Это перевод исследования «ИИ для локальных медиа».
Часть 1. Мифы и заблуждения про искусственный интеллект для локальных медиа
Часть 2. Как выглядит искусственный интеллект на практике ← мы тут
Часть 3. Как локальному медиа начать работать с искусственным интеллектом
Часть 4. Преимущества искусственного интеллекта для локальных медиа
Часть 5. Итоги: примеры, как локальные медиа используют ИИ на практике
→ Исследование проведено агентством Media Voices совместно с компанией United Robots
Некоторые местные медиа-организации уже много лет пользуются преимуществами ИИ. Вот как это выглядит на практике.
Структурированные данные
Начиная писать этот отчет, я задался вопросом, почему скандинавские страны так невероятно широко представлены в области применения ИИ. Ответ, как мне сказали, заключается в том, что у них много общедоступных, хорошо организованных данных, а хорошо организованные данные — это основа практического ИИ.
Элин Стуланд, заместитель редактора новостей норвежской газеты Stavanger Aftenblad, выразилась гораздо проще: «Входит дерьмо, выходит дерьмо. Если у Вас хорошие данные, это решает все проблемы. Но если данные хаотичны, то Вы никогда не добьетесь успеха».
Для некоторых примеров использования, упомянутых в этом отчете, данные получены от коммерческих поставщиков. В других случаях данные берутся непосредственно из местных и национальных правительственных источников. В случае с освещением юношеского спорта в газете Stavanger Aftenblad, данные поступают от администрации футбольной лиги, а отчеты о матчах предоставляются тренерами команд с помощью мобильного приложения.
Все приложения ИИ, которые мы рассмотрели для данного отчета, имеют одну общую черту — цены на недвижимость, спортивные репортажи, обновления погоды — все они основаны на надежных, достоверных, структурированных источниках данных.
Масштаб цифровизации
Другой общей чертой местных СМИ, использующих практический ИИ, является огромный масштаб обрабатываемых ими наборов данных.
Способность обрабатывать огромные объемы данных является ключевым фактором окупаемости инвестиций, как в отношении объема обрабатываемых данных, так и в отношении выпускаемого контента. Контент-роботу требуется одинаковое количество времени для создания одной, ста или тысячи статей. Чем больше данных Вы ему предоставляете, тем больше контента он может создать.
Традиционно издатели должны были решать, насколько узким должен быть их контент, прежде чем ограниченный масштаб интереса аудитории сделает репортажи коммерчески неустойчивыми. Но с роботами, работающими над всеобъемлющими местными базами данных, уровень детализации, который можно обслуживать, потенциально безграничен.
Компании могут использовать ИИ для фильтрации данных о продаже недвижимости, чтобы создать топ-10 списков самых дорогих домов в широком мегаполисе. Но они также могут детализировать данные о продажах недвижимости в конкретных районах и нацелить этот контент на привлечение клиентов в конкретном районе.
Бекетт из Polis перечислил ряд проектов, инициированных стипендиатами ИИ в журналистике, которые стремятся понять или добавить ценность к существующему контенту, от проверки фактов до добавления «контекстных карточек» к новостным статьям. Он сказал: «Все дело в объеме, и, откровенно говоря, поскольку большой объем создается искусственным интеллектом, Вам, как редакции новостей, нужны инструменты искусственного интеллекта, чтобы уметь фильтровать его и определять, что интересно».
Автоматизация
Полезно рассматривать практическую установку ИИ как нечто похожее на коммерческую ленту новостей, но работающую исключительно внутри компании. ИИ создает контент автоматически в соответствии с набором правил, определенных издателем, и имеющимися данными, при этом контент создается и распространяется через имеющиеся издательские системы.
Большая разница между ИИ и коммерческой службой рассылки заключается в том, что выпуск материалов может быть полностью автоматизирован в соответствии с конкретными целями издателя, включая тематику, стиль, форматирование и распространение.
Для некоторых издателей ИИ размещает информацию о продаже недвижимости или спортивные репортажи непосредственно на первой странице их сайтов. В голландском издательстве NRC Handelsblad автоматизация с помощью ИИ используется для подбора веб-историй в персонализированные информационные бюллетени.
ИИ использует поведенческие данные подписчиков для автоматизации создания и доставки полуденного информационного бюллетеня. Из 12 историй три будут трендовыми в этот день, а остальные девять будут выбраны на основе индивидуальных историй чтения.
Помимо экономии времени и ресурсов на создание и распространение рассылки, внедрение персонализации улучшило вовлеченность в рассылку. «Мы увидели, что люди, получающие эту рассылку, были более активны на еженедельной основе на нашем сайте или в нашем приложении», — объяснил менеджер по данным и инновациям NRC Луук Виллекенс.
Свёрточные нейросети
При достаточном обучении ИИ будет принимать необработанные данные и создавать отдельные тексты, которые можно автоматически распространять через установленные издательские системы. Но его также можно использовать в качестве отправной точки для более широких пакетов контента и для предупреждения репортеров о возможностях для старого доброго расследования.
Все любят списки, и вместо того, чтобы публиковать только статьи о продаже отдельных объектов недвижимости, шведская новостная группа NTM использует ИИ для составления статей о крупнейших сделках, регион за регионом. Йенс Петтерссон, руководитель отдела вовлечения и лояльности в издательстве со 100—летним стажем, сказал нам: «Мы составляем список самых дорогих объектов недвижимости на этой неделе и самых дорогих объектов недвижимости в этом месяце. Вы можете разрабатывать продукты, выясняя, какая робототехника действительно работает для Вашей аудитории.»
Мы узнали, что ИИ-контент из новостной ленты RADAR компании PA Media часто является основой для последующей работы на местах, а Петтерссон сказал, что некоторые роботы-контентщики, которых они используют на NTM, предупреждают сотрудников об интересных событиях. «Они используются для оповещения», — сказал он. Эй, этот дом был продан четыре раза за шесть месяцев и с каждым разом становится все дороже. Что здесь происходит?
…
Читать часть 3. → Как локальному медиа начать работать с искусственным интеллектом
Новости о том, как ИИ влияет на медиа можно оперативно получать в канале «AI for media»