الملخص
يستعرض المقال الزخم التقني الذي تتيحه صحافة الذكاء الاصطناعي في أتمتة العديد من المهام التي تشكل سلسلة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تنقيب البيانات، واستخراجها، والتدقيق فيها، وإنتاج القصص والرسومات البيانية، باستخدام خواص الفرز، والاختيار، وتحديد المرشحات والأولويات، ووضع العلامات على المقالات تلقائيًا، إلى جانب تسليط الضوء على مميزات تطبيق صحافة الذكاء الاصطناعي وسلبياتها في المؤسسات الإخبارية، والتحديات التي تواجهها.
مدخل عام
تسببت التداعيات الاقتصادية الناتجة عن وباء كوفيد 19 في خلق أزمة غير مسبوقة في مجال الصحافة، يمكن أن تقضي على المؤسسات الإخبارية في جميع أنحاء العالم.
ربما يكمن بقاء الصحافة واستمراريتها في تبنيها مفاهيم المرونة، والاستدامة، والتعايش مع الظروف غير اليقينية، والانتقال إلى الوضع الطبيعي الجديد، والذي يعبر عن التغيرات الهائلة المصاحبة لأزمة كوفيد 19، والتي من بينها الإسراع في احتضان التقنيات المتقدمة كالذكاء الاصطناعي.
يشير الذكاء الاصطناعي إلى "الآلات التي باستطاعتها التعلم من خلال التجربة، ومحاكاة الذكاء البشري في تأدية المهام، وقدرتها على تطوير نفسها آلياً استنادًا إلى المعلومات التي تقوم بجمعها وفحصها والتنقيب فيها واستخراج الأنماط منها".
بعض العلماء ذهب إلى أبعد من ذلك فقد ذكر هانز مورفيك، وراي كرزويل أنه يمكن من الناحية التقنية نسخ الدماغ مباشرةً في المعدات والبرمجيات وهو ما يسمى بتقنية الدماغ الاصطناعي، الذي تجري عليه شركة نيورالينك Neuralink، العائدة لمالكها إيلون ماسك، التجارب والاختبارات، بهدف تمكين التعايش بين البشر والذكاء الاصطناعي.
وعند النظر إلى مفهوم صحافة الذكاء الاصطناعي AI Journalism التي برزت في الآونة الأخيرة، نجد أنه يمكن تعريفها بالإمكانيات الزاخرة التي أتاحتها التقنيات المتقدمة، من التعلم الآلي، والشبكات العصبية العميقة، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتوليد اللغة الطبيعية، والتلخيص التلقائي، والرؤية الحاسوبية، وغيرها، بحيث يمكن للمؤسسات الإخبارية الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في أتمتة العديد من المهام التي تشكل سلسلة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تنقيب البيانات، واستخراجها، والتدقيق فيها، وإنتاج القصص والرسومات البيانية ، باستخدام خواص الفرز، والاختيار، وتحديد المرشحات والأولويات، ووضع العلامات على المقالات تلقائيًا.
مميزات وسلبيات تطبيق صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية
يوفر توظيف صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية مميزات متعددة منها دعم المهمات الصحفية الروتينية، من خلال تقديم التنبيهات حول الأحداث، والجدولة الآلية للمحتوى، وتوليد القصص والمقالات الإخبارية مثل (خوارزمية توليد اللغة الطبيعية GPT-3، التي استعانت بها صحيفة الغارديان البريطانية بالتعاون مع شركة Open AI، في كتابة مقال إخباري تقنع فيها البشر بأن الروبوتات تحمل غصن الزيتون للإنسانية رمز السلام، حيث برعت الخوارزمية GPT-3 في تحليل 45 تيرابايت من البيانات، و175 مليار معلمة، وبالتالي استطاعت فتح آفاق جديدة من خلال توليد روايات متعمقة أكثر من خوارزميات توليد اللغة التقليدية).
علاوةً على ذلك، بمقدور تقنيات الذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءاتٍ معقدة بناءً على كميات هائلة من البيانات، وتوسيع التغطية الإعلامية في المناطق التي لا يستطيع الصحفي الوصول إليها،( كمناطق الحروب والنزاعات، والبيئات المناخية الخطرة مثل مناطق الفيضانات والبراكين والزلازل)، وتحسين التغطية الإخبارية في الوقت الفعلي، (كتقديم الأخبار الصحية حول وباء كوفيد 19 في الوقت الفعلي، التي وفرتها بعض من المؤسسات الإخبارية الدولية كموقع صحيفة واشنطن بوست، وموقع قناة CNN الإخبارية، والعديد من الشركات التقنية الكبرى مثل قوقل)، وتزويد الجمهور بالمحتوى الإخباري حسب اهتماماته وتفضيلاته استنادًا إلى خوارزمية البحث والتوصية، وغيرها.
