Загрузка интерфейса...

Что это за проект?

«Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта.

Цель проекта — рассказать и показать, как можно использовать ИИ в журналистике.

Искусственный интеллект открывает новые возможности для массмедиа, повышает эффективность рабочих процессов, участвует в создании контента.

Искусственный интеллект в журналистике — это уже не просто модное слово. В эпоху больших данных, в которой мы живём, он может стать реальным рабочим инструментом.

На этом сайте представлены созданные мною программы на основе машинного и глубокого обучения, которые могут быть использованы в различных областях журналистики. Они не являются production-версией и созданы лишь для демонстрации потенциала технологий ИИ.

Как сегодня в журналистике используется искусственный интеллект?

В настоящее время ИИ применяется, в основном, в трёх областях:

Главные конкретные задачи, которые сейчас решает ИИ:

  • Автоматическая маркировка / классификация контента

  • Автоматическая проверка фактов, выявление предубеждений в текстах

  • Предварительная модерация контента (проверка орфографии, стилистики)

  • Преобразование речи в текст и наоборот

  • Персонализация контента

  • Таргетирование рекламы

Три главные причины, по которым ИИ используется в журналистской организации:

  • Сделать работу журналистов более эффективной

  • Предоставлять пользователям более релевантный контент

  • Повысить прибыльность бизнеса и увеличить конкурентоспособность

Примеры программного обеспечения на базе ИИ, которые сегодня применяются в СМИ:

  • «Heliograf» (The Washington Post) — инструмент для создания автоматических отчётов. Используется, например, для написания заметок о ходе выборов и результатах спортивных мероприятий.

  • «JAMES» (The Times) — система для персонализации контента. Анализируя действия и привычки пользователей, «JAMES» предлагает более релевантные материалы.

  • «Cyborg» (Bloomberg) — система автоматического создания отчётов о доходах компаний. ИИ анализирует массивы данных и извлекает необходимую финансовую информацию.

  • «Project Feels» (The New York Times) — проект по прогнозированию эмоционального воздействия статей на читателя. Полученные данные используются для показа персонализированной рекламы.

  • «Voitto» (Yle: финская телерадиокомпания) — система умных рекомендаций новостей, отправка уведомлений с интересными материалами.

  • «Syllabs» (Le Monde: французская газета) — робот-журналист, создающий отчёты о ходе выборов в более чем 36 000 городах Франции.

  • «RADAR» (The Press Association: британское национальное агентство новостей) и «ReporterMate» (The Guardian) — системы создания коротких местных новостей: например, о погоде, дорожных происшествиях, работе муниципальных служб. ИИ собирает данные из открытых источников, а затем публикует их в соответствии с подготовленными шаблонами.

Так ли всё прекрасно? Какие последствия может повлечь за собой использование ИИ в журналистике

СМИ, которые используют в своей деятельности технологии ИИ, выделяют следующие проблемы:

  • Автоматическое создание контента из некачественных данных ведёт к распространению ложной информации.

  • «Алгоритмические» предубеждения. Искусственный интеллект обучается на больших наборах данных – но будут ли эти данные содержать объективную информацию? Политическая предвзятость, расовые или гендерные предубеждения могут стать серьёзной проблемой при применении ИИ.

  • Намеренное распространение фейковых новостей. Технологии ИИ доходят до того уровня, когда становится возможным создавать тысячи поддельных новостей, с виду неотличимых от настоящих. СМИ должны иметь инструменты, которые позволят отличить настоящий материал от сгенерированного нейросетью.

  • «Пузырь фильтров». Рекомендательные системы, основываясь на действиях и поведении пользователя, показывает ему лишь ту информацию, которую он хотел бы увидеть. Это ведёт к тому, что читатель оказывается в информационном вакууме.

  • Зависимость от технологических компаний. Огромная доля в разработке технологий ИИ принадлежит таким крупным корпорациям, как Facebook, Google, Microsoft. Именно они, по большей части, определяют, какими инструментами ИИ будут пользоваться СМИ.

Внедрение ИИ: какие трудности ждут СМИ?

Основные проблемы при принятии ИИ «на работу»:

  • Отсутствие финансовых ресурсов и / или желания инвестировать имеющиеся

  • Отсутствие навыков для работы с ИИ, трудности с привлечением необходимых кадров

  • Скептицизм по отношению к новым технологиям в сочетании со страхом потери работы

  • Недостаток знаний и понимания потенциала ИИ

К техническим проблемам можно отнести: низкое качество существующих технологий, отсутствие наборов обучающих данных, недостаточная техническая оснащённость организации (слабые по мощности компьютеры).

Что будет в будущем?

Технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются, и трудно сказать, что ждёт нас через несколько лет.

Проведённый среди редакторов новостных агентств опрос выявил несколько ключевых тенденций в развитии искусственного интеллекта. Вот что ждут журналисты от ИИ в будущем:

  • Более продвинутое производство контента. Например, автоматическое создание сложных аналитических отчётов

  • Лучшее преобразование речи в текст и текста в речь; высокое качество для большинства языков, а не только для английского

  • Более точное распознавание фейковых новостей и недостоверных фактов

  • Новые инструменты для анализа фото- и видеоматериалов

  • Более глубокий анализ настроений пользователей и улучшение умных рекомендаций

Подготовлено на основе доклада «New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence» («Новые силы, новые обязанности. Глобальный обзор журналистики и искусственного интеллекта») профессора Лондонской школы экономики и политических наук Чарли Беккета (Charlie Beckett).