Искусственный интеллект мощно встряхнул медийный рынок, как когда-то это сделали соцсети. Не прошло и года с запуска ChatGPT, а он уже меняет и само восприятие аудитории, и бизнес-модели, причём не только СМИ. В чём это выражается? И как редакциям принять неизбежное, а попутно расширить аудиторию и заработать?
Разбирались вместе с консультантом по интернет-технологиям и мультимедийной журналистике Сергеем Якуповым, автором вводного курса в ИИ в Медиа Академии.
Современные генеративные системы как Т9 на стероидах
Пока мы находимся в состоянии хаоса и не вполне понимаем, как ИИ в конечном счёте повлияет на медиарынок. Но некоторые изменения уже очевидны. Так, упростился способ создания контента. С тех пор, как появились соцсети и мессенджеры, любой может распространять контент. А теперь, когда есть генеративные ИИ, может его и производить: рисовать иллюстрации и писать тексты, не будучи дизайнером или журналистом. То есть снизилась цена входа на медийный рынок.
Сейчас робот способен выдавать два вида контента.
Во-первых, он может превращать один формат в другой: текст в аудио, видео в текст и так далее. Затея не новая: те же беларусские и российские медиа давно стали озвучивать свои тексты. Хотя пока результат далёк от идеала, но получить его можно быстро и от него есть польза. «При любой трансформации контента из одной формы в другую мы генерируем некую ценность, – говорит Сергей Якупов. – Потому что какой-то части аудитории удобнее потреблять не видео, а текст, или не текст, а аудио».
Во-вторых, ИИ может создавать новый контент по запросу пользователя. Но тут можно с ходу нарваться на фейк.
Бывает, что человек задаёт вопрос в бесплатной версии ChatGPT и получает ошибочное значение, просто потому, что эта версия была обучена на устаревших данных. Но человек думает, что машина-то не может ошибаться, и по незнанию распространяет фейк.
С несовершенной системой надо уметь работать. Правильно сформулировать запрос – само по себе непростое дело. То есть глобально работу ни у кого машина не заберёт. Зато сможет взять на себя рутинные задачи.
Машина может писать новости с прицелом на трафик
Обычно это короткие новости, которые живут недолго и потребляются здесь и сейчас. Их просматривают, чтобы, например, узнать счёт футбольного матча, прогноз погоды или положение дел на рынках акций.
Контекст тут нужен, но сугубо технический – машина легко соберёт его из существующих данных. К результатам футбольного матча она может подтянуть информацию о том, как его участники играли друг с другом раньше, на каком месте в турнирной таблице находится команда победителей и так далее. Такие данные обычно имеют понятную машине структуру, и с их обработкой у неё не возникает трудностей. Новости этого типа можно и нужно автоматизировать. Reuters и Associated Press публикуют их в виде строчек с цифрами уже несколько лет.
А вот с новостями, где нужно понимать контекст событий, машина вряд ли справится. Если бы мы попросили ИИ написать о том, что Путин собирался поехать в ЮАР, скорее всего, робот выдал бы стандартную новость. Но вряд ли «вспомнил» бы, что ЮАР ратифицировала Римский статут Международного уголовного суда, а значит, Путину там грозит арест по ордеру МУС. Чтобы учесть это, нужно обладать когнитивными способностями, которых у машины (пока) нет.
Но это не значит, что не появятся полностью синтетические медиа. Уже сейчас можно сделать сайт, который будет автоматически генерировать новости и собирать трафик. И такой запрос на медийном рынке есть. Правда, на максимум поискового трафика тут рассчитывать не стоит. Google хорошо умеет распознавать «синтетику». Он раздаёт трафик и на сгенерированный автоматически контент, но тот обязательно должен быть высокого качества и соответствовать стандартам E-E-A-T (опыт, компетентность, авторитетность и достоверность). Кстати, новости про спорт и погоду попадают в эту категорию.
Будут ли читатели меньше доверять изданию, которое публикует созданные машиной новости? Сергей Якупов считает: «Вопрос не в том, что автоматические новости будут снижать доверие, а в том, насколько команда издания сможет объяснить читателю ценность этой автоматизации: да, у нас выходят автоматические новости, но в это время наши журналисты пишут глубокую аналитику».
Читатель поймёт, что остаётся в плюсе: сразу получает сгенерированную машиной новость, а через несколько часов – качественный материал на ту же тему, уже написанный человеком.
Ценность робота не только в том, что он быстро обрабатывает большие объёмы данных и генерирует простые новости. Машина также может эффективно заниматься дистрибуцией контента. То есть доставлять читателям то, что они хотят, в нужное им время и через удобные для них платформы.
Вероятно, ИИ добьёт рекламную модель (но нескоро)
Если медиа хочет использовать искусственный интеллект, первым делом ему нужно ответить на вопрос «зачем?». Чтобы журналисты побаловались с ChatGPT? Чтобы снизить расходы? Ускорить работу? Или чтобы уволить всех журналистов и только машина писала новости?
