Umělá inteligence a blížící se imploze médií

Je mezi novináři populární varovat, že umělá inteligence by mohla mít katastrofální účinky na lidstvo. Tyto obavy jsou přehnané, pokud jde o lidstvo jako celek. Ale jsou vlastně quite přesné, pokud jde o novináře samotné.

Chcete-li pochopit proč, pojďme se podívat na sub-disciplíny, které společně nazýváme umělá inteligence. Umělá inteligence je nejširší pojem, ale můžeme ji obecně rozdělit na systémy založené na pravidlech a systémy založené na strojovém učení. Systémy založené na strojovém učení lze dále rozdělit podle jejich aplikace (video, obrázky, přirozený jazyk atd.). Mezi nimi jsme viděli největší pokroky v oblasti zpracování přirozeného jazyka. Konkrétně jsme viděli vynález modelu transformátoru v roce 2017, následovaný rychlým růstem velikosti transformátorů. Jakmile model překročí 7 miliard parametrů, je obecně označován jako velký jazykový model (LLM).

Základní “dovednost” (pokud ji tak lze nazvat) LLM je jeho schopnost předpovědět nejpravděpodobnější následující slovo v neúplném bloku textu. Můžeme použít tento prediktivní mechanismus k generování velkých bloků textu ze scratch, požádáním LLM o předpověď jednoho slova za другим.

Pokud LLM trénujete na velkých datech s proměnlivou kvalitou, tento prediktivní mechanismus často produkuje špatné psaní. To je případ ChatGPT dnes. To je důvod, proč, kdykoli se této problematice věnuji s novináři, setkávám se se skepsí – novináři vidí, jak špatně ChatGPT píše, a předpokládají, že umělá inteligence nepředstavuje pro ně žádnou hrozbu, protože je nešikovná.

Ale ChatGPT není jediný LLM. Pokud LLM trénujete na pečlivě vybraných datech textu napsaného nejlepšími novináři – a nikým jiným – pak bude rozvinout schopnost psát jako nejlepší novináři.

Na rozdíl od novinářů však tento LLM nebude vyžadovat žádnou mzdu.

Psaní vs. Vědění, co psát

Než budeme pokračovat, musíme rozlišit mezi mechanikou psaní a kreativitou vyžadovanou k tomu, aby člověk věděl, o čem psát. Umělá inteligence nemůže interviewovat whistleblowery nebo obtěžovat politika tak dlouho, až náhodou řekne pravdu.

Umělá inteligence nemůže shromažďovat informace. Ale může popisovat informace shromážděné lidmi elegantním způsobem. To je dovednost, kterou novináři a spisovatelé dříve měli monopol. Už ji nemají.

Při současném tempu pokroku bude umělá inteligence schopna psát lépe než 99 % novinářů a profesionálních spisovatelů již za rok. Bude tak činit zdarma, na vyžádání a s neomezeným výkonem.

Ekonomika bezplatného psaní

Kdokoli, kdo má seznam fakt, které chce sdělit, bude schopen tyto fakta proměnit v dobře napsaný článek. Kdokoli, kdo najde článek na jakékoli téma, bude schopen vytvořit další článek, který pokrývá stejné téma. Tento odvozený článek bude stejně dobrý jako první, a nebude plagiát ani porušovat autorská práva..

Mezní náklady na psaný obsah se stanou nulovými.

V současné době jsou ekonomika psaných médií založena na lidské práci. Dobře napsaný obsah je vzácný, a proto má hodnotu. Celé odvětví bylo postaveno na tom, aby tuto hodnotu zachytilo.

Když umělá inteligence bude schopna produkovat kvalitní obsah zdarma, finanční základ těchto odvětví se zhroutí.

Zrušení publikací

Zvažme tradiční publikace. Po desetiletí zaměstnávaly společnosti jako The New York Times zkušené spisovatele, aby produkovali omezený počet článků každý den (obvykle kolem 300). Tento model je inherentně omezen počtem spisovatelů a náklady, které jsou s tím spojeny.

