Кібер-журналіст проти біо-журналіста: нічия
У травні 2015 року Скотт Хорслі (Scott Horsley), кореспондент NPR в Білому домі і колишній бізнес-журналіст, кинув зухвалий виклик автору алгоритмом Wordsmith компанії Automated Insights. «Ми хотіли дізнатися, – пише NPR, – як наше краще перо покаже себе проти машини». Оскільки NPR – радіо, то біо-журналіст був досить тренований для швидкого письма. За умовами змагання, обидва суперники повинні були дочекатися публікації фінансового звіту мережі кафе Denny’s і – вперед. Причому у Худоби була перевага – адже він був постійним клієнтом Denny’s. У нього там навіть була улюблена офіціантка, Женев’єв, яка знала напам’ять його замовлення: сендвіч з яєчні з беконом. Не допомогло. Хоча… як судити.
Робот впорався за дві хвилини, Худобу Хорслі – за сім з невеликим. NPR публікує обидві замітки і пропонує читачеві свого роду тест Тюрінга – визначити, який текст згенерований роботом, а який – людиною.
Робот написав, звичайно ж, ліву замітку. В ній очевидно вище щільність цифр, і вона суші за стилем. Тоді як Худобу, згадавши то меню, то Женев’єв, підпустив трохи необов’язковою для фінансового звіту лірики. Наприклад, вставив фразу: «Зростання продажів показує, що споживачі не проти розкрити свої гаманці заради млинчиків, яєць і картопляних оладок».
Формально словник робота більше, оскільки повинен включати в себе весь словниковий запас мови (це понад 1 млн слів для англійської мови). Словник утвореного англомовного людини може досягати 100 тисяч слів. Але робот повинен використовувати найбільш частотні слова, що і робить його мова «суші». Крім того, словник робота обмежений ще і фінансової спеціалізацією. Йому і в голову не могло прийти, що можна використовувати у фінансовому звіті кулінарні або спортивні назви (grand slam). Людина ж, навпаки, частотністю не обмежений і може використовувати як завгодно рідкісні і химерні слова, розширюючи контекст і образність. Більше того, людина-письменник бо і письменник, що використовує оригінальні образи. Роботу для фінансового звіту це просто не потрібно.
«But that could change», це може змінитися, – пише NPR. Якщо господар вирішить згодувати Wordsmith масиви більш розкутих текстів NPR і злегка подкрутит алгоритм, то «Словесний коваль» швидко змінить свою лексику, точніше – розширить кордони і принципи її застосування. Це все налаштовується.
Хто переміг у змаганні? Робот написав швидше, деловитее. Худобу Хорслі, як це ні банально, – повільніше, але людяніше. Аудиторія цієї замітки – фінансисти. Цінна для них лірична вставка про гаманці і млинці? Поки читачі ще люди, а не роботи, то, напевно, так, цінна.
Загалом, нічия. Хоча дві хвилини проти семи… Для радіо, для новин фінансового ринку – це може виявитися критично.
Есенинское змагання лоша з паровозом проводилося і в академічному середовищі. У 2012 році Крістер Клирвал (Christer Clerwall), професор медіа та комунікацій з університету Карлстад, Швеція, попросив 46 студентів прочитати два спортивних звіту – один написаний роботом, і один – людиною. Людська замітка була скорочена до розмірів роботической, але і роботическая злегка поправлена редактором: заголовок, лід, перші абзаци – як це зазвичай робить редактор в ЗМІ. Студентам було доручено оцінити матеріали по ряду критеріїв: об’єктивність, довіра, акуратність, занудность, цікавість, ясність, задоволення читати, корисність, цілісність і т. п.
Результати показали, що одна замітка вигравала в одних параметрах, інша – в інших. Людський текст отримав більше балів за критеріями «добре написано», «приємно читати». Роботический текст, теж передбачувано, отримав більше балів за критеріями «об’єктивність», «чіткий опис», «акуратність» і т. п. тобто знову нічия.
Але найголовніше, що виявило дослідження шведського професора, – що відмінності між середнім текстом біо-журналіста і середнім текстом кібер-журналіста незначні. Це критично важливий фактор для оцінки майбутнього і вже цього робото-журналістики. Кібер-скептики весь час кажуть, що робот не може написати краще людини. Але це неправильний підхід. «А може, замітці робота не обов’язково бути «краще»? Якщо вона буде просто досить гарною?» – ділиться професор Клирвал своїми побоюваннями з Wired.
