وبقدر ما حولت الروبوتات قطاعات كاملة من الاقتصاد التصنيعي، يعمل الذكاء الاصطناعي والأتمتة الآن على تغيير العمل المعلوماتي، مما يسمح للبشر بتفريغ العمل المعرفي إلى أجهزة الكمبيوتر. في الصحافة، على سبيل المثال، تعمل أنظمة استخراج البيانات على تنبيه المراسلين إلى القصص الإخبارية المحتملة ، بينما روبوتات الأخبار طرقًا جديدة للجمهور لاستكشاف المعلومات. تغطية مالية ورياضية وانتخاباتية .
والسؤال الشائع مع تغلغل هذه التقنيات الذكية في مختلف الصناعات هو كيف سيتأثر العمل واليد العاملة . في هذه الحالة، من ــ أو ماذا ــ سيمارس مهنة الصحافة في هذا العالم الآلي المعزز بالذكاء الاصطناعي، وكيف سيفعل ذلك؟
الأدلة التي جمعتها في كتابي الجديد " أتمتة الجديد: كيف تعيد الخوارزميات كتابة وسائل الإعلام " إلى أن مستقبل الصحافة المدعومة بالذكاء الاصطناعي سيظل يضم الكثير من الأشخاص. ومع ذلك، فإن وظائف وأدوار ومهام هؤلاء الأشخاص سوف تتطور وستبدو مختلفة بعض الشيء. سيتم تهجين العمل البشري ــ مزجه مع الخوارزميات ــ ليناسب قدرات الذكاء الاصطناعي ويستوعب حدوده.
زيادة وليس استبدال
بعض التقديرات إلى أن المستويات الحالية من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يمكنها أتمتة حوالي 15% فقط من وظيفة المراسل و9% من وظيفة المحرر. لا يزال البشر يتفوقون على الذكاء الاصطناعي غير الموجود في هوليود في العديد من المجالات الرئيسية التي تعتبر ضرورية للصحافة، بما في ذلك التواصل المعقد والتفكير المتخصص والقدرة على التكيف والإبداع.
إن إعداد التقارير، والاستماع، والرد، والرد، والتفاوض مع المصادر، ومن ثم التحلي بالإبداع لتجميع كل ذلك معًا – لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بأي من هذه المهام الصحفية التي لا غنى عنها. ومع ذلك، يمكنها في كثير من الأحيان تعزيز العمل البشري لمساعدة الأشخاص على العمل بشكل أسرع أو بجودة أفضل. ويمكن أن يخلق فرصًا جديدة لتعميق التغطية الإخبارية وجعلها أكثر تخصيصًا للقارئ أو المشاهد الفردي.
لقد تكيف عمل غرفة الأخبار دائمًا مع موجات التكنولوجيا الجديدة، بما في ذلك التصوير الفوتوغرافي والهواتف وأجهزة الكمبيوتر - أو حتى آلة النسخ فقط. سوف يتكيف الصحفيون مع الذكاء الاصطناعي أيضًا. باعتبارها تقنية، فهي بالفعل وستستمر في تغيير العمل الإخباري، وغالبًا ما تكون مكملة للصحفي المدرب ولكن نادرًا ما تحل محله.
عمل جديد
لقد وجدت أنه في أغلب الأحيان، يبدو أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تخلق أنواعًا جديدة من العمل في الصحافة.
خذ على سبيل المثال وكالة أسوشيتد برس، التي قدمت في عام 2017 استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية لتسمية آلاف الصور الإخبارية التي تتعامل معها كل يوم. يمكن للنظام وضع علامة على الصور بمعلومات حول ما هو موجود في الصورة أو من هو، وأسلوب التصوير الفوتوغرافي، وما إذا كانت الصورة تصور العنف التصويري.
يمنح النظام محرري الصور المزيد من الوقت للتفكير فيما يجب عليهم نشره ويحررهم من قضاء الكثير من الوقت في تصنيف ما لديهم فقط. لكن تطويرها استغرق الكثير من العمل التحريري والتقني: كان على المحررين معرفة ما يجب وضع علامة عليه وما إذا كانت الخوارزميات على مستوى المهمة، ثم تطوير مجموعات بيانات اختبار جديدة لتقييم الأداء. وبعد الانتهاء من كل ذلك، كان لا يزال يتعين عليهم الإشراف على النظام، والموافقة يدويًا على العلامات المقترحة لكل صورة لضمان الدقة العالية.
أخبرني ستيوارت مايلز، المدير التنفيذي لوكالة أسوشييتد برس الذي يشرف على المشروع، أن الأمر استغرق حوالي 36 شهرًا من العمل، موزعة على عامين وأكثر من اثني عشر موظفًا تحريريًا وفنيًا وإداريًا. أخبرني أن حوالي ثلث العمل يتضمن الخبرة الصحفية والحكم الذي يصعب أتمتته بشكل خاص. وفي حين أن بعض الإشراف البشري قد ينخفض في المستقبل، فهو يعتقد أن الناس سيظلون بحاجة إلى القيام بأعمال تحريرية مستمرة مع تطور النظام وتوسعه.
