Искусственная журналистика»: как ИИ изменит правила игры в медиа

В каких отечественных СМИ работают нейросети-«корреспонденты»

Некоторые редакторы из-за рисков ошибок принципиально отказываются от ИИ при написании материалов. Издатель N+1 Андрей Коняев проводит параллели между текстами от нейросетей и человеком, который не разбирается в теме, заботясь только об интересе читателя и красоте слога. «Это очень хорошие тексты, в которых очень часто встречаются ошибки, глупости, откровенная чушь», — подытожил он.

Использование ИИ в журналистике стремительно растет последние семь лет. В газете Southern Metropolis Daily, местном СМИ города Гуанчжоу, первая статья робота-корреспондента Сяо Нянь вышла в начале 2017 года. Темой стала продажа билетов по маршруту Гуанчжоу–Чжэнчжоу. По словам разработчика, профессора Вань Сяоцзюнь, текст был написан за секунду. Он добавил, что робот не может брать интервью и вести диалог, но анализирует массивы данных гораздо быстрее человека.

Чтобы избежать и обвинений в плагиате, и недостоверной информации, сохранив при этом легкий и понятный читателю стиль изложения, работу нейросетей-«корреспондентов» нужно тщательно проверять — а значит, спрос на квалифицированных редакторов и фактчекеров в ближайшем будущем может не только не уменьшиться, но и даже возрасти.

В других СМИ применения нейросетям пока не нашли. «В отделе спорта [нашего издания] ограничений нет. По крайней мере, нам не говорили о таком. Думаю, в настоящее время нейросети в нашей работе не особо помогают, поэтому нет смысла говорить об ограничениях: все равно мы ими не пользуемся», — прокомментировала Эльвира Ондар, заместитель редактора отдела спорта Газеты.Ру. Она ожидает, что программисты будут «развивать нейросети, прокачивать их интеллект дальше», чтобы избежать появления фейковых новостей.

Со временем ученые начали тренировать нейросети генерировать заголовки. На этом поприще отличились российские разработчики. На XXI Международной конференции по компьютерной лингвистике «Диалог» в 2019 году прошло соревнование по генерации заголовков на русском языке. Сотрудники команды прикладных исследований ВКонтакте создали программу-образец и платформу для проведения состязания. Два основных метода получения заголовка при помощи ИИ — это краткая «сухая выжимка» из статьи (абстрактивная суммаризация) или вырезание из текста какого-то фрагмента (экстрактивная суммаризация).

Светлана Зыкова, главный редактор Rusbase, рассказала , что авторы издания протестировали ChatGPT для создания бэков (справочной информации с пояснениями, которую размещают в конце текста) к новостям. Но практика показала, что ИИ лучше подходит для других задач. «На формулировку запросов и проверку данных за ChatGPT уходит больше времени, чем на непосредственно написание фрагмента текста, с которым работаем», — поделилась Зыкова. Однако она отметила, что что нейросети могут «быстро собрать информацию или список компаний по заданной тематике» и «экономят время на этом этапе», сокращая долю «технических» задач. «Ближайшее будущее скорее за профессионалами, которые используют в своей работе современные инструменты, в том числе ChatGPT», — уверена она.

По мнению Николая Подорванюка, нейросетям однозначно можно поручить перевод текстов на другие языки, типовые новости о прогнозе погоды, расписаниях и результатах спортивных матчей, которые в некоторых СМИ уже пишутся автоматически. Вот что еще, по его мнению, можно доверить ИИ: «Первичный поиск информации — да. Написать лонгрид — пока точно нет. Я же лично использую нейросети для создания договоров и описания технических заданий. Да, все тщательно проверяю, но экономия времени имеет место, а время — это самый ценный человеческий ресурс».

