CC BY
599
УДК 070
DOI 10.17150/2308-6203.2019.8(3).555-568
Чертовских Ольга Олеговна
Кандидат педагогических наук, доцент Кафедра английского языка №2, Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации. 119454, Российская Федерация, Москва, пр. Вернадского, д. 76, e-mail: olga_chertovskih@mail.ru
Olga O. Chertovskikh
PhD in Pedagogical Sciences, Associate Professor English Language Department №2, Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation. 76 Prospect Vernadskogo, Moscow, 119454, Russian Federation, e-mail: olga_chertovskih@mail.ru
Чертовских Матвей Григорьевич
Студент
Факультет международной журналистики, Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации. 119454, Российская Федерация, Москва, пр. Вернадского, д. 76, e-mail: matt780@mail.ru
Matvey G. Chertovskikh
Student
Faculty of International Journalism, Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation. 76 Prospect Vernadskogo, Moscow, 119454, Russian Federation, e-mail: matt780@mail.ru
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА СЛУЖБЕ СОВРЕМЕННОЙ ЖУРНАЛИСТИКИ: ИСТОРИЯ, ФАКТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
Аннотация. Статья посвящается теме внедрения в современную журналистику технологий с применением искусственного интеллекта (ИИ). Актуальность темы заключается в том, что как средства массовой информации, так и пресс-службы в частности, показывают свою прямую зависимость от уровня технического развития человеческого общества. Это означает, что любая значимая новая технология, может изменить всю существующую систему. Цель проводимого исследования — изучить вопрос внедрения в современную журналистику технологий с применением искусственного интеллекта. В работе прослеживается история возникновения «умных машин», изучено современное положение дел в сфере ИИ в журналистике, названы конкретные примеры действующих и проектируемых систем, определены сферы применения ИИ в журналистике, а также рассматриваются перспективы развития данной отрасли. В исследовании приводится информация о принципах действия, алгорит-
мах, целях и возможностях умных машин. Авторами статьи рассмотрены преимущества и риски внедрения новейшей технологии, проанализированы культурные и психологические аспекты ее массового введения, дан прогноз направления будущего развития системы ИИ в СМИ, а также предпринята попытка определить возможные вред или пользу для профессии. Авторы приходят к выводу, что все проекты по внедрению искусственного интеллекта в настоящее время не представляют прямой угрозы для профессии журналиста. Однако сам факт, что СМИ разных государств начинают активно применять ИИ в журналистике, подчеркивает важность и необходимость дальнейшего изучения данной темы.
Ключевые слова. Искусственный интеллект, современная журналистика, СМИ, умные машины, бот, технологии с применением искусственного интеллекта.
Информация о статье. Дата поступления 21 февраля 2019 г.; дата принятия к печати 7 июня 2019 г.; дата онлайн-размещения 16 июля 2019 г.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MODERN JOURNALISM: HISTORY, FACTS, PROSPECTS FOR DEVELOPMENT
Abstract. The article focuses on the issue of introduction of AI technology into the modern journalism. The topic proves to be of relevant importance as both mass media and press services reveal their direct dependence on the technological development level of the human society. It means that any new relevant technology can change the whole system. The objective of the article is to research the issue of Artificial Intelligence introduction into the modern journalism. The authors consider the history of the "smart machines" creation. Furthermore, they describe the current situation in the sphere of journalism, bring some specific examples of the existing and the projected systems and highlight the areas of possible practical application and the development prospects. They also obtain information on the main principles of the operation, the algorithms, the goals and the capabilities of the machines. In addition, the authors consider the advantages and the risks of this state-of-the-art technology, analyze the cultural and the psychological aspects of its mass introduction, make predictions concerning the prospects for the further development of this sphere, consider different scenarios of its development and identify the challenges and the advantages for the profession of a journalist. In conclusion, the authors state that despite the fact that AI in journalism is a mass phenomenon, all the projects of the introduction of Artificial Intelligence are not currently posing a direct threat to the profession. However, the fact that the mass media of different countries are starting to actively apply AI in journalism, emphasizes the relevance and the importance of further research in this sphere.
Keywords. Artificial intelligence, modern journalism, mass media, smart machines, robot, AI technology.
Article info. Received February 21, 2019; accepted June 7, 2019; available online July 16, 2019.
Введение
Сегодня сложно представить такую область деятельности человека, в которую бы не проникли различные умные устройства. Интеллектуальные машины упрощают работу и берут на себя часть наших обязанностей. Можно констатировать тот факт, что искусственный интеллект (ИИ) проник в такие жизненно-важные сферы, как медицина, образование, информационные технологии, средства массовой коммуникации, бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью. Таким образом, уже в ближайшем будущем применение искусственного интеллекта качественно преобразит практически все сферы нашей жизни.
