Искусственный интеллект (ИИ) стал незаменимым инструментом в науке. Он помогает ученым решать разные задачи, включая классификацию типов галактик, исследования изменений на нашей звезде для лучшего прогнозирования солнечной погоды и регистрацию таких редких событий, как взрывы сверхновых звезд. В то же время многие научные коммуникаторы, в том числе космические журналисты, с осторожностью, опаской или даже неприязнью относятся к идее использования ИИ в своей работе.
Пожалуй, больше всего разговоров вызвали такие обученные на огромных массивах текстов алгоритмы ИИ, как ChatGPT. Их использование часто вызывает скептицизм, а дискуссии вокруг этичности, достоверности и влияния ИИ на доверие к журналистике не утихают.
ИИ стал частью нашей работы настолько, что иной раз мы перестаем замечать его присутствие: инструменты вроде Grammarly и "Орфограммки" находят в наших текстах орфографические, пунктуационные и даже стилистические ошибки, онлайн-переводчики работают на нас каждый день. В разгорающихся дебатах о том, этично ли использовать ИИ в журналистике, часто упускается тот факт, что мы все уже активно применяем эти технологии в повседневной работе, зачастую не осознавая, в какой именно форме они присутствуют в нашем рабочем процессе.
При ответственном подходе искусственный интеллект может стать мощным союзником, оптимизирующим работу журналиста и не компрометирующим журналистскую этику.
В этой статье, написанной через призму опыта работы в космической (или астрономической) журналистике, я предлагаю информацию, которая поможет медиапрофессионалам, освещающим научные исследования, разобраться, как эффективно и этично использовать ИИ для ускорения и улучшения качества работы.
Адаптация сложных научных текстов для разных аудиторий
Научные журналисты должны уметь использовать понятный образный язык для объяснения сложных тем и подбирать метафоры и аналогии, которые помогут аудитории воспринять информацию. Один из способов использовать ИИ во благо — это применять его для оценки сложности текста и генерации идей по адаптации материала для разных аудиторий.
К примеру, если читатели специализированного космического журнала с большей вероятностью оценят сухое описание технических характеристик нейтронного детектора, расположенного на борту аппарата TGO миссии ExoMars, то аудитории научно-популярного издания будет гораздо проще воспринять такую информацию, если автор обратится к средствам художественной выразительности.
Кому-то это покажется прописной истиной, но для эксперта, обычно ориентирующегося на обладающую глубокими знаниями о предмете разговора аудиторию, подобные вещи не всегда очевидны. В таком контексте ИИ — это дополнительный инструмент для проверки того, насколько четко и доступно изложены идеи. Этот инструмент может помочь сделать материал более понятным, не теряя научной точности.
Сабрина Хайке Кесслер, старший научный сотрудник и преподаватель кафедры исследований коммуникации и медиа Цюрихского университета, видит в ChatGPT большой потенциал для популяризации науки. "ChatGPT хорошо объясняет сложные вопросы простым языком", — отмечает она. По ее мнению, ученые могли бы использовать этот инструмент для разъяснения своих исследований широкой аудитории.
Научный коммуникатор и волонтер Гильдии коммуникаторов астробиологии NASA Раджат Бхушан Гупта рассказал мне, как он использует ИИ в своей работе: "Я применяю искусственный интеллект для адаптации языка текстов под целевую аудиторию, упрощая сложные темы для широкой публики. Например, сначала я набрасываю черновик, а затем прошу ChatGPT или Perplexity подогнать стиль под определенный тип аудитории или конкретную возрастную группу".
Кроме того, Гупта использует ИИ для анализа научных статей: он загружает документы в приложение и просит объяснить их с разных точек зрения, выявляя пробелы: например, аспекты, которые были недостаточно исследованы, — и ограничения, такие как проблемы с методами, способные повлиять на точность полученных данных. Затем он определяет возможности для дальнейших исследований.
Он также применяет ИИ для обработки данных и изображений, а иногда и для генерации абстрактных или научно-фантастических изображений, например для публикаций в социальных медиа.
Обработка и понимание научной информации
Журналисты, работающие в научной сфере, должны ежедневно прорабатывать большое количество научных статей и отчетов. Для подготовки одного текста, не относящегося к новостному жанру, зачастую приходится прочесть и тщательно разобраться с содержанием нескольких десятков статей и докладов, не говоря уже о необходимости обращаться к учебникам и энциклопедиям для лучшего понимания контекста или перевода научной информации с английского языка.
