Автоматизированная журналистика

Роботы-журналисты способны выдавать большое количество информации в сжатые сроки. Associated Press отмечала, что применение автоматизации увеличило объём публикаций отчётов о доходах клиентов более чем в 10 раз. С помощью программ Automated Insights и данных других компаний статьи объёмом 150—300 слов формируются столь же быстро, как журналисты выполняют вычисления вручную^[5]. Автоматизация рутинных задач позволяет высвободить время журналиста для сложной аналитики и расследований.^[2][3]

Франческо Маркони^[21]. из Associated Press заявил, что благодаря автоматизации агентство высвободило 20 % времени сотрудников для более значимых проектов^[22].

Автоматизированная журналистика дешевле, поскольку больше материалов создаётся за меньшее время. Это снижает издержки на оплату труда, отпуска, больничные и страхование. Автоматизация становится инструментом оптимизации расходов для СМИ с ограниченными бюджетами, позволяя поддерживать объём и качество юридического покрытия^[3][9].

В случае с автоматизированными статьями часто возникает вопрос, кого считать автором. В одном из исследований часть респондентов приписывала авторство программисту, другие — самой редакции, подчёркивая коллективный характер работы^[3]. Кроме того, читатель не может проверить, написана статья роботом или человеком, что вызывает вопросы транспарентности, хотя аналогичные проблемы встречаются и при указании человеческого авторства.^[3][23]

Вопросы доверия к автоматизированным материалам аналогичны сомнениям в объективности традиционных новостей. Критики опасаются, действительно ли алгоритмы обеспечивают «справедливость и точность, свободу от предвзятости, ошибок или влияния»^[24]. Часто отмечается, что машинам недоступны такие человеческие качества, как креативность или критическое мышление. Однако с развитием технологий цель — имитировать эти характеристики. При публикации полностью генеративной статьи нейросетью в The Guardian в сентябре 2020 года комментаторы указали, что ИИ всё же опирался на редакторские правки человека^[3][23][25].

Масштабное исследование оценки AI- и «человеческих» статей показало, что автоматизированные тексты считаются менее понятными из-за изобилия числовой информации, но по тону и структуре не уступают статьям людей^[26].

Кроме ручной оценки, существуют методы обнаружения автоматически сгенерированных текстов^[27], однако не исключены и ошибки генерации^[28].

В статье Никола Бруно для Nieman Reports (2017) обсуждается вопрос вытеснения журналистов машинами и делаются выводы, что искусственный интеллект будет помогать профессионалам, а не заменять их: «Ни одно автоматизированное ПО или репортёр-любитель не заменят хорошего журналиста»^[29].

Тем не менее в 2020 году Microsoft уволила 27 журналистов, заменив их ИИ. Один из сотрудников признал, что автоматизация — рискованный шаг, так как редакторы следили за строгостью стандартов и блокировали неуместный контент^[30].

В июне 2024 года Reuters Institute опубликовал Digital News Report 2024. По его данным, 52 % американцев и 47 % европейцев некомфортно воспринимают новости, созданные «преимущественно ИИ с человеческим контролем». 42 % американцев и 33 % европейцев отмечают, что им комфортно с материалами, созданными «в основном людьми с небольшой помощью ИИ». Темы политики, преступности или локальных новостей вызывают наибольшее недоверие при генерации их ИИ^[31].

Среди основных рисков — сокращение рабочих мест для журналистов, поскольку редакции переходят на ИИ-решения^[3][5][32]. Использование автоматизации становится необходимостью для быстрой реакции на спрос^[4]. В 2014 году ежегодная перепись American Society of News Editors зафиксировала сокращение 3800 штатных редакторов^[33]. Это крупнейшее снижение с 2007—2008 годов^[33][34].

Сенаторы США Ричард Блументаль и Эми Клобушар выражали опасения относительно негативного воздействия генеративного искусственного интеллекта на локальные СМИ^[35]. В июле 2023 года OpenAI заключила соглашение с American Journalism Project о финансировании локальных редакций, что может привести к зависимости СМИ от генеративных сервисов^[36].

Активно исследуется влияние платформенных компаний (Google и др.) на распространение и монетизацию новостей и на демократию.^[37][38] Современные исследования расширяют тему до автоматизированной журналистики и роли ИИ. В работе Феликса Саймона (Оксфорд, 2022) отмечается, что концентрация ИИ-инструментов в руках крупных техкомпаний (Google, Microsoft, Amazon Web Services) усиливает зависимость отрасли и риски привязки к поставщику^[39]. Такие компании получают не только контрактный, но и артефактный контроль над ИИ-инфраструктурой СМИ, что делает их критически зависимыми и затрудняет защиту источников информации^[40].