من يتابع عن قرب، يُدرك أنّ صناعة الإعلام والترفيه لا تمرّ بمجرد تغيير مرحلي تدريجي بسيط بل تمرّ بواحدة من أهم التحولات الأساسية، لذلك إذا أردنا أن نكون جزءًا من مستقبل الإعلام علينا التفكير بأن نبدأ بالمشاركة جدياً بالنقاش الجاري حالياً حول الإعلام والمستقبل، لا يكفي أن تقول اليوم أنك صحفي، عليك امتلاك أو تعلم مهارات جديدة، وتطوير نماذج وأساليب عمل جديدة والتفكير بالفوائد التي توفرها تبني الاتجاهات الحديثة في الإعلام وكيف يمكننا تطوير وعينا والهياكل والأدوات الفعلية التي نستخدمها سواء كنا صحفيين مستقلين، أو صحفيين نعمل في وسائل إعلام محلية، وطنية، عابرة للحدود، أو دولية.
كصحفيين، من الأهمية بمكان فهم أهمية الذكاء الاصطناعي ككل. لماذا؟
أولاً، لأجل تقديم تغطية شاملة ودقيقة لهذا النوع الجديد من الأخبار، حيث تحتاج وسائل الإعلام أيضًا إلى أن تصبح أكثر دراية وأفضل في إعداد التقارير بطريقة دقيقة حول الذكاء الاصطناعي حتى يتمكن المتلقي، المستهلك من اتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية التعامل مع الذكاء الاصطناعي ودخوله في حياتنا.
ثانياً، لأنه يقدم فرصًا وتحديات لا مثيل لها في إنشاء المحتوى وإشراك الجمهور وتحليل البيانات وغير ذلك عن طريق الأدوات التي يوفرها.
المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي التي يجب على الصحفيين معرفتها
الشبكة العصبونية الاصطناعية
برنامج كمبيوتر مستوحى من الدماغ البيولوجي للإنسان مع العديد من الخلايا العصبية وتستخدم في كثير من الأحيان في التعلم الآلي. يتكون البرنامج من عقد مترابطة في طبقات. تتلقى بعض هذه العقد بيانات الإدخال والتي تتم معالجتها بشكل أكبر عبر الشبكة. يتم التحكم في العملية من خلال خوارزميات تضبط كيفية تمرير البيانات بين العقد بحيث تتعرف الشبكة على المشكلة الحالية وحلها.
البيانات
لا تملك أدوات الذكاء الاصطناعي أي طريقة للتعلم من أي شيء آخر غير البيانات التي تغذيها بها. بالمعنى الدقيق للكلمة، فإنّ أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست ذكية بشكل خاص، بل مقيدة تمامًا بالبيانات التي تم استخدامها في التعلم الآلي.
نوع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبونية الاصطناعية مع طبقات كثيرة جدًا. يمكن استخدام مئات الطبقات لحل المشكلات المعقدة.
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، يهدف إلى تعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات والتحسين من خلال التجربة - بدلاً من أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك. في التعلم الآلي، يتم تدريب الخوارزميات للعثور على الأنماط والارتباطات في مجموعات البيانات الكبيرة واتخاذ أفضل القرارات والتنبؤات بناءً على هذا التحليل. تتحسن تطبيقات التعلم الآلي مع الاستخدام وتصبح أكثر دقة كلما زادت البيانات التي يمكن الوصول إليها.
في بعض الأحيان يتم تشبيه الخوارزمية بوصفة طعام، لأنها تعليمات خطوة بخطوة لحل مشكلة معينة، أي أنها عبارة عن مجموعات من الإرشادات خطوة بخطوة التي تخبر الكمبيوتر بكيفية تنفيذ مهمة معينة أو حل مشكلة ما، وهي اللبنات الأساسية للبرمجيات وأنظمة الذكاء الاصطناعي، وتساعد باتخاذ القرارات والتعلم وحل المشكلات المعقدة.
(Natural Language Processing) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والتفاعل معها. تسمح البرمجة اللغوية العصبية للآلات بمعالجة وتحليل لغة الإنسان بطريقة منطقية، إنها التكنولوجيا الكامنة وراء المساعدين الصوتيين مثل Siri أو روبوتات الدردشة التي يمكنها فهم لغتنا المنطوقة أو المكتوبة والرد عليها.
يعد توليد اللغة الطبيعية (NLG) جانبًا آخر من جوانب البرمجة اللغوية العصبية التي تركز على قدرة الكمبيوتر على إنتاج لغة تشبه لغة الإنسان كمخرجات. يسمح NLG لأنظمة الذكاء الاصطناعي بإنشاء محتوى مكتوب أو منطوق تلقائيًا، مثل إنشاء مقالات إخبارية أو تلخيص البيانات في نموذج يمكن للبشر قراءته.
