AI dan Kehancuran Media yang Akan Datang

Saat ini, sangat populer di kalangan jurnalis untuk memperingatkan bahwa AI mungkin memiliki efek bencana pada kemanusiaan. Kekhawatiran ini terlalu diperbesar sehubungan dengan kemanusiaan secara keseluruhan. Namun, mereka sebenarnya cukup presien sehubungan dengan jurnalis itu sendiri.

Untuk memahami mengapa, mari kita lihat lebih dekat sub-disiplin yang kita sebut secara kolektif AI. AI adalah istilah payung terbesar, tetapi kita dapat umumnya memecahnya menjadi sistem berbasis aturan dan sistem pembelajaran mesin. Sistem pembelajaran mesin dapat dipecah oleh aplikasi mereka (video, gambar, bahasa alami, dll). Di antara mereka, kita telah melihat kemajuan terbesar baru-baru ini dalam pemrosesan bahasa alami. Secara khusus, kita telah melihat penemuan model transformer pada tahun 2017, diikuti oleh pertumbuhan pesat dalam ukuran transformer. Sekali model melebihi 7 miliar parameter, itu umumnya disebut sebagai model bahasa besar (LLM).

Kemampuan inti (jika Anda bisa menyebutnya seperti itu) dari LLM adalah kemampuannya untuk memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin dalam blok teks yang tidak lengkap. Kita dapat menggunakan mekanisme prediktif ini untuk menghasilkan blok teks besar dari awal, dengan meminta LLM untuk memprediksi satu kata pada satu waktu.

Jika Anda melatih LLM pada dataset besar dengan kualitas variabel, mekanisme prediktif ini sering menghasilkan tulisan yang buruk. Ini adalah kasus dengan ChatGPT saat ini. Ini adalah alasan mengapa, setiap kali saya membahas topik ini dengan jurnalis, saya menemui skeptisisme – jurnalis melihat bagaimana ChatGPT menulis dengan buruk, dan mereka menganggap AI tidak menimbulkan ancaman bagi mereka karena tidak kompeten.

Tapi ChatGPT bukan satu-satunya LLM di luar sana. Jika LLM dilatih pada dataset teks yang dipilih dengan hati-hati yang ditulis oleh jurnalis terbaik – dan tidak ada orang lain – maka itu akan mengembangkan kemampuan untuk menulis seperti jurnalis terbaik.

Tidak seperti jurnalis, bagaimanapun, LLM ini tidak memerlukan gaji.

Menulis vs Mengetahui Apa yang Layak Ditulis

Sebelum kita melanjutkan, kita perlu membedakan antara mekanika menulis dan kreativitas yang diperlukan untuk mengetahui apa yang layak ditulis. AI tidak bisa mewawancarai pembocor atau mengganggu seorang politisi untuk waktu yang cukup lama sehingga politisi itu secara tidak sengaja mengatakan kebenaran.

AI tidak bisa mengumpulkan informasi. Tapi itu bisa menggambarkan informasi yang dikumpulkan oleh manusia dengan cara yang fasih. Ini adalah keterampilan yang dulunya dimiliki oleh jurnalis dan penulis. Mereka tidak lagi memiliki monopoli atas keterampilan ini.

Dengan tingkat kemajuan saat ini, dalam waktu satu tahun, AI bisa menulis lebih baik dari 99% jurnalis dan penulis profesional. Ini akan dilakukan secara gratis, sesuai permintaan, dan dengan throughput yang tidak terbatas.

Ekonomi Penulisan dengan Biaya Nol

Siapa pun yang memiliki daftar fakta untuk disampaikan akan dapat mengubah fakta-fakta ini menjadi artikel yang ditulis dengan baik. Siapa pun yang menemukan artikel pada subjek apa pun akan dapat menghasilkan artikel lain, yang menutupi subjek yang sama. Artikel turunan ini akan sama bagusnya dengan yang pertama, dan tidak akan menyalin atau melanggar hak cipta.

Biaya marginal konten tertulis akan menjadi nol.

Saat ini, ekonomi media tertulis didasarkan pada tenaga kerja manusia. Konten yang ditulis dengan baik langka, jadi itu memiliki nilai. Industri seluruhnya dibangun untuk menangkap nilai ini.

Ketika AI dapat menghasilkan konten berkualitas tinggi secara gratis, fondasi keuangan dari industri ini akan runtuh.

