Как искусственный интеллект изменит медиа в Таджикистане

"В краткосрочной перспективе искусственный интеллект не сможет полностью заменить редакторов и журналистов, однако уже сейчас нейронные сети могут стать эффективным помощником для создателей контента", - считает специалист по новым медиа Рустам Гулов.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) за последние несколько лет впечатляет и страшит. Пока студенты некоторых вузов Таджикистана, только вчера гуглившие материалы для своих курсовых и дипломных, уже переходят на использование ChatGPT, журналисты обходят эту тему стороной и неохотно осваивают относительно новую технологию.

Хотя именно им, как и всем представителям творческих профессий, стоит насторожиться: смогут ли сервисы на базе нейросетей отоборать их рабочие места? Или это слишком оптимистичный взгляд на нейросети и им еще есть куда развиваться?

Чтобы изучить эффективность ИИ на практике, мы решили предложить трем нейтронным сетям разработать план аналитической статьи на тему «Как генеративные нейросети повлияют на медиа в Таджикистане».

Для этого мы выбрали две версии ChatGPT – бесплатную (на базе модели GPT-3.5) и платную (ChatGPT Plus) (на базе модели GPT-4), а также чат в поисковой системе Bing.com, который использует схожую с GPT (Generative Pre-Trained Transformer) языковую модель BLM (Bing Language Model).

Просить писать всю статью целиком не имеет смысла, потому что все использованные сервисы имеют ограничения в длине ответов. При этом, Chat поисковика Bing.com (далее Bing) сообщил, что у него есть проблемы с тем, чтобы самостоятельно написать текст статьи.

«Это слишком сложная и трудоемкая задача для режима чата. Я могу помочь вам с переписыванием, улучшением или оптимизацией вашего собственного текста, если вы хотите. Вы можете отправить мне свой текст или часть его, и я постараюсь сделать его лучше», – уточнил Bing.

План статьи

Все три нейронных сети показали разный результат при создании плана будущей статьи. Bing создал весьма массивный план статьи, сопроводив его подробным описанием того, что должно быть раскрыто в рамках каждой части, но при этом, чисто эстетически этот план выглядит немного запутанно.

Ответ Bing:

Bing также предположил, что для написания статьи нужно будет провести исследование и собрать данные именно на его основе.

ChatGPT и ChatGPT Plus, разработали примерно одинаковую структуру статьи, которая состоит из небольшого введения, анализа текущей ситуации, описания возможного влияния использования нейронных сетей на медиа в Таджикистане и риски и угрозы, которые сопровождают процесс их внедрения.

С полным текстом, сгененированной в ChatGPT статьи можете ознакомиться по этой ссылке.

Отличием ChatGPT Plus стало то, что он предложил в плане статьи рассмотреть реальные проекты местных организаций Таджикистана, которые потенциально могли бы использовать нейронные сети в своих активностях.

Ответ ChatGPT Plus

Это больше касается не столько реальной практики, сколько обзора возможностей нейронных сетей быть использованными журналистами и другими производителями контента на практике.

В целом, все три плана состояли из трех основных частей: 

- Введения

- Основной части, которая включала аналитику по статусу кво

- Выводы и рекомендации

С чего ИИ предлагает начать статьи?

Все три введения, в целом, очень похожи друг на друга, поскольку создают поле игры, чтобы читатель смог правильно ориентироваться в дальнейшем тексте. ChatGPT в обоих своих версиях дал очень похожий текст введения.

Самым коротким стал текст, выданный ChatGPT Plus – он состоит всего из 158 слов, тогда как ChatGPT (бесплатная версия) сгенерировал почти в два раза больше текста – 258 слов.

Однако текст введения от Bing отличается от них не только количественно – он объективно длиннее (439 слов), но и качественно – он состоит не только из абстрактных предложений, но и конкретных примеров сфер использования нейронок в медиа.

Например, Bing предполагает, что генеративные нейронные сети могут быть использованы медиа для таких задач «как синтез лиц знаменитостей или несуществующих персонажей, реставрация старых фотографий или видео, перевод изображений из одного стиля в другой, генерация текстов на заданную тему или стиль, создание музыкальных композиций или звуковых эффектов».

