Цифровой журнал «Компьютерра» № 204

Когда-то мы это уже слышали, не так ли? Чуть ли не пятнадцать лет назад. Тогда, на заре форумного общения и чатов в реальном времени, модной фишкой было создание ботов, которые пытались вести «умные беседы» онлайн. Даже спорт такой был: нетизаны отлавливали особо тупого бота и разводили его по полной программе, заставляя демонстрировать интеллект, на фоне которого символическая блондинка выглядела Эйнштейном.

Боже, как много воды утекло с тех романтических времён! Сегодня компьютеры пишут так, что практически нереально отличить текст от написанного живым журналистом. Пока действуют тематические и сюжетные ограничения, однако никто уже не сомневается: bottle neck временный, и через пару–тройку лет компьютеры будут в состоянии писать вообще на любую тему. Причём писать так, что 99% нетизанов вычислить Голема не смогут. 

Narrative Science возник из проекта StatsMonkey, который разрабатывался на протяжении 10 лет в Чикагском Северо-Западном университете (Northwestern University). Компьютерный алгоритм в StatsMonkey баловался тем, что генерировал отчёты о бейсбольных играх. Narrative Science инкорпорировали в январе 2010 года для того, чтобы монетизировать универсальный AI на основе StatsMonkey. Таковым стал Quill, который всего три года спустя Narrative Science задействует для обслуживания 30 постоянных клиентов.

Клиентура Narrative Science по большей части пока маргинальная, однако два имени намекают на грядущие перспективы. Это CreditSuisse, для которого Narrative Science поставляет финансовые отчёты, и Forbes, для которого Quill анализирует квартальную отчётность биржевых корпорации и, опираясь на этот анализ, выдаёт полноценные прогнозы. 

Больше всего страшат журналистов два момента. Качество аналитических заметок и отчётов по биржевым корпоративным событиям, созданных AI-движком Quill, абсолютно ничем не уступает образцам творчества штатных живых писателей. Себестоимость же компьютерного «труда» даже демпингом назвать язык не поворачивается: $10 долларов за заметку в 500 слов! Для сравнения: живому журналисту за такую же работу в американском средней руки издании выплачивают от $200 до $500.

Учитывая, что на создание одного опуса у компьютеров Narrative Science уходит около 15 секунд, можно представить, на какой бирже труда через пару лет окажутся толпы демагогов, которые сегодня кучкуются вокруг каждого печатного издания и портала, специализирующегося на финансовой, политической и спортивной тематике! 

То, что журналистов, обслуживающих информационные потоки и симулирующих аналитическую деятельность (таковых — 90% из общего числа пишущих сегодня людей), попрут на улицу, как только технологии, аналогичные Quill Narrative Science, обретут массовый характер, можно не сомневаться нисколечко: мало того что конкуренция по расценкам невозможна, так ещё и — по тонкому наблюдению Евгения Морозова (до чего же импонирует мне этот белорусский журналист и писатель, с которым, помнится, я энергично не соглашался в одном из весенних «Битых Пикселей»!) — «журналисты в штате имеют особенность бюллетенить и требовать к себе уважения». На что, как вы понимаете, компьютеры не претендуют. 

Narrative Science усматривает в своей работе высокую гуманитарную миссию: компьютеризованная журналистика, по мысли руководителей компании, призвана помогать, а не подсиживать живых журналистов. Это — лукавство чистой воды, потому что продукты Narrative Science целиком и полностью ориентированы на работодателей, а не на исполнителей. Рядовые журналисты не будут использовать Quill для написания своих статей, зато издатели — будут направо и налево, вдохновившись достижениями Forbes.

Есть и ещё одно обстоятельство, которое не оставляет камня на камне от амбиций живых работников, вовлечённых в информационную журналистику: компьютерный движок Narrative Science, прежде чем залудить «статью», за несколько минут обрабатывает такие гигантские объёмы сырой информации, что никакому человеку не под силу за 50 лет денного и нощного труда. Скажем, анализируя квартальную отчётность компании, прежде чем сделать прогноз, Quill просматривает миллионы твитов, имеющих даже косвенное отношение к предмету анализа; достаточно простого упоминания в «Твиттере» названия компании! Всю это информационную махину AI-движок перемалывает, прогоняет через вероятностную модель (надо полагать — нейросетевую) и выдаёт на-гора прогнозы.