AI in prihajajoča implozija medijev

Med novinarji je dandanes priljubljeno opozarjanje, da bi umetna inteligenca lahko imela katastrofalne posledice za človeštvo. Ti pomisleki so prenapihnjeni glede na človeštvo kot celoto. Toda glede samih novinarjev so pravzaprav precej preudarni.

Da bi razumeli zakaj, si poglejmo podrobneje poddiscipline, ki jih skupaj imenujemo AI. AI je najširši krovni izraz, vendar ga lahko na splošno razdelimo na sisteme, ki temeljijo na pravilih, in sisteme strojnega učenja. Sisteme strojnega učenja je mogoče razčleniti glede na njihovo uporabo (video, slike, naravni jezik itd.). Med temi smo videli največje nedavne korake pri obdelavi naravnega jezika. Natančneje, leta 2017 smo bili priča izumu modela transformatorja, čemur je sledila hitra rast velikosti transformatorjev. Ko model preseže 7 milijard parametrov, ga na splošno imenujemo a veliki jezikovni model (LLM).

Osrednja »veščina« (če temu lahko tako rečemo) LLM je njegova sposobnost predvideti najverjetnejšo naslednjo besedo v nepopolnem bloku besedila. Ta mehanizem predvidevanja lahko uporabimo za ustvarjanje velikih blokov besedila iz nič, tako da od LLM zahtevamo, da predvidi eno besedo naenkrat.

Če LLM usposabljate na velikih nizih podatkov s spremenljivo kakovostjo, bo ta napovedni mehanizem pogosto povzročil slabo pisanje. Tako je danes s ChatGPT. Zato vedno, ko načnem temo z novinarji, naletim na skepticizem – novinarji vidijo, kako slabo piše ChatGPT, in domnevajo, da jim umetna inteligenca ne predstavlja grožnje, ker je nesposobna.

Vendar ChatGPT ni edini LLM. Če se LLM usposablja na skrbno izbranem naboru podatkov napisanega besedila najboljših novinarjev – in nihče drug – potem bo razvila sposobnost pisanja kot najboljši novinarji.

Za razliko od novinarjev pa ta LLM ne bo zahteval plače.

Pisanje vs. Vedeti, kaj napisati

Preden nadaljujemo, moramo razlikovati med mehaniko pisanja in ustvarjalnostjo, ki je potrebna, da vemo, o čem je vredno pisati. Umetna inteligenca ne more intervjuvati žvižgačev ali preganjati politika dovolj dolgo, da politik pomotoma pove resnico.

AI ne more zbirati informacij. Lahko pa na zgovoren način opiše informacije, ki jih zberejo ljudje. To je veščina, nad katero so imeli nekoč monopol novinarji in pisatelji. Ne delajo več.

Glede na trenutno stopnjo napredka bi lahko AI v enem letu pisal bolje kot 99 % novinarjev in profesionalnih piscev. To bo storil brezplačno, na zahtevo in z neskončno zmogljivostjo.

Ekonomika pisanja brez stroškov

Vsakdo, ki ima seznam dejstev za posredovanje, bo ta dejstva lahko spremenil v dobro napisan članek. Vsak, ki najde članek o kateri koli temi, bo lahko ustvaril drug članek, ki pokriva isto temo. Ta izpeljani članek bo prav tako dober kot prvi in ​​ga ne bo plagiat ali kršil njegovih avtorskih pravic.

O mejni stroški pisne vsebine bo postalo nič.

Trenutno ekonomija pisnih medijev temelji na človeškem delu. Dobro napisane vsebine je malo, zato ima vrednost. Celotne industrije so bile zgrajene, da bi zajele to vrednost.

Ko bo umetna inteligenca lahko brezplačno proizvajala visokokakovostno vsebino, se bo finančni temelj teh industrij zrušil.

Ukinitev publikacij

Razmislite o tradicionalnih publikacijah. Podjetja, kot je The New York Times, že desetletja zaposlujejo usposobljene pisce, ki vsak dan pripravijo omejeno število člankov (običajno okoli 300). Ta model je sam po sebi omejen s številom avtorjev in vključenimi stroški.

