ОБ АВТОРЕ

Журналист и исследователь медиа.

Магистр филологических наук, аспирант.

С 2010 года – преподаватель Института журналистики БГУ. Сфера интересов - социальные медиа, гражданская журналистика, медиапсихология, интернет-психология.

В разное время сотрудничал с изданиями «Народная газета», «Белорусская Нива», «Российская Федерация сегодня» и другими.

Вы здесь

Машины наступают!

В фокусе

«Сегодня робот корректирует гранки. Завтра  он  или другие роботы начнут писать самый текст,  искать  источники,  проверять  и перепроверять абзацы, быть может, даже делать заключения и выводы. Что  же останется ученому? Только одно – бесплодные размышления на  тему,  что  бы еще такое приказать роботу!», – к этому негодованию профессора социологии Нинхеймера, героя фантастического рассказа А. Азимова «Раб корректуры» (1957) без сомнений присоединятся многие журналисты. Профессор из рассказа не смог сработаться с роботом-редактором EZ-27.  А журналисты Forbes – уже привыкли, что программа-робот ведет собственную рубрику. Конечно, речь идет не об андроиде, который набивают на клавиатуре разгромные статьи – под «роботом» чаще понимают программу, алгоритм, который обрабатывает информацию. Есть ли будущее у «робожурналистики»? И насколько велика вероятность, что в ближайшие годы СМИ будут делать выбор в пользу кремниевых репортеров и цифровых редакторов?

 

«Требуется робот на 0,5 ставки»

Бейсбольный матч между командами двух американских университетов весной 2011 года так и остался бы заурядным событием, если бы заметку о результатах игры не написал… компьютер.  Автором стала программа Narrative Science, детище исследователей из Северо-восточного университета в Чикаго. Сервис, который преобразует массивы данных в удобоваримую для человека форму задумывался для работы со статистикой – финансовой, спортивной, медицинской, но оказался востребован и в журналистике. Со временем программа научилась даже делать политический анализ, обрабатывая потоки сообщений в Twitter.

Историческим событием – и в определенном смысле «пиком» карьеры первого «робожурналиста» – стало решение журнала Forbes «рекрутировать» его для подготовки отчетов о финансовом состоянии компаний. Клиентами сервиса стали и спортивный сайт The Big Ten Network и ресурс Pro Publica.

Сооснователь Narrative Science Крис Хаммонд только подлил масла в огонь: в интервью NYT он предсказал, что в 2016 году компьютер сможет выиграть Пулитцеровскую премию, а журналу Wired поведал о том, что «более 90%» новостей через 15 лет будут созданы «цифровыми репортерами».

Всю весну 2012 г. медийное сообщество активно обсуждало «вторжение роботов». По мнению российского эксперта Александра Оськина от проб пера компьютера на журналистов «повеяло могильным холодом». Одна за другой выходят статьи с журналах Wired, Atlantic. Специалист по интернет-технологиям Евгений Морозов дает своему материалу провокационный заголовок «Робот украл мою Пулитцеровскую премию!»

Впрочем, слухи о смерти журналистов из плоти и крови оказались преувеличенными (не без участия PR-специалистов, нанятых Narrative Science). Когда Ребекка Гринфилд проанализировала статьи в Forbes, то   пришла к выводу, что «робожурналистика не пугающа – она просто ужасна». И пусть качество компьютерных текстов действительно хромает, «прецедент Forbes» ознаменовал появление нового типа контента – CGC – computer-generated content, который становится атрибутом нового поколения Web, точно так же как UGC (пользовательский контент) был символом Web 2.0.

 

Интеллектуальный конвейер: Форд 2.0

Само понятие “робот-журналист” может вызывать сдержанную улыбку или возглас негодования, но игнорировать само явление невозможно. Тем более, что оно – абсолютно закономерно.

В прошлом году Канадская ассоциация журналистов дала несколько определений профессии, одно из которых – “журналистика – это набор методов”. Действительно, с точки зрения технологии, работа журналиста – это определенный алгоритм: сбор, обработка, уточнение (верификация), распространение информации. Жанровая система также предполагает достаточно четкие критерии. Даже заголовки строятся чаще всего по одним моделям – как грамматическим, так и стилистическим. Как тут не вспомнить персонажа романа “Ангелы на кончике иглы”, который писал политические передовицы, комбинируя штампы из выступлений генсеков!.

Действуя по шаблонам, Narrative Science генерирует заметку в 500 знаков всего за несколько секунд. Программа не знает усталости, не просит повысить зарплату, не уходит в декретный отпуск и не отмалчивается на планерках. И это при том, что содержать живых журналистов становится все тяжелее. За последние пять лет число персонала газет в США сократилось на 28%, что повлияло на качество работы СМИ – такие выводы содержатся в докладе The State of the News Media 2013 исследовательского центра Pew. Объявив программу «Качество превыше всего», британский телеканал BBC намерен сократить порядка 2 тысяч сотрудников в течение пяти лет. Канадские ньюсрумы не досчитались тысячи сотрудников в 2012 г. Беларусь не отстает от тенденций: Мининформ планирует сэкономить 800 млн. рублей за счет новых газетных холдингов, а число ведомственных СМИ – уменьшить почти на 40%.

