Штучны інтэлект пакуль не заменіць журналістаў, затое можа ім дапамагчы. Даем лайфхакі
Днямі ў Японіі разгарэўся скандал: лаўрэатка прэстыжнай літаратурнай прэміі Рыэ Кудан прызналася, што каля 5% яе рамана «Такійская вежа спачування» была створана з дапамогай чат-бота Open AI. Цікава, што галоўная гераіня твору незадавольненая тым, як глыбока штучны інтэлект (ШІ) прасочваецца ў жыццё. Але гэтая жыццёвая метафара — добрае адлюстраванне таго, як новы інструмент можна выкарыстоўваць у журналістыцы. Эксперт і заснавальнік Novocean.me Сяргей Якупаў падчас вебінару расказаў, якім чынам.
Візуалізацыя па тэкставым запыце
Бадай самы папулярны спосаб выкарыстання штучнага інтэлекту сярод журналістаў — гэта стварэнне ці паляпшэнне ілюстрацый. Асабліва актуальная опцыя для беларускіх медыяў у выгнанні, якія па зразумелых прычынах не могуць адправіць фотакарэспандэнта на месца падзеяў.
Аднак і заходнія СМІ таксама звяртаюцца да гэтай магчымасці. Можна ўзгадаць, як на фоне інфармацыі пра імаверны арышт Дональда Трампа былі створаныя адпаведныя ілюстрацыі.
Канешне, з’ява атрымала як прыхільнікаў, так і крытыкаў. Ёсць меркаванне, што выкарыстанне згенераваных выяваў — гэта крынж, і сур’ёзныя медыі такім не займаюцца.
— Усё залежыць ад кантэксту, — мяркуе Сяргей Якупаў. — Зусім неабавязкова адпраўляць фатографа, каб зрабіць здымак тыповага дома для артыкула пра рынак жылля. Іншая справа — рэпартажная альбо партрэтная фатаграфія, якая з’яўляецца часткай кантэнту. А вось спрабаваць згенераваць твары рэальных людзей — сапраўдная праблема. Гэта ператварае сур’ёзны тэкст у насмешку. У гэтым выпадку пустэча скажа візуальна значна больш, чым штучная запоўненасць.
Медыяэксперт раіць памятаць пра магчымасць з дапамогай нейрасетак не толькі ствараць выявы па тэкставым запыце, але ж і візуялізаваць, напрыклад, лічбавыя дадзеныя у форме дыяграмы ці іншай графікі.
Пераклад з іншай мовы ці транскрыбацыя аўдыёзапісаў
Не менш папулярны ШІ сярод рэпарцёраў, калі трэба перакласці тэкст з іншай мовы — хоць з кітайскай, хоць з арабскай. І гэта сапраўды вельмі карысная опцыя. Таксама асобныя сістэмы нейрасетак дазваляюць транскрыбіраваць тэкст з аўдыёзапісаў і наадварот, а акрамя таго — распазнаваць тэкст у фармаце PDF. Дадамо, что аналагічныя інструменты бясплатна прапануе журналістам Google (у прыватнасці, Pinpoint, які дазваляе транскрыбіраваць аўдыёзапісы).
— Штучны інтэлект сам не думае, — адзначае Сяргей Якупаў. — Ён шмат што памятае ў рамках той базы дадзеных, якая ў яго ёсць. Але яна канчатковая. Увесь масіў прадуктаў, якія цяпер маюцца, — гэта ўмоўны Т9 (сістэма хуткага набору тэксту, якая падказвае карыстальніку словы, што ён набірае), аднак які валодае вялікім масівам дадзеных. Ёсць уваход — гэта наш з вамі запыт, ёсць нейкая магія ўнутры і, нарэшце, вынік — тэкст, відэа, выява. Самыя папулярныя сістэмы ШІ — гэта ChatGPT, Claude, Bard, Llama.
ШІ можа размяшчаць навіны? І так, і не
Галоўны страх для журналістаў — што нейрасеткі заменяць рэпарцёраў і самі змогуць знаходзіць фактуру, пісаць тэксты і публікаваць іх. Сяргей Якупаў супакойвае: гэта далёка не так. Але ці можа ШІ рыхтаваць просценькія навіны? Адназначнага адказу няма.