Для тех, кто приходит в научную журналистику без профильного образования в области STEM (аббревиатура от Science, Technology, Engineering, and Mathematics — наука, технологии, инженерия и математика), ИИ — бесценный ресурс: он помогает проверять, правильно ли мы понимаем сложные концепции, упрощать длинные технические материалы и извлекать главное из научных работ. "Объясни мне как пятилетнему ребенку" — полезный запрос к ИИ (так называемый промпт), который помогает научным коммуникаторам досконально изучить тему, о которой они пишут.
Перевод и поиск информации, фактчекинг
OpenAI и другие ИИ-инструменты, такие как DeepL, помогают журналистам быстрее переводить тексты и находить определения сложных терминов, которые не всегда легко найти в открытом доступе. Около пяти лет назад мне пришлось потратить несколько часов на поиск перевода технического термина для инфографики, демонстрирующей работу марсианского орбитального аппарата. Тогда ответ был найден в отсканированной копии учебника по орбитальной механике, опубликованного в 1970-х годах. Сейчас поиск перевода этого же термина с помощью ИИ занял меньше секунды.
Научная журналистика предполагает перевод больших объемов текстов и часто — согласование переводов с экспертами, у которых не всегда есть физическая возможность и/или желание быть активно вовлеченными в проверку журналистского материала. А ИИ-инструменты в данном контексте повышают точность и способствуют ускорению работы журналиста, что особенно актуально сейчас, когда вся научная журналистика вынуждена реагировать быстрее.
ИИ может не только помогать в поиске информации, но и выявлять логические несоответствия, противоречия в данных и даже потенциальные ошибки в научных исследованиях. Например, если в статье приводится одна цифра, а в источнике — другая, ИИ может заметить и указать на ошибку. Это особенно важно при работе с большими массивами данных и анализе статистики.
Более близкое знакомство с аудиторией
По данным специализирующейся на создании научного видеоконтента продакшен-компании Broader Impacts Productions, ИИ можно применять и для анализа настроений. "В научной коммуникации бывает сложно понять, как аудитория воспринимает нашу работу. Чтобы сделать работу более эффективной, важно уделять больше внимания оценке обратной связи. ChatGPT может анализировать тон текста, что поможет быстро оценивать реакцию аудитории и вносить улучшения", — говорится на сайте компании.
ИИ как инструмент для нейроотличных журналистов
Последнее преимущество ИИ, которое я хочу упомянуть, может быть полезно всем медиапрофессионалам, но особенно актуально для узкой группы коммуникаторов — нейроотличных журналистов.
Исследование, проведенное PressGazette, показывает, что среди журналистов может быть немало нейроотличных людей. Например, из 136 подписчиков новостной рассылки этого издания, принявших участие в опросе о нейроразнообразии в медиа, 64 сообщили о наличии нейроотличий — чаще всего это были синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) и расстройство аутистического спектра (РАС).
На сегодняшний день данных о том, насколько распространены нейроотличия среди научных журналистов, нет. Поэтому говорить об особой актуальности этого вопроса можно лишь предположительно, опираясь на идею о том, что нейроотличные люди чаще тяготеют к науке, что подтверждается некоторыми исследованиями.
Хотя такие особенности, как СДВГ или РАС, дают определенные преимущества (например, способность к гиперфокусировке), они же могут создавать сложности, значительно замедлять рабочий процесс и даже способствовать выгоранию. В этом случае ИИ может стать незаменимым помощником. Например, мне самой был поставлен диагноз СДВГ, и я активно использую ИИ для оптимизации работы: когда информации слишком много, а концентрация внимания падает, гораздо удобнее надиктовать текст, используя приложение с функцией мгновенной расшифровки (например, ChatGPT, Otter.ai, Descript), а затем выстроить структуру материала с помощью подсказок цифрового напарника. Когда мысли мчатся быстрее, чем пальцы успевают печатать, ИИ помогает не потерять идеи и зачастую — найти им место.
Кто-то считает искусственный интеллект панацеей, а кому-то он кажется предвестником конца журналистики. В отчете Центра цифровой журналистики Tow при Колумбийском университете отмечается: "Как и в случае с любой новой технологией, появляющейся в новостной сфере, влияние ИИ не будет ни столь мрачным, как предсказывают пессимисты, ни столь утопичным, как надеются энтузиасты".
В идеальном сценарии, как писал научный журналист и редактор Мичо Таталович, освобождение от рутинных задач дало бы научным журналистам больше времени на "репортажи, расследования и работу над масштабными, действительно значимыми историями — теми, с которыми алгоритмы пока не справляются".
Пока, впрочем, такой сценарий маловероятен, поэтому все, что остается медиапрофессионалам, — это искать золотую середину и адаптироваться к изменениям, пытаясь извлечь из них выгоду, но при этом не забывая о журналистской этике и стандартах научной журналистики.
Фото Benjamin Voros с сайта Unsplash.