Sama seperti robot telah mengubah seluruh bahagian ekonomi pembuatan, kecerdasan buatan dan automasi kini mengubah kerja maklumat, membenarkan manusia memunggah tenaga kerja kognitif ke komputer. Dalam kewartawanan, contohnya, sistem perlombongan data memberi amaran kepada wartawan tentang berita berita yang berpotensi , manakala bot berita menawarkan cara baharu untuk khalayak meneroka maklumat. Sistem penulisan automatik menjana liputan kewangan, sukan dan pilihan raya .
Persoalan biasa kerana teknologi pintar ini menyusup ke pelbagai industri ialah bagaimana kerja dan buruh akan terjejas . Dalam kes ini, siapa - atau apa - akan melakukan kewartawanan dalam dunia yang dipertingkatkan dan automatik AI ini, dan bagaimana mereka akan melakukannya?
Bukti yang saya kumpulkan dalam buku baharu saya “ Mengautomasikan Baharu: Bagaimana Algoritma Menulis Semula Media ” menunjukkan bahawa masa depan kewartawanan yang didayakan AI masih akan mempunyai ramai orang di sekelilingnya. Walau bagaimanapun, pekerjaan, peranan dan tugas orang tersebut akan berkembang dan kelihatan sedikit berbeza. Kerja manusia akan dihibrid – diadun bersama dengan algoritma – untuk disesuaikan dengan keupayaan AI dan menampung batasannya.
Menambah, bukan menggantikan
Sesetengah anggaran mencadangkan bahawa tahap teknologi AI semasa boleh mengautomasikan hanya kira-kira 15% daripada tugas wartawan dan 9% daripada tugas editor. Manusia masih mempunyai kelebihan berbanding AI bukan Hollywood dalam beberapa bidang utama yang penting untuk kewartawanan, termasuk komunikasi yang kompleks, pemikiran pakar, kebolehsuaian dan kreativiti.
Melapor, mendengar, bertindak balas dan menolak, berunding dengan sumber, dan kemudian mempunyai kreativiti untuk menyusunnya - AI tidak boleh melakukan apa-apa tugas kewartawanan yang sangat diperlukan ini. Ia selalunya boleh menambah kerja manusia, walaupun, untuk membantu orang bekerja dengan lebih pantas atau dengan kualiti yang lebih baik. Dan ia boleh mencipta peluang baharu untuk memperdalam liputan berita dan menjadikannya lebih diperibadikan untuk pembaca atau penonton individu.
Kerja bilik berita sentiasa disesuaikan dengan gelombang teknologi baharu, termasuk fotografi, telefon, komputer – atau malah hanya mesin penyalin. Wartawan akan menyesuaikan diri untuk bekerja dengan AI juga. Sebagai teknologi, ia sudah dan akan terus mengubah kerja berita, sering melengkapkan tetapi jarang menggantikan wartawan terlatih.
Kerja baru
Saya telah mendapati bahawa lebih kerap daripada tidak, teknologi AI nampaknya sebenarnya mencipta jenis kerja baharu dalam kewartawanan.
Ambil contoh Associated Press, yang pada 2017 memperkenalkan penggunaan teknik AI penglihatan komputer untuk melabelkan beribu-ribu foto berita yang dikendalikannya setiap hari. Sistem ini boleh menandai foto dengan maklumat tentang perkara atau siapa dalam imej, gaya fotografinya dan sama ada imej itu menggambarkan keganasan grafik.
Sistem ini memberikan editor foto lebih banyak masa untuk memikirkan perkara yang mereka patut terbitkan dan membebaskan mereka daripada menghabiskan banyak masa hanya dengan melabelkan apa yang mereka ada. Tetapi membangunkannya memerlukan banyak usaha, kedua-dua editorial dan teknikal: Editor perlu memikirkan perkara yang perlu ditanda dan sama ada algoritma itu sesuai dengan tugas itu, kemudian membangunkan set data ujian baharu untuk menilai prestasi. Apabila semua itu selesai, mereka masih perlu menyelia sistem, meluluskan teg yang dicadangkan secara manual untuk setiap imej untuk memastikan ketepatan yang tinggi.
Stuart Myles, eksekutif AP yang menyelia projek itu, memberitahu saya ia mengambil masa kira-kira 36 orang bulan bekerja, tersebar selama beberapa tahun dan lebih daripada sedozen kakitangan editorial, teknikal dan pentadbiran. Kira-kira satu pertiga daripada kerja, katanya kepada saya, melibatkan kepakaran kewartawanan dan pertimbangan yang amat sukar untuk diautomasikan. Walaupun beberapa penyeliaan manusia mungkin dikurangkan pada masa hadapan, beliau berpendapat bahawa orang ramai masih perlu melakukan kerja editorial yang berterusan apabila sistem berkembang dan berkembang.