— Любая генератыўная сістэма не разумее кантэксту, — звяртае ўвагу эксперт. — То-бок, ШІ можна выкарыстоўваць для публікацыі заметак, але калі ёсць нейкая структурная матрыца дадзеных. Што маецца на ўвазе? Напрыклад, у навінах пра спорт ёсць выразны лічбавы вынік: на якой хвіліне гулец забіў гол, як прабег дыстанцыю атлет і г.д. Значыць, падыходзіць. Нейрасетка з гэтым справіцца. Тое ж самае — звесткі пра надвор’е, рынак акцый, кінапрэм’еры. Перавага ШІ ў тым, што ён знойдзе навіну там, дзе чалавек, хутчэй за ўсё, прапусціць, таму што нейрасетка можа хутка прааналізаваць велізарны масіў дадзеных.
Паводле Сяргея Якупава, кантэнт, створаны нейрасеткай, павінен быць адпаведна пазначаны, таму што інакш давер да медыя знізіцца, а ён цяпер на рэкордна нізкім узроўні ў палярызаваным свеце.
— Штучны інтэлект — гэта не крэатыўная, а генератыўная сістэма, якая стварае тэкст, ілюстрацыю ці відэа на пэўнай базе, — падкрэслівае эксперт. — У яе няма разумення добра гэта ці дрэнна, праўда ці не. Таму, напрыклад, верыфікацыя дадзеных — адна з самых дрэнных задачаў, якую мы можам дэлегаваць нейрасетцы.
Дадамо, што кантроль за нейрасеткай павінен быць, нават калі перад ботам ставяць самую простую задачу. Чаму? Наступны прыклад гэта добра ілюструе. У 2017 годзе жыхары Каліфорніі атрымалі паведамленне Los Angeles Times пра тое, што адбыўся моцны землятрус. Аднак трывога была беспадстаўнай. Навіну размесціў бот, які збіраў дадзеныя з сайта Геалагічнай службы ЗША. Але ў паведамленні ішла гаворка пра землятрус магнітудай 6,8 бала, які здарыўся ў 1925 годзе. Як высветлілася, супрацоўнік геалагічнай службы па памылцы разаслаў папярэджанне пры абнаўленні гістарычных дадзеных аб землятрусах, каб зрабіць іх больш дакладнымі. Аднак робат успрыняў гэта як дакладную інфармацыю, не падвяргаючы яе крытычнаму асэнсаванню.
— Самае галоўнае — не аддаваць штучнаму інтэлекту тэмы для аналізу, бо ён не выдасць нам кантэкст. Ён проста раскажа паслядоўнасць дзеянняў і крокаў, нейкі алгарытм. Ён няздольны ацаніць, ці прадузяты тэкст, тэндэнцыйны яго аўтар ці не. У яго няма кагнітыўнага ўспрымання рэальнасці, няма катэгорый ацэначнасці. Яго эфектыўнасць вызначаецца здольнасцю выбудоўваць паслядоўнасці, — папярэджвае эксперт.
Аналіз дадзеных
Штодзень прадстаўнікі медыяў вырашаюць адны і тыя ж марудныя задачы, якія патрабуюць часу. ШІ можа дапамагчы ў выпадку, калі ёсць пэўны алгарытм і працу можна аўтаматызаваць.
У прыватнасці, ШІ даволі добра спраўляецца са структураваннем. Можна загрузіць любы файл у Claude альбо платную версію ChatGPT і папрасіць вылучыць з масіва дадзеных лічбы, якія тычацца пэўных параметраў, і пераўтварыць іх у табліцу. Гэта мог бы зрабіць чалавек, але гэта будзе вельмі доўга і ў выніку эфектыўнасць будзе даволі нізкая.
Таксама нейрасетка карысная ў планаванні складанага рэдакцыйнага прадукту. Яна пакрокава распіша, што трэба зрабіць, а пры запыце дэталізуе працэсы.
Тэгіраванне
— Звычайна гэта робіцца ўручную: ставяцца тэгі, рубрыкі, любая іншая абвязка кантэнту, — прыводзіць наступны прыклад Сяргей Якупаў. — Але мы можам свой архіў скарміць штучнаму інтэлекту, папрасіць знайсці агульнасці, і на аснове гэтага паставіць тэгі. Гэта таксама можа быць выкарыстана для структуравання артыкулаў па тэме, храналогіі і г.д. Праўда, для гэтага прыйдзецца распрацаваць невялікі скрыпт.
Трэба адзначыць, што платныя версіі сістэм ШІ моцна адрозніваюцца ад бясплатных ў лепшы бок. Эксперт таксама рэкамендуе звярнуць увагу на так званыя плагіны — агенты, якія дапамагаюць вырашаць тыя ці іншыя задачы.