Другому докладчику на той же конференции «Диалог», Матвею Степанову из МФТИ, удалось преодолеть ограничения, связанные с подходом seq2seq, который не позволяет использовать слова вне «словарного запаса» модели. Он сделал алгоритм абстрактивным, чтобы он мог использовать синонимы. Дополнительный механизм «штрафовал» модель при обучении за повторения в тексте.

Как статью вы назовете, так она и поплывет

«Ограничений на использование нейросетей в работе наших изданий нет, — рассказал нам глава объединенной редакции научно-популярных порталов Indicator.Ru и InScience.News Николай Подорванюк. — Не вижу никаких проблем в том, чтобы коллеги-сотрудники использовали искусственный интеллект, чтобы снизить временные затраты на производство своих материалов. Но надо помнить, что нейросети часто дают ложные ответы, и если коллеги пропустят такую ошибку и выдадут ее в печать, то это будет очень серьезным нарушением и проявлением неуважения к читателю».

У применения искусственного интеллекта в журналистике есть и неожиданная сторона — споры об авторском праве. Руководитель направления «Разрешения It&Ip споров» юридической фирмы «Рустам Курмаев и партнеры» Ярослав Шицле рассказал о разных судебных прецедентах по этому вопросу. Иногда права на материалы признают за разработчиком ИИ — так было с китайским ботом Dreamrighter и нейросетью DABUS . А вот художникам в США удалось доказать , что Midjourney не создает собственные изображения, а занимается компиляцией их работ.

На отдельной выборке текстов от «РИА Новости» лучший результат показала модель Андрея Соколова, бакалавра факультета прикладной математики — процессов управления СПбГУ. Его глубокая нейросеть с фразовым механизмом внимания была основана на архитектуре трансформер, которая помогает выдавать более связные тексты (такую модель использует и Яндекс.Переводчик). Кроме того, он смог сделать больший акцент на связи между фразами. Правда, в работе с другими датасетами алгоритм Соколова не был столь успешен — оказалось, что его эффективность зависит от информагентства, на сообщениях которого он обучен.

Но есть и другая сторона: избавляя от рутинного труда, нейросети могут оставить без работы стажеров, авторов самых простых новостей, рерайтеров (тех, кто переписывает тексты из других изданий) и, возможно, копирайтеров. Во-первых, журналистам и представителям смежных профессий придется освоить новый инструментарий, чтобы выполнять свою работу быстрее и эффективнее. Во-вторых, им уже сейчас нужно думать, в чем люди превосходят искусственный интеллект, и сделать ставку на развитие этих навыков.

«Это как раз тот самый случай, когда представители технических специальностей – информатики, прикладной математики и гуманитарии могут найти общий язык. До недавнего времени в реальной жизни таких точек сопряжения было не особо много. Конечно, современная журналистика и медиа уже неотделимы от искусственного интеллекта, информационных технологий. Изменения в информационной сфере порождают большое количество вопросов, которые требуют изучения. Это проблема, в том числе, осмысления того, что нам даёт искусственный интеллект, как мы можем использовать его достижения в своей социогуманитарной сфере, в области медиа и т.д. При этом выпускники-специалисты будут востребованы в области медиа, бизнеса, науки и образования. Также есть и перспектива совместной научной работы по данной тематике: взаимный интерес и понимание необходимости взаимодействия между ИТ-сферой и медиа уже являются частью научного подхода к подобным исследованиям в нашем университете», – рассказала Людмила Макарова.

«Если нейросеть не гарантирует достоверность, то новостников она точно не заменит, тем более через несколько лет. К тому же к новости надо подобрать правильное фото и придумать яркий заголовок (часто недостаточно просто правильно назвать фамилию человека и написать, что он сделал, чтобы привлечь читателя). Нейросети вряд ли научатся без ошибок делать это в 100% случаев. Так что нет, полностью новостников они не заменят в ближайшие годы», — заявила Эльвира Ондар. Она добавила, что шаблоны новостей могут готовить и компьютерные алгоритмы, но итог их работы нужно перепроверять.