Zakaj bi v svetu, kjer lahko umetna inteligenca ustvari neomejeno število izdelkov brez stroškov, omejevala proizvodnjo na fiksno število? Zakaj ne bi ustvarili prilagojene vsebine za vsakega bralca, prilagojene njegovim interesom in ustvarjene na zahtevo?

V tej novi paradigmi postane tradicionalni model periodičnih izdaj in fiksnega števila člankov zastarel. Publikacije se lahko premaknejo k modelu, kjer se vsebina nenehno ustvarja in prilagaja, tako da skrbi za posebne potrebe posameznih bralcev. En bralec bo morda potreboval en sam članek vsak dan. Drugi morda potrebuje 5000.

Publikacije, katerih primarni produkt je pakiranje 300 člankov v eno dnevno številko, bodo izumrle.

Iskalniki postajajo odzivniki

Iskalniki delujejo kot distributerji, ki povezujejo uporabnike z že obstoječo vsebino. Da bi to dosegli, izvedejo štiri korake.

Prvič, indeksirajo ogromne količine vnaprej napisane vsebine. Drugič, od uporabnika prejmejo poizvedbo. Tretjič, preiščejo vnaprej napisano vsebino, da bi našli elemente, ki ustrezajo uporabnikovi poizvedbi. In četrtič, razvrstijo pridobljeno vsebino in uporabniku predstavijo razvrščen seznam rezultatov.

Zaenkrat gre dobro. Toda če je vsebino mogoče ustvariti na zahtevo, brezplačno, zakaj bi potem iskalniki uporabniku vračali že obstoječo vsebino? Namesto tega bi lahko preprosto ustvarili odgovor. Uporabnica bi bila gotovo bolj zadovoljna z enim samim odgovorom na svojo poizvedbo, namesto dolgega seznama rezultatov, katerih kakovost je lahko različna.

Zdaj pa razmislimo o logičnem naslednjem koraku. Če iskalniki ne bodo več vodili uporabnikov do nobene vsebine, ki so jo napisali drugi, kaj bi se zgodilo z ekonomijo »vsebine«?

Večina vsebine na internetu je bila napisana za monetizacijo. Ljudje pišejo članke, se uvrščajo v Google, prejemajo promet in ga spreminjajo v zaslužek (z uporabo oglasov, partnerskih povezav ali neposredne prodaje izdelkov ali storitev).

Kaj se bo zgodilo s tem ekosistemom, ko bo promet izginil?

Družbeni mediji: Naslednja domina

Platforme družbenih medijev so bile sprva zasnovane za olajšanje interakcije med uporabniki. Dovolj sem star, da se spominjam dni, ko so se ljudje prijavljali v Facebook, da bi pisali na prijateljev zid, zbadali ali vrgli virtualno ovco v nekoga.

Današnji družbeni mediji so drugačni. Najpogostejše število sledilcev, ki jih imajo uporabniki na Instagramu, je nič. Drugo najpogostejše število sledilcev je ena. Veliko večino ogledov, delitev, komentarjev in sledilcev zbere majhno število profesionalnih ustvarjalcev. Večina uporabnikov ne objavi ničesar in jim nihče ne sledi.

Preprosto povedano – večina uporabnikov obišče družbena omrežja, da bi našli vsebino, ki bi jim lahko bila všeč. Podjetja družbenih medijev delujejo kot distributerji, tako kot iskalniki. Glavna razlika med Facebookom in Googlom je, da Google uporablja poizvedbo za izbiro vsebine, medtem ko Facebook izbira vsebino brez nje.

Če je temu tako, postane naslednji korak očiten. Zakaj bi družbeni mediji promovirali vsebino, ki jo ustvarijo uporabniki, ko pa lahko na zahtevo ustvarijo vsebino, ki temelji na umetni inteligenci? Sprva morda samo besedilo, sčasoma pa tudi slike in videi.

In kaj se bo zgodilo z »ekonomijo ustvarjalcev«, ko družbeni mediji ne bodo več vodili uporabnikov do vsebin, ki so jih ustvarili ustvarjalci?

Analogija Replikatorja Star Trek

Vstopamo v novo paradigmo, kjer AI deluje kot Replikator Star Trek za vsebino.

V Zvezdnih stezah ne potrebujete kmetov, ki pridelujejo hrano, trgovin, ki prodajajo hrano, kuharjev, ki kuhajo hrano, ali natakarjev, ki hrano strežejo. Replikator lahko na zahtevo ustvari katero koli hrano, ki vam je všeč, z neposrednim preoblikovanjem surovin v končni izdelek.

