Видання Gagadget провело серію експериментів із впровадження ШІ: від автоматичного перекладу новин до створення власного чат-бота. Редакція вирішила, що навчити ChatGPT писати новини без маркетингових кліше поки не виходить, а заголовки від нейромережі дуже клікбейтні. Без редакторської руки ШІ поки не працює, водночас сучасні технології заощаджують час медійників на рутинну роботу.
Що ще виявилося непрактичним, які ризики та переваги має ШІ — своїм досвідом із «Медіамейкером» поділився співзасновник та головний редактор видання Сергій Мітяєв.
Перші технологічні експерименти Gagadget
Редакція Gagadget позиціює себе як «ненудний сайт про техніку». Видання заснували 2008 року двоє медійників Сергій Мітяєв і Павло Урусов, які раніше працювали в IT-журналістиці.
Gagadget висвітлює теми електроніки й технологій, а з початком повномасштабного вторгнення додався і фокус на військову тематику. Видання 2023 року поступово запустив низку експериментів з автоматичним перекладом — на піку було 12 версій сайту різними мовами. У серпні 2023 року охоплення сайту досягли рекорду — 25 млн відвідувачів за місяць. Це стало можливим завдяки універсальному домену gagadget.com. Найбільш прибутковими стали версії англійською та німецькою мовою.
«Це виглядало як нормальний американський сайт. І ми поступово додавали мови просто заради експерименту ми залучили мови країн, де висока вартість кліка в контекстній рекламі. Так, наприклад, додали норвезьку чи данську. Але там результати були ніякі», — розповідає Мітяєв.
Під час перших експериментів зі штучним інтелектом гіпотеза була така: для просування, наприклад, французької версії треба більше локальних новин. Так читачі сприймали би медіа як місцеве видання, а не просто перекладний агрегатор. Але мати спецкора у Франції складно й дорого. Тому Gagadget залучили ШІ й почали використовували сервіс Jarvis (нині Jasper). Це ШІ-платформа для генерування контенту, яка допомагає створювати тексти для маркетингу, блогів, соцмереж, реклами й інших цілей. Вона використовує штучний інтелект для генерування текстів на основі заданих параметрів. Там є готові шаблони промптів, наприклад, «опиши цей текст для 12-річного хлопчика».
«Але ці експерименти ні до чого не призводили. Не можна було як зараз просто закинути покликання на текст. Треба було скопіювати текст, написати промпт чи скопіювати його шаблон — все це було досить довго і нудно, і не давало результатів. Треба було зрозуміти, попросити із промптом написати, потім перекласти, подивитися, що вийшло», — пояснює медійник.
На сайті вийшли дві новини про одну й ту ж подію — одна написана штатним автором, а друга штучним інтелектом. За переглядами лідирувала новина, написана людиною — вона зібрала 2 млн переглядів англійською мовою, а інша — кілька тисяч. Утім, експеримент довелося призупинити через те, що ШІ два роки тому на тому етапі розвитку не міг зробити новину необхідної якості — його заносило в маркетингові формулювання чи оптимізацію тексту для пошуковиків. Редакція наймала фахівців для вичитування текстів, розробила внутрішні гайдлайни, але контроль за якістю залишався складним.
Сергій Мітяєв навіть намагався додати в редакцію посаду з умовною назвою «оператор нейромереж», яка б керувала процесами, де залучений штучний інтелект. Це мав бути медіаменеджер із навичками редактора, або журналіст, якому були б цікаві завдання медіаменеджера — збільшення трафіку, нові можливості використання ШІ тощо. Але знайти людину з відповідним досвідом і знаннями не вдалося.
Що зміг та не зміг ШІ в Gagadget
Свій черговий експеримент Мітяєв почав під час навчання на курсі MediaGrowth від Kyiv Media School — для дипломної роботи він обрав використання штучного інтелекту в медіа, тому експерименти в медіа продовжувалися. Запити для ШІ вводили в стилі: «Уяви себе журналістом технологічного видання, якому треба написати новину про…». Але медійники помітили, що новини від ШІ виходять дуже короткі й часто нагадують власне заголовок.
«Наприклад, ми даємо новину про смартфон якоїсь компанії, коли він буде офіційно анонсований. Ми можемо додати контексту цій новині, а штучний інтелект — не може. Велика мовна модель так не працює. Тобто вона не розуміє контекст, вона працює з тим набором слів, що в ній уже є. Коли заголовок і є, власне, новиною, тут ШІ нічого не може зробити крім галюцинацій. Потрібна людина, що не лише вміє писати, а ще й знає ринковий контекст», — пояснює головний редактор.
Проблема перебільшення
Для новин універсальний промпт не спрацював, адже ШІ додавав зайві перебільшення в нейтральний текст. У пресрелізах від чат-ботів багато епітетів — «революційний», «інноваційний», «лідер у сегменті», які значно перебільшують досягнення й порушують журналістські стандарти. Водночас ШІ може допомагати редакції знаходити інформаційну довідку про компанію, подію тощо.
