В августе я решил нанять журналиста, в задачу которого входило писать контент для нашего проекта. Этот человек должен был писать посты в социальных медиа, отправлять рассылки и отчеты, чтобы держать других журналистов в курсе научной информации, появляющейся в социальных медиа. Через несколько недель, подсчитав бюджет и обдумав поставленные цели, я поменял свое решение и нанял на неполный день двух разработчиков, которые создали для меня твиттер-бот и автоматизированную систему рассылки обработанной информации.
Этим я решил сразу две проблемы: позаботился и о публикации контента в ленте моего проекта в твиттере, и об отправке новостной рассылки нашим подписчикам. После запуска бота человеческая помощь в решении этих задач уже не требуется. Это был классический сценарий, когда автоматизация буквально украла работу у журналиста. Зачем мне нанимать кого-то для производства контента, если алгоритм уже делает это для меня бесплатно. К тому же я первоначально планировал нанять журналиста на короткое время, а алгоритм может выполнять эту работу так долго, как мне нужно.
Исследуя тему разработки автоматических программ, я всегда обдумывал один аспект этой проблемы: нам нужно умение простраивать стратегию и думать, нам нужны… журналисты. Какой смысл просто публиковать контент, если у нас нет стратегии? Поэтому я нанял комьюнити-менеджера, который некоторое время руководил процессом, а сейчас мы используем как работу людей, так и автоматические программы.
[Читайте также: Алгоритмы управляют нашей жизнью, но они не свободны от предвзятости]
Использование автоматизации в журналистике продолжает вызывать вопросы. Не только потому, что это может привести к сокращению рабочих мест, но еще и потому, что из автоматических систем получаются не очень хорошие журналисты. Журналисты могут (и весьма справедливо) опасаться последствий чрезмерной автоматизации редакций, пример такой попытки – проект Microsoft MSN, но мой опыт говорит, что автоматизация – это хороший союзник, а не единственное решение всех проблем.
Автоматизация повторяющихся функций и создания простого контента может быть очень полезна для журналистов. Возьмите, к примеру, операторов лифтов – за редким исключением нам сейчас не нужны помощники, чтобы нажимать за нас кнопки лифта. Такова реальность.
В связи с этим я вспоминаю, как в 2012-м работал в редакции Reuters в Бразилии. Мне нужно было читать корпоративные отчеты и быстро писать на их основе простые заголовки. По сути, эти заголовки повторяли то, что говорилось в документах. Когда зарегистрированные на бирже компании публиковали финансовые отчеты, объявляли об обратном выкупе акций или о выпуске новой продукции, я публиковал от одного до четырех коротких сообщений и оставлял их, предоставляя дописывать остальной текст репортеру, специализировавшемуся в этой теме. Это была механическая, однообразная и скучная работа. В то время она имела значение для компании и читателей, но не включала необходимости разрабатывать стратегию, писать материалы или принимать решения. Зачем было журналисту заниматься этой работой? Резонный вопрос с предсказуемым ответом: сейчас в основном такую работу выполняют боты.
[Читайте также: Through understanding bots, journalists can more effectively fight disinformation]
Как и с любой другой проблемой из тех, с которыми сейчас сталкивается журналистика, у этой проблемы, безусловно, есть аспекты, с которыми нужно разобраться. В опубликованном в марте 2019 года отчете Института информационного права упоминаются "опасения по поводу выборочного раскрытия информации и доступа к ней, негативного воздействия на общественную сферу, плохо разработанных алгоритмов рекомендаций и концентрации внимания на некоторых платформах в ущерб остальному медиарынку".
"Несомненно, существует также риск того, что основанные на искусственном интеллекте технологии будут использовать уязвимые места для манипулирования пользователями, нарушения конфиденциальности, узаконивания наблюдения и создания (намеренно или непреднамеренно) нового неравенства в цифровом пространстве", – отмечается в отчете.
Но стоит обсудить, какое место может занять автоматизация в редакциях, даже в самых маленьких, и как сделать, чтобы при этом журналисты не теряли свою работу. Это не значит, что программы будут выполнять работу журналистов. Если журналисты займутся по-настоящему значимой работой – будут писать репортажи, проводить расследования и анализировать данные, мы можем оставить монотонные и скучные задачи автоматическим программам. Им все равно.
Reuters, Bloomberg и большинство новостных агентств уже используют эту стратегию. Также как и Forbes и The Guardian. Именно такая стратегия использовалась во время работы над этим замечательным материалом The New York Times. The Washington Post даже получила награду за работу своего бота.
Сейчас возникает все больше и больше мощных инструментов – таких как созданный OpenAi GPT-3 – выпущенный в июне 2020 года многообещающий алгоритм обработки естественного языка, использующий искусственный интеллект для генерации текстов, похожих на те, что создают люди. Вероятно, такие технологии открывают самые большие возможности, когда-либо стоявшие перед журналистикой, – но возможно, также связаны и с самыми большими проблемами. Нам нужно изучать такие инструменты и использовать их в своих интересах.
Между теми, кто видит в автоматизации угрозу, и теми, кто по-другому относится к этим нововведениям, идет непрекращающаяся дискуссия. Но есть одна вещь, с которой соглашаются все: автоматизация так или иначе происходит в разных секторах одновременно, включая и журналистику, и наша задача – превратить ее в своего союзника, сделать все возможное, чтобы сохранить рабочие места в журналистике и повысить продуктивность наших редакций. Нам просто нужна правильная (человеческая) стратегия.
Сержио Спаньоло – стипендиат программы ICFJ Knight в Бразилии.
Эта статья была опубликована на сайте StoryBench и перепечатана IJNet с разрешения.
Источник верхней фотографии – Emile Perron, лицензия CC сайта Unsplash.