Na svjetskoj sceni razvoj automatiziranog novinarstva u posljednje je vrijeme uistinu uzbudljiv. Kompanije diljem svijeta razvijaju softver za generiranje vijesti – osim Associated Pressa, na ovom polju prednjače Forbes, The New York Times, Los Angeles Times i ProPublica koji svi redom već koriste softver za proizvodnju vijesti. Iako je ova tehnologija u ranoj razvojnoj fazi, automatizirano novinarstvo stiglo je u redakcije i vjerojatno će tamo i ostati.

Zasad, automatizirano novinarstvo najkorisnije je u proizvodnji rutinskih vijesti o temama za koje su dostupni čisti, točni i strukturirani podaci. Automatizirano novinarstvo ne može se koristiti za zahtjevne naslovne teme za koje ne postoje strukturirane baze podataka ili za koje je kvaliteta podataka upitna ili loša.

Ključni pokretač razvoja automatiziranog novinarstva je rastuća dostupnost strukturiranih baza podataka, kao i cilj izdavačkih kuća da istodobno režu cijenu i povećaju količinu vijesti. Potencijal automatiziranih vijesti specifičan je. Nema sumnje da su algoritmi sposobni generirati vijesti brže, u većim količinama, i potencijalno s manje grešaka nego ljudi.

Brak čovjeka i stroja

Mogu se služiti istim podacima da ispričaju priče na različitim jezicima i iz različitih uglova, a mogu ih i personalizirati prema individualnim čitateljskim sklonostima. Algoritmi imaju potencijal za generiranje vijesti na zahtjev stvaranjem priča kao odgovor na korisnička pitanja o podacima. Baš kao potencijale, algoritmi imaju i svoja ograničenja. Oslanjaju se na podatke i pretpostavke, a i jedno i drugo podložno je pristranosti i pogreškama. Kao rezultat toga, algoritmi mogu proizvesti ishode koje su neočekivani, nenamjerni i sadrže pogreške. Algoritmi ne mogu postavljati pitanja, objašnjavati nove fenomene, ili utvrđivati uzročnost i stoga su limitirani u sposobnosti opažanja društvenih pojava i ispunjavanja temeljnih novinarskih zadataka, kao što je formiranje javnog mnijenja. Kvaliteta pisanja automatiziranih vijesti inferiorna je ljudskom tekstu, ali vrlo će se vjerojatno poboljšavati, posebno kako će napredovati tehnologija proizvodnje prirodnog jezika.

Niz je ključnih pitanja i posljedica pojave automatiziranog novinarstva.

Kad je riječ o novinarima, vjerojatno je da će se ljudsko i automatizirano novinarstvo zbližiti u nekom obliku “braka čovjeka i stroja”. Novinarima će se pružiti prilika da razvijaju vještine u kojima su algoritmi neuspješni, kao što su dubinske analize, intervjui, i istraživačko izvještavanje. Vrlo je vjerojatno da će automatizirano novinarstvo zamijeniti novinare koji pokrivaju rutinske teme, ali i stvoriti nove poslove paralelno s razvojem algoritama za pisanje vijesti. Kad je riječ o čitateljima, odnosno “korisnicima vijesti”, istraživanje Tow centra za digitalno novinarstvo s Columbia Journalism School, na primjer, pokazuje da čitatelji ocjenjuju automatizirane vijesti kao vjerodostojnije od onih napisanih ljudskom rukom, ali da istodobno ne uživaju pretjerano čitajući ih. Automatizirane vijesti prikladne su za one teme kod kojih je osiguravanje činjenica na brz i učinkovit način važnije od sofisticirane naracije, ili tamo gdje korisnici imaju niska očekivanja vezano uz kvalitetu pisanja. S obzirom na to da algoritmi ne mogu biti odgovorni za pogreške, odgovornost za automatizirani sadržaj ostat će na stvarnoj osobi, izdavaču ili novinaru. Pitanje transparentnosti i odgovornosti algoritama postat će kritično kad se pojave pogreške, pogotovo ako će se one dogoditi u pokrivanju kontroverznih tema ili personaliziranim vijestima. Upitna je društvena korisnost automatiziranog pisanja vijesti. Povećana količina lako dostupnih vijesti dodatno će opteretiti čitatelja u potrazi za njemu relevantnim informacijama. Automatizacija zajedno s personalizacijom vijesti vjerojatno će izazvati zabrinutost oko mogućnosti da će se pojaviti fragmentacija javnog mnijenja. Vrlo se malo također zna o potencijalnim posljedicama po demokraciju ako algoritmi preuzmu važnu novinarsku ulogu kritičara vlasti.

U ovom se trenutku ovakve i slične svjetske vijesti o razvoju algoritama za pisanje vijesti u Hrvatskoj, u kojoj se najveće novinske redakcije bore za goli opstanak, čine kao znanstvena fantastika. Stvarnost je ovdje drukčija: u borbi za opstanak klasični novinski izdavači dijele otkaze i režu sve druge vrste ‘troškova’ pri tome neminovno rušeći i temeljne novinske standarde, koji su na novinskim portalima još niži. Pojava interneta i posebno društvenih mreža rastočila je medijsku industriju kao profesionalnu djelatnost. U svemu tome autorska prava novinara, koja ni prije pojave interneta nisu bila osobito zaštićena, praktički su potpuno ispala iz fokusa.

