AI-ն՝ որպես լրագրության ենթակառուցվածք. ինչպես է փոխվում նորությունների «արտադրությունը»

ԵՐԵՎԱՆ, 10 մարտի․/ԱՌԿԱ/․ Մեդիայի ապագայի վերաբերյալ ամենատարածված հարցը հնչում է այսպես. արդյո՞ք արհեստական բանականությունը կփոխարինի լրագրողներին։ Սակայն, եթե դիտարկենք, թե ինչպես են աշխարհի խոշորագույն խմբագրություններն արդեն օգտագործում ԱԲ-ն, պարզ է դառնում, որ գլխավոր տեղաշարժը տեղի է ունենում ոչ թե տեքստերում, այլ խմբագրական գործընթացներում։

Արհեստական բանականությունն աստիճանաբար վերածվում է լրատվական կազմակերպությունների ենթակառուցվածքի։ Ալգորիթմներն օգնում են գտնել նորություններ, վերլուծել տվյալներ, կառուցակարգել տեղեկատվությունը և տարածել բովանդակությունը։

Լրագրությունը դրանից չի անհետանում, բայց փոխվում է դրա «արտադրության ճարտարապետությունը»։

Խմբագրության նոր «շերտը»

Ավանդական խմբագրության մոդելը երկար ժամանակ գծային էր։ Լրագրողը գտնում էր թեման, հավաքում տեղեկատվությունը, գրում նյութը և փոխանցում այն խմբագրին։ Նորությունների արտադրության արագությունն ուղղակիորեն կախված էր մարդկային ռեսուրսներից։

ԱԲ-ն սկսում է փոխել այս տրամաբանությունը։

Տեղեկատվության աղբյուրի և լրագրողի միջև հայտնվում է նոր շերտ՝ ալգորիթմները։ ԱԲ-ն կարող է վերլուծել տվյալների հսկայական զանգվածներ՝ սոցիալական ցանցերի հաղորդագրություններ, ֆինանսական հաշվետվություններ, պետական տվյալների բազաներ, փաստաթղթեր և տեսահոսքեր։ Այն ընդունակ է առանձնացնել պոտենցիալ նորությունները և կառուցակարգել տեղեկատվությունը նույնիսկ այն բանից առաջ, երբ լրագրողը սկսում է աշխատել թեմայի հետ։

Արդյունքում՝ խմբագրությունը հնարավորություն է ստանում տեսնել ավելի շատ ազդակներ և ավելի արագ արձագանքել։

Որտե՞ղ է ԱԲ-ն արդեն աշխատում

Վերջին տարիների ընթացքում խոշոր միջազգային խմբագրությունների փորձը ցույց է տալիս, որ ԱԲ-ն օգտագործվում է խմբագրական գործընթացի տարբեր փուլերում՝ նորությունների մոնիտորինգից մինչև կոնտենտի անհատականացում։ Ընդ որում, ԱԲ-ի օգտագործումը դառնում է լրագրողների առօրյա գործունեության մասը։

Reuters Institute-ի՝ բրիտանացի լրագրողների շրջանում անցկացրած հարցման համաձայն՝ լրագրողների ավելի քան կեսը մասնագիտական աշխատանքում ԱԲ-ից օգտվում է շաբաթը առնվազն մեկ անգամ (ևս 27%-ը՝ ավելի հազվադեպ)։

Reuters գործակալությունը մշակել է News Tracer համակարգը, որը վերլուծում է սոցիալական ցանցերի միլիոնավոր հաղորդագրություններ և օգնում է արագ գտնել տարբեր իրադարձությունների վերաբերյալ հրապարակումներ։

Bloomberg-ը օգտագործում է մեքենայական ուսուցման գործիքներ՝ կորպորատիվ հաշվետվությունները և ֆինանսական փաստաթղթերը վերլուծելու համար, որոնք լրագրողների կողմից կիրառվում են ֆինանսական տեղեկատվության հետ աշխատելիս։

Associated Press-ը ավտոմատ կերպով ստեղծում է ընկերությունների ֆինանսական արդյունքների վերաբերյալ նորությունների մի մասը՝ օգտագործելով տվյալների ավտոմատացված վերլուծության համակարգեր։ AP-ի տվյալներով՝ ծրագրի մեկնարկի պահին ավտոմատացումը թույլ է տվել նման հրապարակումների ծավալը եռամսյակում հարյուրներից հասցնել հազարների։

