CC BY
0УДК 1 Иванова П. С., Кабаева К.С.
Иванова П.С.
студент второго курса факультета вычислительной техники Пензенский государственный университет (г. Пенза, Россия)
Кабаева К.С.
студент второго курса факультета вычислительной техники Пензенский государственный университет (г. Пенза, Россия)
НЕЙРОСЕТИ И ТВОРЧЕСТВО: МОЖЕТ ЛИ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ЗАМЕНИТЬ ЖУРНАЛИСТА?
Аннотация: в данной статьемы рассмотрим разные вопросы, касающиеся роли искусственного интеллекта и нейросетей в профессиональной деятельности творческого человека. Мы познакомимся с понятием искусственного интеллекта и нейросетей, выявим их особенности, характерные черты и недостатки, узнаем, каквлияет искусственный интеллект на скорость выполнения задания людей. Также мы углубимся в профессию журналиста, чтобы выяснить насколько искусственный интеллект способен выполнять работу творческой личности и сможет ли он заменить и обесценить человеческий труд такой личности. Кроме этого, коснемся темы фейков, потому что нейросети позволяют генерировать не только текст, но и идеи в следствие чего вероятность создания фейковых новостей соизмеримо растет.
Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросеть, машинное обучение, журналист, творчество.
В последние годы искусственный интеллект стремительно развивается, охватывая всё больше сфер человеческой жизнедеятельности. Он уже начинает заменять людей во множестве профессий, выполняя задачи, которые ранее
считались исключительно человеческими. Технологии, такие как машинное обучение, нейросети и обработка естественного языка, делают ИИ все более способным принимать решения, анализировать информацию и даже творить.
Начало исследованиям в области искусственного интеллекта положила работа британского математика Алана Тьюринга. Ещё в 1947 году он высказал идею о «машине, способной учиться на своём опыте». В 1950 году Тьюринг разработал метод под названием «Тест Тьюринга». Суть данного теста будет изложена ниже.
Сам термин «искусственный интеллект» впервые ввел Джон Маккарти в 1956 году на «Дартмутской конференции» одним из организаторов которой он являлся. Этот семинар был первым крупным заседанием по искусственному интеллекту.
Искусственный интеллект как предмет исследованиянаук находитсяв центре внимания ученых сразличных позиций: философских, социологических, лингвистических.
Например, Фрэнк Розенблатт один из первых применил в сфере искусственного интеллекта достижения естественных наук. Он создал перцептрон в 1958 году. Это электронное устройство, способное воспроизводить работу нейронных сетей человеческого мозга. В газете ее разработку назвали «зародышем электронного компьютера».
За последние 20 - 30 лет было немало случаев, когда искусственный интеллект превосходил человека.
Рассмотрим, например создание в 2022 году такой нейросети, как ChatGPT компанией OpenAI. Это чат - бот с искусственным интеллектом, который может работать в диалоговом режиме, отвечать на вопросы. Такая нейросеть способна выполнять совершенно разные операции. Например, писать и исправлять компьютерные программы, сочинять музыку, переводить текст и многое другое.
Нейросети являются одним из направлений в разработке систем искусственного интеллекта, при котором компьютерная программа
мимикрирует под нейронную работу живого организма. Основное отличие нейросети от других цифровых помощников - обучаемость системы. То есть при правильном обучении программы и закладывании в нее определенных знаний, примеров, рамок и шаблонов - она будет подстраиваться и понимать поставленную ей задачу и отвечать, понимая контекст. Обучение происходит либо путем алгоритмов или команд, заданных человеком, либо на основе накопленного опыта, то есть самостоятельно с опорой на ранее полученные данные. Отметим, что последний способ обучения нейросети, которая будет озвучена ниже - не совсем уместен, так как в ее программу разработчики заложили ограничение черпания самостоятельной информации из открытых источников интернета, которые были созданы позднее 2018-ого года [4].
Вопрос о замене человека искусственным интеллектом в первую очередь является философским, потому что он затрагивает фундаментальные аспекты человеческого существования и взаимодействия с современными технологиями.
Данная тема близка к философским размышлениям по множеству причин. Философия изучает природу человека, его сущность и место в мире. А главный вопрос исследования требует размышлений о том, что делает нас людьми, какие уникальные способности и качества присущи только человеку, какое будущее ждёт нас.