Робото-журналістика, третя загроза
Інтернет звільнив приватне авторство. Мільйони людей самі інформують один одного про все на світі. Що найстрашніше – безкоштовно, але з великим бажанням. Так, в інтернеті повно мотлоху, але ми споживаємо інформацію, ретельно підібрану під наші інтереси. Контент у мережі фільтрується не перед публікацією, а після – в ході поширення, завдяки вірусного редактору. У результаті старі ЗМІ позбавлені монополії на формування порядку. Так що справа не обмежиться смертю газет. Інтернет загрожує старим ЗМІ не стільки переходом з паперу на цифру, скільки залученням аудиторії авторство.
Інша загроза традиційній журналістиці – корпоративні ЗМІ та інший контент-маркетинг. Корпорації адже теж отримали можливість авторства. А значить, їм все менше потрібні традиційні ЗМІ як посередник. Корпорації можуть тепер і самі.
І якщо в середовищі авторів-аматорів контент «покращується» за рахунок співробітництва (вірусний редактор), то корпорації покращують свою медийность з-за конкуренції за увагу публіки. У гонці медійних озброєнь вони переманюють у ЗМІ професіоналів, застосовують інновації і, що найголовніше, переходять від прямої реклами до соціально-значущої тематики. Адже брендам потрібна аудиторія: реклама лише витрачає аудиторію, а контент здатний її збирати. І хоча широкій публіці ці процеси не дуже помітні, але медийность корпорацій, розвиваючись, завдає традиційним ЗМІ не менший збиток, ніж блогосфера.
Однак блогосфера і корпоративна журналістика хоча б складаються з людей. На нещасну журналістику насувається третя загроза, бездушна, нелюдська. Якщо блогосфера позбавляє ЗМІ підписки, корпорації позбавляють реклами, то алгоритми загрожують відібрати професію.
Ще недавно тема робото-журналістики була сильно зарубіжної. І справді, тим, хто знайомий з побутом російських редакцій, досить важко уявити собі новинні алгоритми в їх побуті. Але в кінці жовтня «Яндекс» оголосив, що створює інформагентство, де новини стануть писати роботи. Серед редакторів, виснажених боротьбою з інтернетом і збитками, ця тема викликала новий напад неясної тривоги і, звичайно, неприйняття. «Ну, окей, – кажуть ті, хто трохи знайомий з проблемою, – роботи коли-небудь будуть писати спортивні замітки, фінансову аналітику або огляди погоди. Але на більше вони не здатні».
Невірна оцінка. Роботи не те що «коли-небудь будуть» писати про погоду, фінансах або спорті – вони вже щосили роблять це зараз, причому в запаморочливих обсягах. Відповідно, питання в тому, чи будуть вони «здатні на більше». Відразу відповідь: так.
Замітка про землетрус і тектонічні зрушення
Це землетрус увійшло в історію журналістики. 17 березня 2014 року в 6.25 ранку журналіст і програміст The Los Angeles Times Кен Швенке (Ken Schwencke) був розбуджений підземними поштовхами. Він підбіг до комп’ютера, де у видавничій системі його вже чекала замітка, написана його алгоритмом Quakebot. Кен пробіг замітку очима і натиснув кнопку «Опублікувати». Так LAT стала першим ЗМІ, написавшем про землетрус, – через 3 хвилини після поштовху. Робот-журналіст випередив своїх біо-колег.
Ось ця замітка на сайті LAТ, доповнена через годину після повторного поштовху. Вона підписана ім’ям Швенке, але в кінці зазначено: «this post was created by an algorithm written by the author.»
Алгоритм Quakebot, написаний Кеном Швенке, до того часу існував вже два роки. Quakebot підключений до стрічки американської служби геомоніторингу. З неї він миттєво бере вихідні дані – місце, час, амплітуду, порівнює ці дані з попередніми землетрусами в цьому районі, тим самим автоматично визначаючи історичну значимість події. Дані поміщаються у відповідний шаблон, і замітка готова. Робот завантажує її в видавничу систему і посилає редактору повідомлення. На Пулітцера замітка явно не тягне, зате редактор вже через кілька хвилин після події має готову публікацію. Залишається додати, що землетруси входять в перелік гарячих новин Лос-Анджелеса. На сайті Los Angeles Times є цілий розділ Earthquakes, який поповнюється роботом-юнкором.