Столь широкое использование ИИ обусловлено двумя важнейшими факторами. С одной стороны, он способен автоматизировать даже те процессы, которые ранее требовали участия человека: например, управление роботизированными механизмами на производстве, то есть в данном случае ИИ берет на себя обязанности человека. С другой стороны, он может быстро обрабатывать и анализировать поистине гигантские объемы информации и просчитывать варианты, используя множество переменных. И по данному направлению ИИ дает качественно лучшие результаты по сравнению с человеком. Добавим к этому, что машина не подвержена человеческому фактору, а ее работоспособность не зависит от эмоций и личных проблем. Как итог — области применения искусственного интеллекта очень широки и фактически ограничиваются только нашей фантазией и скоростью внедрения технологических инноваций.
В данной статье мы рассмотрим такую тему, как искусственный интеллект на службе современной прессы, проанализируем историю возникновения умных машин, факты и перспективы развития данной отрасли. Актуальность темы заключается в том, что как средства массовой информации, так и пресс-служба в частности, показывают свою прямую зависимость от уровня технического развития человеческого общества.
Цель проводимого исследования — изучить вопрос внедрения в современную журналистику технологий с применением искусственного интеллекта. Для этого необходимо решить ряд следующих задач:
1. Рассмотреть искусственный интеллект и вычислительные машины в историческом разрезе, определить, как с течением времени менялся взгляд на создание умных машин, найти подходящее в рамках данной работы определение ИИ.
2. Изучить современное положение дел в отрасли, назвать конкретные примеры действующих и проектируемых систем, получить информацию о принципах действия, алгоритмах, целях и возможностях машин и, наконец, выделить сферы возможного практического применения.
3. Рассмотреть преимущества и риски технологии, проанализировать культурные и психологические аспекты ее массового введения. Попробовать дать прогноз, в том числе вывести его из экспертных оценок, или же рассмотреть уже существующие сценарии развития. Определить возможные вред или пользу для профессии.
Изложение основного материала исследования
Если брать полиграфическую промышленность в качестве точки отсчета, то индустрия средств массовой информации насчитывает уже более 400 лет. Начиная от газет и журналов и заканчивая радио и телевидением, до появления интернета революция в средствах массовой информации в основном выражалась в непрерывном возникновении новых форм и носителей, что привело к тому, что индустрия средств массовой информации изменялась на протяжении нескольких сотен лет. Использование же искусственного интеллекта сейчас ускоряет эти изменения небывалым образом. Современное общество стоит на грани новой индустриальной революции, Четвертой, если быть точнее, в смысл которой вкладывается переход на полностью автоматизированное цифровое производство, управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть вещей и услуг.
С 2015 года начинается процесс активного введения в журналистику принципиально новых систем. Еще на уровне проектов, некоторые из них начинают изучать тысячи написанных настоящими журналистами материалов, огромные массивы информации, и в итоге создают собственные. Это дает все основания полагать, что перед нами новый виток развития СМИ.
Как и было определено теоретиками индустриальных революций,
мы стоим на новом этапе, в котором технологии должны будут достигнуть единения с другими сферами жизни. Они навсегда смогут изменить привычные нам виды деятельности, как уже происходило во время прошлых трех промышленных революций. В этой связи, особенно важным становится рассчитать возможные сценарии, и подготовиться к ним, чтобы переход был максимально комфортным для человека.
Обращаясь к истории развития искусственного интеллекта, следует отметить, что человек всегда стремился изобрести устройство, способное мыслить, как он сам, создать себе помощника. За всю историю человечества произведено бесчисленное количество машин, способных выполнять за человека те или иные задачи, пусть и узкоспециализированные. Первым известным нам прибором, способным производить расчеты был Антикитерский механизм [1]. По современным меркам сравнительно примитивный, но еще в 205 году до нашей эры он мог рассчитать траектории движения небесных тел и установить дату 42 астрономических событий.
Вернуться к идеям о «разумных машинах» человечеству удалось лишь в XIII веке. Раймунд Луллий, теолог, поэт, арабист, математик, философ, человек немногим уступающий самому Леонардо да Винчи по широте кругозора, по праву признается многими исследователями родоначальником идеи искусственного интеллекта. Он создал логический механизм, состоявший из концентрических кругов (камер). Вращая механизм, можно было получать достаточно сложные логические построения, и пусть эта работа была
подвержена критике, ей нельзя отказать в революционности, а Луллию в несомненной дальновидности.
