Теперішні новини про штучний інтелект кількадесят років тому сприймалися б як наукова фантастика. Програми збирають кубик Рубіка за секунду, роблять власні винаходи, малюють плани квартир і розставляють меблі, створюють фейки, виправляють застарілі статті у Вікіпедії та помилки в текстовому редакторі, змушують Гітлера і Сталіна співати разом, виявляють симптоми коронавірусної хвороби, відновлюють картини. Програмами вже можна замінити не тільки редакторів, а й правників і пілотів. Втім експерти з використання комп’ютерних програм у медіа запевняють, що журналістам нема чого боятися: штучний інтелект може виконувати деякі людські функції та спрощувати журналістам життя, але не замінити їх назовсім.

7 липня 2021 року на ютуб-каналі «Дедлайн» відбувся марафон лекцій Ukraine Journalism AI Day про застосування штучного інтелекту в медіа. У ньому взяли участь:

• Анатолій Бондаренко, керівник напрямку «журналістика даних» в онлайн-виданні «Тексти»;
• Олексій Молчановський, заступник декана з інновацій факультету прикладних наук Українського католицького університету;
• Андрій Бродецький, ведучий подкасту про штучний інтелект, автор телеграм-каналу «Технології, медіа і суспільство»;
• Чарлі Беккет, професор Лондонської школи економіки.

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.

Анатолій Бондаренко з «Текстів» каже, що коректніше говорити не про штучний інтелект, а про обмежений або вузький штучний інтелект. Адже програми не настільки гнучкі, щоби приймати власні рішення або пропонувати загальні відповіді. Обмежений штучний інтелект — це галузь, яка об’єднує комп’ютерні науки, набори даних та потужні обчислення, які допомагають розв’язати певну проблему.

Чарлі Беккет пропонує визначення зі звіту The Journalism AI Report 2019 року: штучний інтелект — це підбірка ідей, технологій і прийомів, які використовуються машинами, щоб виконувати завдання, які вимагають людського інтелекту.

Те, що тепер заведено називати штучним інтелектом, розробляють іще з середини XX століття. Але близько десяти років тому в цій галузі стався справжній прорив, коли задля розвитку штучного інтелекту поєднали три складові: алгоритми, дані та обчислювальні потужності. Інтернет, зокрема соціальні мережі, стримінгові сервіси та комерційні платформи, дали змогу зібрати базу даних, на основі якої створюють алгоритми. Популярність комп’ютерних ігор стимулювала розвиток відеокарт, які дозволяють паралельно виконувати багато обчислюваних операцій. Тому розробляти системи штучного інтелекту стало легше, а самі вони дедалі дієвіші.

Олексій Молчановський пояснює: сучасний штучний інтелект заснований на тому, що алгоритми вчаться розпізнавати шаблони наших даних, те, що часто повторюються. Шаблон утворюється на основі заучування багатьох прикладів, тому відбувається багатоітераційне навчання. Тоді система не просто запам’ятовує інформацію, а узагальнює її. Інакше кажучи, штучний інтелект не може вигадати чогось принципово нового, але може побачити тенденції або зв’язки між явищами.

Анатолій Бондаренко каже, що штучний інтелект вміє розпізнавати будь-які об’єкти на зображеннях, а людську мову розуміє вже майже на рівні людини. «Для нас візуальне зображення є основним каналом отримання інформації. Та частина кори головного мозку, яка відповідає за обробку зображення, — одна з найкраще досліджених. Тому ці знання з нейронаук було перенесено в комп’ютерні науки», — так пояснює розвиток штучного інтелекту в напрямку зображення Олексій Молчановський.

Програми, які працюють із текстами, переважно англомовні, але в Україні зараз розробляють системи, здатні працювати з українською мовою. Ось що штучний інтелект уже може робити з українськомовним текстом:

• проаналізувати сентименти — чи позитивно, чи негативно налаштований текст;
• автоматично отримати суть тексту — виокремити конкретну інформацію, наприклад, перелік згаданих у тексті прізвищ, компаній, спортивних команд тощо;
• підібрати пропущені слова або запропоновувати наступні;
• згенерувати за допомогою текстового опису зображення для матеріалу;
• аналізувати аудиторію для добору персоналізованого контенту.

Розробляються й програми, які зможуть якісно транскрибувати аудіозапис у текст.

