AI og den forestående implosion af medier

Det er populært blandt journalister i disse dage at advare om, at AI kan have katastrofale effekter på menneskeheden. Disse bekymringer er overdrevne med hensyn til menneskeheden som helhed. Men de er faktisk ret præcise med hensyn til journalister selv.

For at forstå hvorfor, lad os tage en nærmere kig på underdisciplinerne, som vi samlet kalder AI. AI er den bredeste paraplybetegnelse, men vi kan generelt opdele den i regelbaserede systemer og maskinelærings-systemer. Maskinelærings-systemer kan opdeles efter deres anvendelse (video, billeder, naturligt sprog osv.). Blandt disse har vi set de største fremskridt i naturligt sprogbehandling. Specifikt har vi set opfindelsen af transformer-modellen i 2017, efterfulgt af en hurtig vækst i størrelsen af transformatorer. Når modellen overstiger 7 milliarder parametre, henvises den generelt til som en stor sprogmodel (LLM).

Den centrale “færdighed” (hvis man kan kalde det det) for en LLM er dens evne til at forudsige det mest sandsynlige næste ord i en ufuldstændig tekstblok. Vi kan bruge denne forudsigelsesmekanisme til at generere store mængder tekst fra scratch, ved at bede LLM om at forudsige ét ord ad gangen.

Hvis du træner LLM på store datasets med variabel kvalitet, vil denne forudsigelsesmekanisme ofte producere dårlig skrivning. Dette er tilfældet med ChatGPT i dag. Dette er hvorfor, når jeg berører emnet med journalister, møder jeg skepsis – journalister ser, hvor dårligt ChatGPT skriver, og de antager, at AI ikke udgør en trussel mod dem, fordi det er udueligt.

Men ChatGPT er ikke den eneste LLM derude. Hvis en LLM trænes på en omhyggeligt udvalgt dataset af tekst skrevet af de bedste journalister – og ingen andre – så vil den udvikle evnen til at skrive som de bedste journalister.

Til forskel fra journalister kræver denne LLM dog ingen løn.

Skrivning vs. At vide, hvad man skal skrive

Før vi går videre, må vi skelne mellem skrivningens mekanik og den kreativitet, der kræves for at vide, hvad der er værd at skrive om. AI kan ikke interviewe whistleblowere eller plage en politiker længe nok til, at politikeren utilsigtet siger sandheden.

AI kan ikke indsamle information. Men det kan beskrive information indsamlet af mennesker på en elovent måde. Dette er en færdighed, som journalister og forfattere tidligere havde monopol på. De har det ikke længere.

Givet den nuværende fremskridtsrate kan AI inden for et år skrive bedre end 99% af journalister og professionelle forfattere. Det vil gøre det gratis, på krav og med uendelig gennemløb.

Økonomien i zero-omkostnings skrivning

Enhver, der har en liste af fakta at formidle, vil kunne omdanne disse fakta til en vel skrevet artikel. Enhver, der finder en artikel om et emne, vil kunne producere en anden artikel, der dækker det samme emne. Denne afledte artikel vil være lige så god som den første, og den vil ikke plagiere den eller krænke dens ophavsret.

Den marginale omkostning af skrevet indhold vil blive zero.

For tiden er økonomien i skrevne medier baseret på menneskeligt arbejde. Vel skrevet indhold er sjældent, så det har værdi. Hele brancher er bygget op for at kapre denne værdi.

Når AI kan producere højkvalitetsindhold gratis, vil den finansielle basis for disse brancher kollapse.

Afskaffelsen af publikationer

Overvej traditionelle publikationer. I årtier har selskaber som The New York Times ansat dygtige forfattere til at producere et begrænset antal artikler hver dag (typisk omkring 300). Denne model er i sig selv begrænset af antallet af forfattere og de omkostninger, der er involveret.

I en verden, hvor AI kan generere et ubegrænset antal artikler uden omkostninger, hvorfor begrænse produktionen til et fast antal? Hvorfor ikke oprette personligt indhold til hver enkelt læser, tilpasset deres interesser og genereret på krav?

I denne nye paradigm vil den traditionelle model med periodiske udgaver og faste artikelantal blive forældet. Publikationer kan skifte til en model, hvor indhold konstant skabes og personliggøres, med henblik på at tilfredsstille de enkelte læsere. En læser kan have brug for en enkelt artikel hver dag. En anden kan have brug for 5000.

Søgemaskiner, der bliver til svarkasser

Søgemaskiner fungerer som distributører, der forbinder brugere med eksisterende indhold. For at opnå dette udfører de fire trin.

Først indekserer de store mængder af forhåndsskrevet indhold. Anden modtager de en forespørgsel fra brugeren. Tredje søger de i forhåndsskrevet indhold for at finde elementer, der er relevante for brugerens forespørgsel. Og fjerde rangerer de det hentede indhold og præsenterer en sorteret liste over resultater for brugeren.