Интересно, что философы и после Луллия проявляли интерес к искусственному интеллекту. В работах Декарта и Лейбница также развиваются схожие идеи. Все эти идеи послужили надежной теоретической базой для будущих открытий.
В 1623 году немецкий ученый Вильгельм Шиккард создает первый (после уже упомянутого древнего Антикитерского) вычислительный механизм известный как «Считающие часы». А уже в 1642 году, появляется знаменитая машина Блеза Паскаля (также известная под названием «Паскалина»). В 1673 году Лейбниц создает свою машину, изначально задумывая ее как помощника для Гюйгенса. В 1820 году появляется первый серийный арифмометр Карла Томаса, который завершает эпоху единичных, «авторских» вычислительных машин.
Здесь будет резонным замечание, что арифмометр — это еще далеко не ЭВМ, не персональный компьютер и уж тем более не искусственный интеллект. Однако, упомянутые выше изобретения важны для рассмотрения темы в историческом движении.
Сделаем шаг в сторону компьютеров, обратимся к амбициозному, но не очень удачному проекту Чарльза Бэббиджа, который к 1833 году уже был отлично знаком с работами наиболее прогрессивных ученых, и даже успел спроектировать и построить Малую разностную машину. Впереди его ждали два неудачных опыта с Большой разностной машиной. Однако наиболее интересен его проект Аналитической
машины, который, даже оставшись на бумаге, поражал воображение современников и последователей. Данная машина, могла выполнять намного более широкий комплекс вычислений, чем Разностная машина, а по дизайну и вовсе была схожа с современным персональным компьютером. До полного сходства оставалось лишь ввести схему с хранимой программой, однако это произойдет лишь через 100 лет.
Своим проектом Бэббидж смог вдохновить и первого в истории программиста Аду Лавлейс, которая стала его надежным другом и соратницей. Ее перевод, с комментариями, записей итальянского политика и ученого Луиджи Менабреа (1809— 1896) впоследствии стал выдающейся научной работой, в которой были впервые введены некоторые понятия, которые и по сей день используются в информатике [2].
Первые ЭВМ появились в 40-е годы XX века, и примерно тогда же Норберт Винер (1894-1964), американский ученый, выдающийся математик и философ, основоположник кибернетики публикует свои фундаментальные исследования по кибернетике. Далее, в 1956 году, окончательно оформилось научное направление изучения искусственного интеллекта. Произошло это после организации двухмесячного исследовательского семинара в Дартмуте, на котором десять американских ученых выделили искусственный интеллект в отдельную науку.
Изучив историю, необходимо дать определение искусственному интеллекту в журналистике и ответить на вопрос о том, как он может послужить прессе. Из достаточно обширного списка определений в рамках настоя-
щей работы можно остановиться на следующем: искусственный интеллект в журналистике — это технология создания интеллектуальных компьютерных программ, которые способны выполнять творческие функции, традиционно считавшиеся прерогативой человека. Данное определение является наиболее точным, так как любая лингвистическая деятельность и решение ряда других задач, встающих перед СМИ и журналистом, традиционно считаются творческими процессами, на которые способен лишь человек.
Недавно опубликованный Reuters Institute отчет показал, что искусственный интеллект в сфере медиа активно используется. Это, например, персональные рекомендации, помощники редактирования новостей (проверка достоверности фактов и оптимизация новостного потока). Более того, изменения, которые привносит искусственный интеллект, затронут все стороны сферы медиа. Можно сказать, что наступает новая эпоха «умных» средств массовой информации [3].
Обратимся к прогнозу, изложенному в аналитическом отчете Ассошиэйтед Пресс. Данное новостное агентство активно внедряет новые инструменты для помощи журналистам:
«Представьте, что вы журналист в 2027 году. Вы садитесь в свой беспилотный автомобиль и, пока персональный виртуальный ассистент зачитывает вам заголовки новостей, сенсоры машины замечают ухудшение качества воздуха. Небольшой статистический анализ показывает, что это необычное и значимое явление. Вы открываете социальные сети и за-
мечаете, что родители из определенного района жалуются на дыхательные проблемы у своих детей. Вы скачиваете фотографии с камер наблюдения из интересующего вас района и одновременно настраиваете поиск в публичных записях, используя автоматический анализ текста. Затем вы посылаете свои дроны с камерами, чтобы отследить развитие ситуации на месте. Когда вы берете интервью у официальных лиц, устройство анализа голоса выдает, что у них неуверенный или нервный тембр. Завершив работу, вы диктуете текст, а программа проверяет орфографию и форматирует статью» [4].
Разумеется, сейчас это звучит как фантастика, но история показывает нам, что обычно самые смелые и революционные идеи как раз и претворяются в жизнь. Проведем обзор некоторых известных систем.