ومن جانب آخر يُشترط لكفاءة هذه التقنيات جودة البيانات المدخلة، إذ ينص مبدأ إدخال القمامة، وإخراج القمامة (GIGO) في علوم الكمبيوتر على أنه إذا كانت بيانات إدخال القمامة معيبة أو غير منطقية، فستنتج مخرجات غير منطقية، وبدون وجود مدخلات دقيقة وموثوقة، يستحيل الحصول على مخرجات دقيقة وموثوقة.
لا تقتصر أتمتة أساليب الإنتاج الصحفي على توليد النصوص فحسب، بل تتجاوزها إلى تقنية الصوت الاصطناعي المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التي تقوم بتحويل المقالات النصية إلى حديث، وقراءتها بصوتٍ عالٍ، (كما طبقتها قناة بي بي سي الإخبارية على موقعها، حيث تعاونت القناة مع شركة مايكروسوفت لإنشاء برنامج جديد للصوت والذكاء الاصطناعي، باستخدام شبكات عصبية عميقة لإنتاج صوت اصطناعي، ونبرة طبيعية، وتعبير واضح للكلمات، وبمقدور الأداة التعرف على أنماط سلوك المستخدمين، وتحديد أولويات المحتوى بناءً على تفضيلاتهم).
بالإضافة إلى ذلك، وظفت المؤسسات الإخبارية نظام الفيديو الآلي لإنتاج التقارير الإخبارية بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي، كمثل التي أطلقتها وكالة رويترز الإخبارية بالتعاون مع شركة Synthesia، حيث يقوم النظام بإنشاء مقدّم افتراضي قابل للبرمجة بالكامل بواسطة دمج لقطات فيديو لمقدّم بشري مع الذكاء الاصطناعي، إذ يقوم المضيف الآلي بتقديم الملخصات الإخبارية بالتنقيب عن الصور والتقارير المتوفرة على موقع وكالة رويترز، وبعدها يقوم باتخاذ الإجراءات وإضافة التعليقات الأساسية دون وجود نصوص بشرية، أو تحرير، أو إنتاج.
في مقابل ذلك، تواجه المؤسسات الإخبارية العديد من العقبات الرئيسية المتعلقة بتبني وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المتمثلة في المقاومة الثقافية المرتبطة بفقدان الوظائف، وتغيير إجراءات العمل، والتكلفة العالية للتطوير، وهو ما يوضح سبب تمتع الشركات والمؤسسات الإخبارية الكبرى بالقدرة على الوصول إليها.
الموارد المالية لمشاريع صحافة الذكاء الاصطناعي
أولت شركة قوقل اهتمامًا كبيراً في صناعة الأخبار، حيث قدّم صندوق ابتكار الأخبار الرقمية التابع لقوقل مساهمات كبيرة في تمويل المشاريع المتعلقة باستكشاف إمكانيات التقنيات الجديدة في أوروبا، إذ دعمت قوقل دي إن آي Google DNI تمويل ما لا يقل 262 مشروعًا بقيمة 150 مليون يورو.
من بين تلك المشاريع مشروع رادار RADAR، وهي اختصار لجملة (المراسلون والبيانات والروبوتات) (Reporters and Data and Robots)، التي يقع مقرها في بريطانيا، حيث حصل على تمويل يقدّر ب 706 ألف يورو.
بيّن موقع الويب الخاص بالمشروع بقوله: " قمنا بإنشاء وكالة الأنباء المحلية الآلية الوحيدة في العالم، حيث نعمل على تزويد مئات المواقع الإخبارية والصحف ومحطات الراديو بالمقالات المستندة إلى البيانات في المملكة المتحدة". لم تؤتمت الخدمة بالكامل، إذ يعمل فريق من الصحفيين بمراجعة الخوارزميات وضبطها للتأكد من صحة مدخلاتها، وضمان استمرارية التحكم التحريري.
إلى جانب ذلك، تلقت مجموعة SESAAB مبلغ 400 ألف يورو، لمشروع مخصص بتطوير خوارزميات تقوم بتنظيم المحتوى بناءً على سلوك المستخدمين، حيث تهدف خوارزمية البحث والتوصية إلى زيادة حجم الدخل والاشتراكات.