The Washington Post-ը 2016–2020 թվականներին ընտրությունների և խոշոր մարզական իրադարձությունների ժամանակ կարճ լրատվական թարմացումներ պատրաստելու համար կիրառել է Heliograf համակարգը։ Ավելի արդիական պրակտիկայում խմբագրությունը գործարկել է Ask The Post ԱԲ-չաթբոտը, որն օգնում է օգտատերերին տեղեկատվություն փնտրել հրատարակության արխիվում։ Զուգահեռաբար Washington Post-ը զարգացնում է Arc XP-ն՝ առանձին տեխնոլոգիական բիզնես-միավոր, որը ԱԲ-գործիքներ է առաջարկում այլ մեդիակազմակերպությունների։

Նորվեգական Schibsted մեդիախումբը ակտիվորեն օգտագործում է առաջարկությունների ալգորիթմներ և մեքենայական ուսուցում՝ նորությունների ժապավեններն անհատականացնելու համար։ INMA-ի (2024) տվյալներով՝ անհատականացված գլխավոր էջի թեստերից մեկը ցույց է տվել ընդհանուր CTR-ի ավելի քան 8% աճ՝ բազային տարբերակի համեմատ. ընդ որում, անհատականացման տրամաբանությունն ինքնին կառուցվում է ոչ թե քլիքների կամ կայքում անցկացրած ժամանակի մաքսիմալացման, այլ ընթերցողի համար կոնտենտի  երկարաժամկետ արժեքի շուրջ։

Այս օրինակները ցույց են տալիս՝ ԱԲ-ն արդեն ներդրված է տեղեկատվության մոնիտորինգի, վերլուծության, նորությունների արտադրության և տարածման մեջ։

«ԱՌԿԱ» գործակալության փորձը

Նմանատիպ գործընթացներ սկսում են տեղի ունենալ նաև տարածաշրջանային մեդիաընկերություններում։ «ԱՌԿԱ» մեդիահոլդինգում խմբագրությունը ԱԲ-ի գործիքներն օգտագործում է տեղեկատվական դաշտի մոնիտորինգի, նոր արտադրանքների և վերլուծական ամփոփագրերի պատրաստման, փաստերի ստուգման (fact-checking) և տնտեսական տվյալների մշակման համար։ Վերջնական ստուգումը և խմբագրական լուծումները մնում են լրագրողների և խմբագիրների տիրույթում։ Նման գործիքները օգնում են ավելի արագ կողմնորոշվել տեղեկատվական հոսքերում և առանձնացնել այն թեմաները, որոնք պահանջում են մասնագիտական վերլուծություն և ստուգում։

Գլխավոր փոփոխությունը

ԱԲ-ն ինքնին հազվադեպ է դառնում երկարաժամկետ մրցակցային առավելություն։ Ժամանակի ընթացքում այդ գործիքները հասանելի են դառնում մեդիաընկերությունների մեծամասնությանը։

Տարբերությունն այն է, թե կոնկրետ ինչպես են կազմակերպությունները վերակառուցում իրենց խմբագրական գործընթացները։

Արհեստական բանականությունը փոխում է ոչ թե լրագրությունը՝ որպես այդպիսին, այլ դրա արտադրության տնտեսագիտությունն ու ճարտարապետությունը։ Այն մեդիաները, որոնք սա հասկանում են մյուսներից շուտ, լուրջ առավելություն են ստանում՝ նախևառաջ լրագրողների և խմբագիրների ռեսուրսներն ազատելու հաշվին՝ նոր արտադրանքներ, բարդ վերլուծական նյութեր ստեղծելու համար, որոնք ալգորիթմները դեռևս ի վիճակի չեն ստեղծել։

Երկարաժամկետ հեռանկարում մեդիայի համար գլխավոր հարցը լինելու է ոչ թե այն, թե արդյո՞ք ալգորիթմները կկարողանան տեքստեր գրել։ Շատ ավելի կարևոր է մեկ այլ հարց. ո՞ր խմբագրություններին կհաջողվի արհեստական բանականությունը ներդնել իրենց ենթակառուցվածքում այնպես, որ այն ուժեղացնի լրագրությունը, այլ ոչ թե պարզեցնի այն։

Մեդիայի պատմությունը ցույց է տալիս, որ տեխնոլոգիական տեղաշարժերը գրեթե երբեք չեն ոչնչացնում մասնագիտությունը, բայց գրեթե միշտ փոխում են դրա գործիքները։ ԱԲ-ն, ամենայն հավանականությամբ, կդառնա հենց այդպիսի գործիք՝ աննկատ ընթերցողի համար, բայց հիմնարար՝ նորություններ գրողի համար։

Կոնստանտին Պետրոսով, «ԱՌԿԱ» գործակալության տնօրեն