V světě, kde umělá inteligence může generovat neomezený počet článků zdarma, proč omezovat produkci na pevné číslo? Proč nevytvořit personalizovaný obsah pro každého čtenáře, přizpůsobený jeho zájmům a generovaný na vyžádání?

V tomto novém paradigmatu se tradiční model periodických vydání a pevného počtu článků stává zastaralým. Publikace mohou přejít na model, ve kterém je obsah neustále vytvářen a personalizován, přizpůsobený specifickým potřebám jednotlivých čtenářů. Jeden čtenář může potřebovat jeden článek denně. Další může potřebovat 5000.

Publikace, jejichž primárním produktem je balení 300 článků do jednoho denního vydání, vyhynou.

Vyhledávače se stávají odpověďovými stroji

Vyhledávače fungují jako distributoři, kteří spojují uživatele s předem existujícím obsahem. K tomu provádějí čtyři kroky.

Prvním krokem je indexovat velké množství předem napsaného obsahu. Druhým krokem je přijmout dotaz od uživatele. Třetím krokem je vyhledat v předem napsaném obsahu položky, které jsou relevantní pro uživatelem zadaný dotaz. A čtvrtým krokem je vyhledané obsah seřadit a představit uživateli seřazený seznam výsledků.

Dosud vše v pořádku. Ale pokud lze obsah vytvářet na vyžádání zdarma, proč by vyhledávače měly vracet uživateli předem existující obsah? Mohly by jednoduše vygenerovat odpověď místo toho. Uživatel by byl určitě šťastnější s jednou odpovědí na svou otázku, místo dlouhého seznamu výsledků, jejichž kvalita se může lišit.

Teď zvažme logický další krok. Pokud vyhledávače již nevedou uživatele k žádnému obsahu napsanému jinými, co se stane s “obsahovou” ekonomikou?

Většina obsahu na internetu byla napsána za účelem zisku. Lidé píší články, řadí se na Google, získávají provoz a mění ho v příjem (pomocí reklam, affiliate odkazů nebo přímých prodejů produktů nebo služeb).

Co se stane s tímto ekosystémem, když provoz zmizí?

Sociální média: Další dominový kámen

Sociální média byla původně navržena tak, aby usnadňovala interakci mezi uživateli. Ještě si pamatuji dny, kdy lidé přihlašovali do Facebooku, aby napsali na zdi přátel, poke nebo hodili virtuální beránka na někoho.

Dnešní sociální média jsou jiná. Nejčastější počet sledujících, které uživatelé mají na Instagramu, je nula. Druhý nejčastější počet sledujících je jeden. Velká většina zobrazení, sdílení, komentářů a sledujících je soustředěna v malém počtu profesionálních tvůrců. Většina uživatelů nic nepublikuje a není sledována nikým.

Jednoduše řečeno – většina uživatelů navštěvuje sociální média, aby našla obsah, který by se jí mohl líbit. Společnosti sociálních médií fungují jako distributoři, stejně jako vyhledávače. Hlavní rozdíl mezi Facebookem a Googlem je ten, že Google používá dotaz k výběru obsahu, zatímco Facebook vybírá obsah bez něj.

Pokud je tomu tak, pak je další krok zřejmý. Proč by sociální média propagovat uživatelsky generovaný obsah, když mohou generovat umělou inteligencí založený obsah na vyžádání? Zpočátku pouze text, možná, ale nakonec i obrázky a videa.

A co se stane s “tvůrčí” ekonomikou, když sociální média již nevedou uživatele k obsahu vytvořenému tvůrci?

Analógia Star Treku: Replikátor

Vstupujeme do nového paradigmatu, ve kterém umělá inteligence funguje jako replikátor pro obsah.

V Star Treku není potřeba farmářů, kteří pěstují potraviny, obchodů, které prodávají potraviny, šéfkuchařů, kteří vaří potraviny, nebo číšníků, kteří servírují potraviny. Replikátor může vytvořit jakoukoli potravu, kterou chcete, na vyžádání, přímo transformující suroviny na konečný produkt.