Heliograf (The Washington Post) — представляет собой достаточно перспективный инструмент. В 2016 The Washington Post внедрило бот Heliograf для освещения спортивных событий, но уже вскоре бот был допущен и до заметок о выборах президента США. Bot, сокращение от чеш. robot — это программа, способная по определенному алгоритму выполнять какие-либо действия через интерфейсы, предназначенные для людей, например, вести диалог с посетителями форума либо в соц-сети [5]. За первый год работы им было создано около 850 публикаций, из которых 500 посвящены выборам. Он может отслеживать изменения ситуации в реальном времени, обрабатывать большое количество информации, тем самым давая возможность журналистам заниматься бо-
лее важными вещами, требующими аналитических способностей. Однако ведущий инженер компании Сэм Хан считает, что следующими шагами будут как раз расширение списка тем и введение аналитических способностей. За все тот же первый год работы, бот смог привлечь более 500 тысяч читателей. Согласно заявлению директора по стратегическим инициативам WP Джереми Гилберта Heliograf способен сократить затраты как времени, так и средств редакции на публикацию результатов спортивных мероприятий [6].
Soccerbot (Южнокорейское новостное издание Yonhap) — бот-хроникер, еще один представитель «умной» спортивной журналистики, представленный публике 14 августа 2017 года. На момент своей презентации, бот уже успел написать 380 заметок о результатах футбольных матчей, которые публиковались им через 1-2 секунды после окончания игры. Алгоритм работы программы следующий: бот собирает и сравнивает поступающую информацию из пяти заданных создателями источников; пишет текст заметки; осуществляет самоконтроль грамматики и синтаксиса.
Интересно, что Soccerbot учился писать на основе базы статей своего информационного агентства и продолжает заниматься этим, отслеживая заметки и статьи настоящих журналистов. В процессе составления текста Soccerbot учитывает, играла ли в матче корейская команда, победила ли она, и на основе этого может поменять структуру заметки1 [7].
1 Yonhap introduces 'robot reporter' to cover football games // Yonhap News Agency. URL: https://en.yna.co.kr/view/ AEN20170814005000320.
Проект RADAR (Reporters And Data And Robots, информационное агентство Press Association) — крайне перспективный проект, финансируемый Google. Суть заключается в том, что искусственный интеллект обучится навыкам Естественного языка (Natural language génération), сможет выстраивать сложные предложения с прилагательными, метафорами и сравнениями. ИИ станет искать в открытых источниках материалы, переписывать их и предоставлять региональным новостным агентствам и газетам. Предполагается, что в месяц роботы смогут писать около 30 000 новостей для СМИ Великобритании и Ирландии. Проект может быть потенциально выгоден региональным новостным источникам с низким бюджетом. Google уже вложил 807 000 $ в развитие этой системы.
News Tracer (Reuters) — представленный главным редактором по работе с данными и инновациями в Reuters Регом Чуа (Reg Chua). Алгоритм применяется для выявления новостей в социальной сети Twitter, способный также отсеивать ложную (фейковую) информацию. Разработка велась с конца 2014 года. Twitter был выбран из-за того, что 10-20 % новостей приходят именно из этой социальной сети. Система анализирует все публикуемые в Twitter посты в реальном времени. Таким образом, ежедневно сервис проверяет 500 млн. постов. Алгоритм работы следующий: вначале отсеивается реклама и спам; затем посты распределяются по темам «Бизнес» «Политика» «Спорт»; далее сервис проводит анализ естественного языка и со-
ставляет краткое описание каждой темы2.
Особого внимания заслуживает возможность ранжирования по показателям достоверности и новостной ценности. Известно, что ИИ с возможностью подобного ранжирования пытались создать во французском издательстве «Le Monde» [7].
Rosie (Serenata de Amor, Бразилия) — еще один нестандартный экземпляр. Задача этого робота, созданного группой бразильских журналистов и инженеров, отслеживать исполнение конгрессменами страны своих обещаний по всем выплатам. «Rosie» способна определять и обосновывать какие расходы могут считаться подозрительными.
Яндекс.Новости (Яндекс) —
российская служба автоматической обработки и систематизации новостей. Функционирует с 21 июня 2000 года. Обработка информации происходит в реальном времени, источниками являются СМИ-партнеры компании Яндекс. Поступающие новости, по примеру некоторых уже упомянутых систем, группируются в сюжеты, далее из них складывается информационная картина дня. Человеческое участие в работе сервиса абсолютно отсутствует, что позволяет представить непредвзятый набор новостей, освещающий события с разных сторон.