Penghapusan Penerbitan

Pertimbangkan penerbitan tradisional. Selama beberapa dekade, perusahaan seperti The New York Times telah mempekerjakan penulis terampil untuk menghasilkan jumlah artikel terbatas setiap hari (biasanya sekitar 300). Model ini secara inheren dibatasi oleh jumlah penulis dan biaya yang terlibat.

Di dunia di mana AI dapat menghasilkan jumlah artikel yang tidak terbatas tanpa biaya, mengapa membatasi produksi pada jumlah tetap? Mengapa tidak membuat konten yang dipersonalisasi untuk setiap pembaca, disesuaikan dengan minat mereka dan dihasilkan sesuai permintaan?

Dalam paradigma baru ini, model tradisional dari edisi berkala dan jumlah artikel tetap menjadi usang. Penerbitan dapat beralih ke model di mana konten secara terus-menerus dibuat dan dipersonalisasi, memenuhi kebutuhan spesifik pembaca individu. Seorang pembaca mungkin membutuhkan satu artikel setiap hari. Yang lain mungkin membutuhkan 5000.

Mesin Pencari Menjadi Mesin Jawaban

Mesin pencari bertindak sebagai distributor, menghubungkan pengguna ke konten yang sudah ada. Untuk mencapai ini, mereka melakukan empat langkah.

Pertama, mereka mengindeks sejumlah besar konten yang sudah ditulis. Kedua, mereka menerima kueri dari pengguna. Ketiga, mereka mencari konten yang sudah ditulis untuk menemukan item yang relevan dengan kueri pengguna. Dan keempat, mereka mengurutkan konten yang ditemukan dan menampilkan daftar hasil yang diurutkan ke pengguna.

Jadi, jika konten dapat dibuat sesuai permintaan, secara gratis, maka mengapa mesin pencari akan mengembalikan konten yang sudah ada ke pengguna? Mereka bisa saja menghasilkan jawaban sebagai gantinya. Pengguna pasti akan lebih senang dengan satu jawaban untuk kuerinya, bukan daftar panjang hasil yang kualitasnya mungkin bervariasi.

Sekarang, mari kita pertimbangkan langkah logis berikutnya. Jika mesin pencari tidak lagi mengarahkan pengguna ke konten yang ditulis oleh orang lain, apa yang akan terjadi pada “ekonomi konten”?

Sebagian besar konten di internet ditulis untuk dimonetisasi. Orang menulis artikel, menduduki peringkat di Google, menerima lalu lintas, dan mengubahnya menjadi pendapatan (menggunakan iklan, tautan afiliasi, atau penjualan langsung produk atau jasa).

Apa yang akan terjadi pada ekosistem ini ketika lalu lintas menghilang?

Media Sosial: Domino Berikutnya

Platform media sosial awalnya dirancang untuk memfasilitasi interaksi antara pengguna. Saya sudah cukup tua untuk mengingat hari-hari ketika orang masuk ke Facebook untuk menulis di dinding teman, mengetuk, atau melempar domba virtual ke seseorang.

Media sosial saat ini berbeda. Jumlah pengikut yang paling umum dimiliki pengguna di Instagram adalah nol. Jumlah pengikut yang paling umum kedua adalah satu. Sebagian besar tampilan, bagian, komentar, dan pengikut dikumpulkan oleh sejumlah kecil kreator profesional. Sebagian besar pengguna tidak memposting apa pun dan tidak diikuti oleh siapa pun.

Dengan sederhana – sebagian besar pengguna mengunjungi media sosial untuk menemukan konten yang mungkin mereka nikmati. Perusahaan media sosial bertindak sebagai distributor, sama seperti mesin pencari. Perbedaan utama antara Facebook dan Google adalah bahwa Google menggunakan kueri untuk memilih konten, sedangkan Facebook memilih konten tanpa kueri.

Jika ini masalahnya, maka langkah berikutnya menjadi jelas. Mengapa media sosial mempromosikan konten buatan pengguna, ketika mereka dapat menghasilkan konten berbasis AI sesuai permintaan? Teks saja pada awalnya, mungkin, tetapi akhirnya gambar dan video juga.

Dan ketika media sosial tidak lagi mengarahkan pengguna ke konten yang dibuat oleh kreator, apa yang akan terjadi pada “ekonomi kreator”?

Analogi Replicator Star Trek

Kita memasuki paradigma baru di mana AI berfungsi sebagai replicator Star Trek untuk konten.