تتمثل الميزة الرئيسية لهذه المنصات في قدرتها على التحكم في الخدمات والبرمجيات المقدمة إلى المستخدمين النهائيين، إذ بمقدورهم تعيين المعلّمات parameters التي سيبنى عليها البرنامج -من اختيار البيانات إلى التصميم الذي ستظهر عليه المواد الإعلامية- دون الحاجة إلى امتلاك مهارات متخصصة.
فقد استطاعت المجموعة الإعلامية السويسرية Tamedia تبني هذا الحل من خلال استخدام روبوت Tobi من أجل أتمتة التقارير حول نتائج التصويت الشعبي في سويسرا لكل 2222 بلدية، حيث بينت النتائج آراء الناخبين السياسيين حول موضوع "نزع قرون الأبقار"، " هل يجب تشجيع المزارعين ماليًا على عدم نزع قرون الأبقار" ، واستطاع الروبوت توليد 40 ألف مقال في غضون دقائق، وبالتالي سمحت التجربة بمخاطبة جمهور طويل الذيل، وتحسين تجربة المستخدم بفضل التخصيص.
التحديات التي تواجهها المؤسسات الإخبارية والصحفيون
التحديات الجديدة التي تواجه ممارسي مهنة الصحافة هي مدى الإلمام بمفاتيح الصندوق الأسود للخوارزميات، ودراسة عناصر البرمجة والإحصائيات المتقدمة والاحتمالات، ومعالجة الجوانب المتعلقة بالهندسة اللغوية، وفحص مدى جودة البيانات، وتطوير أشكال جديدة من التعاون بين الثقافات المهنية، يتم فيها دمج عقلانية التكنولوجيا بإيحائية ورمزية الصحافة، وتسهيل المشاركة والتعاون بين هذين العالمين، واستدعاء نقلة نوعية في أساليب الإنتاج والتحرير الصحفي متمثلة بتطوير شكل آلي من التفكير الصحفي.
يقول الاقتصادي الفرنسي ميشيل فول: " نقوم في الشركة بترويض أجهزة الكمبيوتر، وتعلم العمليات، وتوضيحها، وفك التشابكات المعقدة من خلال ممارسة التجريد…إن تعلم لغة النظرية والرياضيات هو اختبار للعقل البشري بإجباره على التخلي عن القوة الإيحائية للغة الطبيعة، والاعتياد على طريقة جديدة في التفكير تستند إلى المنطق، وإذا كانت جميع لغات البرمجة متكافئة من حيث المبدأ، فإن كل منها يتوافق مع حدس مختلف، ورؤية مختلفة للعالم".
من بين التحديات الأخرى التي تجابه عالم الصحافة، أيضًا، هو مدى الالتزام بمسألة الأخلاق، ودمج القيم التحريرية في تصميم الأدوات البرمجية، إذ توصل منتدى تبادل السياسات بين التقنيين والصحفيين- الذي عقده معهد براون للابتكار الإعلامي بالتعاون مع مركز الصحافة الرقمية، في عام 2017- إلى نتيجة مفادها أحقية القراء في الحصول على منهجية شفافة لكيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليل، أو تحديد نمط، أو الإبلاغ عن اكتشاف في قصة ما.
إن من الأهمية بمكان إيجاد أرضية مشتركة توازن بين إنشاء غرف التغذية الراجعة، ومدى الالتزام بمهمة الخدمة العامة للصحافة، وبالتالي، يعد الاستخدام الأخلاقي والكشف عن البيانات قضية أساسية، ينبغي على الصحفيين والمحررين مواجهتها.
وفي هذا الخصوص، نشر مجلس الإعلام تقريرًا متعلقًا بالتنظيم الذاتي في العصر الناشئ لأتمتة الأخبار، حيث سلط الضوء على الاعتبارات الأخلاقية الجديدة التي يواجهها عمل مجالس الإعلام، استنادًا إلى تناول مشروع بحثي على المستوى الأوروبي، وتوصل إلى النقاط الأساسية التالية:
- تستخدم مشغلات الوسائط الكبيرة عدّدات ورسوم بيانية محدّثة تلقائيًا، علمًا أن المولّد الآلي للنص الإخباري لا يزال في المرحلة التجريبية، لذا تبرز الحاجة الملحة إلى التنظيم الذاتي المتعلق بمسألة أتمتة الأخبار.
