«Хокку слагает / машина из строчек / газетных»: The New York Times запустила сервис, который изучает опубликованные на сайте издания материалы и выбирает из них цитаты-трехстишия, содержащие достаточное количество слогов. Блог haiku.nytimes.com – это, конечно, не попытка потеснить поэтов: алгоритм, по словам разработчиков, «лишен чувства прекрасного». Но его способности по анализу больших массивов текстов далеко опережают возможности человека-редактора.

Компьютеры больше не хотят оставаться электронными печатными машинками – искусственный интеллект (ИИ) способен на большее. Зимой 2012 г. журнал Forbes [1] «нанял на работу» первого «робота-журналиста», который готовит отчеты о финансовом положении компаний. Редакция стала клиентом компании Narrative Science. Ее авторы, ученые из Северо-восточного университета (Чикаго, США), создали инструмент для работы со статистикой, который преобразует цифры и таблицы в сухой и блеклый по стилю, но вполне понятный человеку документ. Со временем программа научилась даже делать политический анализ, обрабатывая потоки сообщений в Twitter. Газета Los Angeles Times использует [2] возможности ИИ в отделе новостей. В феврале на сайте  издания в полшестого утра появилась заметка о землетрясении в Калифорнии, снабженная картой. Репортер Кен Швенке, чье имя стояло под материалом, мирно спал – текст сгенерировал алгоритм. ИИ помогает и криминальным репортерам: он изучает статистику, которую присылают полицейские, и ищет «самые интересные» случаи, о которых сообщает журналисту по e-mail. Если в предыдущее десятилетие ученые и эксперты говорили о UGC – user-generated content (контент, который готовят пользователи-непрофессионалы) и «гражданской журналистике», то сейчас впору говорить о CGC – computer-generated content (контент, который готовит ИИ) и «машинной журналистике».

Компьютерные программы и сервисы позволяют решать две задачи – производства контента и его систематизации. В обеих случаях алгоритмы, как и любая техника, имеющая инстурментальный характер, выполняют рутинные операции. Едва ли в 2016 году, как предсказывает сооснователь Narrative Science Крис Хаммонд, компьютер сможет выиграть Пулитцеровскую премию, но вполне возможно, что «более 90 % новостей» через 15 лет «будут созданы цифровыми репортерами» [3].

Достоинства машины как создателя текстов очевидны: 1) низкая стоимость, 2) отсутствие «человеческого фактора» (влияние социально-психологического климата в коллективе на производительность труда), 3) скорость. Это особенно актуально в период, когда не все СМИ (особенно печатные) перестроились на новые бизнес-модели и, теряя доходы, вынуждены сокращать штаты. Среди недостатков – примитивный стиль и ригидность, отсутствие творческого начала. В случае с шаблонными новостными заметками это несущественно, но о чем-то большем, чем криминальная хроника или отчет говорить рано.

Больше перспектив у «робожурналистов» в вопросах организации контента. Web 2.0 – второе поколение Всемирной паутины – характеризуется «массовизацией» киберпространства. Социальные медиа (блоги, микроблоги, видео- и фотохостинги) наводнили сеть контентом: избыточным, неструктурированным, обрывочным. Интернет захлебнулся от данных, которые необходимо превратить в информацию и знание. Журналистика как общественный институт, функция которого – в организации социальной коммуникации, претерпевает изменения. В условиях информационной избыточности журналисты не столько сами производят контент, сколько структурируют его (впору говорить о «метажурналистике» как о наборе методов работы с социальной информацией). Алгоритмы, искусственный интеллект (ИИ), прекрасно выполняют задачу по систематизации, реферированию информации. «Немногие журналисты имеют время, чтобы искать, обрабатывать и анализировать миллионы твитов», – считает эксперт по интернет-технологиям Е. Морозов [4]. Машины изводят «тысячи тонн словесной руды» для того, чтобы человек-редактор смог заниматься их анализом и визуализацией. Журналистика данных (Data Journalism), одно из самых перспективных ответвлений профессии – опирается на «информационную индустриализацию», ставшей реальностью благодаря развитию ИИ.

«Компьютеризация» работы журналистов предполагает не только использование программ и алгоритмов – но и робототехники. Роботы в качестве репортеров – слишком дорогое решение (редкие разработки вроде Boxie лишь подтверждают правило), к тому же андроиды более востребованы в сфере услуг и шоу-бизнесе, чем в журналистике. Но беспилотные летательные аппараты для ведения репортажей с мест катастроф, природных бедствий – перспективное направление. В университетах штатов Небраска и Миссури будущие журналисты проходят курсы «журналистики беспилотников» (Drone Jouralism). В США появилась организация – профессиональное объединение дрон-журналистов (PSDJ) цель которой – «создание этической, образовательной и технологической структуры развивающейся области журналистики», существует экспериментальная лаборатория (Drone Journalism Lab).

Сегодня наиболее эффективная стратегия – работа сообща, когда ИИ делает рутинную и ресурсоемкую работу, а человек – творчески интерпретирует отобранную информацию и генерирует новые смыслы. Известная легенда о големе – рукотворном чудовище раввина Лёва, – выполнявшем всю грязную и тяжелую работу для жителей пражского гетто – прекрасно иллюстрирует место техники в нашей жизни. Однако технологии развиваются. «Сегодня робот корректирует гранки. Завтра он или другие роботы начнут писать самый текст, искать источники, проверять и перепроверять абзацы, быть может, даже делать заключения и выводы. Что же останется ученому? Только одно – бесплодные размышления на тему, что бы еще такое приказать роботу!», – возможно, эта реплика профессора социологии Нинхеймера, героя фантастического рассказа А. Азимова «Раб корректуры» (1957) [5] окажется пророческой?

Мы, очевидно, подходим к моменту, когда сама концепция техники нуждается в пересмотре. Техника – это всегда инструмент, будь то stilo римлянина для ведения записей на вощеной дощечке или стилус современного европейца для работы с сенсорным экраном смарфтона. Сервисы вроде Narrative Science будоражат воображение – ведь они решают задачи в области творчества. Но они еще не занимаются творчеством. Как только техника сможет генерировать нечто действительно новое, оригинальное – тогда она лишится своего инструментального статуса и возникнет целый ворох этических проблем. Ведь если робот в рассказе Азимова решил «выправить» книгу, изменив ее смысл, что помешает сделать то же самое с передовицей какой-нибудь Narrative Science версии 10.0?

Литература

 1. Boog J. 30 Clients Using Computer-Generated Stories Instead of Writers. http://www.mediabistro.com/galleycat/forbes-among-30-clients-using-computer-generatedstories-instead-of-writers_b47243/.
2. Marshall S. Robot reporters: A look at the computers writing the news. http://www.journalism.co.uk/news/robot-reporters-how-computers-are-writing-la-timesarticles/ s2/a552359/.
3. Levy S. Can an Algorithm Write a Better News Story Than a Human Reporter? http://www.wired.com/gadgetlab/2012/04/can-an-algorithm-write-a-better-news-storythan-a-human-reporter/.
4. Morozov E. A Robot Stole My Pulitzer! Интернет-адрес: http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2012/03/narrative_science_robot_journalists_customized_news_and_the_danger_to_civil_discourse_.single.html.
5. Азимов А. Раб корректуры. Интернет-адрес: http://www.lib.ru/FOUNDATION/2717.txt.