CC BY
31УДК 004.8, 316.4 ББК 76 ГРНТИ 06.39.41 ВАК 5.9.9
Б01: 10.24412/2949-2513-2023-32-108-119
Андрюшина Д. В., Печенова Т.А., Тиханкина К. А.
Санкт-Петербург, Россия
ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО
КОММУНИКАТОРА
Аннотация. Статья посвящена использованию искусственного интеллекта в специальностях, связанных с выстраиванием коммуникационных процессов, таких как PR, SMM, журналистика, маркетинг. В материале описаны ключевые цели использования инструментов ИИ в описанных областях, трудности при выполнении конкретных задач, а также перспективы дальнейшего использования. В ходе исследования авторы провели опрос среди практиков коммуникационных специальностей, проанализировали их ответы и попытались наметить горизонты возможных вариантов работы с ИИ для повышения продуктивности работы коммуникатора. Наконец, в статье кратко осмыслены различного рода ограничения, которые влечёт за собой работа с инструментами искусственного интеллекта.
Ключевые слова: искусственный интеллект, коммуникатор, коммуникация, связи с общественностью, социальные сети, нейросеть.
Andryushma Daria, Pechenova Tamara, Tikhankina Ksenia St. Petersburg, Russia
PRACTICAL ASPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATION IN THE ACTIVITIES OF A PROFESSIONAL
COMMUNICATOR
Abstract. The article considers the use of artificial intelligence (AI) in professions related to the development of communication processes, such as PR, SMM, journalism, marketing. The paper describes the key objectives of using AI tools in these fields, the challenges users face when doing specific tasks, and the prospects for further use. During the research, the authors conducted a survey among practitioners in communication-related fields, analyzed their responses, and attempted to outline the horizons of possible ways to work with AI to enhance the productivity of communicators. Finally, the article briefly examines the various constraints imposed on the use of artificial intelligence tools.
Keywords: Artificial intelligence, communicator, communication, public relations, social networks, neural network
Постановка проблемы
Технологии искусственного интеллекта стремительно завоевывают профессиональное поле и становятся полноценным инструментом для выполнения широкого круга задач. При этом, в широком обиходе часто упоминают ИИ в негативном контексте, указывая на опасность для мышления человека, для привычных инструментов и методов работы, а также для рабочих мест, наконец. Тем не менее, мировой рынок технологий ИИ растёт стремительно. По некоторым прогнозам, в 2028 году он достигнет $137,5 млрд [Королёв, 2019]. В глобальной перспективе, согласно исследованиям Института Reuters Оксфордского университета, технологии искусственного интеллекта являются одним из наиболее актуальных трендов развития медиа отрасли.
По данным правительства, в России рынок ИИ к 2025 году достигнет 1 трлн. руб. По данным компании Яндекс, в обозримой перспективе рынок ИИ
будет расти двузначными темпами, порядка 20-30% в год. В 2023 году в России было проведено 235 госзакупок решений на основе технологий искусственного интеллекта на сумму 3 млрд рублей, тогда как в 2022-м число таких тендеров измерялось в количестве 135 [Талтынов, 2023].
Больше всего ИИ используется в сферах ИТ, банкинга, интернет-торговли. При этом, связи с общественностью, являясь сквозной сферой деятельности и представляя собой медиатора между функциями, сферами, уровнями управленческих решений, активно имплементируют и используют данные технологии. Таким образом, Россия является страной с высоким потенциалом внедрения и использования искусственного интеллекта.
Масштабные исследования в области ИИ провёл Европейский коммуникационный монитор, крупнейший в мире международный исследовательский обзор трендов в коммуникациях, в котором участвуют и российские компании, и Европейская ассоциация директоров по коммуникациям (EACD). Согласно данным исследования, с имплементацией ИИ медиа коммуникации вступили в новую фазу развития, что, несомненно, изменит многие отрасли науки и производства. Тем не менее, человечество пока не в полной мере осведомлено обо всех положительных сторонах использования ИИ, и также о возможных экономических, технологических и этических ограничениях, связанных с данной технологией [В Брюсселе представили результаты исследования, 2020].
Обзор литературы по теме исследования
Значительная часть литературы на тему ИИ представлена зарубежными авторами. Одними из первых о модели искусственного интеллекта заговорили Алан Тьюринг и Аллен Ньюэлл. Попытки осмыслить и сформировать концепт искусственного интеллекта можно найти и в работах Леонардо Торрес Кеведо и Чарльза Бэббиджа. Однако впервые термин "Искусственный интеллект" был введён Джоном Маккарти на Дартмутской конференции в 1956 году. Он отметил, что "пока мы не можем определить, какие вычислительные процедуры называть интеллектуальными. Поэтому под интеллектом в
пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире".
Ник Бостром в своей книге "SuperintelHgence: Paths, Dangers, Strategies" рассматривает перспективы развития искусственного интеллекта и потенциальные опасности, связанные с созданием суперинтеллекта. Автор аргументирует свою точку зрения и предлагает стратегии для безопасного развития ИИ. Профессор Вашингтонского университета, ведущий эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту, Педро Домингос предлагает обзор различных подходов к машинному обучению и объясняет алгоритмы, лежащие в их основе. Автор исследует возможности ИИ и его влияние на нашу жизнь в будущем. Кроме того, тема влияния ИИ и других передовых технологий на экономику и общество рассматриваются также такими авторами как Эрик Бринолфссон, Эндрю МакАфи, Стюарт Рассел, Питер Норвиг.
Погружение в обозначенную тему позволит ответить на ряд важнейших вопросов, например, есть ли специфика внедрения технологий ИИ в российских реалиях, а также каковы особенности стратегических коммуникаций в новом контексте с использованием ИИ.
Цели и методология исследования
Согласно данным Национального портала в сфере Искусственного интеллекта, технологии ИИ активно внедряются в коммуникациях со стороны крупного бизнеса (Яндекс, VK, Сбер). Эти технологии также широко применяются и в журналистике (Дзен, РБК, Интерфакс).
Однако широкое применение технологий искусственного интеллекта в работе помимо преимуществ создает и риски. Такое использование может усугубить разрыв между крупным медиабизнесом и небольшими компаниями, которые не имеют возможности инвестировать в инновационный бизнес и мощную аппаратную поддержку [Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях, 2023].
Цели исследования - изучение практики использования технологий искусственного интеллекта в деятельности специалистов коммуникационных специальностей в настоящее время. Для этого необходимо решить несколько задач:
1. Определить масштаб и сферы использования ИИ, а также самых востребованных его сервисов.
2. Выявить положительные и отрицательные результаты использования ИИ, выработать рекомендации по оптимизации использования.
Выполнение поставленной в исследовании задачи было реализовано с помощью количественного метода - онлайн анкетирования.
Результаты исследования
В опросе приняло участие 104 человека. Исследование проводилось в январе 2024 года в Санкт-Петербурге на базе профессионального сообщества PRSPb. Основной профессиональной сферой респондентов являются связи с общественностью (84,8% опрошенных). Также около треть респондентов в числе своих профессиональных обязанностей называют копирайтинг, SMM. Еще 11% - медиапланирование, 10% - брендинг, 9% - креатив, 8% -журналистика, незначительная часть опрошенных занимается аналитикой и дизайном.
Большую часть ответивших составили коммуникаторы с опытом работы до 10 и более лет, возрастом от 18 до 60 лет. В основном женщины - 77 %.
Ровно половина опрошенных (51%) уже пробовали применять ИИ для решения разного типа задач в своей работе. Более трети (35%) применяет ИИ на постоянной основе.
Всего 10 % опрошенных не используют ИИ в своей работе. Половина из них не пробовали работать с сервисами, но хотели бы это сделать. Вторая половина - не собирается осваивать нейросети.
Среди причин эти респонденты называют следующие: не умеют пользоваться - 58%, не доверяют результатам работы нейросетей - 50%, не
было подходящих задач - 20%, 8% - испытывают сложности с доступом к сервисам.
В рамках исследования мы хотели выяснить, для решения каких задач профессиональные коммуникаторы используют нейросети. Вот какие результаты мы получили. Расположим их в порядке частоты использования:
- генерация идей - 63%;
- создание иллюстраций - 45%;
- перевод текстов - 44%;
- составление заголовков - 43%;
- пересказ текстов, выжимка главного, составление дайджестов - 38%;
- генерация названий и слоганов - 38%;
- создание контент-плана - 30%;
- расшифровка аудиозаписей - 29%;
- написание пресс-релизов - 29%;
- вычитка текстов на наличие опечаток и ошибок - 29%;
- написание лонгридов - 14%;
- мониторинг новостных СМИ - 10%;
- создание логотипов и иконок - 11%;
- создание и оформление презентаций - 8%;
- выявление плагиата, дубликатов текстов и поддельных новостей - 8%;
- создание аналитических документов, отчетов и обзоров - 6%;
- исследование информации о пользователях для создания релевантных рекламных кампаний - 4%;
- анализ данных для выявления эффективных рекламных каналов и аудиторий - 3%;
- создание вирального контента - 1%.
Также опрошенные называли следующие опции: написание постов, комментариев, поздравлений, анонсов.
Далее мы выясняли какие нейросети используют наши респонденты для решения конкретных типов задач.
Для работы с текстами - Chat GPT (68%), Yandex GPT (30%), Gigachat (13%). Для генерации изображений - Midjomey и Kandinsky по 33%, Шедеврум и DALLE-2 по 23%. Для обработки данных - google translate (40%), Siri (20%). Для аналитики - Chat GPT (37%). Положительно оценивают использование ИИ в своей работе 70% опрошенных, 18 % - нейтрально, 10% - затрудняются с ответом.
Респонденты видят следующие позитивные моменты в применении нейросетей. Самые популярные ответы - экономия времени (81%) и выполнение силами ИИ рутинной работы (67%). Среди других ответов: генерация оригинальных идей - 47%, генерация современного актуального визуального контента - 22%, модная технология, привлекающая внимание аудитории - 22%, своевременное освоение технологий, которых в скором времени будут распространены повсеместно - 44%, повышается личная конкурентоспособность на рынке труда - 33%. 6% опрошенных не видят положительных моментов.
Вместе с тем, в работе нейросетей коммуникаторы видят и определенные сложности. В первую очередь, это отсутствие у ИИ интуитивного понимания контекста, которым в полной мере обладает человек. Так считают 57% опрошенных. Также 50% опрошенных считает, что для работы с нейросетями нужны определенные компетенции. Также требуется тщательная проверка результатов, выданных нейросетью, на достоверность и оригинальность, отсутствие фейков. На это ссылает половина опрошенных. Низкое качество генерируемого контента и его неоригинальность отмечают 38 и 25 процентов опрошенных. 13% респондентов не хватает возможности донастройки (обучения) нейросетей, добавления необходимых материалов и информации в базы данных, на которых строятся алгоритмы ИИ. Между тем, треть опрошенных отмечает, что со всеми сложностями можно справиться.
Для оптимизации работы с нейросетями респонденты считают важным следующие шаги: овладение навыками составление точных запросов (промтов) - 86% и обязательная проверка результатов на релевантность - 57%.
36% считают, что работу может улучшить использование платных сервисов. И только 8% опрошенных считают, что за взаимодействие с ИИ должны отвечать специально обученные промт-специалисты.
Респонденты поделились личным опытом использования ИИ. Они используют нейросети для написания поздравлений, речей руководителей, перевода текстов на иностранные языки, перевода выступлений из аудио и видео-форматов в тексты. Ниже приводим комментарии некоторых респондентов:
"Мне ИИ очень помогает с текстами, я даю фактуру, свои мысли, и она переписывает чётко и понятно, бывает, что может поставить повторы слов, не совсем понятные фразы, не по-русски как будто написаны. Но в целом она мне очень помогает ".
"Использовала сгенерированный план презентации для заказчика. Генерация описания товаров на сайте. Идеи для проведения корпоратива".
"1. Для конференции быстро подобрала тему и тезисы для спикера 2. Быстро накидала идеи для контент-плана диджитал компании 3. Картинки для соцсетей ".
Большинство тратит значительное количество времени на доработку текстов, созданных ИИ:
"Тексты получаются слабыми. на создание промта тратится больше времени, чем если бы самостоятельно писал этот текст", "Пропустила фактически ошибку в сгенерированном тексте. В целом стало больше уходить времени на фактчекинг того, что сгенерировано - как будто сетка стала глупее (ChatGPT)".
Многие опрошенные называют сервис "Пиарошная", который хорошо справляется с написанием оригинальных текстов и рерайтом. Только один человек отметил, что потерял подработку из-за ИИ: "Работодатель взял вместо меня ИИ, объяснив это тем, что платить ИИ дешевле, чем живому человеку".
Выводы и перспективы дальнейших исследований
По результатам анализа ответов можно сделать следующие выводы.
В целом, можно констатировать, что уровень осведомленности профессионального сообщества об инструментах ИИ и способах его использования достаточно высок. Нейросети прочно вошли в профессиональную деятельность коммуникаторов. Подавляющее большинство специалистов применяет технологии ИИ в своей работе для технических задач и сбора информации.
На данный момент среди решаемых с помощью ИИ задач лидируют: генерация идей, написание текстов и создание изображений. Для аналитики PR-специалисты ИИ используют не так широко. Имеет смысл провести еще одно исследование, чтобы выявить те задачи, которые специалисты бы хотели автоматизировать и ускорить их выполнение с помощью ИИ в будущем.
На российском рынке появляются качественные платные сервисы, созданные специально для решения коммуникационных задач.
Качество контента, генерируемого нейросетями, продолжает вызывать нарекания и требует тщательной проверки и редактуры.
Пока на рынке не сформирована потребность в узких специалистах, заточенных на взаимодействие с технологиями ИИ. Случаи потери работы специалистами из-за использования нейросетей на данный момент носят единичный характер, а выявленные проблемы и закономерности говорят о вероятном изменении структуры занятости профессионалов.
Полученные в ходе опроса данные поднимают вопросы о новых навыках, которые нужно будет развить коммуникатору. И, надеемся, внесут свой вклад в анализ стратегии, необходимой для дальнейшей перестройки образования и структуры найма в компаниях.
Библиография
Баббидж, Чарльз. Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона: в 86 т. (82 т. и 4 доп.). СПб., 1890-1907.
Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016.
Бринолфссон Э., МакАфи Э. Вторая эра машин: Работа, прогресс и процветания в эпоху новейших технологий. М: АСТ, 2017.
Гавра Д.П. Категория стратегической коммуникации: современное состояние и базовые характеристики. Век информации. 2015. № 3(4). С.229-233.
Домингос П. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016.
Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях (ai.gov.ru). Дата обращения 12.04.2024. URL: Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях.
Искусственный интеллект (рынок России) (tadviser.ru) Дата обращения: 21.01.2024. URL: Искусственный интеллект. Рынок России.
Кувшинова Д.Д. Виртуальный инфлюенсер как инструмент рекламы: генезис, характеристики, функции. В сб.: Les communications a l'epoque de transformation numerique. Paris: L'Harmattan, 2019. С. 84-87.
Норвиг П., Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход. Т. 2: Знания и рассуждения в условиях неопределенности. М.: Диалектика, 2021.
Талтынов М. Компании назвали основные тренды искусственного интеллекта. Ведомости. Технологии и инновации (vedomosti.ru) Дата обращения: 21.01.2024. URL: https://www.vedomosti.ru/technologies/industries and markets/articles/2023/11/13/1004920-kompanii-nazvali-osnovnie
Тоффлер Э. Третья волна. М: АСТ, 2004.
Тьюринг Алан Матисон. Большая советская энциклопедия: [в 30 т.]/гл. ред. А. М. Прохоров. 3-е изд. М.: Советская энциклопедия, 1969-1978.
Lambert B. Allen Newell, 65; Scientist Founded A Computing Field. The New York Times. July 20, 1992. Retrieved November 28, 2010.
McCarthy J. Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I. Communications of the ACM, 1960. Т. 3, № 4. С. 184-195.
References
Babbidzh, Charl'z. Entsiklopedicheskiy slovar' Brokgauza i Efrona: v 861. (82 t. i 4 dop.). [The Brockhaus and Efron Encyclopaedic Dictionary] SPb., 1890-1907.
Bostrom N. Iskusstvennyj intellekt. Etapy. Ugrozy. Strategii. [Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies]. M.: Mann, Ivanov i Ferber, 2016.
Brinolfsson E., MakAfi E. Vtoraya era mashin: Rabota, progress i procvetaniya v epohu novejshih tehnologij. [The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies]. M: AST, 2017.
Gavra D.P. Kategoriya strategicheskoj kommunikacii: sovremennoe sostoyanie i bazovye harakteristiki [Strategic communication: modern definition and basic principles]. Vek informacii. 2015. № 3(4). S.229-233.
Domingos P. Verhovnyj algoritm. Kakmashinnoe obuchenie izmenit nash mir. [The Master Algorithm. How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World]. M.: Mann, Ivanov i Ferber, 2016.
Iskusstvennyy intellekt. Rynok Rossii. [Artificial Intelligence. Russian market]. URL: Rynok Rossii (tadviser.ru). Data obrasheniya: 21.01.2024
Iskusstvennyy intellekt v media i kommunikatsiyakh [Artificial intelligence in media and communications]. (ai.gov.ru). Data obrashcheniya 12.04.2024. URL: Iskusstvennyy intellekt v media i kommunikatsiyakh.
Kuvshinova D.D. Virtualnyj infyuenser kak instrument reklamy: genezis, harakteristiki, funkcii. [Virtual influencer as an advertising tool: genesis, characteristics, functions]. V sb.: Les communications a l'epoque de transformation numerique / Paris: L'Harmattan, 2019. S. 84-87.
Lambert B. Allen Newell, 65; Scientist Founded A Computing Field. The New York Times. July 20, 1992. Retrieved November 28, 2010.
McCarthy J. Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I. Communications of the ACM, 1960. T. 3, № 4. C. 184-195.
Norvig P., Rassel S. Iskusstvennyj intellekt: sovremennyjpodhod. [Artifical Intelligence. A Modern Approach]. T. 2: Znaniya i rassuzhdeniya v usloviyah neopredelennosti. M.: Dialektika, 2021.
Taltynov M. Kompanii nazvali osnovnyye trendy iskusstvennogo intellekta. [Companies named the main trends of artificial intelligence]. Vedomosti.Tekhnologii i innovatsii (vedomosti.ru) Data obrashcheniya: 21.01.2024.
URL:https://www.vedomosti.ru/technologies/industries_and_markets/articles/2023/11/13/10049 20-kompanii-nazvali-osnovnie.
T'yuringAlanMatison. [Turing Alan Mathison]. Bol'shaya sovetskaya entsiklopediya: [v 30 t.]/gl. red. A. M. Prokhorov. 3-e izd. M.: Sovetskaya entsiklopediya, 1969-1978.
Сведения об авторах
Андрюшина Дарья Васильевна - старший преподаватель кафедры «Связи с общественностью», Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»; e-mail: [email protected].
Печенова Тамара Александровна - ассистент кафедры «Связи с общественностью», Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет «ЛЭТИ»; e-mail:
pechenova.tamara@gmail .com.
Тиханкина Ксения Алексеевна - ассистент кафедры «Связи с общественностью», Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет «ЛЭТИ»; e-mail: katikhankina@etu. ru.
Andryushina Daria - Associate Professor, Department of Public Relations, St. Petersburg State Electrotechnical University "LETI", St. Petersburg, Russia; email: [email protected].
Pechenova Tamara - Assistant Professor, Department of Public Relations, St. Petersburg State Electrotechnical University "LETI", St. Petersburg, Russia; email: [email protected].
Tikhankina Ksenia - Assistant Professor, Department of Public Relations, St. Petersburg State Electrotechnical University "LETI", St. Petersburg, Russia; email: [email protected].