У тій же Los Angeles Times робот веде та іншу рубрику – кримінальну хроніку Homicide Report, причому з 2007 (!) року. Як тільки поліцейський coroner вивішує в свою базу (вона, очевидно, публічна) рапорт про чиюсь насильницької смерті, робот бере всі дані, поміщає їх на карту, відносить до категорій по расі, статі, причини смерті, участі поліцейських і т. п., і публікує замітку з простенької шаблонної формулюванням в стрічку. Далі, якщо подія того заслуговує, журналіст добирає інформацію і дописує розгорнуту кримінальну замітку. А якщо ні – то ні.
Медіа-критики відзначають, наскільки робот – кримінальний репортер змінив газетну манеру освітлення вбивств. Якщо раніше журналісти писали тільки про вбивства з резонансним потенціалом, то робот повідомляє абсолютно про всіх вбивствах. Облік всієї статистики, а не обраних випадків, дозволяє бачити на карті «щільність» вбивств в різних районах, причому як в цілому, так і по категоріях (стать, раса тощо). Ця визуализированная статистика породжує вторинний контент, ігнорується «письменницької» журналісткою. Така карта вбивств знаходить додаткову цінність, наприклад, для ринку нерухомості.
Залишається додати, що цей робот покриває своєю кримінальною хронікою територію з населенням 10 мільйонів чоловік – приблизно стільки живе у Швеції чи Португалії. Зрозуміло, біо-журналіст просто не зміг би робити миттєві статистичні зіставлення в таких масштабах.
Аналізуючи ці кейси, медіа-критики, намагаючись світити оптимізмом, відзначають, що робот лише допомагає журналісту – збирає фактуру, дає первинну переробку. «Звільняючи» тим самим журналіста для творчих пошуків. Це дійсно так. Робот — кримінальний репортер взагалі майже не пише, Quakebot пише шаблонні нотатки. Хороші помічники.
Складніше справа з фінансової та спортивної робото-журналістикою.
Генеративна журналістика
Ось замітка, написана алгоритмом Wordsmith і опублікована агентством Associated Press (читати не обов’язково, оцініть глибину).
Alcoa swings to 2Q profit of $138M, revenue flat
Jul. 8, 2014 10:32 PM EDT
NEW YORK (AP) — Alcoa Inc. (AA) on Tuesday reported a second-quarter profit of $138 million reversing a year-ago loss, and the results beat analysts’ expectations.
The company reported strong results in its engineered-business products, which makes parts for industrial customers, while looking to cut costs in its aluminum-smelting segment.
Alcoa has struggled in recent years with low aluminum prices and has increased its focus on making sheets and other products for manufacturers of airplanes and autos, who value aluminum for its light weight. Two weeks ago, Alcoa raised its bet on the finished-goods side of the business by announcing the $2.85 billion acquisition of British jet engine component maker Firth Rixson.
CEO Klaus Kleinfeld said the latest results show that the strategy is working. «Our transformation is continuing, and we are changing the portfolio,» he said on a conference call with analysts.
Alcoa has been closing smelters to reduce capacity in the older side of its business. Even there, however, results improved as the average price per ton of aluminum climbed 2.4 percent from a year earlier.
The company left unchanged its forecast of a 7 percent increase in aluminum demand this year.
Alcoa said second-quarter net income was 12 cents per share. In the year-ago quarter it lost $119 million or 11 cents per share.
Excluding costs for closing a smelter and mills and other special items, the company earned 18 cents per share. The average estimate of analysts surveyed by Zacks Investment Research was 13 cents per share.
The refiner and producer of aluminum products and made from aluminum, nickel and titanium reported revenue of $5.84 billion compared with $5.85 billion in the same quarter a year ago. That beat Wall Street forecasts of $5.63 billion, according to Zacks.
Before the report, Alcoa shares rose 11 cents to close at $14.85. They were up another 16 cents, to $15.01, during after-hours trading.
The shares have risen 40 percent since the beginning of the year, while the Standard & poor’s 500 index has climbed 6.2 percent. The shares have climbed $7.04, or 90 percent in the last 12 months.
Замітка була складена менш ніж за 1 секунду. Робот «з’їв» фактуру звіту, зробив необхідні зіставлення по ринку і в динаміці і потім згенерував досить розгорнутий і досить пропорційний текст.
