AI og den kommende implosjonen av media

Det er populært blant journalister i disse dager å advare om at AI kan ha katastrofale effekter på menneskeheten. Disse bekymringene er overdrivende når det gjelder menneskeheten som helhet. Men de er faktisk ganske presise når det gjelder journalister selv.

For å forstå hvorfor, la oss ta en nærmere titt på underdisiplinene som vi kollektivt kaller AI. AI er den bredeste paraplybetegnelsen, men vi kan generelt bryte den ned i regelbaserte systemer og maskinlæringsystemer. Maskinlæringsystemer kan brytes ned etter deres anvendelse (video, bilder, naturlig språk osv). Blant disse har vi sett de største framgangene i naturlig språkbehandling. Spesifikt har vi sett oppfinnelsen av transformermodellen i 2017, fulgt av rask vekst i størrelsen på transformerne. Når modellen overstiger 7 milliarder parametre, kalles den vanligvis for en stor språkmodell (LLM).

Den grunnleggende “ferdigheten” (hvis man kan kalle det det) til en LLM er dens evne til å forutsi det mest sannsynlige neste ordet i en ufullstendig blokk av tekst. Vi kan bruke denne prediktive mekanismen til å generere store blokker av tekst fra scratch, ved å be LLM om å forutsi ett ord om gangen.

Hvis du trener LLM på store datasett med variabel kvalitet, vil denne prediktive mekanismen ofte produsere dårlig skriving. Dette er tilfelle med ChatGPT i dag. Dette er hvorfor, når jeg tar opp dette emnet med journalister, møter jeg skepsis – journalister ser hvordan dårlig ChatGPT skriver, og de antar at AI ikke utgjør noen trussel mot dem fordi det er inkompetent.

Men ChatGPT er ikke den eneste LLM der ute. Hvis en LLM er trent på et nøye utvalgt datasett av tekst skrevet av de beste journalistene – og ingen andre – så vil den utvikle evnen til å skrive som de beste journalistene.

I motsetning til journalister, vil denne LLM imidlertid ikke kreve noen lønn.

Skriving vs. å vite hva som skal skrives

Før vi går videre, må vi skille mellom mekanismen til skriving og den kreativiteten som kreves for å vite hva som er verdt å skrive om. AI kan ikke intervjue whistleblowere eller plage en politiker lenge nok til at politikeren tilfeldigvis sier sannheten.

AI kan ikke samle inn informasjon. Men det kan beskrive informasjon samlet inn av mennesker på en elovent måte. Dette er en ferdighet som journalister og forfattere tidligere hadde monopol på. De har ikke lenger det.

Gitt den nåværende fremgangsrate, kan AI skrive bedre enn 99% av journalister og profesjonelle forfattere innen ett år. Det vil gjøre det gratis, på forespørsel, og med uendelig gjennomstrømning.

Økonomien til nullkostnadsskriving

Hver person som har en liste med fakta å formidle, vil kunne omdanne disse faktene til en velskrevet artikkel. Hver person som finner en artikkel om et emne, vil kunne produsere en annen artikkel som dekker det samme emnet. Denne avledede artikkelen vil være like god som den første, og vil ikke plagiere den eller krenke dens opphavsrett..

Den marginale kostnaden av skrevet innhold vil bli null.

For tiden er økonomien til skrevne medier basert på menneskelig arbeid. Velskrevet innhold er sjeldent, så det har verdi. Hele industrier ble bygget for å fange denne verdien.

Når AI kan produsere høykvalitetsinnhold gratis, vil den finansielle grunnlaget for disse industrene kollapse.

Avskaffelsen av publikasjoner

La oss se på tradisjonelle publikasjoner. I årevis har selskaper som The New York Times ansatt dyktige forfattere for å produsere et begrenset antall artikler hver dag (vanligvis rundt 300). Denne modellen er innebygget begrenset av antallet forfattere og kostnadene involvert.

I en verden hvor AI kan generere et ubegrenset antall artikler uten kostnad, hvorfor begrense produksjonen til et fast antall? Hvorfor ikke lage personlig innhold for hver enkelt leser, tilpasset deres interesser og generert på forespørsel?

I denne nye paradigmen blir den tradisjonelle modellen med periodiske utgaver og faste artikkelantall foreldet. Publikasjoner kan gå over til en modell hvor innhold kontinuerlig skapes og tilpasses, med hensyn til de spesifikke behovene til hver enkelt leser. En leser kan trenge en enkelt artikkel hver dag. En annen kan trenge 5000.

Publikasjoner hvis primære produkt er å pakke 300 artikler inn i en enkelt daglig utgave, vil gå ut av drift.

Søkemotorer blir svarmotorer

Søkemotorer fungerer som distributører, som kobler brukere til eksisterende innhold. For å oppnå dette, utfører de fire trinn.

Først indekserer de store mengder eksisterende innhold. Andre mottar de en forespørsel fra brukeren. Tredje søker de gjennom eksisterende innhold for å finne elementer som er relevante for brukerens forespørsel. Og fjerde rangerer de funnet innhold og presenterer en sorteret liste med resultater til brukeren.

