الذكاء الاصطناعي والصحافة سباق مع الآلات ترجمة عبده حقي

مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح شامل إلى حد ما يشير إلى الاحتمالات المختلفة التي توفرها التطورات التكنولوجية الحديثة. من التعلم الآلي إلى معالجة اللغة الطبيعية ، يمكن للمؤسسات الإخبارية استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عدد كبير من المهام التي تشكل سلسلة الإنتاج الصحفي ، بما في ذلك الكشف عن البيانات واستخراجها والتحقق منها ، وإنتاج الأخبار والرسومات ، والنشر (مع الفرز والاختيار وتحديد الأولويات المرشحات) ووضع العلامات على المقالات تلقائيًا.

تقدم هذه الأنظمة مزايا عديدة: السرعة في تنفيذ الإجراءات المعقدة بناءً على كميات كبيرة من البيانات ؛ دعم الروتين الصحفي من خلال التنبيهات حول الأحداث وتوفير مسودات النصوص لتستكمل بالمعلومات السياقية ؛ توسيع التغطية الإعلامية إلى المناطق التي لم تتم تغطيتها أو لم تتم تغطيتها جيدًا (نتائج المباريات بين الأندية الرياضية "المغمورة" ، على سبيل المثال) ؛ تجويد التغطية الإخبارية في الوقت الفعلي ؛ تقوية روابط وسيلة الإعلام مع جماهيرها من خلال تزويدهم بسياق شخصي وفقًا لموقعهم أو تفضيلاتهم ؛ وغير ذلك .

لكن هناك جانبًا آخر للعملة: تعتمد كفاءة هذه الأنظمة على مدى توفر وجودة البيانات التي يتم إدخالها فيها. ينص مبدأ إدخال القمامة ، وإخراج القمامة (GIGO) ، الذي تمت تجربته واختباره في عالم تكنولوجيا المعلومات ، بشكل أساسي على أنه بدون مدخلات موثوقة ودقيقة ، من المستحيل الحصول على مخرجات موثوقة ودقيقة.

إن أتمتة الأخبار هي الجانب الأكثر وضوحًا لهذه الظاهرة وقد أدت بلا شك إلى إثارة النقاشات الأكثر سخونة داخل مهنة الصحافة. لقد ساهمت فكرة "صحافة الروبوت" كما يطلق عليها غالبًا في رؤى بائسة ويوتوبية.

في أسوأ حالاتها ، يمكن أن تهدد الأتمتة الوظائف والهوية الصحفية من خلال تولي العمل الذي يقوم به البشر عادةً. في أفضل الحالات ، يمكن أن تؤدي إلى تجديد الصحافة من خلال تولي المهام المتكررة والمستهلكة للوقت ، مما يتيح للصحفيين التركيز على إنتاج محتوى ذي قيمة مضافة عالية.

لكن أتمتة أساليب الإنتاج الصحفي لا تقتصر فقط على توليد النصوص. فقد قدمت البي بي سي مؤخرًا صوتًا اصطناعيًا لقراءة المقالات المنشورة على موقعها بصوت عالٍ ؛ كما أطلقت رويترز العام الماضي نظام فيديو آليًا لتغطية المباريات الرياضية.

لا يوجد ذكاء اصطناعي بدون موارد بشرية ومالية.

في الاستطلاع الذي أجراه عام 2019 على 71 مؤسسة إخبارية في 32 دولة في أوروبا وأمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وآسيا ، ذكر تشارلي بيكيت ، مدير مشروع الصحافة بالذكاء الاصطناعي ، أن ما يقرب من أربع منظمات من أصل عشر قد نشرت بالفعل استراتيجيات ذكاء اصطناعي. تكمن العقبات الرئيسية أمام تطوير هذه التقنيات في المقاومة الثقافية المرتبطة بالمخاوف المتعلقة بفقدان الوظائف وتغيير إجراءات العمل ، وأحيانًا العداء العام للتكنولوجيا. لكنها مرتبطة أيضًا بالتكلفة العالية للتطوير ، وهو ما يفسر سبب تمتع الشركات الأكبر بإمكانية الوصول إليها بشكل أكبر.

في ما يمكن اعتباره هجومًا ساحرًا يهدف إلى تخفيف التوترات مع ناشري الصحف الذين ينتقدون غوغل لاستخدام محتواها دون مقابل ، قدم صندوق ابتكار الأخبار الرقمية التابع  لغوغل مساهمات كبيرة في تمويل المشاريع في أوروبا التي تستكشف إمكانيات التقنيات الجديدة. في وقت إطلاق الصندوق في عام 2015 ، قال كارلو دي أسارو بيوندو ، رئيس الشراكات الإستراتيجية في غوغل أوروبا ما يلي: "أعتقد اعتقادًا راسخًا أن غوغل أرادت دائمًا أن تكون صديقًا وشريكًا في صناعة الأخبار ، لكن تقبل أيضًا أننا ارتكبنا بعض الأخطاء على طول الطريق ". استمر Google DNI في دعم ما لا يقل عن 662 مشروعًا بقيمة 150 مليون يورو.