Рассмотрим области применения искусственного интеллекта в журналистике.
Автоматизированная журналистика подразумевает создание новостных сюжетов, основываясь на данных, которые собираются и об-
2 Filtering through the noise of social media // Reuters News Tracer. URL: https://agency. reuters.com/
рабатываются автоматизировано. К примеру, Associated Press использует программное обеспечение для освещения итогов спортивных мероприятий.
Организация рабочего процесса — определение основных новостей дня, их структурирование с использованием ссылок, а также отслеживание комментариев читателей. Платформа Reuters Connect, созданная журналистами для своих коллег в сотрудничестве с такими средствами массовой информации, как BBC, USA Today и ведущими поставщикам медиаконтента Red Bull Media House, Variety предоставляет доступ к мультимедийному контенту и дает возможность осуществлять поиск по любой теме с доступом к архиву.
Мониторинг новостей в интернете позволяет оперативно отслеживать новостной фон в социальных сетях, отмечая даже малейшие изменения. Аналитическая платформа NewsWhip оказывает помощь новостным ресурсам и PR-агентствам в поиске мировых трендов, отслеживая поток данных в соцсетях. Associated Press, BBC, Washington Post являются активными пользователями NewsWhip.
Взаимодействие с аудиторией является важной сферой в журналистике. В настоящее время применяются чат-боты, которые позволяют эффективно взаимодействовать с аудиторией, значительно снижая время ожидания на ответ. Чат-боты оформляют текстовые, видео или аудиоконтенты в онлайн-трансля-цию на сайте или в блоге.
Автоматическая проверка фактов на достоверность ускоряет время проверки и позволяет выявить
фактологические ошибки в текстах публичных заявлений и выступлений, с которыми работают журналисты. Washington Post выпустила прототип сервиса автоматической проверки фактов в публичных выступлениях. Программа TruthTeller проверяет факты, сопоставляя транскрипт аудиозаписи с базой данных.
Для анализа баз данных большого размера используется программное обеспечение, которое способно обрабатывать данные, отследить закономерности, направленность изменений и необычные явления.
Распознавание изображений — технология, при помощи которой можно распознавать локации, объекты, эмоции заснятых людей.
Видеопроизводство — автоматическое создание скрипта к аудио и видеосюжетам, а также нарезка коротких видеосюжетов из отснятого видеоматериала.
Таким образом, можно утверждать, что на современном этапе развития отрасли «умной журналистики», роботы во многом превосходят людей, выполняя работу, требующую быстрого анализа большого массива информации. Они уже почти научились имитировать человеческую письменную речь, определять достоверные ресурсы, понимать, что интересно читателю, а что нет, работать оперативно и выдавать совершенно невообразимые результаты. Однако, как бы парадоксально это ни звучало, искусственный интеллект все еще не обладает интеллектом. Это и объясняет локальность сфер применения роботов-журналистов, хорошо подходящих для создания предварительной видео-нарезки, распознавания моделей речевых сигналов, идентификации лиц в тол-
пе, примитивного анализа и компоновки информации. Можно, конечно, доверить роботу прогноз погоды или публикацию о результате футбольного матча, но, к примеру, написать полноценную аналитическую статью машина пока не может [8].
Однако тех способностей, которыми искусственный интеллект обладает в настоящее время, уже достаточно для появления опасений о судьбе журналистики, как сферы человеческой деятельности. Машины раз за разом доказывают свою эффективность и постоянно развиваются. Здесь стоит провести параллель с законом Мура, гласящим, что «количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца». Иными словами, процессор становится мощнее в два раза каждые два года, начиная с 1970-х годов. Для наглядности, если бы авиапромышленность в последние 25 лет развивалась столь же стремительно, как промышленность средств вычислительной техники, то сейчас самолет Boeing 767 стоил бы 500 долл. и совершал полет вокруг земного шара за 20 минут, затрачивая при этом 20 литров топлива. Приведенные цифры весьма точно отражают снижение стоимости, стремительное развитие и повышение экономичности ЭВМ.
Далее речь пойдет о рисках массового распространения искусственного интеллекта в СМИ и о факторах, сдерживающих полное вытеснение человека машиной. Помимо этого, мы приведем ряд фактов и размышлений о перспективах развития отрасли.
19 декабря 2018 г. Алексей Венедиктов выступил с лекцией в
МГИМО. Признанный новатор отечественных СМИ, отвечая на вопрос о широте применения искусственного интеллекта в современных медиа, отметил свое недоверие к технологии, неготовность применять ее на всех уровнях. Но при этом признал неизбежность дальнейшего распространения. Приведем отрывок из более раннего интервью: «Люди думают, что это эволюция. Нет! Искусственный интеллект — это революция. Потому что он вступит с человечеством в конкуренцию. И это изменит жизнь человека, потому что человек передоверит ему массу крайне важных функций» [9].