إنتاج محتوى شبه آلي
في المملكة المتحدة، مشروع RADAR بشكل شبه تلقائي بإصدار حوالي 8000 مقالة إخبارية محلية شهريًا . يعتمد النظام على مجموعة مكونة من ستة صحفيين يجدون مجموعات البيانات الحكومية مصنفة حسب المنطقة الجغرافية، ويحددون الزوايا المثيرة للاهتمام والجديرة بالنشر، ثم يطورون تلك الأفكار إلى قوالب تعتمد على البيانات. تقوم القوالب بتشفير كيفية تخصيص أجزاء من النص تلقائيًا للمواقع الجغرافية المحددة في البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن تتحدث القصة عن شيخوخة السكان في جميع أنحاء بريطانيا، وتظهر للقراء في لوتون كيف يتغير مجتمعهم، مع إحصائيات محلية مختلفة لبريستول. ثم يتم إرسال القصص عبر وكالات الأنباء إلى وسائل الإعلام المحلية التي تختار ما تريد نشره.
يجمع هذا النهج بين الصحفيين والأتمتة في عملية فعالة ومثمرة. يستخدم الصحفيون خبراتهم ومهارات الاتصال الخاصة بهم لوضع خيارات للقصص التي قد تتبعها البيانات. ويتحدثون أيضًا إلى المصادر لجمع السياق الوطني وكتابة النموذج. تعمل الأتمتة بعد ذلك كمساعد إنتاج، حيث تقوم بتكييف النص ليناسب مواقع مختلفة.
يستخدم صحفيو RADAR أداة تسمى Arria Studio، والتي تقدم لمحة عما تبدو عليه عملية كتابة المحتوى الآلي في الممارسة العملية. إنها في الحقيقة مجرد واجهة أكثر تعقيدًا لمعالجة النصوص. يكتب المؤلف أجزاء من النص يتم التحكم فيها بواسطة قواعد "إذا كان الأمر كذلك" المبنية على البيانات. على سبيل المثال، في تقرير الزلازل، قد تحتاج إلى صفة مختلفة للحديث عن زلزال بقوة 8 درجات عن زلزال بقوة 3 درجات. لذلك سيكون لديك قاعدة مثل، إذا كانت القوة > 7 ثم النص = "زلزال قوي،" ELSE IF < 4 ثم النص = "زلزال طفيف". تحتوي أدوات مثل Arria أيضًا على وظائف لغوية لتصريف الأفعال أو رفض الأسماء تلقائيًا، مما يسهل التعامل مع أجزاء النص التي تحتاج إلى التغيير بناءً على البيانات.
لقطة شاشة لـ Nicholas Diakopoulos من Arria Studio ، CC BY-ND
تتيح واجهات التأليف مثل Arria للأشخاص القيام بما يجيدونه: هيكلة قصص مقنعة بشكل منطقي وصياغة نص إبداعي غير متكرر. ولكنها تتطلب أيضًا بعض الطرق الجديدة للتفكير في الكتابة. على سبيل المثال، يحتاج مؤلفو النماذج إلى التعامل مع القصة من خلال فهم ما يمكن أن تقوله البيانات المتاحة - لتخيل كيف يمكن للبيانات أن تؤدي إلى زوايا وقصص مختلفة، وتحديد المنطق لدفع تلك الاختلافات.
كما أن الإشراف والإدارة أو ما قد يسميه الصحفيون "تحرير" أنظمة المحتوى الآلية يشغل الأشخاص بشكل متزايد في غرفة الأخبار. يعد الحفاظ على الجودة والدقة من أهم الأمور في مجال الصحافة.
طورت RADAR عملية ضمان الجودة من ثلاث مراحل. أولاً، سيقرأ الصحفي عينة من جميع المقالات المنتجة. ثم يتتبع صحفي آخر الادعاءات الواردة في القصة ويعود بها إلى مصدر بياناته الأصلي. وكفحص ثالث، سيقوم المحرر بفحص منطق القالب لمحاولة اكتشاف أي أخطاء أو سهو. إنه تقريبًا مثل العمل الذي قد يقوم به فريق من مهندسي البرمجيات في تصحيح أخطاء البرنامج النصي - وهو كل العمل الذي يجب على البشر القيام به، لضمان قيام الأتمتة بعملها بدقة.
تطوير الموارد البشرية
وتظهر مبادرات مثل تلك التي اتخذتها وكالة أسوشيتد برس ورادار أن الذكاء الاصطناعي والأتمتة بعيدان كل البعد عن تدمير الوظائف في الصحافة. إنهم يخلقون أعمالًا جديدة، بالإضافة إلى تغيير الوظائف الحالية. سيحتاج صحفيو الغد إلى التدريب على تصميم هذه الأنظمة وتحديثها وتعديلها والتحقق من صحتها وتصحيحها والإشراف عليها وصيانتها بشكل عام. قد يحتاج الكثيرون إلى مهارات العمل مع البيانات والتفكير المنطقي الرسمي للعمل بناءً على تلك البيانات. إن إتقان أساسيات برمجة الكمبيوتر لن يضر أيضًا.
ومع تطور هذه الوظائف الجديدة، سيكون من المهم التأكد من أنها وظائف جيدة - بحيث لا يصبح الأشخاص مجرد تروس في عملية آلية أكبر بكثير. سيحتاج مديرو ومصممو هذا العمل الهجين الجديد إلى النظر في الاهتمامات الإنسانية المتعلقة بالاستقلالية والفعالية وسهولة الاستخدام. لكنني متفائل بأن التركيز على التجربة الإنسانية في هذه الأنظمة سيسمح للصحفيين بالازدهار، وللمجتمع بجني ثمار السرعة واتساع التغطية وزيادة الجودة التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
نيكولاس دياكوبولوس ، أستاذ مساعد في دراسات الاتصالات، جامعة نورث وسترن
تم إعادة نشر هذه المقالة من The Conversation بموجب ترخيص المشاع الإبداعي. إقرأ المقال الأصلي .