Тем изданиям, которые используют пейволл, теперь не нужно думать, за какой контент просить у читателей деньги. Если машина написала новость, её не жаль отдать бесплатно. Другое дело, если над текстом трудился журналист на почасовой оплате.
А вот рекламная модель под угрозой (да, снова). Пандемия коронавируса и полномасштабная война России против Украины так и не забили последний гвоздь в крышку гроба рекламной модели, но, кажется, это может сделать ИИ.
Теперь на Западе реклама даже в каком-то смысле растёт, потому что появились альтернативы монополистам Google и Meta. Обычно когда пользователь заходит на сайт медиа, он загружает к себе их куки, на основе которых ему потом подсовывают рекламу. Но всё чаще издания отправляют читателям собственные куки вместо куки Google и Meta. Группа изданий договаривается показывать рекламу внутри своей сетки и получает хорошие охваты без техногигантов. По такому принципу работает, например, Zeus – проект The Washington Post.
При чём тут искусственный интеллект? Всё просто, он может убить ссылки, а без них рухнет рекламная бизнес-модель. Microsoft уже запустила поисковую систему Bing и браузер Edge на базе ChatGPT. В ответ на запрос пользователь получает не знакомый набор ссылок, а готовый нарратив.
Но если ссылки и умрут, то нескоро. Во-первых, Google пока не откажется от ссылок, ведь на них построена его бизнес-модель. Во-вторых, привычки пользователей быстро не меняются. «Лет пять назад все увлекались чат-ботами. В какой-то момент это закончилось, потому что чат-бот не был для пользователей естественным способом общения с интернетом, – говорит Сергей Якупов. – Период от появления технологии до её восприятия большинством аудитории занимает длительное время».
Робот поможет медиа выстроить экосистему продуктов
Впрочем, уже сейчас рекламная модель крайне плохо работает для медиа в Беларуси и России. Особенно, для медиа в изгнании, которые вынуждены работать из-за границы. На чём тогда зарабатывать? В основном, продавать доступ к контенту и получать гранты.
При этом большие охваты всё ещё имеют значение. Но не столько в виде красивых цифр, которые можно показать донору, сколько в виде инструмента, который расширит ядерную аудиторию медиа.
Главное, теперь изданиям не нужно забирать ресурс из обслуживания ядерной аудитории, чтобы привлечь новую. Об этом позаботится машина. Редакция может сосредоточиться на ядерном контенте и креативе. И когда робот приведёт на основную площадку медиа новых читателей, те поймут, что им повезло там оказаться.
Сейчас важно развивать экосистему продуктов внутри медиа – то, что лет семь-восемь назад называли мультиканальностью. Особенно это актуально для СМИ в изгнании. «Человек, который вынужденно уехал за границу, судорожно ищет информацию там, где ему удобно, – отмечает Сергей Якупов. – Он больше не может позволить себе роскошь читать новости в отдельном издании. Ему нужна скорость, объективность, более полная картина. Всё это ему дают платформы, а не один какой-то бренд».
Выстроить экосистему продуктов помогут алгоритмы искусственного интеллекта. Как это работает? Если говорить упрощённо, нужно создать систему и подключить к статистике своего медиа в Google Analytics и соцсетях. Машина будет анализировать твою аудиторию и решать, как, куда и в каком виде лучше всего отправлять твой контент. Например, она может подсказать, что вот тут лучше оптимизировать заголовок, чем делать таргет в Facebook. Преимущество в том, что это практически real-time аналитика, автоматика работает с очень высокой скоростью (чем не может похвастаться человек).
ИИ меняет то, как медиа себя воспринимают
Как профессиональные создатели контента СМИ будут вынуждены соревноваться с теми, кто генерирует контент с помощью искусственного интеллекта. Но тут есть позитивный момент. Конкуренция поднимет планку качества. Если медиа смогут её выдерживать, то останутся элитарным гейткипером, источником, если можно так назвать, лакшери продукта для тех, кто хочет не просто получать какую-то информацию, но и доверять ей, ощущать «человечность», а не просто получать осведомлённость.
Кроме того, медиа могут стать полноценными сервисами, которые работают на конкретные потребности разных, в том числе немедийных, аудиторий. Пример – когда медиакомпания начинает продавать, допустим, vpn-сервисы или другие продукты. В этом смысле системы ИИ дают широкие возможности для того, чтобы привлечь пользователей. Но без больших инвестиций тут не обойтись.
Более того, придётся поменять структуру всей медиакомпании. Редакция станет лишь одним из её подразделений и будет генерировать только часть аудитории – ту, которой важна контентная составляющая. «У нас всё это было [инструменты для создания разнообразных продуктов], – говорит Сергей Якупов. – Просто раньше мы делали это с помощью топорика, а нам дали бензопилу: круши-ломай или строй что-то новое».
Беседовала Елена Верещагина, текст подготовила Рина Виж.