Философия исследует данный вопрос в совершенно разных своих разделах, таких как: эпистемология, этика, эстетика, логика, аксиология, благодаря этому в ней рассматриваются различные аспекты взаимодействия человека и технологий. Например, в эпистемологииизучается природа знания и его границы. В контексте искусственного интеллекта возникают вопросы о том, как машины могут «познавать» мир, и какие формы знания они способны создавать. В разделе этика рассматриваются моральные принципы и нормы поведения. Развитие ИИ поднимает вопросы об ответственности за действия машин, а также о возможных этических дилеммах, связанных с их использованием.
Многие ученые считают, что искусственный интеллект в скором времени станут умнее людей. Британский физик Стивен Хокинг в 2015 году высказал свое мнение по этому поводу, отметив, что в течение следующих 100 лет компьютеры превзойдут людей. "Мы должны быть уверены, что цели компьютеров совпадают с нашими".
Этой же точки зрения придерживается Джеффри Хинтон, руководитель исследовательского подразделения Google по искусственному интеллекту. В 2023 году он подал в отставку. Ученый утверждает, что искусственный интеллект возьмет на себя всю рутинную работу и, возможно, устранит человечество. Он уверен, что это может произойти даже не за 30 - 50 лет, а гораздо раньше.
А. Я. Каплан, доктор биологических наук и психофизиолог, профессор кафедры физиологии человека и животных, заведующий лабораторией нейрофизиологии и нейроинтерфейсов МГУ им. М. В. Ломоносова, отмечает, что в последнее время вычислительная техника и микроэлектроника стали решать задачи нового уровня благодаря возросшим скорости и объёму памяти.
Тема использования нейросетей в журналистском сообществе получила широкое распространение в последние несколько лет. Ее изучением как в теории, так и на практике занимаются такие ученые и преподаватели российских и иностранных вузов, как: Алексей Владимирович Новичков, Наталья Владимировна Рубцова, Ольга Мамиконян, и ряд других. Большая часть из вышеперечисленных исследователей затрагивает проблемную сторону вопроса: замена журналистов искусственным интеллектом. При этом отмечают тенденцию активного роста популярности его использования у нынешнего поколения студентов.
В работе мы также хотели бы коснуться проблематики данной темы, рассказать о возможных перспективах и собственных примерах использования современных технологий в работе тележурналиста.
Начнем с проблемы, которая активно обсуждается в среде современных исследователей: замена журналистов искусственным интеллектом. Стоит
отметить, что, согласно данным ВЦИОМ 69 процентов опрошенных россиян, считают, что это невозможно, и только 19 процентов уверены в обратном. Подробнее остановимся на тех нейросетях, которые могут генерировать исключительно текст. Так как именно текст является основополагающим аспектом любого журналистского материала, будь то телевидение, радио, газета или посты на информационном портале. Современные мощности ИИ, в частности нейросети ChatGPT-4, при правильном обучении способны составлять текст, не отличающийся от человеческого в 54-х процентов случаев. Об этом говорят последние исследования ученых из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Там вышеупомянутая программа смогла пройти тест Тьюринга 270-т раз из 500. Суть данного теста заключается в том, чтобы определить, может ли машина мыслить. Человек-испытатель общается с машиной и человеком через текстовый интерфейс, не зная, кто из них кто. Если испытатель не может однозначно определить, кто из собеседников является машиной, то считается, что машина прошла тест [1].
Данное исследование говорит о том, что в настоящее время большинство людей, при правильном машинном обучении, не смогут отличить новость, которую сгенерирует нейросеть или напишет человек. Подчеркнём, что только при правильном обучении. Сегодня многие современные редакции, в частности интернет-СМИ, пользуются обученными программами для составления пресс-релизов и рерайта новостей. При этом исследование Массачусетского технологического института показало, что такой метод ускоряет работу на 40 процентов, а качество текста может вырасти на 18-ть процентов. Заметим, что речь идет исключительно об упрощении работы. Каждый текст так или иначе был составлен при правильно выданных вводных. Вводные при этом машинами не собирались, не компилировались и не структурировались в запрос. Потому что в первую очередь нейросети - это инструмент, но никак не самостоятельная уникальная единица. Для работы ей нужен человек, который будет собирать данные, обучать ее и исправлять в случае несоответствия формату [2].
В связи с этим говорить о том, что ИИ в скором времени смогут заменить творческую профессию журналиста - невозможно. Однако стать инструментом постоянного использования для упрощения работы в бесконечном потоке информации, которой с каждым днем становится больше -вполне возможно. И так оно и происходит. По данным опроса специалистов 8к1Мас1:огу, 65-ть процентов опрошенных студентов знают, что такое нейросети и как ими пользоваться. Речь идет исключительно о студентах профильных вузов [3].
Перейдём к возможности практического применения нейросети, в частности ChatGPT-4. Приведём пример из практики нашего знакомого журналиста. Далее от его лица: «В один из рабочих дней мне на работе дали задание: написать два сценария для промо-роликов одной из пензенских ресурсоснабжающих компаний. Их продолжительность не должна превышать рамки двух минут. При этом необходимо было расписать экспозицию и раскадровку. Первый сюжет я полностью написал сам. После проделанной работы я принял решение загрузить в ранее обученную мной нейросеть пример готового сценария с пометкой "возьми этот шаблон за эталонный и напиши новый сценарий, укладываясь в двухминутный хронометраж". Для упрощения работы программы я задал ей вектор, написав идею для ролика. После чего ChatGPT выдал полностью готовый и идейно-проработанный вариант работы. После моей проверки на логичность повествования и проверки оператора на правильность компоновки кадров было принято решение отдать оба текста на согласование заказчику. Оба текста были согласованы без малейших корректив и уточнений». Отрывки из сценариев представлены ниже.
Текст 1.
Локация: Работа.
Сцена: Евгений и Арсений на работе.
Кадры: Евгений и Арсений заходят на рабочее место, надевают каски и спецодежду. Они встречаются с коллегами, получают инструкции.
Переход: оператор двигается с ручки и переводит с крупного на средний, ребята здороваются.
Экспозиция:
Общий план: Евгений и Арсений заходят на территорию предприятия, съемка захода в дверь из здания.
Средний план: Они надевают каски и спецодежду.
Крупный план: Лица Евгения и Арсения, улыбающихся друг другу.
Детали: Логотип компании на спецодежде.
Голос за кадром: На смену наш герой выходит вместе со своим другом Арсением. Он и позвал его на предприятие. Действующую премию «Приведи друга» по-дружески поделили пополам.
Кадры: Арсений и его родители на рабочем месте, они обсуждают рабочие вопросы с Евгением.
Экспозиция:
Общий план: Арсений и его родители на рабочем месте.
Средний план: Родители Арсения объясняют что-то Евгению и Арсению.
Два крупных: лицо мамы и папы.
Средний: работают с какими-то деталями.
Крупно: детали.
Голос за кадром: Арсений - потомственный энергетик во втором поколении. Вместе с ним в организации работают и его родители. Мама -(должность), и папа - (должность). Они помогают ребятам быстрее вникать в рабочий процесс.
Текст 2.
Сцена: Работа Евгения.
Кадры:
Крупный план: Евгений в каске, сосредоточенно работает над ремонтом тепловой сети.
Средний план: Евгений использует различные инструменты.
Детали: Инструменты в руках Евгения, показаны в действии.
Крупный план: Лицо Евгения, сосредоточенное и уверенное.
Общий план: Евгений работает на тепловой сети, вокруг него рабочая обстановка.
Голос за кадром (ГЗК): "Это Евгений. Молодой и подающий надежды специалист. Он уже закончил обучение и работает слесарем по обслуживанию тепловых сетей."
Появление Александра.
Кадры:
1. Крупный план: Лицо Александра, сосредоточенное и внимательное.
2. Общий план: Александр и Евгений на рабочем месте.
3. Средний со спины: Евгений объясняет что-то Александру.
4. Средний план с лица: Евгений показывает различные детали работы Александру.
5. С разных сторон, как всегда.
ГЗК: "А это отец Евгения - Александр. Не такой молодой, но также подающий надежды работник. Да, зрение вас не подводит. Сын - наставник отца. Согласны, немного неверно расставлены роли. Но в работе энергетиков-промышленников встречается и не такое".
