الذكاء الاصطناعي والانفجار القادم للاعلام

من الشائع بين الصحفيين في هذه الأيام أن يحذروا من أن الذكاء الاصطناعي قد يكون له آثار كارثية على البشرية. هذه المخاوف مبالغ فيها فيما يتعلق بالإنسانية ككل. لكنها في الواقع ذات صلة كبيرة فيما يتعلق بالصحفيين أنفسهم.

للفهم لماذا، دعونا نلقي نظرة أقرب على التخصصات الفرعية التي نطلق عليها بشكل جماعي الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي هو أوسع مصطلح شامل، لكننا يمكن أن نقسمه بشكل عام إلى أنظمة قائمة على القواعد وأنظمة تعلم الآلة. يمكن تقسيم أنظمة تعلم الآلة حسب التطبيق (فيديو، صور، لغة طبيعية، إلخ). من بين هذه، لقد شهدنا أكبر خطوات تقدمية最近 في معالجة اللغة الطبيعية. بشكل خاص، لقد شهدنا اختراع نموذج الترانسفورمر في عام 2017، تلاه نمو سريع في حجم الترانسفورمات. مرة واحدة ي超过 النموذج 7 مليارات معلمة، يُشار إليه عمومًا باسم نموذج لغة كبير (LLM).

المهارة الأساسية (إذا كنت تسميها كذلك) لنموذج LLM هي قدرته على التنبؤ بالكلمة الأكثر احتمالاً التالية في كتلة نص غير مكتملة. يمكننا استخدام هذه الآلية التنبؤية لتوليد كتل كبيرة من النص من الصفر، من خلال طلب نموذج LLM التنبؤ بكلمة واحدة في كل مرة.

إذا قمت بتدريب نموذج LLM على مجموعات بيانات كبيرة ذات جودة متغيرة، فإن هذه الآلية التنبؤية غالبًا ما تنتج كتابة سيئة. هذا هو الحال مع ChatGPT اليوم. هذا هو السبب، عندما أتحدث عن هذا الموضوع مع الصحفيين، أجد شكوكية – يرون كيف تكتب ChatGPT بشكل سيئ، ويفترضون أن الذكاء الاصطناعي لا يشكل تهديدًا لهم لأنهم غير كفؤ.

لكن ChatGPT ليس النموذج LLM الوحيد هناك. إذا تم تدريب نموذج LLM على مجموعة بيانات محددة بعناية من النص المكتوب من قبل أفضل الصحفيين – ولا أحد آخر – فإنه سيتطور لكتابة مثل أفضل الصحفيين.

على عكس الصحفيين، مع ذلك، لن يتطلب نموذج LLM هذا راتبًا.

الكتابة مقابل معرفة ما تكتب

قبل أن نتابع، نحتاج إلى التمييز بين ميكانيكا الكتابة والإبداع المطلوب لمعرفة ما يستحق الكتابة عنه. لا يمكن للذكاء الاصطناعي مقابلة المخبرين أو إزعاج سياسي لفترة طويلة بما يكفي للسياسي أن يخطئ ويقول الحقيقة بشكل غير مقصود.

لا يمكن للذكاء الاصطناعي جمع المعلومات. لكن يمكنه وصف المعلومات التي جمعتها البشر بطريقة فصيحة. هذه مهارة كانت الصحفيون والكتاب يمتلكون احتكارها. لم يعودوا كذلك.

مع معدل التقدم الحالي، يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة أفضل من 99% من الصحفيين والكتاب المحترفين في غضون عام. سيفعل ذلك مجانًا، عند الطلب، وبإنتاجية لا نهائية.

اقتصاديات الكتابة بتكلفة صفر

من يملك قائمة بالحقائق ليقدمها سيكون قادرًا على تحويل هذه الحقائق إلى مقال مكتوب جيدًا. من يجد مقالًا عن أي موضوع سيكون قادرًا على إنتاج مقالًا آخر يغطي نفس الموضوع. سيكون المقال المشتق جيدًا مثل الأول، ولن يقلد ولا ينتهك حقوق النشر.

سيتحول التكلفة الهامشية للمحتوى المكتوب إلى صفر.

تعتمد اقتصاديات وسائل الإعلام المكتوبة حاليًا على العمل البشري. المحتوى المكتوب الجيد نادر، لذلك له قيمة. تم بناء صناعات كاملة للاستفادة من هذه القيمة.

عندما يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج محتوى عالي الجودة مجانًا، سيتهاوى الأساس المالي لهذه الصناعات.

إلغاء المنشورات

دعونا ننظر إلى المنشورات التقليدية. لعدة عقود، استخدمت شركات مثل نيويورك تايمز كتاب ماهرين لإنشاء عدد محدود من المقالات كل يوم (عادة حوالي 300). هذا النموذج مقيد بشكل 内insic بعدد الكتاب والتكاليف المترتبة عليه.