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).

يمثل دمج هذه الأنواع من المهارات في تعليم الصحافة تحديًا نظرًا للعدد الهائل من الموضوعات التي تشكل بالفعل درجة الماجستير لمدة عامين. لقد تطلب الأمر العمل على فهم ماهية هذه الخوارزميات ، ودراسة عناصر البرمجة والإحصاءات والاحتمالات ، ومعالجة الجوانب المتعلقة بالهندسة اللغوية وجودة البيانات. كما أنه قد ينطوي على تنمية نهج نقدي ضروري.

في الوقت نفسه ، تدعو العديد من الأصوات داخل الدوائر الأكاديمية الصحفيين إلى تطوير التفكير الحوسبي من أجل تسهيل الحوار مع علماء الكمبيوتر. هذا النوع من التفكير ، الذي يتألف من تقسيم المشاكل المنطقية إلى تسلسلات ، يمكن مقارنته بالروتينات الصحفية ، والتي تتميز أيضًا بتتابع الخيارات (المصادر ، الزاوية ، القصة) المصممة لحل مشكلة (سرد قصة إخبارية).

احتضان الظاهرة لتشكيل تطورها.

بالنظر إلى أن الإجراء المحوسب يستند إلى خيارات بشرية ، وهي ليست محايدة بحكم التعريف ، فليس من العبث الاعتقاد بأن الخطوات يجب أن تُتخذ أيضًا في الاتجاه المعاكس. "اللاعبون الجدد في عالم الصحافة" هم مهندسو الكمبيوتر واللغويون وعلماء البيانات. الشركات التي تزود وسائل الإعلام بالحلول التكنولوجية لا تعتبر نفسها تقوم بالصحافة على الرغم من مشاركتها النشطة في سلسلة الإنتاج الصحفي.

يجب أن تفكر المنظمات المهنية في كيفية تنفيذ سياسات شاملة ، بقدر ما تكون ممارسة المسؤولية الاجتماعية لوسائل الإعلام الإخبارية فردية بقدر ما هي جماعية. التحديات الرئيسية لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصحافة هي أيضًا في مجال الأخلاق. كما كتب الاقتصادي الفرنسي ميشيل فول: "الخير والشر يكمن في النية وليس في الأداة".

وفقًا لدراسة أجراها مركز Tow Center للصحافة الرقمية عام 2017 ، يجب أن تدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القيم التحريرية في تصميمها. يشدد التقرير أيضًا على أن "القراء يستحقون أن يحصلوا على منهجية شفافة لكيفية استخدام أداة الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليل أو تحديد نمط أو الإبلاغ عن نتيجة. لكن هذا الوصف يجب أن يُترجم إلى مصطلحات غير فنية ، ويُروى بإيجاز ... ".

في نهاية عام 2020 ، نشر مجلس وسائل الإعلام في فنلندا تقريرًا يوصي بألا تتأخر هيئات التنظيم الذاتي للمهنة في تناول قضايا معالجة البيانات والاختيارات في الإجراءات المحوسبة والشفافية تجاه الجماهير. ووفقًا للتقرير ، إذا لم تأخذ مجالس الإعلام زمام المبادرة ، فسوف يقوم الآخرون بما يلي: "وأيًا كان - سواء المشرعين الوطنيين أو الاتحاد الأوروبي أو شركات المنصات - فقد يعرضون حرية الصحافة للخطر".

هذا بالتأكيد مستقبل الصحافة. ستحتاج مؤسسات الإعلام إلى الاستثمار أكثر في معمل الوسائط أو الأكاديمية الإعلامية للتدريب الداخلي وتوظيف المزيد من العلماء الشباب ذوي الخلفية القوية في البيانات والحوسبة لدفع الحضور المتزايد للذكاء الاصطناعي (AI) في الممارسات الإخبارية لتشغيل مواقع الويب ورفع مستوى الصحافة . وسيعني ذلك المزيد من الاستثمارات المالية في الوقت الذي تحدق فيه وسائل الإعلام التقليدية في مستقبل قاتم يمر عبر عمليات تقليص هائلة للموظفين من الكتبة المخضرمين في جميع أنحاء العالم .

رابط وعنوان المقال

Artificial intelligence and journalism: a race with machines

By Laurence Dierickx

 

 

Posted in: ترجمات, مقالات إعلامية