Så langt så godt. Men hvis innhold kan skapes på forespørsel, gratis, så hvorfor skulle søkemotorer returnere eksisterende innhold til brukeren? De kunne enkelt generere svaret i stedet. Brukeren ville sikkert være mer tilfreds med et enkelt svar på sin forespørsel, i stedet for en lang liste med resultater hvis kvalitet kan variere.

La oss nå se på det logiske neste skrittet. Hvis søkemotorer ikke lenger leder brukere til noen innhold skrevet av andre, hva vil skje med “innhold”-økonomien?

De fleste innhold på internettet er skrevet for å bli monalisert. Folk skriver artikler, rangerer på Google, mottar trafikk og omdanner det til inntekt (ved hjelp av annonser, affiliate-lenker eller direkte salg av produkter eller tjenester).

Hva vil skje med denne økonomien når trafikken forsvinner?

Sosiale medier: Neste dominobrikke

Sosiale medier ble opprinnelig designet for å fasilitere interaksjon mellom brukere. Jeg er gammel nok til å huske dager da folk logget inn på Facebook for å skrive på en venns vegger, poke eller kaste en virtuell sau på noen.

I dag er sosiale medier annerledes. Det vanligste antallet følgere brukere har på Instagram er null. Det nest vanligste antallet følgere er en. Det store flertallet av visninger, delinger, kommentarer og følgere samles av en liten gruppe profesjonelle skapere. De fleste brukere poster ingenting og følges av ingen.

Enkelt uttrykt – de fleste brukere besøker sosiale medier for å finne innhold de kan like. Sosiale medier selskaper fungerer som distributører, akkurat som søkemotorer. Den største forskjellen mellom Facebook og Google er at Google bruker en forespørsel for å velge innhold, mens Facebook velger innhold uten en.

Hvis dette er tilfelle, så blir det neste skrittet åpenbart. Hvorfor skulle sosiale medier fremme brukergenerert innhold, når de kan generere AI-basert innhold på forespørsel? Tekst-basert til å begynne med, kanskje, men til slutt også bilder og videoer.

Og når sosiale medier ikke lenger leder brukere til innhold laget av skapere, hva vil skje med “skaperøkonomien”?

Star Trek-replicator-analogien

Vi går inn i en ny paradigm hvor AI fungerer som en Star Trek-replicator for innhold.

I Star Trek er det ingen behov for bønder som dyrker mat, butikker som selger mat, kokker som lager mat eller servitører som serverer mat. Replicatoren kan lage enhver mat du liker, på forespørsel, ved å omdanne råvarer direkte til det ferdige produktet.

Tilsvarende ser jeg ingen plass i vår fremtid for noen selskap som lager skrevet innhold, distribuerer skrevet innhold, blander skrevet innhold på en spesiell måte eller serverer eksisterende innhold til brukeren. De eneste verdifulle funksjonene vil være å skaffe råvarer og omdanne dem til det ferdige produktet på forespørsel.

Vi trenger fortsatt måter å skape informasjon som ikke eksisterer før og samle inn informasjon som ikke var offentlig tilgjengelig før. Alt annet vil bli oppnådd av AI-motorer som omdanner tilgjengelig informasjon til personlig innhold.

Konsekvenser for innholdsskapere og distributører

Handelsmenn snakker ofte om “positiv eksponering” og “negativ eksponering”. Den enkleste måten å forstå disse konseptene på er å spørre deg selv – hvis dette ting går opp, vil jeg dra nytte eller lide?

AI er på vei opp. Og det er på vei opp spesielt raskt i områder som naturlig språk og annet menneskegenerert innhold. Spørsmålet hver profesjonell må stille seg selv er – har jeg positiv eller negativ eksponering for AI nå?

Hvis du er en innholdsskaper – la oss si en nyhetspublikasjon – og din kostnadsstruktur er ikke-null, så er du sannsynligvis i trøbbel. Du vil snart konkurrere med innholdsskapere hvis kostnad er null, og det er ikke en konkurranse du kan vinne. I alle sannsynlighet har du eksakt 3 valg: forlate markedet; redusere dine kostnader til null (ved å bli et AI-selskap); eller gå konkurs.

Hvis du er på distribusjonssiden av ting, har du sannsynligvis mer tid før de fullstendige effektene når din bottom line. Nettverkseffekter vil hjelpe deg å holde avstand til forstyrrelsen i noen år. Men til slutt, det som må skje, skjer. Søkemotorer erstattet webkataloger. Feeder erstattet en stor del av funksjonen søkemotorer tjente før. Og snart vil på forespørsel-innholdskaping erstatte både.

Regjeringens og reguleringens rolle

Som noen som ble født i Sovjetunionen, er jeg ikke en stor fan av regjeringer som regulerer tale. De moralske faren er vanligvis høyere enn noen midlertidig fordel slik regulering kan bringe.

Likevel tror jeg at regjeringer kan ha en viktig rolle å spille i å bestemme hvordan dette utvikler seg.

