Ваши новости уже выбирает нейросеть: почему привычные СМИ проигрывают битву за ваше внимание алгоритмам
- 16:40 3 октября
- Гузель Хасанова
Автоматизация новостного производства началась задолго до внедрения современных генеративных моделей. Еще в 2012 году журнал Forbes задействовал алгоритмическую платформу Narrative Science для формирования финансовых сводок. Примерно в это же время редакция Los Angeles Times внедрила скрипт Quakebot, публиковавший сообщение о подземных толчках спустя три минуты после отчета сейсмологов. Сегодня алгоритмы вроде Wordsmith способны выдавать до двух тысяч шаблонных заметок в секунду без грамматических погрешностей.
Несмотря на скорость вычислений, программные решения не способны вытеснить репортеров из профессии. У нейросетей отсутствуют критический анализ, интуиция и понимание скрытого подтекста, а генеративные галлюцинации ставят под угрозу доверие к медиа. Хотя ИИ революционизирует работу с массивами данных, редакции делегируют машинам лишь рутинную первичную обработку. Это освобождает авторам рабочее время для расследований, тем более что в автоматизированной среде но риски остаются высокими при отсутствии фактчекинга.
Принципиально изменилась и доставка материалов читателю. Умные рекомендательные ленты перестраивают повестку под сиюминутные интересы конкретного человека, предлагая то статьи об отмене школьных заданий, то советы по уходу за кожей. Подобные алгоритмы показывают, какие именно сферы жизни уже меняют цифровые сервисы, однако подобная фильтрация неизбежно запирает аудиторию в информационных пузырях.
Традиционные каналы коммуникации тем временем уходят на второй план. Бумажная периодика окончательно превратилась в нишевый клубный атрибут, а эфирное телевидение уступает позицию стримингам из-за жесткой сетки и предсказуемости сюжетов. Как отмечает издание Pro Город со ссылкой на аналитиков, ключевым фактором формирования общественного мнения становятся двухминутные видеоролики, вытесняющие долгие аналитические форматы.
Ранее мы писали о том, как журналист Эмиль Мусин проверил алгоритмы детекции машинного текста на собственной публикации 1981 года. Аналитический сервис посчитал архивный советский материал сгенерированным искусственным интеллектом на 77%. Позднее аналогичный ошибочный вердикт вынесли статье 1990-х годов о сельском хозяйстве и репортажу об участнике спецоперации. Проведенный курьезный эксперимент журналиста наглядно показал несовершенство систем, определяющих авторство контента.