Более того, существует мнение, что новые технологии в системе взаимодействия человека и ИИ с очень большой вероятностью изменят психологию человека, причем с неизвестными результатами [10].
В связи с этим Пол Чедвик, редактор The Guardian, предлагает ввести новую категорию в журналистскую этику. Он считает, что программы, способные мыслить, не способны учитывать этический аспект в своей работе. Эффективность должна находиться в балансе с кодексом газетной этики. Однако готовы ли главные редакторы согласиться поддержать этот баланс?
Согласно экспресс-опросу руководителей крупнейших компаний мира компанией PwC в апреле 2017 г. 76 % руководителей крупных компаний считают, что в алгоритмы и программы с использованием искусственного интеллекта могут закрасться непреднамеренные ошибки. Это наглядно показывает имеющийся уровень технического нигилизма. Как мы уже успели понять, машины не похожи на нас по
принципам проведения работы, ее продуктивности, факту наличия мотивации и пр. Поэтому уже даже на сугубо психологическом уровне, может возникать некое враждебное отношение или, скорее, предубеждение. Более того, этика диктует нам первичность человека перед искусственным помощником, пусть и экономически целесообразным. А действительно ли выгода столь велика?
Решение заменить человека роботом уже интуитивно кажется удобным. Машина не требует выходных, социального пакета, ее работа прогнозируема и стабильна, машина даже не требует зарплаты. Но цифры впечатляют еще сильнее. Китайская компания Changying Precision Technology Company, сократила персонал завода в городе Дунгуань почти на 90 % (было уволено 590 из 650 рабочих). В итоге, доля заводского брака сократилась на 80 %, а производство возросло на 250 % [11]. Такая статистика звучит угрожающе не только для среднестатистического рабочего завода, но и для представителя любой другой профессии, в том числе и журналиста.
Можно сделать поправку на специфичность китайской культуры, но в таком случае есть пример Германии, где по прогнозу аналитиков через десять лет потеряют работу сто пятьдесят тысяч таксистов, разумеется, не без вины в том и технологий, связанных с ИИ.
Несомненно, умная машина займет свое место в каждой редакции. Но вытеснит ли она оттуда специалиста-человека? Вероятно, нет. ИИ нуждается в человеке как минимум в двух точках — начале рабочего процесса, и его завершении. Настоящий журналист, изучая любой вопрос,
старается показать свою непредвзятость, максимально подробно расписывает, как именно он пришел к тем или иным выводам, добыл информацию. У машины нет, и пока не предвидится, интеллекта такого уровня, что может сделать ее уязвимой для распространения искажающих реальность сведений. Перед СМИ и медийными платформами уже давно обозначилась проблема «фей-ковых новостей» и схожих явлений. Механизм «очистки» в традиционных СМИ отработан многими годами практики, но при этом не может быть применен машиной к агрегируемым данным.
Итак, можно сделать вывод о том, что в ближайшем будущем нам стоит ждать синергии, а не вытеснения. Наиболее очевидный в таком случае расклад подразумевает рекомендательную функцию ИИ в редакции, т.е. советчик журналиста. Это кстати хорошо соотносится с прогнозом «Ассошиэйтед Пресс», изложенным выше. Если задуматься, то теперь любой журналист получит действенный и почти ничем неограниченный набор инструментов, от чего качество работы только возрастет.
Выше уже было указано множество примеров, как машина поможет человеку при написании материала, однако вот еще один любопытный пример. В качестве эксперимента, сотрудники Google дали нейросети задание не просто «увидеть» объект, но и «улучшить» его. Так, например, если облако отдаленно похоже на птицу, система распознает ее, затем, проводя фотографию через все слои, делает образ все более и более четким. И в итоге получается ясное изображение птицы [12].
Можно только представить, как с такими возможностями ИИ будет способен делать лаконичные зарисовки или даже выделять объекты с фотографий при плохом освещении. Он сможет распознавать написанное человеком нетвердой рукой, к примеру, в стрессовых ситуациях. Это совершенно новые горизонты возможностей визуализации.
Говоря о рисках, можно еще допустить и другой вариант, подразумевающий полное исчезновение локальной журналистики. Доступ через интернет к крупным новостным ресурсам, который сейчас существует практически повсеместно, позволяющий отслеживать происходящее где угодно в реальном времени, может привести к ослаблению местных СМИ.