Di Star Trek, tidak ada kebutuhan untuk petani yang menanam makanan, toko yang menjual makanan, koki yang memasak makanan, atau pelayan yang menyajikan makanan. Replicator dapat membuat makanan apa pun yang Anda inginkan, sesuai permintaan, dengan mengubah bahan baku langsung menjadi produk akhir.

Begitu juga, saya tidak melihat tempat bagi perusahaan mana pun yang membuat konten tertulis, mendistribusikan konten tertulis, mencampur konten tertulis dengan cara khusus, atau menyajikan konten yang sudah ada kepada pengguna. Fungsi yang berharga hanya akan menjadi pengambilan bahan baku dan mengubahnya menjadi produk akhir sesuai permintaan.

Kita masih membutuhkan cara untuk membuat informasi yang belum ada sebelumnya dan mengumpulkan informasi yang tidak tersedia sebelumnya. Semuanya akan dicapai oleh mesin AI yang mengubah informasi yang tersedia menjadi konten yang dipersonalisasi.

Implikasi untuk Pembuat dan Distributor Konten

Pedagang sering berbicara tentang “eksposur positif” dan “eksposur negatif”. Cara termudah untuk memahami konsep ini adalah dengan bertanya kepada diri sendiri – jika hal ini naik, apakah saya akan mendapat manfaat atau menderita?

AI sedang naik. Dan itu sedang naik terutama cepat di bidang seperti bahasa alami dan konten yang dihasilkan manusia lainnya. Pertanyaan yang harus diajukan oleh setiap profesional kepada diri mereka sendiri adalah – apakah saya memiliki eksposur positif atau negatif terhadap AI saat ini?

Jika Anda adalah pembuat konten – katakanlah, penerbitan berita – dan struktur biaya Anda tidak nol, maka Anda mungkin dalam kesulitan. Anda akan segera bersaing dengan pembuat konten yang biayanya nol, dan itu bukanlah persaingan yang bisa Anda menangkan. Dalam kemungkinan besar, Anda memiliki tepat 3 pilihan: keluar dari pasar; mengurangi biaya Anda menjadi nol (dengan menjadi perusahaan AI); atau bangkrut.

Jika Anda berada di sisi distribusi, Anda mungkin memiliki waktu lebih lama sebelum efek penuh mencapai garis bawah Anda. Efek jaringan akan membantu Anda menunda gangguan selama beberapa tahun. Tapi akhirnya, hal-hal yang harus terjadi, akan terjadi. Mesin pencari menggantikan direktori web. Umpan menggantikan sebagian besar fungsi yang dilayani oleh mesin pencari sebelumnya. Dan segera, pembuatan konten sesuai permintaan akan menggantikan keduanya.

Peran Pemerintah dan Regulasi

Sebagai seseorang yang lahir di Uni Soviet, saya tidak terlalu menyukai pemerintah yang mengatur ucapan. Bahaya moral biasanya lebih tinggi dari manfaat sementara yang mungkin dibawa oleh regulasi tersebut.

Namun, saya pikir bahwa pemerintah mungkin memiliki peran penting dalam menentukan bagaimana hal ini terjadi.

Kita memiliki contoh baik dan buruk dari regulasi pemerintah dan efek yang mereka timbulkan pada industri. ” 26 kata yang menciptakan internet ” tumbuh menjadi industri yang bernilai triliunan dolar. Regulasi ISP pada 1990-an, bagaimanapun, menurunkan jumlah ISP di AS dari lebih dari 3000 menjadi 6, dan menghasilkan situasi di mana konsumen AS memiliki akses bandwidth terburuk di dunia yang berkembang.

Ketika diminta untuk rekomendasi saya, saya biasanya menunjukkan tiga cara di mana regulasi pemerintah dapat membantu, bukan menghambat, perkembangan ekosistem baru ini:

1. Wajibkan interoperabilitas, dan buatlah lebih mudah bagi konsumen untuk beralih penyedia.

Kapitalisme bekerja seperti seleksi alam – perusahaan yang melakukan hal-hal lebih baik atau lebih efisien akan tumbuh lebih cepat dari perusahaan yang tidak. Mekanisme “kunci” yang membuatnya lebih sulit untuk beralih, seperti ketidakmampuan untuk mengekspor data Anda dari layanan dan memindahkannya ke pesaing, memperlambat evolusi ini dan menghasilkan pertumbuhan yang lebih rendah.

Jika pemerintah dapat mewajibkan interoperabilitas di seluruh industri teknologi, kita akan melihat lebih banyak fitur dan perilaku yang baik yang dihargai. Kita akan menciptakan insentif bagi perusahaan untuk berinovasi dalam hal-hal yang diinginkan orang, bukan berinovasi dalam cara-cara untuk memeras lebih banyak dari audiens yang terjebak.

