реальных преимуществ для бизнеса».
Чтобы добиться настоящей эффективности, компаниям нужно разделить все процессы на отдельные задачи и отдать машинам те, что поддаются автоматизации. А сами процессы и бизнес-модели должны быть пересобраны с учётом нового разделения труда между человеком и машиной.
Некоторые медиа уже пробуют этот подход. Британская компания Newsquest обучила журналистов работать с ИИ и разработала собственный инструмент. Результат – ошеломляющий рост производительности – с 4-х до 30-и материалов в день на одного репортёра.
Но рабочий процесс может быть перестроен и под другие цели, не только количество и объем. Также имеет смысл думать о других бизнес-функциях. Вероятнее всего, самые серьёзные изменения в сфере медиа произойдут в том, как люди пользуются информацией, даже не в производстве. Но при этом непропорционально много затрат идет именно на редакционные эксперименты.
В выборке из 725 примеров внедрения ИИ, которые я собрала, 66% – это изменения в редакционном процессе и производстве контента. В разы больше, чем количество экспериментов с пользовательским опытом аудитории.
Но самом деле, задача ещё сложнее, чем просто экспериментировать с процессами, направленными внутрь и наружу редакции. Придется вообще выйти за рамки нашего привычного понимания процессов, перестать просто внедрять новые инструменты и перестроить работу редакции целиком. (см. Рисунок 3).
С чего начать такое переосмысление? Можно создать внутри компании небольшие кросс-функциональные команды и дать им возможность экпериментировать с инновациями. Важно, чтобы в эти группы входили редакционные продакт-менеджеры и специалисты по работе с аудиторией.
В то же время СМИ должны привыкнуть моделировать затраты и выгоды от автоматизации процессов еще до того, как вводить необратимые технологические изменения. И при этом – учитывать, что в будущем создатели ИИ точно будут ставить реальный ценник за работу моделей, а не теперишние промо-цены.
Образование и инновации на стыке технологий и журналистики
Недавно я участвовала в дискуссии медиаменеджеров, работающими в изгнании, о вызовах на фоне развития ИИ. Основатель нескольких нишевых медиа сказал: «Трудно ждать от журналистов, что они будут всё время учиться. Они сопротивляются, и у них правда нет времени».
Другой участник возразил, что «обучение должно стать чем-то вроде базовой гигиены – как мытьё рук после туалета».
Менеджеры по всему миру говорят, что их команды пробуют разные инструменты ИИ, но процесс дезорганизован и зависит от конкретных людей и их энтузиазма. Однако процессом обучения нужно управлять. Например, создавать возможности для «микрообучения» – когда знания будут передаваться внутри команды. И параллельно проводить тренинги с глубоким погружением. Можно просто выделять 10 минут на летучке, чтобы показать новый инструмент или промт, и организовывать фундаментальное обучение в ритме, прийнятном для конкретной команды.
Некоторые СМИ уже так делают. The Guardian недавно объявила, что курс по ИИ стал обязательным для всего персонала. Он «выходит за рамки простых правил «что можно и чего нельзя» и объясняет, как работает ИИ научные теории, на которых базируется эта технология». В будущем курс будет расширен.
Другая участница той же дискуссии сказала, что разрыв между журналистикой и техническими специальностями сокращается, но он должен стать ещё меньше.
В отраслях, уже переживающих реальную ИИ-трансформацию, меняются роли и должности. Например, программисты теперь гораздо чаще управляют проектами и контролируют процессы. И это подталкивает их осваивать новые навыки и развивать более широкий взгляд на свою работу. Похожее расширение компетенций необходимо и в журналистике.
А ещё медиа стоит заново научиться старому доброму репортажу и сторителлингу. WAN-IFRA метко назвала этот процесс «прощанием с журналистикой под кондиционером».
Пару десятилетий, пока разрастались соцсети, журналисты развивали навыки выживания в этой мультиплатформенной среде. Конечно, это имело последствия. Общение между людьми переместилось в онлайн. Короткие форматы убили умение видеть историю глубоко, а не просто суммировать сказанное. Полноценные истории уступили место затянутым интервью в стиле подкастов.
Но мы не сможем пробиться через поток машинных помоев, если не будем уметь увлекать свою аудиторию, а также создавать сложные отношения, которые для этого нужны. Кроме того, контролировать работу машин в редакции тоже будет невозможно без редакторской «чуйки», наработанной годами ошибок и переписываний.
Создатели Claude и ChatGPT – говорят, что их модели либо уже работают, либо скоро начнут это делать, в режиме «рекурсивного самосовершенствования». Думаю, людям нужно научиться делать то же самое.
Сегодня основная опасность не в том, что медиа не будут меняться. Будут – об этом позаботится сама ИИ-трансформация. Риск в том, что СМИ могут решить «улыбаться наполовину». То есть, будут автоматизироваться, но при этом махнут рукой на ту работу, которая необходима по переобучению и развитию людей. Или наоборот, уйдут только в «ручную» журналистскую работу, и при этом операционку оставят как есть. Оба приоритета должны быть параллельными. Иначе получится не улыбка, а гримаса.