في عالم يمكن للذكاء الاصطناعي فيه توليد عدد غير محدود من المقالات بدون تكلفة، لماذا تقيد الإنتاج بعدد معين من المقالات؟ لماذا لا تقوم بإنشاء محتوى مخصص لكل قارئ، متوافق مع اهتماماتهم، ومنتج عند الطلب؟

في هذا النموذج الجديد، يصبح نموذج الإصدار الدوري وعدد المقالات الثابت معفيًا. يمكن للمنشورات التحول إلى نموذج حيث يتم إنشاء المحتوى بشكل مستمر ومتوافق، يلبي احتياجات القارئ الفردية. قد يحتاج قارئ إلى مقال واحد كل يوم. قد يحتاج قارئ آخر إلى 5000.

المنشورات التي تنتج بشكل أساسي 300 مقال في عدد يومي واحد سوف تختفي.

محركات البحث التي تصبح محركات إجابة

تعمل محركات البحث كموزعين، حيث تربط المستخدمين بمحتوى موجود مسبقًا. لتحقيق ذلك، تؤدي أربع خطوات.

أولاً، فهي تُدرج كميات هائلة من المحتوى المكتوب مسبقًا. ثانيًا، تتلقى استفسارًا من المستخدم. ثالثًا، تبحث في المحتوى المكتوب مسبقًا للعثور على عناصر ذات صلة بالاستفسار المستخدم. ورابعًا، ترتب المحتوى المستعاد وتعرض قائمة منشورة للمستخدم.

حتى الآن كل شيء على ما يرام. لكن إذا كان يمكن إنشاء المحتوى عند الطلب وبلا تكلفة، فلماذا سترد محركات البحث المحتوى المكتوب مسبقًا إلى المستخدم؟ يمكنها ببساطة توليد الإجابة بدلاً من ذلك. سيكون المستخدم بالتأكيد أكثر سعادة بإجابة واحدة لاستفسارها، بدلاً من قائمة طويلة من النتائج التي قد تختلف جودتها.

دعونا ننظر الآن إلى الخطوة المنطقية التالية. إذا لم تؤد محركات البحث المستخدمين إلى أي محتوى مكتوب من قبل الآخرين، ماذا سيحدث لاقتصاد “المحتوى”؟

معظم المحتوى على الإنترنت كتب لتحقيق الربح. الناس يكتبون مقالات، يحصلون على تصنيف جيد على جوجل، يحصلون على حركة مرور، ويحولونها إلى دخل (باستخدام الإعلانات، أو الروابط التابعة، أو بيع المنتجات أو الخدمات مباشرة).

ماذا سيحدث لهذا النظام عندما تختفي حركة المرور؟

وسائل التواصل الاجتماعي: الدومينو التالي

تم تصميم منصات وسائل التواصل الاجتماعي في البداية لتسهيل التفاعل بين المستخدمين. أنا كبير بما يكفي لتذكر الأيام التي كان فيها الناس يدخلون إلى فيسبوك لكتابة على جدار صديق، أو لتحريك شخص ما، أو رمي خروف افتراضي على شخص ما.

وسائل التواصل الاجتماعي اليوم مختلفة. أكثر عدد متكرر من المتابعين الذين لديهم المستخدمون على إنستغرام هو صفر. ثاني أكثر عدد متكرر من المتابعين هو واحد. تتراكم الغالبية العظمى من المشاهدات، والمشاركات، والتعليقات، والمتابعين من قبل عدد صغير من المبدعين المحترفين. معظم المستخدمين لا ينشرون أي شيء ولا يتبعون أحدًا.

ببساطة – يزور معظم المستخدمين وسائل التواصل الاجتماعي للعثور على محتوى قد يستمتعون به. تعمل شركات وسائل التواصل الاجتماعي كموزعين، مثل محركات البحث. الفرق الرئيسي بين جوجل و فيسبوك هو أن جوجل يستخدم استفسارًا لتحديد المحتوى، بينما يختار فيسبوك المحتوى بدون استفسار.

إذا كان هذا هو الحال، فإن الخطوة التالية تصبح واضحة. لماذا تروج وسائل التواصل الاجتماعي للمحتوى الذي ينتجه المستخدمون عندما يمكنهم توليد محتوى قائم على الذكاء الاصطناعي عند الطلب؟ في البداية نصيًا فقط، ربما، ولكن في النهاية صورًا و مقاطع فيديو أيضًا.

وماذا سيحدث لاقتصاد “المبدعين” عندما لا تؤدي وسائل التواصل الاجتماعي المستخدمين إلى محتوى من صنع المبدعين؟

تشبيه جهاز تكرار ستار تريك

نحن ندخل نمطًا جديدًا حيث يعمل الذكاء الاصطناعي كجهاز تكرار ستار تريك للمحتوى.

