ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЖУРНАЛИСТИКЕ

THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN JOURNALISM

Nazerke Maximova

Student of T. Zhurgenov Kazakh National Academy of Arts, Kazakhstan, Almaty

Аннотация. Сфера применения искусственного интеллекта расширяется, возможности и результаты достигают пика. Таким образом, все профессионалы отрасли должны быть в состоянии не отставать от инноваций, которые внедряются в нашу повседневную жизнь с помощью технологий. А для динамичного развития любой отрасли необходимо повышать квалификацию сотрудников. Поэтому я хочу стать специалистом, который ответственно относится не только к распространению информации, но и к скорости доставки и усвоению.

Abstract. The scope of artificial intelligence is expanding, opportunities and results are peaking. Thus, all industry professionals should be able to keep up with the innovations that are being introduced into our daily lives through technology. And for the dynamic development of any industry, it is necessary to improve the skills of employees. Therefore, I want to become a specialist who is responsible not only for the dissemination of information, but also for the speed of delivery and assimilation.

Ключевые слова: журналистика; искусственный интеллект; медиа.

Keywords: journalism; artificial intelligence; media.

Основная цель журналистики-распространение информации. С каждым годом пути и формы распространения информации меняются. Это тренды в медиа-сфере. Один из них-искусственный интеллект. Искусственный интеллект актуален сегодня во всех сферах. Качество и значение казахского выражения технологий и инструментов, вошедших в обиход в гигантских странах мира десятилетия назад и ставших сегодня нормой, требуют глубокого изучения. Потому что менталитет и казахизм не подстраиваются под какие-либо новые тренды, поэтому любые инструменты, которые стали наоборот инновационными, должны трансформироваться в казахский формат и проникать в нашу повседневную жизнь без излишней пропаганды. Кроме того, эта тема всесторонне раскрывает и анализирует важные аспекты, которые необходимо учитывать при межпредметных связях и подготовке будущих ИТ-специалистов и журналистов. К примеру, стремительное развитие современных технологий и постоянное улучшение функционалов-это, прежде всего, заслуга специалистов IT-сферы. Их миссия как изобретателей состоит в том, чтобы способствовать прогрессу общества, а основная миссия журналистов и специалистов в области СМИ – стимулировать общественное сознание. Следовательно, любой «новый» мир не должен быть лишен нашего внимания. Для улучшения функционалов необходимы базовые способности ИТ-специалистов, чтобы освоить все современные тренды, которые используются. Следовательно, журналисты, как универсалы, должны стремиться стать мини-профессионалами. Ведь качественное звучание, обработка и монтаж видеокадров оператора, скорость перевода-все это теперь связано с искусственным интеллектом. Нейронные сети часто помогают журналисту найти аудиторию, адаптируя контент. Работа приложений адаптируется к потребностям и интересам аудитории, а искусственный интеллект анализирует продолжительность просмотра материала, сходство с другими ранее просмотренными материалами и продуктами. Приложение предоставляет определенный контент на основе этих данных, поэтому пользователи всегда видят важную для них информацию в своей ленте новостей. Кроме того, искусственный интеллект может заменить «живого» сотрудника – в Китае виртуальный ведущий Рен Сяоронг держит бразды правления новостями [1].

Во время первой волны развития искусственного интеллекта работа ученых была сосредоточена на создании конкретных алгоритмов, на которых компьютер может постепенно опираться. Такая схема еще работает. Так называемый» символический " искусственный интеллект используется в областях, где нет особых отклонений от порядка действий. Но этот подход не универсален и больше не является гибким. Вторая волна развития искусственного интеллекта-это новый этап изучения нейронных сетей. Теперь нейронные сети должны не только программироваться человеком, но и работать по принципам функционирования мозга. Этапы такой деятельности искусственного интеллекта можно описать следующим образом: некоторые входы преобразуются в сигналы, передаются через сеть искусственных нейронов и образуют новые, выходные (входные ответы). Ученые начали добавлять в искусственный интеллект больше нейронов и слоев, что позволяет системам обучаться и решать более глубокие и сложные проблемы. Именно во время второй волны работы искусственного интеллекта механизмы начали использоваться в беспилотных технологиях, игровом моделировании или генетическом моделировании. Еще одна область, в которой искусственный интеллект постепенно укрепляется, – это медиа. Давайте посмотрим, какие проблемы решают нейронные сети в современном пространстве digital. В журналистике основной трудностью при сборе информации для публикации какого – либо материала является большой объем данных, среди которых необходимо найти подходящие факты и данные. Теперь любой блог или Telegram-канал может считаться источником информации. Растет число читателей, которые даже подписываются на него и ждут новостей. Действительно, социальные сети и другие базы данных являются очевидными ресурсами для поиска материалов.  Однако такие источники не всегда точны и надежны [2]. Вы можете использовать искусственный интеллект, чтобы упростить и ускорить процесс поиска информации. Во-первых, это агрегаторы новостей. Теперь алгоритмы агрегаторов разрабатываются для ответа на определенный вопрос. Например, такая технология была разработана командой OpenAI. Система называется chatgpt: она позволяет последовательно выбирать ответ на вопрос пользователя, а также может анализировать собственные ошибки и отклонять неуместные запросы. Разработчики поисковой системы Яндекс утверждают, что алгоритмы, помогающие пользователю получить точный ответ на вопрос, экономят потребителям около 20 тысяч часов в день.