Куди більше вражає той факт, що в 2014 році «Словесний коваль» публікував у Associated Press 3000 фінансових заміток в квартал. Це приблизно в 10 разів більше, ніж до того писали власні журналісти AP. До речі, роботи вже щосили захоплюють фінансову галявину у провідних медіа. Ще один лідер ринку генеративної журналістики (назвемо її так), компанія Narrative Science, поставляє послуги свого робота Quill порталу Forbes.
Щоб усвідомити страшенну глибину цієї прірви, заглянемо ще в її спортивний розділ. Ось фрагмент звіту про бейсбольному матчі дитячої ліги, написаний алгоритмом The Stats Monkey із стайні тієї ж Narrative Science.
Friona fell 10-8 to Boys Ranch in five innings on Monday at Friona despite racking up seven hits and eight runs. Friona was led by a flawless day at the dish by Hunter Sundre, who went 2-2 against Boys Ranch pitching. Sundre singled in the third inning and tripled in the fourth inning … Friona piled up the steals, swiping eight bags in all …
Фішка в тому, що The Stats Monkey використовує бейсбольний сленг. І це ще не все. Статдані дитячих матчів вводяться батьками в спеціальний додаток на iPhone прямо по ходу гри. І вболівальники – родичі маленьких бейсболістів — отримують розгорнутий звіт про матч ще до того, як суперники на полі завершили обмін рукостисканнями. Зрозуміло, такі звіти, якою б не була їх стилістична шедевральность, для цих уболівальників важливіше суперкубкових реляцій.
У 2011 році алгоритм написав 400 тисяч звітів для дитячої ліги. У 2012 – 1,5 мільйона. Для довідки – в США в той рік налічувалося 35 тисяч журналістів, які, звичайно, ні за які пряники не стали б висвітлювати матчі дитячої ліги. Ось ще один аспект робото-журналістики – алгоритми можуть надавати послугу журналістики там, де людина-журналіст не зійде з-за мелкомасштабья.
Оцифровка самого спорту відкриває нові горизонти і для спортивної робото-журналістики. Як ще в 2012 зазначав Стівен Леві (Steven Levy) у статті Wired з прикладами бейсбольних звітів, спортивні ліги обважують камерами і мітками кожен дюйм поля (а тепер вже і гравця). Вся сама неймовірна статистика збирається комп’ютером: швидкість м’яча, дальність кидка, упор ноги, кут нахилу – вся можлива телеметрія. Добре навчений робот легко помітить, що кидки пітчера стали слабшати або, скажемо, що він став відхилятися вліво перед тим, як відбиває завдав переможний удар. Це важлива інформація? Важлива, але людина-журналіст її не помітить. У старій спортивній журналістиці її просто немає – як немає в старій кримінальній журналістиці інтерактивної карти з щільністю вбивств.
Іншими словами, робот уже багаторазово перевершує людини в роботі з даними, в швидкості, в охопленні. Але чи зможе він перевершити людину в стилі?
Два аргументи про негідних здібностях робота
Головний аргумент проти майбутнього навали роботів-журналістів пов’язаний з нездатністю машини до творчості. По суті, він розпадається на дві тези: робот не може придумувати, як людина, робот не може писати, як людина.
1) Робот не може придумувати
Так. Дійсно, serendipity – здатність людини зробити випадкове відкриття «нипочему» (яблуко впало на голову) виглядає випадковим сполохом ланцюжка збуджених нейронів. Схоже явище – еврика, раптове осяяння, логічно не виводиться. Тому творчий «тыдыдж» завжди залишиться прерогативою людини. За творчістю, евристикою та іншої serendipity варто здатність людини до проактивности, або воля. Дії ж робота принципово зумовлені алгоритмом.
Тому, скажуть скептики, робот не зможе, наприклад, побачити сенсацію у ряду однотипних подій, як робить людина-редактор. І вже тим більше робот не зможе вирішити роздути сенсацію, як це роблять люди-редактори, вихоплюючи якусь подію з однотипного ряду.