Så langt så godt. Men hvis indhold kan skabes på krav, gratis, hvorfor skulle søgemaskiner returnere eksisterende indhold til brugeren? De kunne simpelthen generere svaret i stedet. Brugeren ville bestemt være mere tilfreds med et enkelt svar på sin forespørgsel end en lang liste over resultater, hvis kvalitet kan variere.

Lad os overveje det logiske næste trin. Hvis søgemaskiner ikke længere fører brugere til noget indhold skrevet af andre, hvad vil der ske med “indhold-økonomien”?

Det meste af indholdet på internettet blev skrevet for at blive moniteret. Folk skriver artikler, rangerer på Google, modtager trafik og omdanner det til indtægt (ved hjælp af annoncer, affiliate-links eller direkte salg af produkter eller tjenester).

Hvad vil ske med denne økonomi, når trafikken forsvinder?

Sociale medier: Den næste domino

Sociale medie-platforme blev oprindeligt designede til at facilitere interaktion mellem brugere. Jeg er gammel nok til at huske dage, hvor folk loggede ind på Facebook for at skrive på en venlig walls, prikke eller kaste en virtuel får på nogen.

I dag er sociale medier anderledes. Det mest almindelige antal følgere, brugere har på Instagram, er nul. Det næst mest almindelige antal følgere er en. Den overveldende majoritet af visninger, delinger, kommentarer og følgere er samlet af en lille gruppe professionelle skabere. De fleste brugere poster intet og følges af ingen.

Simplificeret – de fleste brugere besøger sociale medier for at finde indhold, de måske kan nyde. Sociale medie-selskaber fungerer som distributører, ligesom søgemaskiner. Den primære forskel mellem Facebook og Google er, at Google bruger en forespørgsel til at vælge indhold, hvorimod Facebook vælger indhold uden en.

Hvis dette er tilfældet, bliver det næste trin åbenlyst. Hvorfor skulle sociale medier fremme bruger-genereret indhold, når de kan generere AI-baseret indhold på krav? Kun tekst til at begynde med, måske, men til sidst også billeder og videoer.

Og når sociale medier ikke længere fører brugere til indhold lavet af skabere, hvad vil ske med “skabere-økonomien”?

Star Trek-replicator-analogien

Vi indtræder en ny paradigm, hvor AI fungerer som en Star Trek-replicator for indhold.

I Star Trek er der ingen behov for landmænd, der dyrker mad, butikker, der sælger mad, kokke, der laver mad eller tjenere, der serverer mad. Replicatoren kan skabe enhver mad, du kan ønske, på krav, ved direkte at omdanne råvarer til det færdige produkt.

På samme måde ser jeg ingen plads i vores fremtid for nogen virksomhed, der skaber skrevet indhold, distribuerer skrevet indhold, kombinerer skrevet indhold på en særlig måde eller serverer eksisterende skrevet indhold for brugeren. De eneste værdifulde funktioner vil være at skaffe råvarer og omdanne dem til det færdige produkt på krav.

Vi har stadig brug for måder at skabe information, der ikke eksisterer før, og indsamle information, der ikke var offentligt tilgængelig før. Alt andet vil blive opnået af AI-motorer, der konverterer den tilgængelige information til personligt indhold.

Konsekvenser for indholdsskabere og distributører

Handlende taler ofte om “positiv eksponering” og “negativ eksponering”. Den letteste måde at forstå disse begreber på er at spørge sig selv – hvis dette går op, vil jeg have gavn eller lide?

AI er på vej op. Og det er på vej op særligt hurtigt i områder som naturligt sprog og andet menneskeskabt indhold. Spørgsmålet, som hver professionel skal stille sig selv, er – har jeg positiv eller negativ eksponering over for AI lige nu?

Hvis du er en indholdsskaber – lad os sige en nyhedsudgivelse – og din omkostningsstruktur er ikke nul, så er du sandsynligvis i vanskeligheder. Du vil snart konkurrere med indholdsskabere, hvis omkostning er nul, og det er ikke en konkurrence, du kan vinde. Sandsynligvis har du kun 3 valg: forlade markedet; reducere dine omkostninger til nul (ved at blive et AI-selskab); eller gå konkurs.

Hvis du er på distributionsiden af tingene, har du sandsynligvis mere tid, før de fulde effekter rammer din bundlinje. Netværkseffekter vil hjælpe dig med at afværge forstyrrelsen i et par år. Men til sidst sker ting, der skal ske, hvad enten vi kan lide det eller ej. Søgemaskiner erstattede webkataloger. Feeds erstattede en stor del af den funktion, som søgemaskiner tidligere havde. Og snart vil påkravskabt indholdsskabelse erstatte både.

Regeringens og reguleringens rolle

Som en person, der blev født i Sovjetunionen, er jeg ikke en stor fan af regeringer, der regulerer tale. De moralske faldgruber er ofte højere end nogen midlertidig fordel, sådan regulering måske kan bringe.

Alligevel mener jeg, at regeringer måske har en vigtig rol at spille i, hvordan dette udvikler sig.

