Искусственный интеллект и надвигающийся взрыв СМИ

Сейчас среди журналистов популярно предупреждать, что ИИ может иметь катастрофические последствия для человечества. Эти опасения преувеличены в отношении человечества в целом. Но они довольно проницательны в отношении самих журналистов.

Чтобы понять, почему, давайте рассмотрим более внимательно подсистемы, которые мы называем ИИ. ИИ – это самый широкий термин, но мы можем его разделить на системы, основанные на правилах, и системы машинного обучения. Системы машинного обучения можно разделить по их применению (видео, изображения, естественный язык и т. д.). Среди них мы видели наибольший прогресс в обработке естественного языка. Конкретно, мы видели изобретение модели трансформера в 2017 году, за которым последовал быстрый рост размера трансформеров. Как только модель превышает 7 миллиардов параметров, ее обычно называют большой языковой моделью (LLM).

Основной “навык” (если можно так назвать) LLM – это ее способность предсказать наиболее вероятное следующее слово в незавершенном блоке текста. Мы можем использовать этот предсказательный механизм для генерации больших блоков текста с нуля, попросив LLM предсказать одно слово за раз.

Если LLM обучить на больших наборах данных с переменным качеством, этот предсказательный механизм часто производит плохую писанину. Это случай с ChatGPT сегодня. Это почему, когда я затрагиваю эту тему с журналистами, я встречаю скептицизм – журналисты видят, как плохо ChatGPT пишет, и они предполагают, что ИИ не представляет угрозы для них, потому что он неумел.

Но ChatGPT – не единственная LLM. Если LLM обучить на тщательно отобранном наборе текстов, написанных лучшими журналистами – и никем другим – то она разовьет способность писать как лучшие журналисты.

В отличие от журналистов, однако, эта LLM не потребует зарплаты.

Писанина против знания того, что писать

Прежде чем мы продолжим, нам нужно различать механику писанины и творчество, необходимое для знания того, что стоит писать. ИИ не может интервьюировать информаторов или допрашивать политика достаточно долго, чтобы тот случайно сказал правду.

ИИ не может собирать информацию. Но он может описать информацию, собранную людьми, в эloquentной форме. Это навык, который журналисты и писатели раньше имели монополию. Теперь они ее больше не имеют.

Учитывая текущую скорость прогресса, в течение года ИИ сможет писать лучше 99% журналистов и профессиональных писателей. Он будет делать это бесплатно, по требованию и с бесконечной производительностью.

Экономика писанины с нулевой стоимостью

Кто угодно, у кого есть список фактов, которые нужно передать, сможет превратить эти факты в хорошо написанную статью. Кто угодно, кто найдет статью на любую тему, сможет создать другую статью, освещающую ту же тему. Эта производная статья будет такой же хорошей, как и первая, и не будет плагиатом или нарушать ее авторские права..

Предельная стоимость написанного контента станет равной нулю.

В настоящее время экономика письменных СМИ основана на человеческом труде. Хорошо написанный контент редок, поэтому он имеет ценность. Целые отрасли были построены для захвата этой ценности.

Когда ИИ сможет производить высококачественный контент бесплатно, финансовая основа этих отраслей рухнет.

Отмена публикаций

Рассмотрим традиционные публикации. На протяжении десятилетий компании, такие как The New York Times, нанимали опытных писателей для производства ограниченного числа статей каждый день (обычно около 300). Эта модель по своей сути ограничена количеством писателей и затратами.

В мире, где ИИ может генерировать неограниченное количество статей без стоимости, почему ограничивать производство фиксированным количеством? Почему не создавать персонализированный контент для каждого читателя, адаптированный к его интересам и генерируемый по требованию?

В этой новой парадигме традиционная модель периодических выпусков и фиксированного количества статей становится устаревшей. Публикации могут перейти на модель, в которой контент создается непрерывно и персонализируется, удовлетворяя конкретным потребностям отдельных читателей. Один читатель может понадобиться одна статья в день. Другой может понадобиться 5000.

Публикации, чей основной продукт – упаковка 300 статей в один ежедневный выпуск, исчезнут.

Поисковые системы становятся системами ответов

Поисковые системы действуют как дистрибьюторы, соединяя пользователей с существующим контентом. Чтобы достичь этого, они выполняют четыре шага.

Сначала они индексируют огромные объемы предварительно написанного контента. Второй, они получают запрос от пользователя. Третий, они ищут предварительно написанный контент, чтобы найти элементы, которые имеют отношение к запросу пользователя. И четвертый, они ранжируют полученный контент и представляют пользователю отсортированный список результатов.