Impact poduzetništvo

Olakšavaju život pacijentima: Hrvatske tvrtke napravile čuda od tehnike, prvi prototipi već se testiraju

Employee Wellbeing

Od pripravnika do lidera: ‘Ovdje se ne bojimo pitati, tražiti pomoć i rasti’

Neregulirano okruženje

Tomislav Wruss, direktor izdavaštva Hanza medije, jedne od dviju najvećih izdavačkih kuća u Hrvatskoj, tvrdi da ta kompanija ne planira razvijati nijedan oblik automatiziranog novinarstva, odnosno usluge inozemnih kompanija koje omogućuju automatizirano stvaranje vijesti poput njemačkog AX Semantisca, francuskog Syllabsa ili ruskog Yandeya.

Premda se automatizirano pisanje vijesti u Hrvatskoj čini kao SF, automatizacija novinarstva itekako utjecala na hrvatske izdavače, novinare i čitatelje. Pri tome nije riječ o algoritamskom pisanju vijesti kao samo jednom obliku automatizacije novinarstva, nego tehnološkom skoku koji se dogodio ne samo novinarskoj industriji, nego svijetu informacija općenito pojavom interneta i komunikacijskih platformi. “Automatizaciju novinarstva u užem smislu tog pojma, kao strojno stvaranje sadržaja, ne smatram jednim od najvažnijih trendova u modernom novinarstvu, ali automatizaciju kao strojno posredovanja sadržaja korisnicima – da”, kaže Wruss. Objašnjava da je tehnološki skok dokinuo privilegiranu poziciju izdavača i omogućio svakom čitatelju da postane proizvođač sadržaja, odnosno izdavač, što je dovelo do rastakanja monopola moći izdavača i demokratizacije proizvodnje sadržaja. Wruss upozorava da je moć u visokotehnologiziranom društvu koncentrirana u rukama daleko manjeg broja igrača, onih koji raspolažu komunikacijskim platformama, alatima za strojnu agregaciju, pretraživanje i serviranje sadržaja, za praćenje i analizu korisnika te serviranje njihovih potreba klijentima. Artikulaciju interesa zajednice je umjesto većeg broja privilegiranih subjekata (izdavača) i jedne privilegirane kaste (novinara), ali u uvjetima koje je zajednica formalno ili neformalno regulirala, preuzeo daleko manji broj tehnoloških kompanija u posve nereguliranom okruženju.

Strojevi eliminiraju pogreške

Marko Velić, voditelj Data Science tima Styrije, novinske izdavačke kuće, tvrdi da se, kad je riječ o onome što prvo asociramo kao automatizaciju novinarstva, ili robotsko pisanje tekstova, jednostavno neće dogoditi u većem obujmu.

Strojevi neće zamijeniti ljude, ali im mogu pomoći. Prakse, odnosno algoritmi koji mogu generirati kratak tekst iz strukturiranih podataka, primjerice, financijskih izvještaja ili sportskih događanja već su tu.

Napredak u tom smislu može ići jedino tako da se osmisle algoritmi koji kratke tekstove mogu proizvoditi u realnom vremenu. Primjerice, izvještavati s utakmica o postignutim golovima i prekršajima i zamijeniti ljude na portalima koji to trenutačno rade “ručno”. Takvo što, tvrdi Velić, može se očekivati u skorije vrijeme. S obzirom na razvoj Big Date i IoT-a (interneta stvari), možemo očekivati da će sve više stvari i ljudi biti uvezano, te da će senzori jednostavno biti svugdje. Već postoje lopte i gol linije koje su opremljene senzorima i točno mogu prikazati je li lopta prešla crtu ili nije. Uslijed takvih tehnoloških pomaka, nadogradnja algoritmima koji automatski pišu kratke rečenice i objavljuju ih nije SF. No, i takvo što, kada se radi o novinarima i njihovu poslu, mora biti pod nadzorom, i tek je alat u sklopu izvještaja. Kada govorimo o Styriji, napori koji se ulažu, odnosno smjer u kojem djeluje odjel Data Sciencea jest da se pomogne načinu plasiranja vijesti i tekstova na portalima. Konkretan primjer na kojem se radi jest tagiranje i spajanje sadržajno sličnih tekstova s ciljem da se korisniku ponudi cjelovitija i smislenija informacija. Novinarima se u tom smislu, posebice urednicima olakšava posao koji se trenutačno radi ručno i u kojem vlada popriličan kaos jer je podložan subjektivnim odlukama, ali i uvjetovan brzinom. Usto, umjetna inteligencija, odnosno programi koji ‘pametnije’ misle i prepoznaju pravi sadržaj, eliminiraju pogreške i ujednačavaju procese. U konkretnom slučaju, napredak se odnosi na to da stroj ne povezuje samo ključne riječi, već može prepoznati temu o kojoj se piše. Taj naš proizvod već ostvaruje 36 posto bolje rezultate nego kada to čovjek radi ručno, što se testira u dnevnim novinama 24 sata.

Ovo je dio teksta nastalog u okviru projekta Automatizirano novinarstvo u Hrvatskoj koje je podržalo Društvo za zaštitu novinarskih autorskih prava (DZNAP), a u sklopu koga su autorice istražile rade li hrvatski izdavači već s nekim oblicima automatizirane produkcije vijesti, što bi to značilo za novinare te koliko je automatizacija novinarstva odmakla u najvećim svjetskim novinskim kućama