Vi har gode og dårlige eksempler på regeringsregulering og deres effekter på branchen. De ” 26 ord, der skabte internettet ” voksede en spæd industri til billioner af dollars i værdi. Reguleringen af internetudbydere i 90’erne, dog, fik antallet af internetudbydere i USA til at falde fra over 3000 til 6, og resulterede i en situation, hvor amerikanske forbrugere har den dårligste bredbåndsadgang i den udviklede verden.

Når jeg bedes om mine anbefalinger, peger jeg ofte på tre måder, hvorpå regeringsregulering kan hjælpe, snarere end hindre, udviklingen af denne nye økonomi:

1. Pålæg interoperabilitet, og gør det lettere for forbrugere at skifte leverandører.

Kapitalisme fungerer som naturlig udvælgelse – virksomheder, der gør ting bedre eller mere effektivt, vil vokse hurtigere end virksomheder, der ikke gør. “Lås” mekanismer, der gør det sværere at skifte, som fx evnen til ikke at kunne eksportere sine data ud af en tjeneste og overføre dem til en konkurrent, langsomer denne evolution og resulterer i lavere vækst.

Hvis regeringer kan pålægge interoperabilitet i hele tech-industrien, vil vi se mere gode funktioner og gode adfærd belønnet. Vi vil skabe incitament til virksomheder at innovere i ting, folk ønsker, snarere end at innovere på måder at presse mere ud af en fange publikum.

2. Gennemfør antitrust ved at fokusere på monopolkriminalitet, snarere end monopolkriminalitetsrisiko.

Vi alle ved, at når to virksomheder fusionerer, kan den resulterende enhed blive stor og have en forstørret magt i forhold til sine kunder. Men eksistensen af forstørret magt fører ikke altid til dårlig service eller prædatorisk prissætning.

Imens er virksomheder, der allerede har en forstørret magt, ofte engageret i anti-konkurrencemæssige adfærd lige foran vores øjne. Og alligevel fokuserer FTC på at blokere fusioner og opkøb.

Hvis regeringer fokuserer på at forbyde og strengt gennemføre anti-konkurrencemæssige praksisser som dumping og bundling, især i forhold til tech-produkter, der bruges af majoriteten af befolkningen, vil hele systemet blive afklogret.

Nogle specifikke eksempler kan hjælpe med at illustrere dette punkt.

At tilbyde en browser, der er et meget komplekst stykke software, der koster milliarder at udvikle, gratis – er et klart tilfælde af dumping. Nye browser-virksomheder som Cliq eller Brave har svært ved at innovere i dette område, fordi deres meget større konkurrenter giver dette dyre produkt væk gratis. Resultatet er, at alle browsere ser ens ud i dag, og der har ikke været nogen væsentlig innovation i dette område siden 2016.

At tilbyde en virksomhedsmeddelelse-app som en del af en dokumentredigerings-suite, som hver virksomhed må købe – er et klart tilfælde af bundling. Selv en meget succesfuld startup som Slack blev tvunget til at sælge sig selv til en større virksomhed, bare for at kunne konkurrere som et betalt produkt i et område, hvor deres primære konkurrent er bundet med noget, deres kunde alligevel må have.

Som AI udvikler sig til en ny økonomi, der bliver større end internettet, vil vi sandsynligvis se endnu større misbrug i dette nye område – medmindre regeringer træder ind og sikrer, at dumping og bundling ikke betaler.

3. Overvej måder at subsidere eller beskytte originalt indholdsskabelse.

Regeringer finansierer grundforskning og videnskab gennem stipendier og andre subsidier. Det beskytter også nye ideer, som folk opdager i deres forskning gennem patenter. Årsagen til, at disse to mekanismer er nødvendige, er, at kopiere en idé, der virker, er meget billigere end at komme med en ny idé, der virker. Uden intervention kan dette føre til en fællesskabs-tragedie, hvor alle kopierer fra deres nabo, og ingen skaber noget nyt.

I journalistik og indholdsskabelse generelt var disse mekanismer unødvendige, fordi kopiering uden at krænke ophavsret var en svær proces. Men med opfindelsen af AI er dette ikke længere sandt. Da omkostningen ved at omskrive andres skrivning nærmer sig nul, vil vi have brug for mekanismer til at inciterer noget andet end omskrivning – og de bedste svar kan se ud som dem, vi har i grundforskning i dag.

At gøre det bedste af denne udfordring

Transformationen, der følger med AI, er en af de største udfordringer, som menneskeheden står over for i dag. Journalister og andre indholdsskabere vil blive berørt først. Indholdsdistributører vil følge snart efter. Vi vil til sidst indtræde en helt ny paradigm, som jeg henviser til som “Star Trek-replicator”-modellen for indholdsskabelse og distribution.

Vi har en mulighed her for at bygge noget meget bedre end det, der eksisterer i dag. Ligesom opfindelsen af trykpressen førte til Oplysningen, kan opfindelsen af AI føre til en anden Oplysning. Men desværre er ikke alle mulige fremtider benign.

Det er op til os at styre denne udvikling i den rette retning.