До сих пор все хорошо. Но если контент можно создавать по требованию, бесплатно, то почему поисковые системы возвращают предварительно написанный контент пользователю? Они могли бы просто сгенерировать ответ вместо этого. Пользователь был бы определенно счастливее с одним ответом на свой запрос, вместо длинного списка результатов, качество которых может варьироваться.

Теперь давайте рассмотрим логический следующий шаг. Если поисковые системы больше не ведут пользователей к любому контенту, написанному другими, что произойдет с “экономикой контента”?

Большинство контента в Интернете было написано для монетизации. Люди пишут статьи, занимают позиции в Google, получают трафик и превращают его в доход (с помощью рекламы, партнерских ссылок или прямых продаж продуктов или услуг).

Что произойдет с этой экосистемой, когда трафик исчезнет?

Социальные сети: следующая домино

Социальные сети изначально были разработаны для облегчения взаимодействия между пользователями. Я достаточно стар, чтобы помнить дни, когда люди входили в Facebook, чтобы написать на стене друга, пощекотать или бросить виртуальную овцу в кого-то.

Сегодняшние социальные сети khácны. Наиболее распространенное количество подписчиков, которых имеют пользователи в Instagram, равно нулю. Второе по распространенности количество подписчиков – один. Большинство просмотров, обменов, комментариев и подписчиков накапливается небольшой группой профессиональных создателей. Большинство пользователей ничего не публикуют и никем не следят.

Просто говоря – большинство пользователей посещают социальные сети, чтобы найти контент, который они могут наслаждаться. Социальные сети действуют как дистрибьюторы, как и поисковые системы. Основное различие между Facebook и Google заключается в том, что Google использует запрос для выбора контента, тогда как Facebook выбирает контент без него.

Если это так, то следующий шаг становится очевидным. Почему социальные сети продвигают контент, созданный пользователями, когда они могут генерировать контент на основе ИИ по требованию? Сначала текст, возможно, но в конечном итоге изображения и видео тоже.

И когда социальные сети больше не ведут пользователей к контенту, созданному создателями, что произойдет с “экономикой создателей”?

Аналогия с репликатором Star Trek

Мы вступаем в новую парадигму, в которой ИИ действует как репликатор Star Trek для контента.

В Star Trek нет необходимости в фермерах, которые выращивают еду, магазинах, которые продают еду, поварах, которые готовят еду, или официантах, которые подают еду. Репликатор может создать любую еду, которую вы хотите, по требованию, напрямую преобразуя сырье в конечный продукт.

Аналогично, я не вижу места в нашем будущем для любой компании, которая создает написанный контент, распространяет написанный контент, смешивает написанный контент особым образом или подает предварительно существующий контент пользователю. Единственные ценные функции будут заключаться в получении сырья и преобразовании его в конечный продукт по требованию.

Нам все еще нужны способы создания информации, которая не существовала раньше, и сбора информации, которая не была публично доступна раньше. Все остальное будет достигнуто двигателями ИИ, которые преобразуют доступную информацию в персонализированный контент.

Последствия для создателей и дистрибьюторов контента

Трейдеры часто говорят о “положительном экспозиции” и “отрицательном экспозиции”. Проще всего понять эти концепции, задав себе вопрос – если это что-то увеличивается, буду ли я выигрывать или проигрывать?

ИИ увеличивается. И он увеличивается особенно быстро в областях, таких как естественный язык и другой контент, созданный человеком. Вопрос, который каждый профессионал должен задать себе, – есть ли у меня положительная или отрицательная экспозиция к ИИ сейчас?

Если вы являетесь создателем контента – скажем, новостной публикацией – и ваша структура затрат не равна нулю, то вы, вероятно, в беде. Вы скоро будете конкурировать с создателями контента, чья стоимость равна нулю, и это не конкуренция, которую вы можете выиграть. Вероятно, у вас есть ровно 3 варианта: покинуть рынок; снизить свои затраты до нуля (стать компанией ИИ); или обанкротиться.

Если вы находитесь на стороне распространения, у вас, вероятно, есть больше времени, прежде чем полные последствия достигнут вашей прибыли. Сетевые эффекты помогут вам отсрочить нарушение на несколько лет. Но в конечном итоге вещи, которые должны произойти, произойдут. Поисковые системы заменили веб-каталоги. Ленты заменили большую часть функций, которые служили поисковые системы раньше. И скоро создание контента по требованию заменит оба.

Роль правительства и регулирования

Как человек, родившийся в Советском Союзе, я не являюсь большим поклонником регулирования правительства над речью. Моральные опасности обычно выше, чем любая временная выгода, которую такое регулирование может принести.

Тем не менее, я думаю, что правительства могут сыграть важную роль в определении того, как это разворачивается.