Лондонська школа економіки провела опитування 71 організації, які займаються медіа та новинами, запитуючи, як вони використовують штучний інтелект у журналістиці:

68 % — використовують штучний інтелект, щоби зробити роботу журналіста ефективнішою;

45 % — для того, щоб робити контент релевантним для кінцевого користувача;

20 % — для загального покращення бізнесу.

Якщо конкретніше, найчастіше штучний інтелект використовують у журналістиці для:

• граматичної та стилістичної корекції тексту;
• автоматичної генерації контенту;
• генерації штучної музики;
• покращеного пошуку зображень та відео;
• розпізнавання фейкових новин та дiпфейків за формальними ознаками;
• модерації контенту;
• динамічного ціноутворення для читачів та рекламодавців.

Чимало стандартного контенту західних медіа вже зараз генерується автоматично чи напівавтоматично. Наприклад, машина начитує текст без участі людини, щоб викласти аудіоверсію матеріалу. Одного разу програма змогла згенерувати близько десяти продовжень тексту, об’єднавши які, редактори отримали матеріал для публікації.

В Україні поки що небагато видань узяли штучний інтелект на озброєння. «Тексти» — одне з них. Видання застосовувало нейронні мережі, щоб визначити кількість людей на акції, використовувало машинне моделювання для прогнозування результатів виборів, аналізувало роботу фракцій, створювало мапи видобутку бурштину, вивчало пропаганду в російських медіа та багато іншого.

Анатолій Бондаренко показав відео з детальним 3D-розкадруванням, яке було створено за допомогою штучного інтелекту. Він припускає, що така технологія зможе допомогти створювати відео, які в журналістиці можна буде використовувати під час репортажів — це допомогло би глядачеві в деталях роздивитися ключові моменти.

Теоретично використання штучного інтелекту не мало би призвести до скорочення журналістів, яких замінять комп’ютерні програми. Просто люди займатимуться креативнішими справами, писатимуть змістовніші тексти, проводитимуть дослідження, на які програми поки що не здатні й навряд чи будуть здатними в найближчі десятиліття. Програми ж візьмуть на себе те, що можна автоматизувати. Однак для того, щоб узяти на озброєння штучний інтелект, медійникам потрібно навчитися роботи з автоматичними системами, опанувати підготовку шаблонів текстів і контроль якості даних тощо. Слід зрозуміти, як працюють алгоритми штучного інтелекту включно з елементами програмування, статистики, лінгвістичної інженерії тощо. Олексій Молчановський радить вивчити мови програмування. Для аналізу статистичних даних підійде мова R, а для створення алгоритмів, на основі яких можна генерувати тексти та ставити завдання, — Python. Корисно також розвивати обчислювальне мислення (соmputational thinking), щоби співпрацювати з фахівцями з комп’ютерних наук.

Слід бути готовими й до проблем, які тягне за собою використання штучного інтелекту в медіа. По-перше, сучасний штучний інтелект спеціалізований: потребує вузької задачі й тренується лише під неї. Тому програма, яка підходить для аналізу одного типу даних, не впорається з іншим.

По-друге, що більші масиви даних обробляють програми, то важче контролювати їхню якість.

По-третє, виникає «ефект відлуння». Наприклад, рекомендаційні алгоритми ютуба сприяли тому, щоб люди частіше дивилися «екстремальні» відео.

По-четверте, упередження в початкових даних. Наприклад, система Amazon створила програму для аналізу анкет для прийняття на роботу. В її основі була вже наявна база працівників, серед яких було багато чоловіків, тому програма віддавала перевагу анкетам чоловіків.

По-п’яте, є ризик, що деякі медіаорганізації все ж підуть шляхом економії, замінюючи живих людей програмами та отримуючи поверховий, стандартний, менш креативний та глибокий контент. Штучний інтелект може згенерувати новину на основі результатів футбольного матчу або показати, як пов’язана кількість робочих годин із кількістю спожитих алкогольних напоїв. Але він не передасть настрою матчу та не дасть відповіді на питання, чому люди так багато працюють і так багато п’ють водночас.

Тож медійникам і їхнім керівникам варто тверезо оцінювати перспективи штучного інтелекту. Він змінить культуру та структуру організацій, створить нові ролі та способи виконання деяких завдань у журналістиці. Однак він не замінить журналістів. А в ситуації, коли штучний інтелект уже використовується для створення й поширення фейків та дезінформації, людський розум, здатний бачити інформацію в контексті та розпізнавати неправду, неможливо замінити програмою.