2. Lakukan antitrust dengan fokus pada penyalahgunaan monopoli, bukan risiko monopoli.

Kita semua tahu bahwa ketika dua perusahaan bergabung, entitas yang dihasilkan mungkin menjadi besar dan memiliki kekuatan yang tidak seimbang relatif terhadap pelanggannya. Tapi keberadaan kekuatan yang tidak seimbang tidak selalu mengarah pada layanan yang buruk atau harga yang predator.

Sementara itu, perusahaan yang sudah memiliki kekuatan yang tidak seimbang sering terlibat dalam perilaku anti-kompetitif di depan mata kita. Dan yet, FTC fokus pada memblokir merger dan akuisisi.

Jika pemerintah fokus pada melarang dan penegakan ketat praktik anti-kompetitif seperti dumping dan bundling, terutama terkait dengan produk teknologi yang digunakan oleh sebagian besar populasi, seluruh sistem akan menjadi tidak tersumbat.

Beberapa contoh khusus mungkin membantu mengilustrasikan poin ini.

Menyediakan browser, yang merupakan perangkat lunak yang sangat kompleks yang membutuhkan miliaran untuk dikembangkan, secara gratis – adalah kasus dumping yang jelas. Perusahaan browser baru seperti Cliq atau Brave menemukan sulit untuk berinovasi di ruang ini karena pesaing mereka yang jauh lebih besar memberikan produk yang mahal ini secara gratis. Hasilnya adalah semua browser terlihat sama saat ini, dan tidak ada inovasi signifikan di ruang ini sejak 2016.

Menyediakan aplikasi pesan perusahaan sebagai bagian dari suite pengeditan dokumen yang harus dibeli oleh setiap bisnis – adalah kasus bundling yang jelas. Bahkan startup yang sangat sukses seperti Slack pada dasarnya dipaksa untuk menjual diri mereka kepada perusahaan yang lebih besar, hanya untuk dapat bersaing sebagai produk berbayar di ruang di mana pesaing utama mereka dibundel dengan sesuatu yang pelanggan mereka harus miliki.

Ketika AI berkembang menjadi ekosistem baru yang lebih besar dari internet, kita akan melihat penyalahgunaan yang lebih besar di ruang ini – kecuali jika pemerintah campur tangan dan memastikan bahwa dumping dan bundling tidak menguntungkan.

3. Pertimbangkan cara untuk mensubsidi atau melindungi penciptaan konten asli.

Pemerintah mendanai penelitian dasar dan ilmu pengetahuan melalui hibah dan subsidi lainnya. Ini juga melindungi ide baru yang ditemukan orang dalam penelitian mereka melalui paten. Alasannya mekanisme ini diperlukan adalah bahwa menyalin ide yang berhasil jauh lebih murah daripada menghasilkan ide baru yang berhasil. Tanpa intervensi, ini mungkin mengarah pada tragedi umum di mana semua orang menyalin dari tetangga mereka dan tidak ada yang menciptakan apa pun.

Dalam jurnalisme, dan penciptaan konten pada umumnya, mekanisme ini tidak perlu karena menyalin tanpa melanggar hak cipta adalah proses yang sulit. Tapi dengan munculnya AI, ini tidak lagi benar. Ketika harga mengutip karya orang lain mendekati nol, kita akan membutuhkan mekanisme untuk mendorong sesuatu selain mengutip – dan jawaban terbaik mungkin terlihat banyak seperti yang kita miliki dalam penelitian dasar hari ini.

Membuat yang Terbaik dari Tantangan Ini

Transformasi yang dibawa oleh AI adalah salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh kemanusiaan saat ini. Jurnalis dan pembuat konten lainnya akan terkena dampak pertama. Distributor konten akan mengikuti tidak lama kemudian. Kita akan akhirnya memasuki paradigma yang sama sekali baru, yang saya sebut sebagai model “Replicator Star Trek” untuk penciptaan dan distribusi konten.

Kita memiliki kesempatan di sini untuk membangun sesuatu yang jauh lebih baik dari yang ada saat ini. Sama seperti penemuan mesin cetak mengarah pada Pencerahan, penemuan AI bisa mengarah pada Pencerahan Kedua. Tapi, sayangnya, tidak semua masa depan yang mungkin adalah baik.

Kita harus mendorong evolusi ini ke arah yang benar.