Загалоўкі
Не заўсёды нашы загалоўкі, якія здаюцца нам удалымі, заходзяць аўдыторыі, заўважае эксперт. Па вялікім рахунку мы спрабуем прадказаць паводзіны карыстальніка, але гэта не заўсёды правільны спосаб. А ШІ можа сабраць базу дадзеных і падказаць найбольш аптымальны загаловак для той ці іншай платформы і каб ён не быў клікбэйтным.
— Калі ў адзін цудоўны дзень усе пачнуць выкарыстоўваць штучны інтэлект для таго, каб прыдумляць загалоўкі, ці не стануць яны разам аднатыпнымі і штампаванымі? — спыталі слухачы вебінару.
— Любая аўтаматызацыя прадугледжвае нейкую усярэдненасць, — прызнаў Сяргей Якупаў. — Якім чынам мы можам вырашыць гэтую праблему? Чым больш генеруем дадзеных, тым больш разумнай становіцца сістэма. Калі ствараем запыт, то фармулюем унікальны набор крытэраў. Гэта першы фактар, які ўплывае на разнастайнасць. А другі — эксклюзіўнасць тэксту, да якога мы падбіраем загаловак. Сістэма гэта таксама ўлічвае.
Сацсеткі
ШІ можа стаць дапаможнікам SMM-спецыялістам у наладжванні фарматаў і каналаў дыстрыбуцыі кантэнту, а таксама дазволіць аўтаматызаваць некаторыя працэсы.
— Зыходзячы са статыстыкі, ШІ дапаможа размяшчаць той ці іншы матэрыял у найбольш выгадны час, — расказвае эксперт. — Сачыць самастойна складана, бо мяняюцца алгарытмы і звычкі карыстальнікаў. А калі мы ўвесь час будзем падкормліваць нашу сістэму актуальнымі дадзенымі, яна будзе прагназаваць час публікацыі больш дакладна.
Мадэрацыя каментароў
Цяпер гэта не самая актуальная рэч, бо большасць навінавых сайтаў схавалі магчымасць каментаваць артыкулы для бяспекі саміх карыстальнікаў, але ў будучым гэта можа быць карысным.
— Па ключавых словах сістэма можа бачыць, што рабіць з каментаром: выдаляць, ўхваляць альбо ўвогул забаніць карыстальніка, — нагадвае Сяргей Якупаў.
Дарэчы, некаторыя беларускія інфармацыйныя сайты ўжо выкарыстоўвалі такія тэхналогіі яшчэ да 2020 года. Так, боты цэнзурыравалі паведамленні з табуяванай лексікай.
Уласны тэлевядучы
— Дзякуючы нейрасеткам, у сябе на сайце можна завесці тэлевядучага, які будзе прамаўляць тое, што вы напісалі, — падказвае яшчэ адну магчымасць эксперт. — Гэта будзе бясконцы прамы эфір. Своеасаблівы CNN. Зразумела, што гэта будзе не ідэальна прыгожа, але ў будучыні тэхналогіі будуць ўдасканальвацца. Яны стануць абавязковым інструментам для многіх медыяў.
Асістэнт рэдактара
Наршэце, штучны інтэлект можа стаць добрым кансультантам для рэдактара. Эксперт бачыць вялікі патэнцыял у выкарыстанні нейрасетак пры будаванні бізнэс-працэсаў унутры рэдакцыі. З дапамогай ШІ можна эканоміць рэсурсы, каб накіраваць іх на падрыхтоўку больш цікавага і складанага кантэнту.
— ШІ можа вызначыць эфектыўнасць не проста кожнага тэксту, але кожнай часткі гэтага тэксту. Сказаць, наколькі ён уцягвае аўдыторыю і прымушае вярнуцца назад на сайт, — дадае Сяргей Якупаў. — Мы можам па-разумнаму агрэгаваць навіны. Штучны інтэлект дапаможа вызначыць, што важна, дзе дубляванне, у чым эксклюзіўнасць. Гэта сістэма, якая з дапамогай ключавых слоў дапамагае нам адабраць сапраўды важныя рэчы.
Чытайце яшчэ:
«Беларуская мова жывая!» Запыталіся ў штучнага інтэлекту, якая яе сучасная роля і што будзе далей
Як будзе працаваць першы ў свеце закон, які рэгулюе выкарыстанне штучнага інтэлекту?
Заснавальнік платформы «Новая Беларусь» анансаваў укараненне персаналізаванай стужкі навін і выкарыстанне штучнага інтэлекту
![](https://baj.media/wp-content/themes/baj/assets/images/telegram-logo.jpg)