Еще одна технология, которая значительно помогает в процессе сбора информации, – это компьютерное зрение. Уже сейчас такую систему использует, например, агентство Reuters. Посредством автоматизированного анализа видеоархивов нейронные сети создают транскрипцию материалов и коды в реальном времени. Поэтому сотрудникам информационного агентства проще искать нужные фрагменты для публикации. Кроме того, компьютерное зрение распознает, какие общественные деятели присутствуют в видео.

В сборе информации деятельность информационных агентств не заканчивается. Столь же трудоемкий процесс-создание полноценной новости из выбранных фактов. С помощью искусственного интеллекта можно уменьшить количество текстов, которые человеку необходимо написать. Например, китайское информационное агентство Xinhua использовало компьютерное зрение вместе с алгоритмами нейронных сетей и изменило структуру отдела новостей. Xinhua смог сделать процесс репортажа в реальном времени быстрее и удобнее, одновременно используя как человеческие, так и роботизированные технологии. Алгоритмы написания новостей также используются в средствах массовой информации The Washington Post. В 2016 году издание опубликовало 850 статей, написанных искусственным интеллектом [3]. Удобно использовать искусственный интеллект при написании текстов, основанных на реальных фактах, что стиль материалов информационных агентств должен быть нейтральным и объективным. Это помогает с беспристрастностью и точностью алгоритмов. Качество текстов в работе искусственного интеллекта не снижается. Это доказал, например, сервис Sopymatic. С помощью искусственного интеллекта на платформе публикуются уникальные материалы, которые можно использовать как в авторских текстах, так и в медиа-материалах. Сопиматический теперь доступен на пяти языках: английском, испанском, французском, немецком и хинди. Конечно, именно из-за отсутствия казахского языка он пока недоступен нашим журналистам. Помимо написания текста, искусственный интеллект также используется для создания изображений. Команда OpenAI разработала сервис dall-E 2, который может создавать изображения для материала по ключевым словам. Технология удобна тем, что решает проблему авторских прав. DALL-E 2 создает нейтральное изображение для сопровождения текстов, в котором нет необходимости указывать реальные объекты. Конечно, технология не универсальна. Например, материал о военных действиях требует фотографии, а не иллюстрации, чтобы избежать неправильного изображения. Готовые Новости в информационных агентствах регулярно проходят редакционную проверку. На этом этапе особую роль играет человеческий фактор: редактор может не заметить ошибку в тексте. Искусственный интеллект может помочь решить эту проблему. Например, русскоязычный сайт Главред выделяет ошибки в материале и помогает повысить его читаемость. Английская платформа с аналогичной функциональностью – Grammarly. Искусственный интеллект также можно использовать для создания и улучшения видео-новостей. Технология может анализировать текстовые данные, которые необходимо создать для видео, а затем настраивать доступные видео в соответствии с новостями. Еще одна функция, предлагаемая искусственным интеллектом, – это цифровой хост. Как правило, digital avatar создается по запросу специального пользователя, после чего ведущий предоставляет необходимые материалы в видеоформате. Среди клиентов Reuters и BBC synthesia уже предлагает услуги цифрового хостинга. Аналогичную функцию на российском медиарынке обеспечивает Сбер. Цифровая героиня Сбербанка "Елена" даже была показана в качестве соведущей на канале РБК в 2021 году [4]. С появлением передовых технологий, созданных искусственно, также обострилась проблема создания дипфейков. Дипфейк-это продукт наложения изображения на видео, которое можно использовать для неправильных целей и ввести зрителей в заблуждение.

Кроме того, искусственный интеллект может создавать не только видео, но и музыкальный контент. Технология похожа на выбор иллюстрации к тексту, за исключением того, что она анализирует ключевые слова аудиоматериала и находит музыку, подходящую для подкаста, видео или, например, для музыкального сопровождения в общественных местах, ресторанах и кафе. Примером службы генерации музыки является AIVA.

Все ИИ делятся на три типа. Первый-это предполагаемый искусственный интеллект. Второй тип-генеративные модели, которые создают что-то новое: картинки, тексты, музыка. Третий тип искусственного интеллекта, самый старый, - это система принятия решений. Такие системы уже широко внедрены. Например, решение о выдаче кредитов в банках уже давно принято искусственным интеллектом этого класса [5]. Развитие искусственного интеллекта представляет профессиональную угрозу для журналистов, отмечают многие эксперты. Но любая опасность-это возможность, которую следует рассматривать как таковую. Итак, “представляет ли сама нейронная сеть chatgpt угрозу? в ответ на вопрос: "Илон опубликовал цитату в стиле Маска:»с помощью генеративных технологий мы можем автоматизировать повседневные задачи и уделять время важным идеям". Также в стиле Марка Цукерберга говорится:» генеративные модели укрепляют нашу роль, не ограничивая интеллектуальную и творческую журналистику". Таким образом, для современной журналистики наиболее актуальным является искусственный интеллект второго типа, способный создавать тексты. Помимо журналистики, генеративные модели помогают преподавателям и студентам, юристам, переводчикам и лингвистам, сотрудникам службы поддержки клиентов, программистам.