Vi har gode og dårlige eksempler på regjeringer og reguleringer og deres effekter på industrien. De “26 ordene som skapte internettet” vokste en ny industrien til trillions av dollar i verdi. Reguleringen av ISP-er på 90-tallet, derimot, førte til at antallet ISP-er i USA gikk fra over 3000 til 6, og resulterte i en situasjon hvor amerikanske forbrukere har den dårligste bredbåndsaksessen i den utviklede verden.

Når jeg blir bedt om mine anbefalinger, peker jeg vanligvis på tre måter som regjeringer kan hjelpe, i stedet for å hindre, utviklingen av denne nye økonomien:

1. Pålegg interoperabilitet, og gjør det lettere for forbrukere å bytte leverandører.

Kapitalisme fungerer som naturlig seleksjon – selskaper som gjør ting bedre eller mer effektivt, vil vokse raskere enn selskaper som ikke gjør det. “Lås-inn”-mekanismer som gjør det vanskeligere å bytte, som evnen til å eksportere data ut av en tjeneste og overføre det til en konkurrent, bremser ned denne evolusjonen og resulterer i lavere vekst.

Hvis regjeringer kan pålegge interoperabilitet gjennom hele teknologiindustrien, vil vi se mer gode funksjoner og gode atferd belønnet. Vi vil skape incitament for selskaper å innovere i ting folk ønsker, i stedet for å innovere på måter å presse mer ut av en fange publikum.

2. Gjennomfør antitrust ved å fokusere på monopolutnyttelse, i stedet for monopolutviklingsrisiko.

Vi vet alle at når to selskaper slår seg sammen, kan den resulterende enheten bli stor og ha en ubalanse i forhold til kundene. Men eksistensen av ubalanse makt fører ikke alltid til dårlig service eller predasjonspolitikk.

Imens er selskaper som allerede har ubalanse makt ofte engasjert i anti-konkurrerende atferd rett foran våre øyne. Og likevel fokuserer FTC på å blokkere fusjoner og oppkjøp.

Hvis regjeringer fokuserer på å forby og strengt gjennomføre anti-konkurrerende praksiser som dumping og bundling, spesielt i forhold til tekniske produkter som brukes av majoriteten av befolkningen, vil hele systemet bli avkoblet.

Noen spesifikke eksempler kan hjelpe å illustrere dette punktet.

Å tilby en nettleser, som er et svært komplekst program som koster milliarder å utvikle, gratis – er et klart tilfelle av dumping. Nye nettleser-selskaper som Cliq eller Brave har vanskelig for å innovere i dette området fordi deres mye større konkurrenter gir denne dyre produktet bort gratis. Resultatet er at alle nettlesere ser likende ut i dag, og det har ikke vært noen betydelig innovasjon i dette området siden 2016.

Å tilby en bedrifts meldingsapp som en del av en dokumentredigeringspakke som hver bedrift må kjøpe – er et klart tilfelle av bundling. Selv en svært suksessfull startup som Slack ble essensielt tvunget til å selge seg til et større selskap, bare for å kunne konkurrere som et betalt produkt i et marked hvor deres hovedkonkurrent er bundet med noe deres kunde uansett må ha.

Etterhvert som AI utvikler seg til en ny økonomi som blir større enn internettet, er vi bundet til å se enda større misbruk i dette nye området – medmindre regjeringer griper inn og sikrer at dumping og bundling ikke betaler.

3. Vurdere måter å subsidiere eller beskytte originalt innholdsskap.

Regjeringer finasier grunnforskning og vitenskap gjennom stipend og andre subsidier. De beskytter også nye ideer som folk oppdager i sin forskning gjennom patenter. Grunnen til at disse to mekanismene er nødvendige er at å kopiere en ide som fungerer er mye billigere enn å komme opp med en ny ide som fungerer. Uten inngripen kan dette føre til en tragedie for fellesskapet hvor alle kopierer fra sine naboer og ingen skaper noe nytt.

I journalistikk, og innholdsskap generelt, var disse mekanismene unødvendige fordi å kopiere uten å krenke opphavsrett var en vanskelig prosess. Men med oppfinnelsen av AI er dette ikke lenger sant. Etterhvert som prisen på å omskrive andres skriving nærmer seg null, vil vi trenge mekanismer for å motivere noe annet enn å omskrive – og de beste svarene kan se ut som de vi har i grunnforskning i dag.

Å gjøre det beste av denne utfordringen

Transformasjonen som følger av AI er en av de største utfordringene som menneskeheten står overfor i dag. Journalister og andre innholdsskapere vil bli berørt først. Distributører av innhold vil følge snart etter. Vi vil til slutt gå inn i en helt ny paradigm, som jeg refererte til som “Star Trek-replicator”-modellen for innholdsskap og distribusjon.

Vi har en mulighet her til å bygge noe mye bedre enn det som eksisterer i dag. Like som oppfinnelsen av trykkepressen ledet til opplysningstiden, kan oppfinnelsen av AI føre til en ny opplysningstid. Men dessverre er ikke alle mulige fremtider harmløse.

Det er opp til oss å styre denne evolusjonen i rett retning.