رؤية الكمبيوتر هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من تفسير وفهم المعلومات المرئية من الصور أو مقاطع الفيديو. إنه يمكّن الآلات من التعرف على الأشياء وتحديد الوجوه وحتى فهم محتوى الصورة. رؤية الكمبيوتر هي التقنية الكامنة وراء أنظمة التعرف على الوجه والسيارات ذاتية القيادة والعديد من التطبيقات الأخرى التي تتضمن فهم البيانات المرئية.
الذكاء الاصطناعي الضيق
غالبًا ما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة أكثر فعالية من أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة في حل مشكلات معينة، ولكنها تقتصر على أداء تلك المهام المحددة فقط. العديد من المنتجات المتخصصة التي نراها اليوم في النص والصورة والصوت والصورة هي عبارة عن ذكاء اصطناعي ضيق.
المثال الأكثر شهرة الآن هو ChatGPT.
الذكاء الاصطناعي العام
الذي يشار إليه أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العام AGI. الفرضية المستقبلية حول الذكاء الاصطناعي هي أيضًا التفرد.
إنها نظرية تصف حدثًا متوقعًا في المستقبل عندما تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي متقدمة جدًا بحيث يمكنها تحسين نفسها وإحداث تغيير ثوري في المجتمع.
الأسباب الرئيسية التي تجعل الذكاء الاصطناعي مهمًا في الصحافة
الكفاءة والإنتاجية: يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة مثل تحليل البيانات وتنظيم المحتوى والتحقق من المعلومات، وبالتالي إعطاء الصحفيين وقتًا للعمل على التقارير المتعمقة وإنشاء محتوى إبداعي.
تحليل البيانات والرؤى: يمكّن الذكاء الاصطناعي الصحفيين من تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة واستخراج رؤى واتجاهات قيّمة قد يكون من الصعب تحديدها بطريقة أخرى. يعزز هذا النهج القائم على البيانات دقة وعمق التقارير.
التخصيص ومشاركة الجمهور: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته، مما يسمح لمنشئي المحتوى تقديم محتوى مخصص للقراء أو المشاهدين. هذا النهج المخصص يحسن مشاركة الجمهور وولائهم.
التقارير في الوقت الفعلي: يمكن للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ومصادر الأخبار والمنصات الأخرى في الوقت الفعلي، مما يمكّن الصحفيين من الإبلاغ عن الأخبار العاجلة بسرعة أكبر وشمولية.
إنشاء المحتوى وتنظيمه: أصبح المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا، حيث أصبح بإمكان الذكاء الاصطناعي إنشاء مقالات إخبارية وملخصات فيديو وحتى محتوى تفاعلي. يمكن لمنشئي المحتوى استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة عملهم وتلبية احتياجات جمهور أوسع.
التحقق وتقصي المعلومات: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تساعد الصحفيين في التحقق من المعلومات ومن المحتوى، والمساعدة في مكافحة المعلومات المضللة والأخبار المزيفة، وهي قضية مهمة في المشهد الإعلامي اليوم.
اكتشاف القصة-تحليل وإنتاج المحتوى: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد زوايا واتجاهات القصة المحتملة، وتمكين الصحفيين من الكشف عن القصص الفريدة والمقنعة التي ربما لم يلاحظها أحد.
تحسين الوسائط المتعددة: يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات لتحسين محتوى الوسائط المتعددة مثل التحرير الآلي للفيديو والتعرف على الصور، وقدرات تحويل الكلام إلى نص، مما يجعل إنشاء المحتوى أكثر سهولة وديناميكية.
فهم سلوك الجمهور - التخصيص: توفر تحليلات الذكاء الاصطناعي رؤى حول سلوك الجمهور وأنماط استهلاك المحتوى. تساعد هذه البيانات منشئي المحتوى على تصميم استراتيجياتهم لتتوافق بشكل أفضل مع جمهورهم المستهدف.
الابتكار والاستعداد للمستقبل: احتضان الذكاء الاصطناعي في الصحافة وإنشاء المحتوى يضع غرف الأخبار التي تتبنى هذا النهج في طليعة التطورات التكنولوجية، مما يضمن استمرار قدرتها التنافسية في مشهد إعلامي سريع التطور.
من المهم ملاحظة أن استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع الصحافة والإعلام يطرح أيضًا تحديات واعتبارات أخلاقية، بما في ذلك الخصوصية والإنصاف والاستخدام المسؤول للتكنولوجيا. لذلك، من الضروري أن يكون الصحفيون والشركات الإعلامية على دراية بهذه القضايا وأن يتبعوا إرشادات الاستخدام المسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة تفيد المجتمع وتقوي الصحافة.
مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في جمع الأخبار وإنشاء المحتوى
يجب أن تكون سياسة غرفة الأخبار الخاصة بك مرنة وقابلة للتكيف لأن علاقتك بالذكاء الاصطناعي ستستمر في التطور.
الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بشكل أسرع بكثير من البشر، مما يساعد الصحفيين على جمع المعلومات وإنشاء التقارير في جزء صغير من الوقت.
تدقيق المعلومات: يمكن لأدوات التحقق من الحقائق التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التحقق بسرعة من دقة المعلومات وتحديد المعلومات الخاطئة المحتملة أو الأخبار المزيفة، مما يؤدي إلى تحسين موثوقية الصحافة.
الإبلاغ غير المتحيز: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الصحفيين في التغلب على التحيزات من خلال توفير رؤى قائمة على البيانات، مما يؤدي إلى تقارير أكثر موضوعية وحيادية.
رؤى الجمهور: يعني فهم أذكى لمنظور الجمهور، حيث يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك الجمهور وتفضيلاته، وتمكين الصحفيين من إنشاء محتوى يكون له صدى أفضل مع القراء المستهدفين.
ما يجب التفكير فيه عند استخدام الذكاء الاصطناعي في غرف الاخبار
التحقق والدقة: قد لا يكون المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة AI دقيقًا تمامًا أو تم التحقق منه دائمًا. يجب أن يكون لدى وسائل الإعلام بروتوكولات صارمة للتحقق من المعلومات وإشراف بشري للتأكد من أن الأخبار التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي موثوقة وذات مصداقية.
الشفافية وقابلية التفسير: قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي معقدة ويصعب تفسيرها. يجب أن تؤكد السياسات التحريرية على الشفافية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن الصحفيين والقراء يفهمون متى يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وكيف يؤثر على عملية إعداد التقارير.
الخصوصية وحماية البيانات: تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي غالبًا على كميات هائلة من بيانات المستخدم. يجب أن تمتثل السياسات التحريرية للوائح حماية البيانات وأن تعطي الأولوية لخصوصية المستخدم في جمع البيانات واستخدامها.
مراقبة الجودة: الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي لتوليد المحتوى قد يضر بجودة التقارير. يجب على المؤسسات الإعلامية أن تضع تدابير لمراقبة الجودة لضمان أن المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يفي بنفس معايير التحرير مثل المحتوى المكتوب بشريًا.
السياسات التحريرية التي يجب على الصحفيين وغرف الأخبار التفكير بها
من خلال تنفيذ هذه السياسات التحريرية، يمكن للمؤسسات الإعلامية الاستفادة من مزايا أدوات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على النزاهة الصحفية والدقة ومعايير الإبلاغ الأخلاقية في غرفة الأخبار.
إرشادات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: وضع مبادئ توجيهية واضحة حول الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في التقارير الإخبارية. يجب أن تتناول هذه الإرشادات التخفيف من التحيز والشفافية والمساءلة في تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي ونشرها.
الرقابة البشرية: تأكد من قيام المحررين والصحفيين من البشر بمراجعة والتحقق من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل النشر. الرقابة البشرية ضرورية للقبض على الأخطاء، والحفاظ على معايير التحرير، ومنع نشر المعلومات الكاذبة.
التنوع والشمول: تشجيع وجهات النظر المتنوعة والشاملة في التقارير الإخبارية. يجب أن تعزز السياسات التحريرية إدراج الأصوات ووجهات النظر المختلفة لتجنب تعزيز التحيزات الموجودة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
القابلية للتفسير والإفصاح: الكشف بوضوح عن وقت استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إنتاج الأخبار، وتقديم تفسيرات لكيفية إنشاء المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. هذا يعزز الشفافية ويساعد في بناء الثقة مع الجمهور.
حماية البيانات والموافقة: تأكد من أنّ جمع البيانات واستخدامها يتوافق مع لوائح حماية البيانات ذات الصلة. الحصول على موافقة صريحة من المستخدم لاستخدام البيانات وتنفيذ ممارسات تخزين البيانات الآمنة.
التعلم والتحسين المستمر: تقييم أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي وفعاليتها بانتظام. يجب أن تكون المؤسسات الإعلامية منفتحة على التعلم من الأخطاء والتحسين المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيز الدقة والموثوقية.
التدريب التحريري: توفير التدريب للصحفيين والمحررين على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وآثارها. يمكّنهم ذلك من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وفهم تأثيرها.
الصورة الرئيسية المستخدمة حاصلة على رخصة الاستخدام على بيكس باي بواسطة Geralt
إقرأوا المزيد من المقالات لـ