في ستار تريك، لا يوجد حاجة لمزارعين يزرعون الطعام، أو محلات تباع الطعام، أو طهاة يطبخون الطعام، أو نادل يخدم الطعام. يمكن لجهاز التكرار إنشاء أي طعام تريد، عند الطلب، عن طريق تحويل المواد الخام مباشرة إلى المنتج النهائي.

بالمثل، لا أرى مكانًا في مستقبلنا لأي شركة تنتج محتوى مكتوب، أو توزعه، أو تخلطه بطريقة خاصة، أو تقدم محتوى موجود إلى المستخدم. الوظائف القيمة الوحيدة ستكون الحصول على المواد الخام وتحويلها إلى المنتج النهائي عند الطلب. لا نزال بحاجة إلى وسائل لإنشاء معلومات لم تكن موجودة من قبل وجمع معلومات لم تكن متاحة للجمهور من قبل. كل شيء آخر سيتحقق بواسطة محركات الذكاء الاصطناعي التي تحول المعلومات المتاحة إلى محتوى مخصص.

الآثار على مصوري المحتوى وموزعي المحتوى

غالبًا ما يتحدث التداولون عن “التعرض الإيجابي” و “التعرض السلبي”. أبسط طريقة لفهم هذه المفاهيم هي أن تسأل نفسك – إذا زادت هذه الشيء، هل سوف تستفيد أو تتضرر؟

الذكاء الاصطناعي يزداد. ويزداد بشكل خاص سريع في مجالات مثل اللغة الطبيعية والمحتوى المولود من قبل الإنسان. السؤال الذي يجب على كل محترف أن يسأله نفسه هو – هل لديك تعرض إيجابي أو سلبي للذكاء الاصطناعي الآن؟

إذا كنت مبدعًا للمحتوى – دعنا نقول نشرًا إخباريًا – وتكلفة هيكلتك لا تصل إلى الصفر، فمن المحتمل أن تكون في مشكلة. سوف تتنافس قريباً مع مبدعين للمحتوى تكلفتهم صفر، وهذا ليس منافسة يمكنك الفوز بها. في جميع الاحتمالات، لديك ثلاثة خيارات فقط: الخروج من السوق؛ أو تقليل التكاليف إلى الصفر (من خلال أن تصبح شركة ذكاء اصطناعي); أو الإفلاس.

إذا كنت على جانب التوزيع، فمن المحتمل أن لديك المزيد من الوقت قبل وصول الآثار الكاملة إلى خط أساسك. ستساعدك آثار الشبكة على تأخير الاضطراب لعدة سنوات. لكن في النهاية، ما يجب أن يحدث سوف يحدث. استبدلت محركات البحث الدلائل على الويب. استبدلت الإشعارات جزءًا كبيرًا من الوظيفة التي كانت تخدمها محركات البحث من قبل. وسوف يستبدل إنشاء المحتوى عند الطلب كلاهما قريباً.

دور الحكومة والتنظيم

كشخص ولد في الاتحاد السوفيتي، أنا لست معجباً كبيرًا بتنظيم الحكومة للكلام. المخاطر الأخلاقية عادة ما تكون أعلى من أي فائدة مؤقتة قد تroughtها مثل هذه التنظيمات.

مع ذلك، أعتقد أن الحكومات قد تلعب دورًا هامًا في تحديد كيفية تطور هذا.

لدينا أمثلة جيدة وسيئة للتنظيم الحكومي وأثره على الصناعة. “الستة والعشرون كلمة التي أنشأت الإنترنت” نمت صناعة ناشئة إلى تريليونات الدولارات من القيمة. ومع ذلك، تنظيم مزودي الخدمات الإنترنت في التسعينيات أدى إلى انخفاض عدد مزودي الخدمات الإنترنت في الولايات المتحدة من أكثر من 3000 إلى 6، ونتج عن ذلك وضع يجد فيه المستهلكون الأمريكيون أسوأ وصول ل帯 العريض في العالم المتقدم.

عندما يُطلب مني تقديم توصياتي، أشير عادة إلى ثلاث طرق يمكن للحكومات من خلالها أن تساعد، بدلاً من عرقلة، تطور هذا النظام الجديد:

1. إجبار التوافق، وجعل من السهل على المستهلكين تغيير مزودي الخدمات.

يعمل الرأسمالية مثل الانتخابات الطبيعية – الشركات التي تفعل الأشياء بشكل أفضل أو أكثر كفاءة سوف تنمو بشكل أسرع من الشركات التي لا تفعل. آليات “القفل” التي تجعل من الصعب التبديل، مثل عدم القدرة على تصدير بياناتك من خدمة وتنقلك إلى منافس، تبطئ هذه التطور ونتج عنها نمو أقل.