Podobně nevidím místo pro žádnou společnost, která vytváří psaný obsah, distribuuje psaný obsah, míchá psaný obsah nějakým speciálním způsobem nebo servíruje předem existující psaný obsah uživateli. Jediné cenné funkce budou získávání surovin a transformace jich do konečného produktu na vyžádání.

Ještě potřebujeme způsoby, jak vytvořit informace, které neexistovaly dříve, a shromáždit informace, které nebyly dříve veřejně dostupné. Vše ostatní bude dosaženo umělou inteligencí, která převádí dostupné informace na personalizovaný obsah.

Důsledky pro tvůrce a distributory obsahu

Traders často mluví o “pozitivní expozici” a “negativní expozici”. Nejjednodušší způsob, jak tyto koncepty pochopit, je zeptat se sami sebe – pokud se tato věc zvýší, budu z toho profitovat nebo utrpím ztrátu?

Umělá inteligence se zvyšuje. A zvyšuje se zejména rychle v oblastech, jako je přirozený jazyk a další lidsky generovaný obsah. Otázka, kterou by si každý profesionál měl položit, je – mám pozitivní nebo negativní expozici vůči umělé inteligenci právě teď?

Pokud jste tvůrce obsahu – řekněme novinová publikace – a vaše nákladová struktura není nulová, pak jste pravděpodobně v problémů. Brzy budete soutěžit s tvůrci obsahu, jejichž náklady jsou nulové, a to není soutěž, kterou můžete vyhrát. Ve skutečnosti máte pouze 3 možnosti: opustit trh; snížit své náklady na nulu (stát se společností založenou na umělé inteligenci); nebo zbankrotovat.

Pokud jste na straně distribuce, pravděpodobně máte více času, než se plné účinky dostanou k vašim finančním výsledkům. Sítě efektů vám pomohou odvrátit narušení po několik let. Ale nakonec se věci, které musí nastat, stanou. Vyhledávače nahradily adresáře webů. Kanály nahradily velkou část funkcí, které dříve plnily vyhledávače. A brzy bude tvorba obsahu na vyžádání nahradit obě.

Role vlády a regulace

Jako někdo, kdo se narodil v Sovětském svazu, nejsem velkým fanouškem vlády regulující řeč. Morální hazard je obvykle vyšší než jakýkoli dočasný benefit, který by taková regulace mohla přinést.

Přesto si myslím, že vlády mohou mít důležitou roli při určování, jak se tato situace vyvine.

Máme dobré a špatné příklady vládních regulací a jejich účinků na odvětví. ” 26 slov, která vytvořila internet” vyrostla z novorozence odvětví na trillions dolarů hodnoty. Regulace poskytovatelů internetových služeb v 90. letech však snížila počet poskytovatelů internetových služeb v USA z více než 3000 na 6 a vedla k situaci, ve které mají spotřebitelé v USA nejhorší přístup k šířce pásma ve vyvinutém světě.

Když mě žádají o doporučení, obvykle poukazuji na tři způsoby, kterými vládní regulace může pomoci, spíše než brzdit, vývoj tohoto nového ekosystému:

1. Nařizujte interoperabilitu a usnadněte spotřebitelům přechod na jiné poskytovatele.

Kapitalismus funguje jako přírodní výběr – společnosti, které dělají věci lépe nebo efektivněji, porostou rychleji než společnosti, které je nedělají. “Zamrzlé” mechanismy, které usnadňují přechod, jako je neschopnost exportovat data ze služby a přenést je do konkurenta, zpomalují tuto evoluci a vedou k nižšímu růstu.

Pokud vlády mohou nařídit interoperabilitu po celém technologickém průmyslu, uvidíme více dobrých funkcí a dobrého chování, které budou odměňovány. Budeme vytvářet pobídky pro společnosti, aby inovovaly ve věcech, které lidé chtějí, spíše než inovovaly způsoby, jak získat více z uvězněného publika.

