أحد هذه المشاريع هو مشروع رادار RADAR (المراسلون والبيانات والروبوتات) في المملكة المتحدة ، والذي حصل على تمويل قدره 706000 يورو. وفقًا لتصريح في موقع المشروع على الويب: "لقد أنشأنا وكالة الأنباء المحلية الآلية الوحيدة في العالم. نحن
نقدم مقالات مستندة إلى البيانات إلى مئات المواقع الإخبارية والصحف ومحطات الراديو في جميع أنحاء المملكة المتحدة ". الخدمة ليست مؤتمتة بالكامل: يعمل فريق من الصحفيين بشكل وثيق مع الخوارزميات لضمان التحكم التحريري.في إيطاليا ،
تلقت مجموعة
SESAAB مبلغ
400 ألف يورو لتطوير خوارزميات تنظم المحتوى وفقًا لسلوك مستخدمي الإنترنت. يهدف
نظام التوصيات المصمم خصيصًا إلى زيادة حجم الاشتراكات والدخل معها حتى يتمكن
الصحفيون في صحفها الإقليمية من تكريس أنفسهم لإنشاء محتوى "عالي الجودة".
هناك طرق
للاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي لا تتطلب مثل هذه الموارد الكبيرة.
بالإضافة إلى التقنيات التي تم تطويرها لتلبية المتطلبات المحددة لمنفذ إعلامي
معين ، تتوفر أيضًا حزم برامج لتوليد اللغة الطبيعية والتي لا تكون بعيدة المنال
بشكل خاص بالنسبة لمؤسسة إخبارية.
وفقًا لتقرير
صادر عن شركة غارتنير Gartner الاستشارية ، تتراوح تكلفة الوصول إلى هذه المنصات من 250 دولارًا
أمريكيًا إلى 4800 دولار أمريكي سنويًا. تكمن ميزتها الرئيسية في التحكم الذي
يقدمونه لمستخدميهم النهائيين ، القادرين على تحديد معلمات البرنامج - من اختيار
البيانات إلى الشكل الذي ستتخذه النصوص - دون الحاجة إلى مهارات متخصصة. اختارت
المجموعة الإعلامية السويسرية تاميديا هذا الحل من أجل أتمتة التقارير حول
نتائج التصويت الشعبي في سويسرا. النظام قادر على توليد حوالي 40.000 مقال في غضون
دقائق قليلة. لقد استغرق الأمر خمسة صحفيين سياسيين يومين إلى ثلاثة أيام من العمل
لتهيئة "توبي" كما تم استخدام برنامج تيكستبوت textbot.
تحديات التوظيف
والتدريب.
مع تزايد
التجارب في الأتمتة ، تعد وكالات الأنباء من بين الأطراف الأكثر اهتمامًا على
الرغم من المجالات المحدودة نوعًا ما التي يغطيها الذكاء الاصطناعي (الرياضة ،
والاقتصاد ، والبيئة ، ونتائج الانتخابات). في دراسة أجريت عام 2017 ، وجد الصحفي
النمساوي ألكسندر فانتا أن غالبية وكالات الأنباء الأوروبية تبنت الأتمتة. وفقًا
لفانتا ، "تفتقر الأخبار المكتوبة آليًا إلى العمق والفحص النقدي للحقائق
المعروضة ، ولكن يمكن أن توفر ملخصًا سريعًا للأرقام الإخبارية أو النسخة الأولى من
القصة".
لا يوجد حاليًا
أي دليل يشير إلى أن أتمتة إنتاج الأخبار تسبب بفقدان الوظائف. الشركة الوحيدة
التي لجأت إلى التكرار الجماعي في خطوة نحو "الأتمتة الكاملة" هي شركة
التكنولوجيا العملاقة ميكروسوفت في
بوابة أخبار
MSN الخاصة
بها. ولكن رغم ندرة ذلك ، هناك أدلة تشير إلى أن العاملين لحسابهم الخاص يخسرون
أحيانًا وظيفة بسبب الأتمتة ، وهو دليل على عدم وجود شيء مثل انعدام المخاطر على
خلفية الهشاشة الاقتصادية لوسائل الإعلام الإخبارية.
ولكن إذا كانت المخاوف
بشأن التوظيف مشروعة ، فمن المهم أن نتذكر أن الصحافة هي أكثر من مجرد مجموع
أجزائها ولا يمكن أتمتة الشخصية البشرية للمهنة. يقدم الصحفيون أكثر من مجرد
معلومات. يقول الصحفي والأستاذ السابق بجامعة بورتو فيرناندو زاميث: "الدقة
تتطلب التحقق المناسب. لا يمكن للروبوتات القيام بذلك بالشكل الصحيح في كل مرة ".
هل يستطيع
برنامج الكمبيوتر كتابة مقالات أفضل من الصحفي؟ أعادت صحيفة الغارديان إشعال الجدل
في سبتمبر 2020 عندما نشرت نصًا مكتوبًا بالكامل بواسطة GPT-3 ، وهو مولد لغة طورته شركة OpenAI الأمريكية. على الرغم من براعة البرنامج ،
القادر على تحليل 45 تيرابايت من البيانات بمعاملته البالغ 175 مليار ، إلا أنه لا
يخلو من حدود. على سبيل المثال ، لا يفهم النظام ما يكتبه وبالتالي فهو قد يتعرض لعدم
الاتساق. لكن
GPT-3 فتح
آفاقًا جديدة من خلال تقديم أخبارا متعمقة أكثر من مولدات اللغة التقليدية.
يكمن الخطر هنا
في أن الآلات ستتولى العمل دون إشراف بشري ، ولهذا من المهم تطوير مهارات تحريرية
جديدة لتشكيل مثل هذه الأنظمة.
وفقًا للباحث
نيك دياكوبولوس ، فإن الولايات المتحدة ، التي كانت رائدة في مجال الأخبار الآلية
، قد شهدت بالفعل ظهور ملفات تعريف مهنية جديدة ، بما في ذلك العمل المنبع من
الأنظمة المؤتمتة (إعداد قوالب نصية لتكون آلية ، ومعلمات البرامج ، مراقبة جودة
البيانات) وكذلك المصب (مراقبة جودة البيانات والمحتوى).
0 التعليقات:
إرسال تعليق