С точки зрения производства наиболее интересного и понятного для широкого круга контента, такой подход может оказаться более эффективным, поскольку создает у читателя относительно реальные образы и эмоциональные связи через конкретные примеры.

Кроме того, Bing предпочел научный подход к написанию аналитической статьи на заданную тему. Это также оказало влияние на объем введения, написанного им, поскольку в нем он описал еще и предполагаемую методологию исследования.

Bing предположил, что автор статьи захочет произвести полноценный сбор данных через изучение литературы, статистики и интервьюирование профессионального сообщества.

Основная часть статьи – обзор ситуации и аналитика

Обе версии ChatGPT начали основную часть статьи с определения дефиниции понятия «генеративные нейронные сети». Причем выделили для этого отдельные главы, длиной около страницы. Для читателя таких статей этого много, поскольку зачастую они уже в курсе этих понятий и вряд ли будут тратить время на чтение подобных текстов.

Причем описание технологии включает относительные подробности об их работе, которые точно не будут интересны для аудитории контент-производителей. Им интересно, как использовать нейронные сети на практике, а не то, как именно эти нейронки работают.

С этой точки зрения Bing снова выдал более подходящий результат. Поскольку про значения основных терминов он уже упоминал в сгенерированном им введении, основную частью статьи он начал с описания ситуации в Таджикистане.

Причем, это описание, по сравнению с тем, что дал ChatGPT, наиболее обоснованное и имеющее отношение к ситуации с медиа в Таджикистане именно с точки зрения потенциала.

Например, ChatGPT (GPT-3.5) при описании ситуации в Таджикистане сгенерировал очень поверхностный текст с использованием довольно абстрактных выражений.

Приведу один абзац в качестве примера:

Однако в последние годы наблюдается рост онлайн-платформ и социальных сетей в Таджикистане, что создает новые возможности для медиа. Интернет позволяет широкому кругу пользователей получать информацию, обмениваться мнениями и участвовать в дискуссиях. Многие медиа-организации развивают свои онлайн-присутствие и используют социальные сети для распространения своего контента и взаимодействия с аудиторией.

Текст ChatGPT Plus (GPT-4) оказался более ориентированным на обсуждение проблем, с которыми сталкиваются медиа в Таджикистане.

В начале текста эта модель также была довольна пространной в описании ситуации, однако всё же выделила отдельно в виде нумерованного списка 5 основных проблем медиа в Таджикистане:

- Ограниченный доступ к интернету;

- Недостаток профессиональных навыков;

- Ограниченные ресурсы;

- Проблемы свободы прессы;

- Недостаток оригинального контента.

При анализе текста в глаза бросается то, что не хватает фактов. Для таких случаев в ChatGPT Plus в отличие от его бесплатной версии есть возможность привязки к поисковому сервису Bing.com, чтобы ChatGPT мог собирать и обрабатывать наиболее актуальные данные, доступные в сети (в данный конкретный момент в связи со сбоями в работе этот плагин временно отключен, но может снова вернуться в ближайшее время).

В этом случае он сгенерировал уже совсем другой текст, описывающий ситуацию в стране. Новый текст с анализом ситуации практически полностью был посвящен уголовному преследованию журналистов в Таджикистане в последние годы.

Bing, в отличие от ChatGPT, описал ситуацию с медиа в Таджикистане уже немного по-другому, сместив акцент больше на описание медиаландшафта страны. Этот текст оказался наиболее фактологичным, однако не самым актуальным, поскольку найденные данные касались статистики различных типов медиа в стране за 2019-2020 гг.

Здесь стоит отметить, что Bing может оперировать теми данными, которые находятся в свободном доступе в сети. Поэтому в его распоряжении не всегда могут оказаться актуальные данные по нашей стране. Исправить ситуацию может ручной ввод данных для анализа и включения в текст статьи.