إذا قامت الحكومات بفرض التوافق على مدى صناعة التكنولوجيا، سوف نرى المزيد من الميزات والسلوكيات الجيدة تُكافأ. سوف نُنشئ حافزًا للشركات لابتكار الأشياء التي يريدها الناس، بدلاً من ابتكار طرق لاستخراج المزيد من جمهور محبوس.

2. فرض التنظيم المضاد للاستئثار بالتركيز على إساءة استخدام الاحتكار، بدلاً من مخاطر الاحتكار.

نحن جميعًا نعرف أن عندما تتم اندماج شركتين، قد يصبح الكيان الناتج كبيرًا ويكون له قوة غير متناسبة بالنسبة لعملائه. لكن وجود قوة غير متناسبة لا يؤدي دائمًا إلى خدمة سيئة أو تسعير استغلالي.

في غضون ذلك، الشركات التي تملك بالفعل قوة غير متناسبة غالبًا ما تشارك في سلوكيات مناهضة للمنافسة أمام أعيننا. ومع ذلك، يركز مجلس التجارة الفيدرالي على حظر الاندماجات والاستحواذات.

إذا ركزت الحكومات على حظر وفرض تنفيذ صارم للprakتيكات المناهضة للمنافسة مثل التصريف و التعبئة، خاصة فيما يتعلق بالمنتجات التكنولوجية التي يستخدمها معظم السكان، سوف يصبح النظام بأكمله غير معوق.

قد تساعد بعض الأمثلة المحددة على توضيح هذه النقطة.

توفير متصفح، وهو برنامج معقد للغاية يكلف مليارات الدولارات لتطويره، مجانًا – هو حالة واضحة من التصريف. تعثر شركات متصفحات جديدة مثل Cliq أو Brave في الابتكار في هذا المجال لأن منافسيهم الأكبر يمنحون هذا المنتج المكلف مجانًا. النتيجة هي أن جميع المتصفحات تبدو متشابهة اليوم، ولم يكن هناك أي ابتكار كبير في هذا المجال منذ عام 2016.

توفير تطبيق مراسلة شركات كجزء من حزمة تحرير وثائق يحتاج كل عمل إلى شرائها – هو حالة واضحة من التعبئة. حتى شركة ناجحة مثل Slack أجبرت على بيع نفسها لشركة أكبر، فقط لتتمكن من المنافسة كمنتج مدفوع في مجال حيث منافسها الرئيسي يأتي مع شيء يجب على عملائها شراؤه على أي حال.

كما نطور الذكاء الاصطناعي إلى نظام جديد يصبح أكبر من الإنترنت، فنحن متأكدون من رؤية مخالفات أكبر في هذا المجال الناشئ – trừ إذا تدخلت الحكومات وضمنت أن التصريف والتعبئة لن ينجحا.

3. النظر في طرق لتمويل أو حماية إنشاء المحتوى الأصلي.

تمنح الحكومات التمويل البحثي الأساسي والعلوم من خلال المنح والمنح الأخرى. كما تحمي الأفكار الجديدة التي يكتشفها الناس في أبحاثهم من خلال البراءات. السبب في أن هذه الآليات ضرورية هو أن نسخ فكرة تعمل أقل تكلفة من إيجاد فكرة جديدة تعمل. بدون تدخل، قد يؤدي هذا إلى مأساة الشوارد حيث ينسخ الجميع من جيرانهم ولا يخترع أحد شيء جديد.

في الصحافة، وإنشاء المحتوى بشكل عام، لم تكن هذه الآليات ضرورية لأن نسخًا بدون انتهاك حقوق النشر كان عملية صعبة. لكن مع اختراع الذكاء الاصطناعي، لم يعد هذا صحيحًا. كما يزداد سعر إعادة صياغة كتابات الآخرين نحو الصفر، سنحتاج إلى آليات لتشجيع شيء آخر غير إعادة الصياغة – وأفضل الإجابات قد تشبه تلك التي لدينا في البحث العلمي اليوم.

جعل أفضل هذا التحدي

التحول الذي أتى به الذكاء الاصطناعي هو واحد من أكبر التحديات التي تواجه الإنسانية اليوم. سوف يتأثر الصحفيون والمبدعون الآخرون أولاً. سوف يتبعهم موزعو المحتوى قريباً. سوف ندخل في النهاية نمطًا جديدًا تمامًا، الذي أشار إليه باسم “نموذج جهاز تكرار ستار تريك” لإنشاء وتوزيع المحتوى.

لدينا فرصة هنا لإنشاء شيء أفضل مما يوجد اليوم. كما أدت اختراع الطباعة إلى عصر التنوير، يمكن لاختراع الذكاء الاصطناعي أن يؤدي إلى عصر تنوير ثاني. لكن للأسف، ليس كل المستقبلات المحتملة لها طبيعة 良ية.

منا أن نوجه هذه التطورات في الاتجاه الصحيح.