Вештачка интелигенција неће заменити новинаре, али новинари морају да науче да је користе

Економска криза коју је изазвала епидемија коронавируса, изазвала је невиђену кризу у новинарству која би могла да десеткује медијске куће широм света, напомиње професор Патрик Вајт са Универзитета Квебека у Монтреалу.

Будућност новинарства – али и његов опстанак – лежи у вештачкој интелигенцији. Овај појам се односи на „машине које уче на основу искуства и обављају задатке попут људи“, дефинише Франческо Маркони, професор новинарства на Универзитету Колумбија у Њујорку, који је управо објавио књигу на ову тему – Новинари, вештачка интелигенција и будућност новинарства.

Професор Маркони је био на челу ИТ сектора у Вол стрит џурналу и Асошијетед пресу, једној од највећих медијских кућа на свету. Његова теза је јасна и неоспорна – новинарство не држи корак са новим технологијама. Дакле, редакције би морале да искористе оно што вештачка интелигенција може да понуди и осмисле нове пословне моделе.

Професор Маркони сматра, са чиме се професор Вајт углавном слаже, да новинари и власници медија не увиђају да софтвери вештачке интелигенције у будућности треба да буду у средишту пословног модела новинарства.

У Канади, рецимо, новинска агенција Канадиан прес је, на пример, један од ретких медија који користе вештачку интелигенцију у својим редакцијама. Развили су систем за брзо превођење текстова заснован на вештачкој интелигенцији. Новинска агенција АФП такође користи вештачку интелигенцију за утврђивање аутентичности фотографија.

Вештачка интелигенција неће заменити новинаре

Вештачка интелигенција не постоји да би заменила новинаре и оставила их без посла. Маркони верује да само осам до 12 одсто тренутних новинарских задатака могу да преузму машине. Оне  ће заправо омогућити новинарима да се усредсреде на квалитет садржаја – коментаре, интервјуе, анализе, истраживачко новинарство и анализу података.

Софтвери који сада постоје могу да обаве неке основне задатке, попут писања два до шест пасуса текста о спортским резултатима или кварталном извештају о пословању АП, резултатима избора у Швајцарској и да пренесе извештај о резултатима са Олимпијских игара из Вашингтон поста. На први поглед делује веома убедљиво, али показује и ограничења вештачке интелигенције.

Софтвери анализирају велике базе података и могу новинарима, на пример, Блумберг њуса, да скрену пажњу чим се у тој бази појаве неки трендови или аномалије.

Вештачка интелигенција новинарима може да уштеди пуно времена за прављење транскрипта аудио и видео снимака интервјуа. АФП има алат и за то. Исто важи и за извештаје о загађењу или насиљу, који се ослањају на огромне базе податка. Машине те податке могу да анализирају готово тренутно.

А на основу њих новинар ради свој основни посао – проверава чињенице, анализира и контекстуализује прикупљене податке. Вештачка интелигенција то не може да уради. Зато људи морају остати у средишту читавог процеса новинарства.

Нови модел пословања

Професор Маркони инсистира да медији морају да развијају нове моделе пословања. Морају се још више приближити публици релевантнијим садржајима, развојем нових производа и нових садржаја. Вештачка интелигенција може ту да олакша посао тако што ће генерисати персонализоване вести, на пример тако што ће селектовати садржаје по избору читалаца.

У том смислу, вештачка интелигенција постаје део новог пословног модела који се заснива на рушењу окошталих медијских правила. Потребно је успоставити симбиозу у смислу успостављања блиске сарадње између новинара и других медијских тимова, као што су инжењери, ИТ стручњаци, статистичари, маркетиншки стручњаци.

У редакцији, више него икад раније, базе података морају да се користе за проналажење прича које су релевантне за читаоце, слушаоце, гледаоце и кориснике интернета. А већ постоје различити софтверски алати за откривање трендова или актуелних тема на интернету и друштвеним мрежама. Ови алати, такође, помажу редакцијама и у дистрибуцији властитог садржаја.

Вештачка интелигенција није у пролазу, она је ту да остане

Наравно, величина редакције се мора узети у обзир. Скромни недељник или мали локални медиј можда немају средстава за брзо деловање и примену софтвера вештачке интелигенције. Али за остале је важно да одмах крене у акцију. Новинари се морају боље обучити и започети сарадњу са технолошким стартаповима и универзитетима како би извукли најбоље из овога, јер вештачка интелигенција није у пролазу, она је ту да остане.

Једна од великих опасности коју носи вештачка интелигенција, с друге стране, је пристрасност алгоритма. Пошто алгоритме пишу људи, увек ће се појавити доза пристрасности у анализи података која може довести до озбиљних последица.

Зато ће верификација садржаја коју ће урадити новинар пре објављивања заувек остати начин заштите од евентуалних грешака.

Вештачка интелигенција, поред тога, користан је алат за откривање лажних видео записа и лажних вести. Зато је неопходно што боље опремити редакције и потпуно преиспитати методологију рада како би се најбоље искористили њени потенцијали, каже на крају професор Патрик Вајт.