У нас есть хорошие и плохие примеры регулирования правительства и их последствий для отрасли. “26 слов, которые создали Интернет” выросли в молодую отрасль стоимостью триллионы долларов. Регулирование интернет-провайдеров в 90-х годах, однако, привело к снижению количества интернет-провайдеров в США с более чем 3000 до 6 и привело к ситуации, когда потребители в США имеют худший доступ к полосе пропускания в развитом мире.

Когда меня просят о моих рекомендациях, я обычно указываю на три способа, которыми регулирование правительства может помочь, а не помешать, развитию этой новой экосистемы:

1. Предусмотреть interopерабельность и сделать ее проще для потребителей переключаться между поставщиками.

Капитализм работает как естественный отбор – компании, которые делают вещи лучше или более эффективно, будут расти быстрее, чем компании, которые не делают. Механизмы “замки”, которые делают переключение более трудным, такие как невозможность экспорта своих данных из одной службы и переноса их в конкурента, замедляют эту эволюцию и приводят к более низкому росту.

Если правительства могут предусмотреть интероперабельность во всей технологической отрасли, мы увидим больше хороших функций и хороших поведений, которые будут вознаграждены. Мы создадим стимул для компаний инновировать в вещах, которые люди хотят, а не инновировать в способах, чтобы получить больше от захваченной аудитории.

2. Применять антимонопольное регулирование, сосредоточив внимание на злоупотреблениях монополией, а не на рисках монополии.

Мы все знаем, что когда две компании сливаются, результирующая сущность может стать большой и иметь чрезмерную власть по отношению к своим клиентам. Но существование чрезмерной власти не всегда приводит к плохому обслуживанию или хищнической цене.

Между тем, компании, которые уже имеют чрезмерную власть, часто занимаются антиконкурентным поведением прямо перед нашими глазами. И все же FTC фокусируется на блокировании слияний и поглощений.

Если правительства сосредоточатся на запрете и строгом соблюдении антиконкурентных практик, таких как дампинг и пакетирование, особенно в отношении технологических продуктов, используемых большинством населения, вся система станет проще.

Некоторые конкретные примеры могут помочь проиллюстрировать эту точку.

Предоставление браузера, который является очень сложным программным обеспечением, стоимость которого составляет миллиарды долларов, бесплатно – это явный случай дампинга. Новые компании, производящие браузеры, такие как Cliq или Brave, находят трудным инновировать в этом пространстве, потому что их намного более крупные конкуренты раздают этот дорогой продукт бесплатно. Результатом является то, что все браузеры выглядят одинаково сегодня, и не было значительных инноваций в этом пространстве с 2016 года.

Предоставление корпоративного приложения для обмена сообщениями в качестве части пакета редактирования документов, который каждая компания должна купить – это явный случай пакетирования. Даже очень успешный стартап, такой как Slack, был фактически вынужден продать себя более крупной компании, просто чтобы иметь возможность конкурировать как платный продукт в пространстве, где его основной конкурент был включен в что-то, что его клиент должен был иметь в любом случае.

Когда ИИ развивается в новую экосистему, которая станет больше, чем Интернет, мы, вероятно, увидим еще большие злоупотребления в этом новом пространстве – если правительства не вмешаются и не обеспечат, чтобы дампинг и пакетирование не окупались.

3. Рассмотреть способы субсидировать или защищать создание оригинального контента.

Правительства финансируют базовые исследования и науку через гранты и другие субсидии. Они также защищают новые идеи, которые люди открывают в своих исследованиях, через патенты. Причина, по которой эти два механизма необходимы, заключается в том, что копирование идеи, которая работает, намного дешевле, чем разработка новой идеи, которая работает. Без вмешательства это может привести к трагедии общих ресурсов, когда все копируют у своего соседа, и никто ничего не создает.

В журналистике и создании контента в целом эти механизмы были ненужными, потому что копирование без нарушения авторских прав было трудным процессом. Но с появлением ИИ это больше не так. Когда цена перефразирования чужой писанины приближается к нулю, нам понадобятся механизмы, чтобы стимулировать что-то другое, чем перефразирование – и лучшие ответы могут выглядеть как те, которые у нас есть в базовых исследованиях сегодня.

Лучшее из этого вызова

Преобразование, вызванное ИИ, является одним из величайших вызовов, с которыми сталкивается человечество сегодня. Журналисты и другие создатели контента будут затронуты первыми. Распространители контента последуют вскоре после. Мы в конечном итоге войдем в совершенно новую парадигму, которую я назвал “моделью репликатора Star Trek” для создания и распространения контента.

У нас есть возможность построить что-то намного лучше, чем то, что существует сегодня. Как изобретение печатного пресса привело к Просвещению, изобретение ИИ может привести ко второму Просвещению. Но, к сожалению, не все возможные будущие являются доброжелательными.

Это зависит от нас, чтобы подтолкнуть эту эволюцию в правильном направлении.