Але. А що якщо робот вміє щось інше, до чого людина не здатна? Насамперед, мова йде про крос-аналізі будь-яких за розміром баз даних і выискивании кореляцій. Наприклад, крос-аналіз споживчих і політичних уподобань раптом виявить, що власники червоних жигулів справно голосують за Буша. Людини вибило б тут же, тому що треба знайти причинно-наслідкове пояснення. А в світі великих даних причинність, що стримує наш розум, може виявитися непотрібною. У робота є можливість знаходити фантастичні, іноді фантастично впливові для маркетингу, політики або журналістики кореляції, якими пронизаний світ, але ми їх не бачимо.
А що якщо здатність алгоритму виявляти кореляції компенсує або навіть замінює всякі серендипные здібності людини, подібне до чуття, осяяння або навіть почуття гумору? Фактура, видобута з Big Data, може бути не менш цікава і ірраціональна, ніж творчі експерименти людини.
2) У робота немає почуття (стилю)
Так. Це вірно, робота немає цілепокладання зробити красиво, а якби й було, то що це – «красиво»?
Але. Градусником краси для робота може стати людина. Якщо не можна обрахувати красу, то можна обрахувати реакцію людей на «красу». Уявімо, що в пам’ять робота закачані всі тексти і всі реакції людей на них: лайки, перепис, коментарі, переходи. Роботи вже сьогодні здатні таким чином обчислювати привабливість заголовків, тим, ключових слів і т. п. Редактор вгадує – робот знає. Тепер уявімо, що з допомогою біометрії (eye tracking вже дозволяє), робот буде аналізувати реакцію на конкретні ідіоми, епітети, синтаксичні конструкції, візуальні образи. Подібні технології все більш доступні, питання лише в обсязі даних і швидкості переробки.
Така система автоматично почне виробляти все більш атрактивні заголовки і тексти. Так, виникнуть інші проблеми: 1) аттрактивность стане білим шумом, 2) гонитва за реакцією читача зробить генеративну журналістку дегенеративною. Але на перехідному етапі важливо інше: аналіз людських реакцій при достатній масиві даних замінює роботу відсутнє у нього чуття.
Інакше кажучи, на будь-який аргумент про те, чого не може робот, можна привести не менш переконливий аргумент про те, чого не може людина. У цьому змаганні здібностей приблизно теж нічия.
Змагання в самому початку, а вже – нічия.
Дорожня карта робото-журналістики
Виходячи з того, що ми вже знаємо про роботів-журналістах, можна приблизно уявити, як вони захоплять світ. Ну, або, для початку, професію. Ось ключові фрагменти майбутнього механізму робото-журналістики.
1) Великі дані. Вміння алгоритму працювати з великими даними, очевидно, буде тільки розвиватися. Здатність до виявлення кореляцій в якійсь мірі замінює роботу людську креативність. Кращі уми і кращі інвестори працюють над цим. А не над збереженням журналістики.
2) Корпус всіх текстів і аналіз накопичених аудиторних реакцій. Моніторячи в мережі або накопичуючи у власній базі всі журналістські тексти, алгоритм може легко обчислити, які тексти – з усіма їх тактико-технічними характеристиками – збирають найбільше лайків, прочитань, репостов коментарів.
Звичайно, можуть залишатися якісь ніші, посильні тільки человечьему чуттю. Ось вони і будуть заповідниками біо-колумністів. Проте в індустріальному масштабі ці сліпі для робота плями не будуть грати ролі, особливо якщо врахувати, наскільки через роботів зросте загальний оборот контенту.
3) Біометрія. Отримавши доступ до невираженим реакцій, до мови тіла, робот зможе враховувати не тільки старі реакції на старі тексти, але і миттєві реакції на тут-і-зараз сприймається контент. Прочитав людина заголовок про Путіна – тачскрін чує, як спітніли руки, веб-камера фіксує, як розширилися зіниці, мікрофон чує, як почастішало дихання. Все ясно. І так – на масивах з тисяч читачів. Цей побутовий поліграф замінить чуття редактора.
Технології заміщення людини алгоритмом будуть еволюціонувати, причому з прискоренням. А чому вони повинні зупинятися на досягнутому? Та й що вважати досягнутим рівнем? Це відкрита вгору і вперед дорога. Десь попереду по ній маячить привид штучного інтелекту.
Прогноз для світу
Співзасновник і головний науковий керівник компанії Narrative Science Крістіан Хаммонд впевнений, що до 2030 року комп’ютери будуть писати 90% новин. Хаммонд також вважає, що у 2017 році комп’ютер напише матеріал, гідний Пулітцерівської премії.