Риски и угрозы

Говоря о проблемах медиа, в частности СМИ в Таджикистане, использованные ресурсы немало внимания обращали на риски и угрозы. В частности, по «мнению» ChatGPT существует 5 основных типов рисков, связанных с использованием нейронных сетей в медиа:

- Этические и правовые вопросы;

- Качество и достоверность контента;

- Зависимость от технологий;

- Потеря рабочих мест;

- Зависимость от данных и алгоритмов.

ChatGPT Plus назвал практически то же самое, но уже в повестовательной форме, не располагая всё так четко по пунктам, как это сделала его бесплатная версия.

В свою очередь Bing снова выдал более «продуманный» и подробный вариант. Он не просто перечислил все риски и угрозы, но и объединил их в 4 группы:

- Этические риски и вызовы;

- Правовые риски и вызовы;

- Технические риски и вызовы;

- Качественные риски и вызовы.

В этом плане результаты работы Bing выглядят наиболее профессиональными, сбалансированными и взвешенными.

Выводы

Получив три относительно разных текста на одну и ту же тему, можно сделать некоторые выводы. Условно разделим их на «плюсы» и «минусы».

Среди недостатков можно отметить такие как: 

- СhatGPT, что в платной, что в бесплатной версии, имеет ограничения в используемых данных и не знает, что произошло после сентября 2021 года. ChatGPT Plus эту ситуацию может постараться изменить через привязку к поисковой системе Bing, но практика показывает, что даже в этом случае это не сильно меняет результат его работы.

- Bing в силу того, что использует данные из сети и генерирует тексты на их основе, может найти и оперировать более актуальными данными. Кроме того, оно больше опирается на фактологические данные и даёт ссылки на использованные источники. Но, если актуальных данных нет в свободном доступе в сети, то и использовать их Bing не сможет.

- Не все факты, выдаваемые нейронными сетями, соответствуют действительности. Нейронки могут «галюцинировать» и порой довольно серьезно, поэтому важно верифицировать данные, которые они выдают. То же касается источников, на которые ссылается Bing – не раз среди прочих попадались российские пропагандистские ресурсы. В таких ситуациях важно четко прописывать в своих запросах игнорировать данные с подобных ресурсов.

Наряду с «минусами» есть и целый ряд преимуществ: 

- Скорость работы нейросетей в разы превосходит скорость работы человека. Если на поиск, обработку и воспроизведение определенного набора данных у ИИ уходит 30 секунд, то на аналогичную работу человек может потратить в 100 раз больше.

- Редактирование текстов, сгенерированных нейронками, относительно легче, чем такие же тексты, написанные большинством людей. Это сильно упрощает работу редакторов.

- Экономия средств настолько значительна, что экономический эффект от использования даже «сырых» нейронок может превысить социальную ответственность удержать работников любой ценой, чтобы не лишать их работы. Например, буквально пару месяцев назад немецкий таблоид Bild сократил 200 сотрудников, заявив, что некоторые позиции могут быть заменены ИИ.

- ChatGPT и Bing могут поспорить с вами, если ваш запрос будет нарушать какие-либо этические нормы. Да, то и дело выходят новости, что кто-то обошел эти ограничения, но часто они касаются полной версии модели GPT (неограниченной этическими нормами, – прим. Ред.), с которой экспериментируют исследователи.

Например, в одном случае GPT-4 cмогла пройти Captcha, обманув настоящего человека, сказав, что у него проблемы со зрением и попросив его пройти проверку вместо себя. Но здесь речь шла именно о самой модели GPT-4, тогда как общедоступная версия сильно ограничена этическими принципами и будет настаивать соблюдать эти нормы. В том числе этот факт можно использовать для анализа журналистских материалов на предмет соблюдения принципов журналистской деятельности.

Но, несмотря на эти возможности, журналисты в Таджикистане еще не используют его в полной мере. Причиной тому может быть:

- Относительно низкий уровень технической осведомленности многих авторов препятствует пониманию всех положительных аспектов использования нейросетей с их стороны.

Этот же фактор не позволяет многим руководителям СМИ обратить внимание на ChatGPT, Bing и прочие сервисы, которые способны серьезно изменить работу их редакций.