Однако в современном мире несомненным преимуществом использования ИИ в журналистике является то, что научно-техническая революция в сфере информационных технологий и средств коммуникации способствует расширению связей между государствами, развитию процессов глобализации, интернационализации и межкультурного диалога [13].
В заключение приведем некоторые технические компетенции специалистов, которыми должны обладать журналисты будущего.
Главные черты журналиста будущего включают: бизнес-смекалку; навыки программиста с целью создания специальных площадок для презентации своих работ; способность экспериментировать при отсутствии страха перед новыми инструментами и технологиями; умение ориентироваться в социальных сетях; хорошо разбираться в своем SEO-
потенциале (поисковая оптимизация от англ. search engine optimization); четкое следовать базовым принципам журналистики (этика, достоверность, объективность и др.) [14].
Таким образом, обобщая все вышесказанное, журналистика будущего — это альянс основных журналистских принципов и новых технологий.
Выводы
На основе проведенной работы, можно сделать следующие выводы:
1. Человек на протяжении длительного времени пытался создать себе «помощника», произвести нечто мыслящее. Подходы были самыми разными и реализация сильно отличалась. Лишь в двадцатом веке подобная технология, наконец, оформляется в область научного знания.
2. Искусственный интеллект в журналистике — это технология соз-
дания интеллектуальных компьютерных программ, которые способны выполнять творческие функции, традиционно считавшиеся прерогативой человека.
3. При этом, машине всегда нужен будет «поводырь» в виде человека. Несмотря на впечатляющие возможности, робот пока не может ориентироваться в этике профессии и прочих чисто человеческих психологических конструктах. Психологический и этический моменты замедляют процесс введения новых инструментов повсеместно, даже несмотря на видимую экономическую выгоду.
4. ИИ в журналистике представляет собой уже массовое явление, активно принимаемое на вооружение СМИ разных государств. Это в очередной раз подчеркивает важность темы работы и необходимость ее дальнейшего изучения.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Антонов Е. «Древнегреческий» компьютер оказался древнее, чем считалось [Электронный ресурс] / Е. Антонов // Наука и жизнь. — 2014. — № 12. — Режим доступа: https://www.nkj.ru /news/25371/.
2. Сидорчик А. Острый ум Ады Лавлейс. Как дочь Байрона стала первым программистом в мире / А. Сидорчик // Аргументы и Факты. — 2015. — 10 дек.
3. Рондерос М.Т. Искусственному интеллекту нужна настоящая журналистика [Электронный ресурс] / М.Т. Рондерос // OSF Journalism. — 2018. — Режим доступа: https://medium.com/innovation-in-journalism/.
4. Шмидт Т. Умная журналистика: искусственный интеллект в редакции [Электронный ресурс] / Т. Шмидт // European Journalism Observatory. — 2017. — Режим доступа: https://ru.ejo.ch/novie-media/umnaya-zhurnalistika.
5. Суходолов А.П. Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции / А.П. Суходолов, А.М. Бычкова // Всероссийский криминологический журнал. — 2018. — Т. 12, № 6. — С. 753-766. — DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766.
6. Герасюкова М. Бот-журналист расскажет правду [Электронный ресурс] / М. Ге-расюкова // Газета^. — 2017. — 19 сент. — Режим доступа: https://www.gazeta.ru/ tech/2017/09/19/10897628/botsJournalism.
7. Овечкин О. Reuters создал сервис для поиска и проверки новостей на фейк в Twitter [Электронный ресурс] / О. Овечкин // RB.RU. — 2016. — Режим доступа: https:// rb.ru/news/feikam-net/.
8. Macroni F. The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart machines [Electronic Resource] / F. Macroni, A. Siegman // AP Insights. — Mode
of Access: https://insights.ap.org/uploads/images/the-future-of-augmented-journalism_ap-report.pdf.
9. Бочарский К. Алексей Венедиктов: «Медиа проспали две цифровых революции и готовятся проспать третью» [Электронный ресурс] / К. Бочарский // Pressfeed. — Режим доступа: https://news.pressfeed.ru/venediktov.
10. Атанов А.А. Журналист по имени робот: вопросов больше, чем ответов / А.А. Ата-нов // Вопросы теории и практики журналистики. — 2019. — Т. 8, № 1. — С. 210-215. — DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(1).210-215.
11. Александров Д. Конец рабочего класса. Роботы заменили 90 % сотрудников завода в Китае, производство выросло на 250 % [Электронный ресурс] / Д. Александров // Medialeaks. — 2013. — Режим доступа: https://medialeaks.ru/0502dalex-konets-rabochego-klassa-robotyi-zamenili-90-sotrudnikov-zavoda-v-kitae-proizvodstvo-vyiroslo-na-250/.