Prav tako v naši prihodnosti ne vidim mesta za nobeno podjetje, ki ustvarja pisno vsebino, distribuira pisno vsebino, meša pisno vsebino na nek poseben način ali uporabniku streže že obstoječo pisno vsebino. Edina dragocena funkcija bo pridobivanje surovin in njihova predelava v končni izdelek na zahtevo.

Še vedno potrebujemo načine za ustvarjanje informacij, ki prej niso obstajale, in zbiranje informacij, ki prej niso bile javno dostopne. Vse ostalo bodo dosegli motorji AI, ki bodo razpoložljive informacije pretvorili v prilagojeno vsebino.

Posledice za ustvarjalce in distributerje vsebine

Trgovci pogosto govorijo o »pozitivnem izpostavljenost« in »negativna izpostavljenost«. Najlažji način za razumevanje teh konceptov je, da se vprašate – če se bo to povečalo, bom imel koristi ali bom trpel?

AI raste. Posebej hitro narašča na področjih, kot so naravni jezik in druge vsebine, ki jih ustvari človek. Vprašanje, ki si ga mora zastaviti vsak strokovnjak, je – ali sem trenutno pozitivno ali negativno izpostavljen AI?

Če ste ustvarjalec vsebine – recimo publikacija z novicami – in vaša struktura stroškov ni enaka nič, potem ste verjetno v težavah. Kmalu boste tekmovali z ustvarjalci vsebin, katerih stroški so nič, in to ni tekmovanje, v katerem bi lahko zmagali. Po vsej verjetnosti imate točno 3 možnosti: izstop s trga; znižajte svoje stroške na nič (tako da postanete podjetje z umetno inteligenco); ali bankrotirat.

Če se ukvarjate z distribucijo, imate verjetno več časa, preden polni učinki dosežejo vaš rezultat. Omrežni učinki vam bodo pomagali preprečiti motnjo za nekaj let. Toda sčasoma se zgodijo stvari, ki se morajo zgoditi. Iskalniki so nadomestili spletne imenike. Viri so nadomestili velik del funkcij, ki so jih prej opravljali iskalniki. In kmalu bo ustvarjanje vsebine na zahtevo nadomestilo oboje.

Vloga vlade in ureditev

Kot nekdo, ki je rojen v Sovjetski zvezi, nisem velik oboževalec vladnega urejanja govora. Moralna tveganja so običajno višja od morebitnih začasnih koristi, ki bi jih takšna ureditev lahko prinesla.

Kljub temu menim, da bi lahko imele vlade pomembno vlogo pri določanju, kako se bo to odvijalo.

Imamo dobre in slabe primere vladnih predpisov in učinkov, ki so jih imeli na industrijo. "26 besed, ki so ustvarile internet” je nastajajočo industrijo povečal na bilijone dolarjev vrednosti. Regulacija ponudnikov internetnih storitev v 90-ih pa je zmanjšala število ponudnikov internetnih storitev v ZDA z več kot 3000 na 6 in povzročila situacijo, v kateri imajo ameriški potrošniki najslabši dostop do pasovne širine v razvitem svetu.

Ko me vprašajo za svoja priporočila, običajno izpostavim tri načine, na katere lahko vladna ureditev pomaga, namesto da ovira razvoj tega novega ekosistema:

1. Mandat interoperabilnost, in potrošnikom olajša zamenjavo ponudnika.

Kapitalizem deluje kot naravna selekcija – podjetja, ki delajo stvari bolje ali učinkoviteje, bodo rasla hitreje kot podjetja, ki tega ne počnejo. Mehanizmi »zaklepanja«, ki otežujejo preklop, na primer nezmožnost izvoza podatkov iz storitve in prenosa na konkurenco, upočasnjujejo ta razvoj in povzročajo nižjo rast.

Če bodo vlade lahko določile interoperabilnost v celotni tehnološki industriji, bomo videli več dobrih lastnosti in dobrega vedenja nagrajenih. Ustvarili bomo spodbudo za podjetja, da uvajajo inovacije v stvari, ki si jih ljudje želijo, namesto da bi uvedle inovacije na načine, s katerimi bi iztisnile več iz ujetega občinstva.