«Слово “ідеальний” я не використовував ніколи, бо не існує ідеальних гаджетів. У нашій галузі немає нічого ідеального, та й узагалі у світі. Тому я, як журналіст, не використовую це слово. А штучний інтелект не розуміє журналістських стандартів, бо він навчений на купі низькоякісних текстів, які заполонили інтернет. Плюс у мережі дуже багато маркетингових текстів, які дуже впливають на його лексикон», — вважає Мітяєв.
Як ШІ допоміг із tone of voice
Проблема якості інформації сильно ускладнювала інтеграцію технології. Одного разу на лекції Media Development Foundation для регіональних медіа, під час якої медійників учили створювати власних чат-ботів, у Мітяєва з’явилася ідея. Програміст вивантажив усі його тексти із сайту Gagadget в один файл, який медійник потім завантажив у чат-бот, і попросив проаналізувати tone of voice цих текстів. І ChatGPT вдалося вдало його сформувати.
«Професійно-неформальний стиль із нотками іронії та спокійного гумору. Видання веде діалог на рівних із читачем, виступаючи як упевнений, але неформальний експерт. Тон розмовний, доброзичливий і динамічний, без зайвого пафосу й офіціозу. Прямолінійний і лаконічний, він заохочує до обміну думками та критичного мислення. Риси характеру, іронія, сарказм, гумор, прямолінійність, глибина у розкритті теми, жива розмовна мова, спілкування як із другом», — написав чат-бот.
На основі того, що ChatGPT витягнув із його текстів, Мітяєв розробив інструкцію для ШІ, спочатку вона звучала просто — «використовуй такий tone of voice».
Добре із пресрелізами, погано із заголовками
Серед інструкцій для чат-бота є також редакційна політика медіа. Мітяєв додав також до інструкцій список заборонених до використання слів. Крім «ідеальний», серед заборонених слів також були «революційний», «інноваційний», «стильний».
«Спочатку я спробував запитати чат-бота яку інструкцію треба додати, щоб він усе виконував. Я додав його інструкцію, але це теж не допомогло. Лише тоді я зробив висновок, що поки що це неможливо, щоб чат-бот ніколи не порушував жодної інструкції», — говорить він.
Хоча ШІ почали делегувати рутинну роботу. Загалом частка матеріалів, де використовується ШІ на рівні всього тексту — всього 1—2 %, але робота редактора потрібна й в таких випадках.
«Я можу завантажити файл із пресрелізом, попросити “Напиши новину” і потім уже дивитися на заголовок, на речі, що мені не подобаються, і на виправлення того, що не виправив чат-бот за нашими інструкціями», — пояснює Мітяєв.
Заголовки ж ШІ й далі формує погано, каже Сергій Мітяєв: «Ми вивантажили всі заголовки нашого найуспішнішого автора, який збирав найбільший трафік. У інструкціях вказано: “Для заголовків використовуй отакий файл”. Але чомусь це не працює. У мене є проста гіпотеза, чому не працює, бо в новинах постійно з’являється щось нове, а ШІ може оперувати лише власним набором слів. На практиці розуміння, як будувати заголовок, не дає переваги й не допомагає створювати нові заголовки».
GPT має і свої переваги — доволі вправно скорочує довгі тексти завдяки механізму уваги. Тобто знає, які слова в реченні більш важливі, тому вміє вдало скорочувати тексти й відкидати неважливі деталі. Водночас редакція Gagadget не публікує новини, які б попередньо не відредагувала людина.
Останнє слово завжди залишається за редакторами, а не алгоритмами.
Штучний інтелект як другий пілот
Серед майбутніх експериментів редакція Gagadget планує використовувати Deep Research — інструмент для збору інформації та аналізу даних. Його можливості:
- глибокий аналіз джерел (70–120 ресурсів одночасно);
- дослідження ринку й тенденцій;
- автоматизований збір інформації для контент-планування.
Інструмент краще відповідає на запити англійською мовою, проте медіа бачить у ньому перспективу для пришвидшення аналітичної роботи.
Редакція Gagadget упевнена, що прозорість у використанні ШІ є ключовою для підтримки довіри читачів, тож на їхньому сайті опублікована відповідна політика щодо використання ШІ. Також Мітяєв наголошує, що журналістика має нести сенси. Для рерайтів штучний інтелект може стати вашим другим пілотом, але «текст із сенсом» він за людину точно написати не може.
«Штучний інтелект ніколи нас не замінить. Тобто журналісти не зникнуть. Це початковий рівень програмістів майже замінив ChatGPT. Але журналістика залишиться там, де люди роблять щось цікаве. Тобто не просто рерайт, а фактичний імпакт та створення сенсів, які залишають після себе журналістські матеріали», — пояснює Сергій Мітяєв.
ШІ заощаджує ваш час на нетворчу роботу.
Сергій Мітяєв робить висновок, що ШІ — це інструмент для медіа, а не заміна журналістам. Він порівнює його з появою комп’ютерів або інтернету, які не знищили журналістику, а трансформували її. Підсумовуючи усі свої редакційні експерименти, Сергій Мітяєв радить починати з чогось простого й не боятися штучного інтелекту. Адже сучасні технології — вже велика частина нашого життя.
«”Ми можемо втратити роботу не через штучний інтелект, а через тих, хто ефективніше його використовує”, — ця цитата вже стала загальновживаною у всьому світі», — резюмує він.