Оскільки точні терміни названі, називати інші нецікаво, то предреку тільки, що нас чекає кількісна і якісна конкуренція з кібер-колегами. В кількісній конкуренції біо-журналісти програють прямо зараз. У якісної ми поступимося протягом 5-7 років.
Цікаво, що на ранніх стадіях переходу журналістики від людей до роботам вбивцями професії стануть рідні редактори. Редакції змушені виробляти якомога більше контенту, щоб підвищити трафік. Журналісту колись зайнятися серйозними темами, він повинен гнати матеріали на сайт: «motion for motion’s sake» — рух заради руху. Цей ефект теоретик журналістики Дін Старкман (Dean Starkman) назвав hamsterization of journalism – від hamster wheel, біляче колесо. Хамстеризация журналістики в гонитві за трафіком скорочує час роботи журналіста над матеріалом заради кількості матеріалів: «do more with less».
Сто тисяч читачів однієї статті – це якісна журналістика. Але треба битися за сто тисяч читачів для однієї статті, якщо можна поставити сто тисяч статей, кожна з яких принесе десять прочитань? Кого вибере редактор: примхливого журналіста з більшою зарплатою і трьома текстами в тиждень, або безвідмовний алгоритм зі знижувальною абонплатою і трьома текстами в хвилину?
Associated Press купує послуги Wordsmith зовсім не тому, що «коваль» пише краще за людину. А тому, що він пише більше і швидше. Так що суперечка про якість тексту взагалі нерелевантний. Роботи захоплять редакції завдяки своїм економічним, а не літературних достоїнств.
Роботи-журналісти в Росії
Що стосується прогнозу для Росії, то потрібно спочатку зрозуміти, де ми знаходимося зараз. Бототворчество активно розвивається в політичній сфері і в комерції, але не в журналістиці. Відомі цікаві експерименти Sports.ru – мабуть, самої інноваційної редакції на цьому полі. Наприклад, робот веде там спортивну хроніку. Інший робот пише короткі фрази і підбирає до них гифки, іноді виходить навіть смішно.
В Sports.ru зробили генератор заголовків в допомогу спортивному блогеру.
Але найбільш, на мій погляд, цікавий експеримент Sports.ru у цій сфері– робот, який навчився використовувати популярні коментарі з суміжних тем. Скорочуючи їх і додаючи кілька міцних вболівальницькі виразів, робот швидко набрав 300 «плюсів» популярності, а це перша відсічення, яка дає блогерам порталу статус для «мінусовки» інших учасників. «Набрав за два дні, набагато швидше, ніж звичайні користувачі, – розповів мені Михайло Калашников, директор по продуктах Sports.ru. – Після цього ми його відключили. Думаємо, що тепер робити з цим знанням».
На перший погляд, звичайний форумний бот. Але важливо ось що: він використовував аналіз чоловічих реакцій (обчислив найбільш популярні у читачів формулювання) для виробництва власного контенту. Йому залишається навчитися у Wordsmith генерувати тексти – і це буде повноцінний робот-журналіст, краще редактора знає, чого хоче публіка.
В анонсованому нещодавно проекті «Яндекс для медіа», вже представлений, мабуть, перший в Росії робот-журналіст, що пише якщо не готові тексти, то заготовки, підсумовуючі інформацію про пробки і погоді. Подібний сервіс нагадує алгоритм кримінальної хроніки Los Angeles Times, працює з 2007 року. Це ще не зовсім журналіст, а, швидше, помічник журналіста, формує стрічку текстових повідомлень з опорою на статистику.
Всеволод Куля згадує алгоритм, становить звіти про котирування акцій на finmarket.ru ще якісь алгоритми-помічники. Напевно в Росії є роботи, які пишуть тексти під інші завдання, скажімо, у Ашманова. Але журналістського тексту, нехай навіть фінансового або спортивного, написаного роботом, в Росії, мабуть, ще немає. Інакше б він пролунав. Якщо так, то відставання нашого ринку від західного можна оцінити приблизно в 5-7 років.
Прогноз для Росії
Загрозу роботів для російської журналістики треба розглядати в контексті інших загроз. Російські ЗМІ з лишком звідали всіх тих бід, які заподіює журналістиці блогосфера з вірусним редактором. Вона відбирає у ЗМІ ексклюзив, аудиторію, ринок.