Pengeluaran kandungan separa automatik
Di United Kingdom, projek RADAR secara separa automatik mengeluarkan kira-kira 8,000 artikel berita setempat setiap bulan . Sistem ini bergantung pada stabil enam wartawan yang mencari set data kerajaan yang dijadualkan mengikut kawasan geografi, mengenal pasti sudut yang menarik dan bernilai berita, dan kemudian mengembangkan idea tersebut menjadi templat dipacu data. Templat mengekodkan cara menyesuaikan bit teks secara automatik ke lokasi geografi yang dikenal pasti dalam data. Sebagai contoh, sebuah cerita boleh bercakap tentang populasi yang semakin tua di seluruh Britain, dan menunjukkan kepada pembaca di Luton bagaimana komuniti mereka berubah, dengan statistik setempat yang berbeza untuk Bristol. Kisah-kisah itu kemudiannya dihantar melalui khidmat wayar kepada media tempatan yang memilih untuk diterbitkan.
Pendekatan ini menggabungkan wartawan dan automasi ke dalam proses yang berkesan dan produktif. Wartawan menggunakan kepakaran dan kemahiran komunikasi mereka untuk meletakkan pilihan untuk jalan cerita yang mungkin diikuti oleh data. Mereka juga bercakap dengan sumber untuk mengumpulkan konteks nasional, dan menulis templat. Automasi kemudian bertindak sebagai pembantu pengeluaran, menyesuaikan teks untuk lokasi yang berbeza.
Wartawan RADAR menggunakan alat yang dipanggil Arria Studio, yang menawarkan gambaran sekilas tentang rupa penulisan kandungan automatik dalam amalan. Ia sebenarnya hanya antara muka yang lebih kompleks untuk pemprosesan perkataan. Pengarang menulis serpihan teks yang dikawal oleh peraturan if-then-else dipacu data. Sebagai contoh, dalam laporan gempa bumi anda mungkin mahu kata sifat yang berbeza untuk bercakap tentang gempa dengan magnitud 8 daripada satu yang magnitud 3. Jadi anda akan mempunyai peraturan seperti, JIKA magnitud > 7 THEN teks = "gempa bumi kuat," LAIN JIKA magnitud < 4 MAKA teks = "gempa bumi kecil." Alat seperti Arria juga mengandungi kefungsian linguistik untuk menggabungkan kata kerja secara automatik atau menolak kata nama, menjadikannya lebih mudah untuk bekerja dengan bit teks yang perlu diubah berdasarkan data.
Tangkapan skrin Nicholas Diakopoulos Arria Studio , CC BY-ND
Antara muka pengarangan seperti Arria membolehkan orang ramai melakukan perkara yang mereka mahir: secara logik menstruktur jalan cerita yang menarik dan mencipta teks kreatif dan tidak berulang. Tetapi mereka juga memerlukan beberapa cara baru untuk berfikir tentang menulis. Sebagai contoh, penulis templat perlu mendekati cerita dengan pemahaman tentang perkara yang boleh dikatakan oleh data yang tersedia - untuk membayangkan bagaimana data itu boleh menimbulkan sudut dan cerita yang berbeza, dan menggambarkan logik untuk memacu variasi tersebut.
Penyeliaan, pengurusan atau apa yang mungkin disebut oleh wartawan sebagai "pengeditan" sistem kandungan automatik juga semakin menduduki orang dalam bilik berita. Mengekalkan kualiti dan ketepatan adalah perkara yang paling penting dalam kewartawanan.
RADAR telah membangunkan proses jaminan kualiti tiga peringkat. Pertama, seorang wartawan akan membaca sampel semua artikel yang dihasilkan. Kemudian wartawan lain mengesan tuntutan dalam cerita itu kembali ke sumber data asal mereka. Sebagai semakan ketiga, editor akan meneliti logik templat untuk cuba mengesan sebarang ralat atau ketinggalan. Ia hampir seperti kerja yang mungkin dilakukan oleh pasukan jurutera perisian dalam menyahpepijat skrip – dan ini semua kerja yang mesti dilakukan oleh manusia, untuk memastikan automasi menjalankan tugasnya dengan tepat.
Membangunkan sumber manusia
Inisiatif seperti di Associated Press dan di RADAR menunjukkan bahawa AI dan automasi jauh daripada memusnahkan pekerjaan dalam kewartawanan. Mereka mencipta kerja baharu – serta menukar pekerjaan sedia ada. Wartawan esok perlu dilatih untuk mereka bentuk, mengemas kini, mengubahsuai, mengesahkan, membetulkan, menyelia dan secara amnya menyelenggara sistem ini. Ramai yang mungkin memerlukan kemahiran untuk bekerja dengan data dan pemikiran logik formal untuk bertindak berdasarkan data tersebut. Kefasihan dengan asas pengaturcaraan komputer juga tidak merugikan.
Apabila pekerjaan baharu ini berkembang, adalah penting untuk memastikan mereka adalah pekerjaan yang baik – bahawa orang ramai tidak hanya menjadi roda dalam proses mesin yang lebih besar. Pengurus dan pereka kerja hibrid baharu ini perlu mempertimbangkan kebimbangan manusia terhadap autonomi, keberkesanan dan kebolehgunaan. Tetapi saya optimis bahawa menumpukan pada pengalaman manusia dalam sistem ini akan membolehkan wartawan berkembang, dan masyarakat meraih ganjaran kepantasan, keluasan liputan dan peningkatan kualiti yang boleh ditawarkan oleh AI dan automasi.
Nicholas Diakopoulos , Penolong Profesor Pengajian Komunikasi, Universiti Barat Laut
Artikel ini diterbitkan semula daripada The Conversation di bawah lesen Creative Commons. Baca artikel asal .