2. Vynucujte antimonopolní zákony zaměřením na zneužívání monopolní moci, spíše než na rizika monopolní moci.

Všichni víme, že když se dvě společnosti spojí, výsledná entita může získat velkou a nesmírnou moc ve srovnání se svými zákazníky. Ale existence nesmírné moci ne vždy vede k špatnému službám nebo predátorskému cenovému chování.

Mimoto, společnosti, které již mají nesmírnou moc, se často dopouštějí protisoutěžního chování přímo před našimi očima. A přesto se FTC zaměřuje na blokování fúzí a akvizic.

Pokud vlády soustředí svou pozornost na zákaz a přísné vynucování protisoutěžních praktik, jako je dumping a bundling, zejména pokud jde o technologické produkty, které používá většina populace, celý systém se stane méně ucpaným.

Některé konkrétní příklady mohou pomoci ilustrovat tento bod.

Poskytování prohlížeče, který je velmi komplexním softwarem, který stojí miliardy dolarů na vývoj, zdarma – je jasným případem dumpingu. Nové prohlížečové společnosti, jako je Cliq nebo Brave, mají obtížné inovovat v tomto prostoru, protože jejich mnohem větší konkurenti dávají tento drahý produkt zdarma. Výsledkem je, že všechny prohlížeče vypadají stejně dnes a nebyl žádný významný pokrok v tomto prostoru od roku 2016.

Poskytování firemního komunikačního aplikace jako součásti sady pro editaci dokumentů, kterou musí každá firma koupit – je jasným případem bundlingu. I velmi úspěšný startup, jako je Slack, byl prakticky nucen prodat se větší společnosti, aby mohl soutěžit jako placený produkt v prostoru, kde jeho hlavní konkurent je součástí sady, kterou jeho zákazník musí mít.

Jak umělá inteligence se vyvíjí do nového ekosystému, který bude větší než internet, uvidíme ještě větší zneužívání v tomto novém prostoru – pokud vlády nezajistí, aby dumping a bundling nebyly výhodné.

3. Zvažte způsoby, jak dotovat nebo chránit původní tvorbu obsahu.

Vládou financované základní výzkumy a vědy prostřednictvím grantů a jiných dotací. Také chrání nové nápady, které lidé objevují ve svém výzkumu, prostřednictvím patentů. Důvod, proč jsou tyto dva mechanismy nezbytné, je ten, že kopírování nápadu, který funguje, je mnohem levnější, než vynalézání nového nápadu, který funguje. Bez zásahu by to mohlo vést k tragédii společných zdrojů, ve které všichni kopírují od svého souseda a nikdo nic nového nevytváří.

V žurnalistice a tvorbě obsahu obecně nebyly tyto mechanismy nezbytné, protože kopírování bez porušování autorských práv bylo obtížným procesem. Ale s příchodem umělé inteligence již tomu tak není. Jakmile cena parafrázování psaní jiných lidí se blíží nule, budeme potřebovat mechanismy, které incentivují něco jiného než parafrázování – a nejlepší odpovědi mohou vypadat podobně jako ty, které máme v základním výzkumu dnes.

Využití této výzvy

Transformace, kterou přináší umělá inteligence, je jednou z největších výzev, kterým lidstvo dnes čelí. Novináři a další tvůrci obsahu budou první, kdo bude zasažen. Distributoři obsahu budou následovat brzy poté. Nakonec vstoupíme do úplně nového paradigmatu, které jsem nazval “modelem Star Treku: Replikátor” pro tvorbu a distribuci obsahu.

Máme příležitost zde postavit něco mnohem lepšího, než co existuje dnes. Stejně jako vynález tiskárny vedl k osvícenství, vynález umělé inteligence by mohl vést k druhému osvícenství. Ale bohužel, ne všechny možné budoucnosti jsou benigní.

Je na nás, abychom tuto evoluci tlačili správným směrem.