- Страх журналистского сообщества перед технологией, которая способна заменить их труд. Это напоминает период промышленной революции, когда машины заменяли рабочих на заводах, а сегодня многим кажется, что ИИ заменит их интеллектуальный труд.

- Концентрация внимания только на недостатках этой новой технологии и игнорирование её преимуществ. Этот подход скорее вредит самим людям, поскольку тормозит изучение и использование новых возможностей. А учитывая скорость развития нейронных сетей, с каждым днем объема информации для изучения становится больше и чем позже человек начнет изучать их, тем больше времени, усилий и энергии это потребует в будущем.

В целом, несмотря на наличие некоторых недостатков, часть из которых могут считаться таковыми по чисто субъективным причинам, процесс развития уже не остановить и нейронные сети делают это с невиданной скоростью.

Даже их нынешнего потенциала вполне достаточно, чтобы ускорить работу контент-мейкера и редактора, сэкономить средства собственнику медиа, помочь запустить новое медиа с минимальными затратами на штат.

Во всех этих сценариях ИИ выступает не столько как замена человека, сколько в качестве продвинутого личного ассистента, готового помочь создавать современный контент.

И в этом плане вполне осязаемую форму приобретает уже ставшей знаменитой фраза «Вас на рабочем месте заменит не искусственный интеллект, а другой человек, использующий в своей работе искусственный интеллект».

Рекомендации

Не стоит считать, что тренд, связанный с развитием нейронных сетей и искусственного интеллекта является чем-то временным и скоро мода пройдет. С каждым днем становится всё больше сервисов и програм, которые интегрируют ИИ в свои продукты.

Абсолютное большинство этих продуктов связано именно с процессом обработки и создания контента. В процесс включены такие гиганты как Microsoft, Adobe и Meta, которые не просто не думают сворачивать свои проекты, а наоборот планируют расширять линейку продуктов, которые имплементировали ИИ. Эти компании и сервисы с нами надолго и определяют развитие индустрии на долгие годы вперед.

По этой причине главная рекомендация: нам стоит принять эту новую реальность, изучать новые технологии, внедрять их в процесс создания контента.

Как и в случае с большинством других новых технологий, внедрение нейронных сетей в процесс производства журналистского контента может стать конкурентным преимуществом медиа, делая его работу более продуктивным и эффективным по сравнению с конкурентами, пытающимися держаться «традиционных способов» производства контента.

Рекомендации для вузов – пересмотреть в ближайшее время учебные программы, по крайней мере, для специалистов медиа – журналистов, будущих специалистов по коммуникации и т.д. Фактически многие студенты и даже преподаватели уже используют генеративные нейронные сети, однако рискуя быть обвиненными в плагиате, не афишируют это.

Данное обстоятельство можно наоборот использовать во благо образовательного процесса, давая студентам задание генерировать необходимый контент с помощью нейронных сетей, а потом находить все совершенные ими ошибки. Студенты будут вынуждены знать больше нейронных сетей, чтобы находить совершаемые ими ошибки. То же верно и для преподавателей.

Рекомендации для работодателей – включать в список требований к кандидатам на вакантные позиции знание не только офисных програм и навыков обращения с офисной техникой, что стало уже нормой, но и использования генеративных нейронных сетей в будущей работе, расширяя оценку цифровой грамотности соискателей на вопросы правильного использования этих технологий.

Чтобы повышение продуктивности не сопровождалось сливом конфиденциальных данных, компании должны также разработать четкие политики использования нейронных сетей в своей деятельности.

Рекомендации для журналистов и создателей контента – понять, что в ближайшей перспективе ИИ не будет заменять вас физически, но он сильно сокращает разрыв в качестве выдаваемого продукта автора с 20-летним стажем и вчерашнего выпускника вуза.

Новые технологии позволяют повышать продуктивность автора и качество конечного продукта, ускорять процесс изучения новой темы, помогать исправлять ошибки и анализировать свой же контент на соблюдение стандартов журналистской деятельности, не вовлекая в этот процесс редакторов.

Поэтому важно учиться правильно их использовать и внедрять в процесс своей работы. Умение пользоваться новыми технологиями в своей работе может стать вашим личным конкурентным преимуществом.