12. Елистратова А.А. Применение искусственного интеллекта в системах, имитирующих творческие процессы / А.А. Елистратова, Д.С. Киселева // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. — 2016. — Т. 2, № 12 (96). — С. 46-48.
13. Чертовских О.О. Исследование теоретических и методологических основ построения межкультурной коммуникации / О.О. Чертовских // Научные исследования и разработки. Современная коммуникавистика. — 2013. — Т. 2, № 6 (7). — С. 35-41.
14. Загидуллина М.В. Будущее журналистики и журналист будущего и журналист будущего: обзор исследовательских мнений / М.В. Загидуллина // Знак: проблемное поле медиаобразования. — 2011. — Т. 1, № 7. — С. 34-38.
REFERENCES
1. Antonov E. "The Ancient Greek" Computer Turned out to be More Ancient than We Used to Think. Nauka i zhizn' = Science and Life, 2014, no. 12. Available at: https://www.nkj. ru/news/25371/. (In Russian).
2. Sidorchik A. The Keen Mind of Ada Lovelace. How Byron's Daughter Became the First Programmer in the World. Argumenty i fakty = Arguments and Facts, 2015, December 10. (In Russian).
3. Ronderos M.T. Artificial Intelligence Needs Real Journalism. OSF Journalism, 2018. Available at: https://medium.com/innovation-in-journalism/.
4. Schmidt T. Smarter Journalism: Artificial Intelligence in the Newsroom. European Journalism Observatory, 2017. Available at: https://ru.ejo.ch/novie-media/umnaya-zhurnalistika.
5. Sukhodolov A.P., Bychkova A.M. Artificial Intelligence in Crime Counteraction, Prediction, Prevention and Evolution. Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal = Russian Journal of Criminology, 2018, vol. 12, no. 6, pp. 753-766. DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766. (In Russian).
6. Gerasyukova M. The Robot-Journalist Will Tell the Truth. Gazeta.Ru, 2017, September 19. Available at: https://www.gazeta.ru/tech/2017/09/19/10897628 /botsjournalism. (In Russian).
7. Ovechkin O. Reuters Created a Service to Search for and Spot Fake News in Twitter. RB.RU, 2016. Available at: https://rb.ru/news/feikam-net/. (In Russian).
8. Macroni F., Siegman A. The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart machines. AP Insights. Available at: https://insights.ap.org/uploads/im-ages/the-future-of-augmented-journalism_ap-report.pdf.
9. Bocharskii K. Alexey Venediktov: "The Media Have Slept Through Two Digital Revolutions and Are Getting Ready to Sleep Through the Third One". Pressfeed. Available at: https:// news.pressfeed.ru/venediktov. (In Russian).
10. Atanov A.A. A Robot Journalist: There Are More Questions Than Answers. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2019, vol. 8, no. 1, pp. 210-215. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(1).210-215. (In Russian).
11. Aleksandrov D. The End of the Working Class. Robots Have Substituted 90 % of the Plant Workers in China, the Production Has Increased by 250 %. Medialeaks, 2013. Available at: https://medialeaks.ru/0502dalex-konets-rabochego-klassa-robotyi-zamenili-90-sotrudni-kov-zavoda-v-kitae-proizvodstvo-vyiroslo-na-250/. (In Russian).
12. Elistratova A.A., Kiseleva D.S. Application of Artificial Intelligence in Simulating Creative Processes Systems. Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki = Topical Issues of Airspace and Outer Space, 2016, vol. 2, no. 12 (96), pp. 46-48. (In Russian).
13. Chertovskikh O.O. Research on Theoretical and Methodological Basis of Cross-Cultural Communication. Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Sovremennaya kommunikavis-tika = Scientific Research and Development. Modern Communication Studies, 2013, vol. 2, no. 6 (7), pp. 35-41. (In Russian).
14. Zagidullina M.V. The Future of Journalism and Journalists of the Future: an Overview of Research Views. Znak: problemnoe pole mediaobrazovaniya = Sign: the Problem Field of Media Education, 2011, vol. 1, no. 7, pp. 34-38. (In Russian).
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Чертовских О.О. Искусственный интеллект на службе современной журналистики: история, факты и перспективы развития / О.О. Чертовских, М.Г. Чертовских // Вопросы теории и практики журналистики. — 2019. — Т. 8, № 3. — С. 555-568. — DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(3).555-568.
FOR CITATION
Chertovskikh O.O., Chertovskikh M.G. Artificial Intelligence in Modern Journalism: History, Facts, Prospects for Development. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2019, vol. 8, no. 3, pp. 555-568. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(3).555-568. (In Russian).