 

В пучине информации

 «Наступление машин» – закономерность еще и потому, что общество становится все сложнее, объемы информации растут – в том числе и социальной. И если раньше лишь ученые и узкие специалисты занимались систематизацией информации  (например, реферированием, ведением баз данных), то сегодня это делают и работники массмедиа. Совершенно логичным поэтому стало появление и активное развитие журналистики данных (Data Journalism), в которой акцент делается на систематизации данных, их анализе и визуализации. Признанные медиаэксперты вроде Пола Брэдшоу уделяют журналистике данных все больше внимания. Компьютеры всегда облегчали нам работу с данными. Почему бы не применить их и здесь? Крис Хаммонд считает свои разработки посредником между данными и человеком: «Данные невероятно ценны… но не как таблица с цифрами. Они ценны теми выводами, которые вы можете из них сделать».

Потребность в Data journalism стала еще очевидней в последние годы. Бурные волны общественного мнения,  едва заметные струйки слухов, журчащие ручейки дружеских бесед – все они влились в единый трубопровод благодаря «революции Web 2.0». Теперь их можно сохранять и изучать.

«Немногие журналисты имеют время, чтобы искать, обрабатывать и анализировать миллионы твитов», – считает Евгений Морозов. Зато робот-редактор прекрасно «плавает» в океане пользовательского контента – твитов, фото и видеороликов. Симметричный ответ: если просьюмеры и «гражданские журналисты» вооружились новейшими технологиями для создания контента и его распространения, то редакторы используют не менее сложные технологии для его структурирования.  Например, «твиттер-газета» TJournal «наняла» Робота Адама, который анализирует русскоязычный сегмент Twitter и отбирает из него самое главное. Как заявляют разработчики, система периодически изучает сообщения твиттерян (исключая спамеров и тех, кто «накручивает» рейтинг), выделяет сообщения, фото, видео, ссылки, отбирает наиболее цитируемые и каталогизирует их.

 

Не вместо, а вместе

Искусственный интеллект не в силах тягаться с человеком, когда речь идет о стиле или глубине мысли. Но он вполне может составить конкуренцию информационщикам – журналистам, которые готовят новостные заметки, сотрудникам информационных агентств.

Яркий пример – опыт газеты Los Angeles Times. В феврале на сайте издания в полшестого утра появилась заметка о землетрясении в Калифорнии, снабженная картой. Репортер Кен Швенке, чье имя стояло под материалом, мирно спал – текст сгенерировал алгоритм, который заранее написал журналист: робот отслеживал сводки сейсмологов и как только ему попадалась информация о толчках достаточной силы вблизи городов – он давал новости заголовок и публиковал на сайте. ИИ помогает и криминальным репортерам: он изучает статистику, которую присылают полицейские, и ищет «самые интересные» случаи, о которых сообщает журналисту по e-mail.

Сегодня наиболее эффективная стратегия – работа сообща, когда ИИ делает рутинную и ресурсоемкую работу, а человек – творчески интерпретирует отобранную информацию и генерирует новые смыслы.

Портал “Рамблер-Новости”, который провел редизайн в декабре 2012 года, пытается творчески сочетать достоинства искусственного интеллекта и редакторов-людей. Главный редактор Максим Токарев в интервью российскому журналу “Журналист” объяснил, что “сложная лингво-математическая программа” прочитывает каждую новость из более чем 3000 источников, “анализирует эти новости, находит сходные по тематике, склеивает их в тематические сюжеты, разбивает по рубрикам, проставляет региональные метки и т.д.” Люди-редакторы нужны чтобы выставлять приоритеты (целиком автоматизированный Google News вывел новость о смерти Папы Иоанна Павла II с получасовым опозданием в 2005 году) и исправлять ошибки алгоритма.

Редактор Washington Post Стивен Гинсберг предложил сервис Truth Checker  – программа делает транскрипт выступлений политиков и сверяет их тезисы с базой данной. Если обнаруживается несоответствие – спикер может лгать. Но право делать выводы остается за журналистом.

Искусственный интеллект и «роботы-журналисты» на нынешнем этапе развития – «умные» инструменты для работников массмедиа, а не конкуренты. На арену выходит новая разновидность журналистики – computational journalism («вычислительная» или «компьютерная» журналистика). По мнению исследователя медиа Никласа Диакополуса,  ее особенность – в “применении компьютерной техники и компьютерного мышления в журналистской работе… при сохранении фундаментальных ценностей… таких как точность и проверка фактов». Концептуально computational journalism оформилcя в стенах Технологического института Джорджии в середине 2000-х гг., а в 2012 году в авторитетной Колумбийской школе журналистики для студентов открылся курс Frontiers of computational journalism.