- لا يجب إغفال القضايا المرتبطة بالبيانات والشفافية عند مناقشة أتمتة الأخبار.
- ينبغي على مجالس الإعلام إعادة النظر بشكل نقدي في إجراءات الشكاوى الخاصة بها، كي تفسح المجال للجماهير لطرح رؤاهم النقدية المتعلقة بأتمتة الأخبار.
وإذا لم تسرع المجالس الإعلامية في أخذ زمام المبادرة في تنفيذ هذه الإجراءات التشريعية، فستتولى تنفيذها جهة أخرى، وبالتالي، قد تتعرض حرية الصحافة للخطر، المتمثل في اتخاذ قرارات متعلقة بالمواد الإعلامية مبنية على أسس غير صحفية.
الخاتمة
لا بد أن تعي المؤسسات الإخبارية في المنطقة العربية حجم الدور المنوط بها في احتضان وتبني طوفان تقنيات الذكاء الاصطناعي، وأن تسارع في وضع السياسات التشريعية فيما يتعلق بتنظيم، وإدارة، وتنفيذ، صحافة الذكاء الاصطناعي، مع مراعاة القيم التحريرية والمهنية، علمًا أنه سيتم تزويد تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الصحافة بمزيد من أسلحة التطوير والقوة من قبل المطورين والمصنعين، وعليه وجب تدارك الأمر.
- قدمت الباحثة بيان القاضي العديد من الدراسات والأوراق والمقالات العلمية في مجال الذكاء الاصطناعي والإنسانيات الرقمية والإعلام الرقمي. وهي عضو مجتمع مجموعة الفكر T20 التابعة للأمانة العامة الإيطالية لمجموعة العشرين.
المراجع
- Baran, E. (2020, November 16).BBC Global News launches AI-powered synthetic voice which ‘reads’ articles on BBC.com. BBC.
Retrieved from URL https://www.bbc.co.uk/mediacentre/worldnews/2020/life-project
- Dierickx, L.(2021, April 06).Artificial intelligence and journalism: a race with machines. EQUAL TIMES.
Retrieved from URL https://www.equaltimes.org/artificial-intelligence-and?lang=en#.YNyleeS8aEc
- Dierickx, L.(2019, December 20).Information automatisée et nouveaux acteurs des processus journalistiques. Stereotypes in Journalistic Practice. Vol. 8 No 2. DOI https://doi.org/10.25200/SLJ.v8.n2.2019.408
- GPT-3 language generator. (2020, September 08).A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?.The Guardian.
Retrieved from URL https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3?CMP=fb_a-technology_b-gdntech
- Haapanen, L.(2020).MEDIA COUNCILS AND SELF-REGULATION IN THE EMERGING ERA OF NEWS AUTOMATION.(Council for Mass Media: Finland).
Retrieved from URL https://presscouncils.eu/Media-councils-must-anticipate-news-automation-says-new-report
- Hansen, M., Roca-Sales, M., Keegan, J., & King, G. (2017, September).Artificial Intelligence: Practice and Implications for Journalism. Columbia Journalism School. Retrieved from URL https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/our-research/putting-europes-robots-map-automated-journalism-news-agencies
- Plattner, T., & Orel, D.(2019, FEBRUARY).Addressing Micro-Audiences at Scale :”How Tamedia generated about 40,000 articles in five minutes to report on Swiss popular vote results at the municipalities level”.Computation + Journalism Symposium. [document pdf].
Retrieved from https://documentcloud.adobe.com/link/review?uri=urn:aaid:scds:US:f39ce052-b815-4941-aaf2-d5db47012256
- Reuters and Synthesia unveil AI prototype for automated video reports.(2020, FEBRUARY 07). REUTERS.
Retrieved from URL https://www.reuters.com/article/rpb-synthesia-prototype-idUSKBN2011O3
- Volle, M.(2006, March 06). Comment vivre avec l’automate?.
Retrieved from URL http://www.volle.com/ouvrages/informatique/conclusion.htm
- White, P.(2020, May 06).How artificial intelligence can save journalism.THE CONVERSION.
Retrieved from URL https://theconversation.com/how-artificial-intelligence-can-save-journalism-137544
تواصل مع الكاتب: b.alkadi85@gmail.com
يسعدنا أن تشاركونا أرائكم وتعليقاتكم حول هذهِ المقالة عبر التعليقات المباشرة بالأسفل
أو عبر وسائل التواصل الإجتماعي الخاصة بالمنظمة