2. Uveljavljajte protimonopolno politiko z osredotočanjem na zlorabe monopola, namesto na tveganja monopola.

Vsi vemo, da lahko ob združitvi dveh podjetij nastali subjekt postane velik in ima preveliko moč glede na svoje stranke. Toda obstoj prevelike moči ne vodi vedno do slabih storitev ali plenilskih cen.

Medtem se podjetja, ki že imajo preveliko moč, pogosto zapletajo v protikonkurenčno vedenje tik pred našimi očmi. In vendar se FTC osredotoča na blokiranje združitev in prevzemov.

Če se vlade osredotočijo na prepoved in strogo uveljavljanje protikonkurenčnih praks, kot je npr damping in povezovanje, zlasti kar zadeva tehnološke izdelke, ki jih uporablja večina prebivalstva, se bo celoten sistem odmašil.

Nekaj ​​konkretnih primerov bi lahko pomagalo ponazoriti to točko.

Zagotavljanje brskalnika, ki je zelo zapleten kos programske opreme, katerega razvoj stane milijarde, brezplačno – je očiten primer dampinga. Nova podjetja brskalnikov, kot sta Cliq ali Brave, težko uvajajo inovacije v tem prostoru, ker njihovi veliko večji konkurenti ta dragi izdelek dajejo brezplačno. Posledica tega je, da so dandanes vsi brskalniki videti enaki in od leta 2016 na tem področju ni bilo bistvenih inovacij.

Zagotavljanje korporativne aplikacije za sporočanje kot dela paketa za urejanje dokumentov, ki ga mora kupiti vsako podjetje – je jasen primer združevanja. Celo zelo uspešen startup, kot je Slack, se je bil v bistvu prisiljen prodati večjemu podjetju, samo da bi lahko tekmoval kot plačan izdelek v prostoru, kjer je njihov glavni konkurent opremljen z nečim, kar njihova stranka tako ali tako mora imeti.

Ko se umetna inteligenca razvija v nov ekosistem, ki postaja večji od interneta, bomo v tem nastajajočem prostoru zagotovo videli še večje zlorabe – razen če vlade vskočijo in zagotovijo, da se damping in združevanje ne izplačata.

3. Razmislite o načinih za subvencioniranje ali zaščito ustvarjanja izvirne vsebine.

Vlada financira temeljne raziskave in znanost z nepovratnimi sredstvi in ​​drugimi subvencijami. Prav tako ščiti nove ideje, ki jih ljudje odkrijejo v svojih raziskavah s patenti. Razlog, zakaj sta ta dva mehanizma nujna, je v tem, da je kopiranje ideje, ki deluje, veliko cenejše kot izdelava nove ideje, ki deluje. Brez posredovanja bi to lahko vodilo v tragedijo skupnega premoženja, kjer vsak kopira od svojega soseda in nihče ne ustvari ničesar novega.

V novinarstvu in ustvarjanju vsebin na splošno so bili ti mehanizmi nepotrebni, saj je bilo kopiranje brez kršenja avtorskih pravic težaven proces. A s prihodom AI to ne drži več. Ko se cena parafraziranja pisanja drugih približuje ničli, bomo potrebovali mehanizme za spodbujanje nečesa drugega kot parafraziranje – in najboljši odgovori bi lahko bili zelo podobni tistim, ki jih imamo v današnjih temeljnih raziskavah.

Kar najbolje izkoristiti ta izziv

Preobrazba, ki jo prinaša umetna inteligenca, je eden največjih izzivov, s katerimi se danes sooča človeštvo. Najprej bodo prizadeti novinarji in drugi ustvarjalci vsebin. Kmalu zatem bodo sledili distributerji vsebine. Sčasoma bomo vstopili v popolnoma novo paradigmo, ki sem jo poimenoval model »Replikatorja Star Trek« za ustvarjanje in distribucijo vsebin.

Tu imamo priložnost zgraditi nekaj veliko boljšega od tega, kar obstaja danes. Tako kot je izum tiskarskega stroja privedel do razsvetljenstva, bi lahko izum umetne inteligence vodil do drugega razsvetljenstva. A na žalost niso vse možne prihodnosti benigne.

Na nas je, da ta razvoj usmerimo v pravo smer.