Речь идет об «инвазии» компьютеров в технологический процесс СМИ.  Конвергенция приводит к тому, что ближайшим другом журналиста становится не литератор или филолог,  а программист и IT-специалист.

 

Винтокрылые репортеры

В журналистике есть место не только искусственному интеллекту – в ближайшие годы робототехника обещает сильно изменить профессию.

Модное направление – Drone Journalism – это использование беспилотных летательных аппаратов для ведения репортажей из труднодоступных мест. Если репортер XX века, лез в окно, когда его не пускали за порог, то журналист XXI использует для этого беспилотники. Конечно, ушлые репортеры знали, как прикрепить камеру к игрушечным вертолетам и раньше – только сходи в игрушечный магазин.Но   речь идет уже не просто о причудах любителей.

В 2011 году в Линкольнском колледже журналистики и массовых коммуникаций штата Небраска появился первый учебный курс, где студентов учат использовать устройства для ведения репортажей и  лаборатория Drone Journalism Lab (см. одноименный блог). По словам профессора Билла Аллена, который создал аналогичный курс в университете штата Миссури, будущие журналисты занимаются с радиоуправляемыми дронами, к которым прикреплена камера (себестоимость аппарата  – $500-1000). Такие устройства могут помочь репортерам делать снимки с воздуха для подготовки материалов экологической тематики: например, они могут следить за природными бедствиями, лесными пожарами, пишет NY Daily News.

Студентов учат не только управлять дронами – но и не нарушать при этом законы и нормы этики. Появилась даже организация – профессиональное объединение дрон-журналистов (PSDJ) цель которой – «создание этической, образовательной и технологической структуры развивающейся области журналистики».

Если дроны – это день сегодняшний, то полноценные «роботы-журналисты» – дело будущего. Американец Александр Ребен предлагает робота Boxie, которые способен брать у людей интервью и записывать на видеокамеру до шести часов беседы. Но подобные устройства более востребованы в сфере услуг и шоу-бизнесе, чем в журналистике. Например, гиноиды (роботессы) Aiko работают консультантами, развлекают посетителей выставок.

 

Мечтают ли андроиды о “пулитцере”?

Известная легенда о големе – рукотворном чудовище раввина Лёва, – выполнявшем всю грязную и тяжелую работу для жителлей пражского гетто – прекрасно иллюстрирует место техники в нашей жизни. Алгоритмы, работающие с информацией, – исполнители рутинной и однобразной интеллектуальной работы, неспособные к самостоятельному творчеству. Центонная поэзия «Киберпушкина» Сергея Тетерина – лишь забава и элемент художественных инсталляций, а Narrative Science, как едко указывает Александр Оськин – «унылая и серия продукция» журналистов-зомби, которая «хороша для бухгалтерского или медицинского анализа, но абсолютно никуда не годится для живого человеческого восприятия».

Пока под словом «искусственный интеллект» мы понимает чаще всего интеллект «неестественный» – неполноценный и ограниченный. Но по мере того как когнитивная психология и нейронаука приоткрывают для нас загадки работы нашего собственного разума машины начинают вторгаться в святая святых – творчество.

 «Ты разбил мне душу, /сок вечности, /дух моих губ…», – слагает стихи RCIP, программа-поэт, созданная знаменитым изобретателем и футурологом Рэймондом Курцвейлом. Еще недавно описанные американским ученым в книге The Age of Spiritual Machines “одухотворенные” машины, способные к творчеству, казались такой же фантастикой, как его прогноз о  превращении в 2045 году всей планеты в единый компьютер.  Но в декабре 2012 года Курцвейл получил личное приглашение от руководства Google. Новоиспеченный технический директор будет заниматься разработкой самообучающейся интеллектуальной системы, способной говорить с человеком на одном языке. «Для меня волнительно работать с Google надо одной из самых трудных проблем в компьютерной науки», –  написал Курцвейл в блоге.

Мы, очевидно, подходим к моменту, когда сама концепция техники нуждается в пересмотре. Техника – это всегда инструмент, будь то stilo римлянина для ведения записей на вощеной дощечке или стилус современного европейца для работы с сенсорным экраном  смарфтона. Сервисы вроде Narrative Science будоражат воображение – ведь они решают задачи в области творчества. Но они еще не занимаются творчеством. Как только техника сможет генерировать нечто действительно новое, оригинальное – тогда она лишится своего инструментального статуса и возникнет целый ворох этических проблем. Ведь если робот в рассказе Азимова решил «выправить» книгу, изменив ее смысл, что помешает сделать то же самое с передовицей какой-нибудь Narrative Science версии 10.0? 

Оценить материал:
5
Средняя: 5 (1 оценка)
распечатать Обсудить в: