CC BY
172
АРСЕНТЬЕВА А. Д., МОРОЗОВА А. А.
ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РОССИЙСКУЮ ЖУРНАЛИСТИКУ1 Аннотация. В статье выявлены основные проблемы, связанные с использованием искусственного интеллекта в российских интернет-СМИ. Материалом исследования послужили работы отечественных ученых, посвященные использованию искусственного интеллекта в журналистике (N=300), научно-популярные публикации на данную тематику (N=20), а также сайты наиболее популярных федеральных и региональных СМИ (N=50). В качестве основных проблем авторы выделяют следующие: преимущество социальных медиа над интернет-СМИ; дороговизна внедрения подобных алгоритмов; использование искусственного интеллекта преимущественно в экспериментальных целях; недоверие аудитории в отношении данных технологий.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, интернет-СМИ, российская журналистика, проблемы внедрения.
ARSENTYEVA A. D., MOROZOVA A. A. IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHMS INTO RUSSIAN JOURNALISM Abstract. The article identifies the main problems of the use of artificial intelligence in Russian online media. The research data include the works of Russian scientists devoted to the use of artificial intelligence in journalism (N = 300), popular science publications on the topic (N = 20), as well as the sites of the most popular federal and regional media (N = 50). The authors identify the following as the main problems: the advantage of social media over Internet media; the high cost of implementing such algorithms; the use of artificial intelligence mainly for experimental purposes; distrust of the audience in relation to these technologies.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, online media, Russian journalism, implementation problems.
Интернет-пространство постоянно развивается и совершенствуется, одним из важных этапов подобного прогресса стало внедрение алгоритмов искусственного интеллекта в сферу журналистики и медиакоммуникаций. Исследователи отмечают 2015 год как начало процесса активного введения в отечественную медиасреду принципиально новых систем, которые начинают изучать тысячи написанных настоящими журналистами материалов, огромные
1 Исследование проведено при поддержке гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых - кандидатов наук, МК-1684.2020.6.
массивы информации, и в итоге алгоритмы искусственного интеллекта создают собственные публикации [8, с. 563].
Однако говорить об искусственном интеллекте стали еще в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, тогда под данным термином понималась «способность машины находить ранее неизвестные решения поставленной задачи» [11]. На сегодняшний день мы предлагаем более точную и емкую трактовку, где искусственный интеллект (ИИ) - алгоритм компьютеризированной системы, способный выполнять технические задания (например, в сфере журналистики и медиакоммуникаций анализировать большие объемы данных, проверять информацию на достоверность, сортировать публикации по схожей тематике) и творческие функции в соответствии с командами человека.
Между тем отмечается значительная разница между терминами «машинный интеллект» и «машинное обучение», которые нередко считают синонимами и употребляют в значении искусственного интеллекта. Исследователи А. М. Шестерина и Н. О. Шестерин считают, что машинным интеллектом можно называть примитивные алгоритмы и устройства, такие как: боты, мобы (любой нестатичный объект в компьютерной игре), роботы-пылесосы, управляющие программы баллистических ракет и автокоррекция текста. Когда «машинное обучение» шире и определяет современные алгоритмы, позволяющие машинам думать подобно людям, находить нетривиальные решения проблем, а главное - учиться так, как учатся люди и вообще живые существа, - методом проб и ошибок [9, с. 3].
Что касается медиасферы, то постепенное внедрение ИИ при подготовке публикаций предполагает облегчение работы сотрудникам редакции, ускорение выхода материалов, связанного с анализом больших данных, фактчекингом, но при этом не лишает людей их работы. Так, согласно данным сайта BBC, очень мало шансов, что данная профессия будет заменена роботами (только 8% вероятности) [12].
Небольшие по объему новости роботы-журналисты способны составлять уже сегодня, но в будущем, по мнению сооснователя Narrative Science (технологической компании, специализирующейся на исследовании данных) Кристиана Хаммонда, ИИ сможет выиграть Пулитцеровскую премию, и вполне возможно, что более 90% новостей через 15 лет будут созданы цифровыми репортерами [10]. Однако Хаммонд предполагает, что люди все равно не уйдут из журналистики, а жанры и форматы новостей только расширятся, поскольку компьютеры добывают огромные массивы данных для создания отчетов о событиях, тенденциях и разработках, которые в настоящее время не освещает ни один журналист.
Многие исследователи отмечают, что ведущие мировые СМИ (Associated Press, The New York Times, The Guardian, Forbes, Los Angeles Times, BBC и др.) уже имеют достаточный опыт работы с ИИ и используют в своей ежедневной практике роботизированные системы по
созданию контента [3]. Подобные публикации, относящиеся к робожурналистике, можно назвать «шаблонными»: сводки финансовых рынков, прогнозы землетрясений, итоги спортивных соревнований, погода и автомобильные заторы на дорогах, криминальная хроника. Однако некоторые алгоритмы способны анализировать все материалы, выпущенные за неделю и в зависимости от статистики составлять дайджест.
Еще наиболее популярная функция - взаимодействие искусственного интеллекта с потребителем с целью составления для него персонального предложения - именно тех информационных материалов, которые с большей вероятностью заинтересуют читателя и обеспечат переход на сайт данного СМИ, гарантируя последнему просмотры и обратную связь [7, с. 653].
В отличие от ведущих мировых СМИ, отечественная журналистика внедряет алгоритмы ИИ в свою работу достаточно точечно, что отмечают многие ученые (А. Д. Иванов,
B. А. Бейненсон, А. А. Журавлева, А. В. Замков, Д. Ю. Кульчицкая, М. М. Лукина, Т. Ю. Астахова, В. А. Бирюков, П. Н. Шаронин, Е. С. Волкова, Т. В. Морозова, А. Д. Хаймина, О. О. Чертовских, М. Г. Чертовских, А. П. Суходолов, А. М. Бычкова,
C. С. Ованесян, А. Кренделева, Д. Э. Коноплев, Д. В. Неренц, В. Н. Богатырева и др.). Наряду с этим практически ни одно научное исследование не оставляет без внимания проблемы внедрения подобных механизмов: в каждом из них отмечаются недостатки, основанные на шаблонности, однообразности, затратности, непроработанности деталей и очевидным преимуществом в настоящее время реального журналистского труда над машинным. Также ставится на повестку дня вопрос востребованности профессии журналиста в будущем, если удастся усовершенствовать данные алгоритмы.
Исходя из этого, целью нашего исследования является выявление основных проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта в отечественных интернет-СМИ.
Материалом исследования послужили работы отечественных ученых, посвященные использованию искусственного интеллекта в журналистике (N=300), научно-популярные публикации на данную тематику (N=20), а также сайты наиболее популярных федеральных и региональных СМИ (N=50).
По итогам исследования были определены основные проблемные моменты развития и внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в область профессиональной отечественной журналистики.
На сегодняшний день сайты интернет-СМИ перестают занимать лидирующее место в информационном потоке для многих пользователей и, соответственно, теряют свой основной трафик, уступая социальным сетям и блогосфере. Поэтому наиболее популярными ресурсами для внедрения алгоритмов ИИ являются именно социальные медиа, где чаще всего
искусственный интеллект решает, что будет читать пользователь. Так, социальные медиа учитывают половозрастные сегменты, активность, анализируют интересы пользователей на основе внесенных в анкету ими данных. Также это просмотры (или количество просмотров страницы пользователя), лайки, комментарии [1, с. 28]. Например, «Яндекс.Дзен», «Прометей» ВКонтакте, ленты персональных рекомендаций в соцсетях и т.д.
Однако сайты отечественных СМИ не обладают ни подобными алгоритмами, способными персонализировать контент, ни другими инструментами ИИ, например, предназначенными для написания статей. Поэтому СМИ нередко прибегают к сервисам социальных медиа для продвижения своего контента либо встраивают в свою структуру персонализированную рекламу, которая подбирается на основе файлов cookie. Данные файлы можно назвать небольшими текстовыми документами, которые сохраняются в браузере пользователя.
Например, рекламные сервисы Google Платформы для маркетинга (Дисплей и Видео 360, Поисковая реклама 360 и Менеджер кампаний 360), а также Google Менеджер используют файлы cookie различного типа для более эффективного управления объявлениями. С помощью таких файлов можно настраивать таргетинг на основе интересов пользователей, создавать более точные отчеты по эффективности кампаний, предотвращать повторный показ объявлений одному и тому же пользователю и т. д [5]. Хотя данные функции нельзя отнести к машинному обучению из-за их примитивности в использовании.
Но даже существующие попытки внедрения ИИ в работу сайтов чаще всего содержат недочеты. Так спортивное издание Sports.ru применяет подобные разработки при ведении спортивной хроники и генерации различных заголовков, которые иногда имеют ошибки и неточности.
В данный момент наибольшую выгоду для российских изданий представляет подбор специальных журналистов для рерайтинга, составления дайджестов, освещения пресс-конференций и спортивных мероприятий, чем внедрение специальных алгоритмов для этих целей.
Объём российского рынка решений для искусственного интеллекта в 2018 году достиг 2 млрд рублей, сообщили в Минкомсвязи в середине октября 2019-го. По прогнозам, к 2024 году продажи нейротехнологий за это время поднимутся с 0,1 до 8,2 млрд рублей [4]. Внедрение данных технологий в работу редакции сайта самостоятельно является для большинства финансово недостижимой и неоправданной перспективой.
Основную мотивацию для внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в России объясняет Юрий Визильтер, начальник подразделения интеллектуального анализа данных и технического зрения ГосНИИ Авиационных систем, доктор физико-математических наук и
профессор РАН, следующим образом: «Российский рынок ИИ стимулируется сегодня, скорее, любопытством и надеждами крупных игроков, нежели массовым спросом. Единственной массовой широко внедренной технологией являются рекомендательные сервисы в Интернете, но даже их монетизация не вполне ясна» [2].
К тому же в России не хватает людей с достаточными навыками, чтобы самостоятельно развивать ИИ на уровне массовой аудитории. При этом ответственный секретарь приемной комиссии Университета ИТМО Алексей Итин отмечает, что самые востребованные специальности в вузах сегодня связаны со сферой IT (от англ. Information technology) [6]. Несмотря на то, что все больше людей заинтересованы в изучении программирования и прочих информационных технологий, только небольшая часть занимается разработкой искусственного интеллекта.
Примером профессионального подхода к развитию технологий можно назвать Кремниевую долину в США и инженерную компанию, специализирующуюся на робототехнике - Boston Dynamics. Данные структуры, отличающаяся большой плотностью высокотехнологичных компаний, связанных с разработкой и производством компьютеров и их составляющих, а также алгоритмов ИИ, известны всему миру. Россия по данному показателю существенно проигрывает. Тем не менее, одним из наиболее ярких примеров является инновационный центр Сколково с кластером информационных и компьютерных технологий. При этом среди большого количества направлений внутри кластера, внимание к ИИ замечено в наименьшей степени, в отличие от систем информационной безопасности, нового поколения мультимедийных поисковых систем и разработки мобильных приложений.
Соответственно, пока проекты, связанные с разработками и усовершенствованием функционирования искусственного интеллекта, не станут носить более массовый характер, его внедрение будет локальным.
Также существует категория пользователей Сети, которая испытывает недоверие, страх или ненависть по отношению к любой робототехнике. Ученые, изучающие робототехнику и искусственный интеллект, считают, что «роботофобия» - одна из распространенных «болезней» будущего.
Обобщая вышесказанное, отметим, что, во-первых, сайты профессиональных средств массовой информации теряют свое лидерство среди пользователей, уступая социальным медиа и нередко пользовательскому контенту. Во-вторых, руководители интернет-СМИ не до конца понимают, каким образом можно использовать алгоритмы искусственного интеллекта в работе сайта, и принесет ли это существенную пользу как для сотрудников редакции, так и для аудитории. В-третьих, бюджет многих сайтов не располагает финансами для внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в повседневную работу редакции. В-четвертых,
область искусственного интеллекта в России можно назвать экспериментальной, в частности, в сфере журналистики и массовых коммуникаций активное применение нашла только отрасль маркетинга (реклама, система рекомендаций, продвижение продукта). В-пятых, ряд пользователей сети Интернет скептически настроены по отношению к технологиям ИИ.
Очевидно, что решить сразу все проблемы невозможно, большинство из них требуют определенного количества времени, за которое область искусственного интеллекта станет более доступной, а специалисты сферы массмедиа смогут определить векторы и целесообразность внедрения данных алгоритмов в повседневную работу редакций.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Астахова Т. Ю. Искусственный интеллект: будущее или смерть журналистики? // Инновации в науке и практике. - 2018. - С. 24-30.
2. Визильтер Ю. ФГУП «ГосНИИАС»: Российский рынок ИИ стимулируется сегодня, скорее, любопытством, нежели массовым спросом [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.tadviser.m/mdex.php/Статья:_Юрий_Визильтер,_ФГУП_Гос НИИАС:_Российский_рынок_ИИ_стимулируется_сегодня,_скорее,_любопытством,_н ежели_массовым_спросом (дата обращения 05.03.2021).
3. Замков А. В., Крашенинникова М. А., Лукина М. М., Цынарёва Н. А. Роботизированная журналистика: от научного дискурса к журналистскому образованию [Электронный ресурс] // Медиаскоп. - 2017. - № 2. -Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2295 (дата обращения 05.03.2021).
4. Искусственный интеллект (рынок России) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:_Искусственный_интеллект_(рынок_России) (дата обращения 05.03.2021).
5. Как в Google Менеджере рекламы и рекламных сервисах Google Платформы для маркетинга используются файлы cookie [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://support.google.com/admanager/answer/2839090?hl=ru (дата обращения 05.03.2021).
6. Ряд крупных вузов России отмечают высокий спрос у абитуриентов на IT-специальности [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://tass.ru/obschestvo/9232937 (дата обращения 05.03.2021).
7. Суходолов А. П., Бычкова А. М., Ованесян С. С. Журналистика с искусственным интеллектом // Вопросы теории и практики журналистики. - 2019. - Т. 8. - № 4. -С. 647-667.
8. Чертовских О. О., Чертовских М. Г. Искусственный интеллект на службе современной журналистики: история, факты и перспективы развития // Вопросы теории и практики журналистики. - 2019. - Т. 8. - № 3. - С. 555-568.
9. Шестерина А. М., Шестерин Н. О. О корректности использования термина «искусственный интеллект» в медиасфере // Ученые записки Новгородского государственного университета. - 2020. - № 4 (29). - С. 1-5.
10. Levy S. Can an Algorithm Write a Better News Story Than a Human Reporter? [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.wired.com/2012/04/can-an-algorithm-write-a-better-news-story-than-a-human-reporter/ (дата обращения: 05.03.2021).
11. McCartney J. What is Artificial Intelligence? [Электронный ресурс]. - Режим доступа: FAQ, 2007 http://jmc.stanford.edu/artificial-intelligence/index.html (дата обращения: 05.03.2021).
12. Will a robot take your job? // BBC News [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.bbc.com/news/technology-34066941 (дата обращения 05.03.2021).