Таким образом, на данном примере мы убедились, что в настоящее время журналистская работа от работы искусственного интеллекта может быть практически не отличима. И вызывает сомнения только при экспериментальных условиях, как в данном случае. При этом процесс обучения нейросети до необходимого уровня выдаваемого материала занимает не так много времени. Но с каждым разом качество сгенерированного текста растет. Тем не менее нейросети быстро развиваются, но, очевидно, что журналистов вытеснят еще не скоро. Неспособность искусственного интеллекта к критическому мышлению, рефлексии, юмору позволяет авторам оставаться ценнейшим элементом в построении доверительных отношений со своим читателем.
Также хотелось бы немного коснуться темы фейков. Из-за того, что нейросети позволяют генерировать не только текст, но и идеи - вероятность создания фейковых новостей соизмеримо растет. Однако, стоит отметить, что "желтушность" новостей при этом стремится к очень высоким значениям, что отличить искусственно созданную фейковую новость от той, которую мог бы написать человек, в данный момент времени достаточно просто. Пока легче научить искусственный интеллект работать в рамках заданных шаблонов с привлечением вводных данных, чем научить нейросеть писать заведомо ложные новости.
Таким образом, мы пришли к выводу, что на данный момент нейросети не могут полностью заменить человека творческой профессии. Безусловно, они способны генерировать идеи, тексты, анализировать данные, однако результат их работы требует корректировки и контроля человеком.
Однако технологии искусственного интеллекта развиваются с довольно быстрой скоростью, и в будущем будут создаваться более совершенные нейросети, способные выполнять задачи журналиста без человеческого вмешательства. Но даже в этом случае роль журналиста как творческой личности останется важной. Так как искусственный интеллект не способен создать уникальный материал, оценить информацию.
Искусственный интеллект способен быстро обрабатывать большие объемы данных, генерировать идеи, в то время как нейроны человеческого мозга работают гораздо медленнее.
Однако у человека есть существенное преимущество над искусственным интеллектом, это жизненный опыт. Так как на протяжении всей своей жизни человек приобретает чувственный, эмоциональный, психический опыт, который невозможно передать машине.
Таким образом, можно сделать вывод, что искусственный интеллект может стать полезным помощником для человека творческой профессии, однако не смогут полностью заменить его. Журналистская деятельность требует не только умения работать с текстом, но и способности понимать, анализировать
его. Также важную роль в данной сфере играет общение с людьми. Эти навыки пока остаются прерогативой человека.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Бейненсон В.А. Применение роботизированного контента в реализации рекреативных функций массмедиа / В.А. Бейненсон. — DOI 10.47475/20700695-2021-10221. — EDN UIZUYR // Знак: проблемное поле медиаобразования. — 2021. — № 2 (40). — С. 184-193;
2. Карпович Э.М. Автоматизация работы SMM-специалистов с помощью искуственного интеллекта / Э.М. Карпович. — EDN EUEGMD // PR и реклама: традиции и инновации. Связи с общественностью: смыслы и технологии: материалы Всерос. науч.-практконф., Красноярск, 20 апр. 2023 г. — Красноярск, 2023. — С. 252-254;
3. Мамиконян О. Половина российских студентов используют нейросети в учебе /О. Мамиконян // ForbesLife. (дата обращения 17. 11. 2024);
4. Рождественская Я. Осторожно, снова интеллект!/ Я. Рождественская // Коммерсантъ. (дата обращения 04. 10. 2024)
Ivanova P.S., Kabaeva K.S.
Ivanova P.S.
Penza State University (Penza, Russia)
Kabaeva K.S.
Penza State University (Penza, Russia)
NEURAL NETWORKS AND CREATIVITY: CAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE REPLACE A JOURNALIST?
Abstract: in this article, we will consider various issues related to the role of artificial intelligence and neural networks in the professional activities of a creative person. We will get acquainted with the concept of artificial intelligence and neural networks, identify their features, characteristics and disadvantages, learn how artificial intelligence affects the speed of people's task completion. We will also delve into the profession of a journalist to find out how capable artificial intelligence is of performing the work of a creative person and whether it will be able to replace and devalue the human work of such a person. In addition, we will touch on the topic of fakes, because neural networks allow generating not only text, but also ideas, as a result of which the likelihood of creating fake news increases proportionally.
Keywords: artificial intelligence, neural network, machine learning, journalist, creativity.