Але все ж основною загрозою для журналістики в Росії стає розвиток корпоративної медійності. Проблема в тому, що в нормі корпоративні медіа повинні конкурувати – це буде покращувати їх соціальне звучання. Але у нас головною корпорацією є держава. Його корпоративна медийность конкуренції не передбачає. Ось його медийность і витісняє журналістику з ринку. Втратили ринкових джерел ЗМІ перетворюються в канал трансляції для цього корпоративного медіа. У кращому випадку вони творчо переосмислюють задані теми. Це не зовсім журналістика, а, швидше, відмивання дійсності в особливо великих розмірах.
Так що є хороша новина: алгоритми не встигнуть знищити російську журналістику. Вона їм не дістанеться.
Wordsmith або Quill навряд чи вивчать українську мову. А для вирощування російськомовного робота такої потужності потрібен, насамперед, сильний ринок венчурних інвестицій. Загалом, алгоритми не віднімуть у російських журналістів професію.
Тим не менше, залишитися в стороні від технологічних новацій не вдасться. Новини про навалу роботів так чи інакше будуть турбувати журналістів. Для редакцій виграшною буде наступна стратегія: бути в числі перших на початку роботизації і в числі останніх – в її кінці.
Зараз редакційне використання алгоритму, який генерує тексти, може бути цікавою PR-акцією – для аудиторії, для інвестора. А от коли і якщо алгоритми вже наситять ринок, тоді звучить серед їх металевого скреготу людський голос, безумовно, матиме особливу привабливість для публіки.
У цьому сенсі, як не дивно, споживчою цінністю людської журналістики на її останніх стадіях виявиться… редакційна помилка. До тих пір, поки роботи не зрозуміють цього і не навчаться симулювати так само і помилку.
У 2014 році Wordsmith, один з двох найпотужніших новинних алгоритмів, написав і опублікував у медіа ОДИН МІЛЬЯРД нотаток. Це більше, ніж написано людьми-журналістами. Частина цього мільярда пішла на фізичне збільшення обсягів медіа-контенту. Ну, а інша частина вже пішла на заміщення, тобто витіснення людей з професії.
Ринок буде вимагати більше, більше. І ніщо не завадить роботу написати скільки завгодно більше, крім обмеженої здатності людей читати все це. Але і це обмеження буде знято, коли читати теж будуть роботи.
Почитати по темі
- Я не вірю в роботів-журналістів, але знаю, що частина журналістської роботи можуть виконувати роботи. Засновник стартапу Narrative Ѕсіепсе Стюарт розповів Френкель Slon.ru про те, як комп’ютери можуть замінити працівників ЗМІ. Петро Біргер. Slon.ru, 26.05.10.
- Фабрика правди. Коли роботи замінять журналістів, а мас-медіа помруть. Антон Шириков. Slon.ru 22 листопада 2013.
- Журналісти, які ніколи не сплять. Robo-hunter, 1 жовтня 2014.
- Журналісти більше не потрібні: які роботи працюють за нас. Олег Акбаров. Look At Me, 2 липня 2014.
- Замінять роботи журналістів? Всеволод Куля. Журналіст, №04/2015.
- In Case You Wondered, a Real Human Wrote This Column. By Steve Lohr. The New York Times, Sept. 10, 2011.
- More News Is Being Written By Robots Than You Think. By Jason Dorrier. SingularityHub, Mar 25, 2014.
- Can an Algorithm Write a Better News Story Than a Human Reporter? By Steven Levy. Wired, 04.24.12.
- Robots have iso news writing. Goodbye journalism. By Liat Clark. Wired, 06 March 2014.
- Robots Are Invading the Business News, and it’s Great for Journalists. By Kevin Roose. New York Magazine, Jul 14, 2014.
- Automation, Algorithms, And Android News Readers: How Robots Are Changing The Face Of Journalism. By Edward Sinnott. Junkee.com, 7/8/2015.
- Can Robots Do Public Interest Journalism? By Nicholas Diakopoulos. European journalism observatory, February 11, 2015.
- Enter the Robot Journalist. Users’ perceptions of automated content. By Christer Clerwall. Journalism Practice, Volume 8, Issue 5, 2014.
- Should media outlets tell the readers news was created by robots? By Matt Sutton. J-source, May 12, 2014.
- 5 white-collar jobs robots already have taken. By Erik Sherman. Fortune, February 25, 2015.
