Впечатляющее начало
Эксперименты La Nación с ИИ начались с исследования возобновляемой энергии в Аргентине. В 2016 году тогдашний президент Аргентины Маурисио Макри запустил программу по развитию чистых источников энергии в стране, полагаясь в основном на социализированные инвестиции и международное сотрудничество.
Вдохновленная инициативой по картированию всех солнечных панелей в США, Флоренсия Коэльо, ведущий специалист по коммуникациям в La Nación, предложила проект по картированию хода реализации программы спустя четыре года после ее запуска.
Команда по работе с данными La Nación начала проект в сотрудничестве с Матиасом Фелипе, приглашенным партнером из Университета Наварры в Испании. Команда использовала машинное обучение (МО) и компьютерное зрение, а также работала со сторонней лабораторией, специализирующейся на геопространственной аналитике и ИИ.
Отдел новостей La Nación является пионером в изучении и применении искусственного интеллекта в производстве новостей. Фото: Ла Насьон
Алгоритм La Nación был обучен распознавать формы солнечных ферм в Аргентине. Компьютерное зрение обучает компьютеры анализировать и понимать изображения. Для обучения алгоритма было использовано 10 999 изображений, после чего было обработано в общей сложности 7 миллионов изображений и проанализировано 2 780 400 квадратных километров земли. Результатом стала эта насыщенная данными серия, которая показывает, как программа чистой энергии Аргентины в то время не достигала заявленных целей.
Будьте терпеливы и готовы к сотрудничеству.
На самом деле, проект искусственного интеллекта La Nación столкнулся со многими проблемами. Доступ к спутниковым снимкам был дорогим. Солнечные фермы были очень похожи на сельскохозяйственные фермы. У них не было достаточного количества изображений солнечных ферм в Аргентине в 2019 году для обучения модели искусственного интеллекта, поэтому им пришлось получить изображения из Чили.
Коэльо поделился еще одной проблемой и способом ее решения: «Инфраструктуры и редакторских навыков La Nación было недостаточно для реализации этого проекта. У нас не было необходимого для проекта оборудования или вычислительной мощности, поэтому мы сотрудничали».
Из этого первоначального сотрудничества команда по работе с данными La Nación узнала о преимуществах сотрудничества. Они также узнали, что если они недостаточно понимают технологию ИИ, они могут в конечном итоге нацелиться не на тех людей. Поэтому они создали лабораторию ИИ, состоящую из журналистов, аналитиков данных и других, чтобы помочь La Nación ускорить внедрение технологии.
Первым проектом лаборатории был анализ текстов песен в стиле трэп, жанра хип-хопа, зародившегося на американском Юге в конце 1990-х годов. На это у них ушло семь месяцев. Команда использовала машинное обучение, модели обработки естественного языка (NLP), API Spotify и многое другое, чтобы обработать 692 песни и узнать о темах, тенденциях и сообщениях этого все более популярного жанра в Аргентине.
La Nación использовала различные технологии искусственного интеллекта для анализа спутниковых снимков в рамках проекта по картированию солнечных электростанций в Аргентине. Фото: La Nación
Однако ИИ, который использовали журналисты, должен был иметь дело с рядом лингвистических проблем, включая новые слова, появляющиеся в песнях в стиле трэп, а также со многими другими характеристиками жанра. Тесты La Nación также показали, что ИИ был создан почти исключительно для английского языка. «Каждая модель обработки естественного языка разработана для английского языка», — сказал Буре. «Нам было очень сложно найти библиотеки и процедуры, которые помогли бы нам решить проблему с испанским».
Еще одной большой проблемой для редакций, желающих реализовать проекты ИИ, является время. «Есть проекты, которые занимают от пяти до семи месяцев — это долгосрочные проекты. Редакции очень трудно понять, потому что они всегда спешат. Нужно быть терпеливым», — сказал Буре, добавив: «Журналисты-расследователи могут потратить год на расследование коррупции или события. Мы такие же, мы журналисты-расследователи о технологиях».
Поэтому эксперт заявил, что сотрудничество, будь то со сторонними экспертами в области ИИ, университетами или учеными , поможет редакциям ускорить процесс и сократить расходы на внедрение новых технологий.
«Нам всем нужно учиться»
Опыт La Nación показывает, что сотрудничество между новостными организациями также может способствовать внедрению ИИ и раскрытию дополнительных ресурсов. Команда ИИ La Nación работает над трекером гендерного разрыва, организованным London School of Economics ’ JournalismAI Collab.
Они применили его к конкретным проектам в La Nación, например, как лучше понять гендерную предвзятость в журналистике. Эта работа поможет бизнес-отделу редакции оценить, как гендер влияет на эффективность статей, например, как статьи, написанные мужчинами или женщинами, влияют на читателей, а также другие вопросы.
В качестве расширения своего проекта по отслеживанию пола La Nación также приняла участие в проекте ИИ с открытым исходным кодом, который объединяет новостные организации по всему миру для работы над определением пола на лицах. Поделившись с командой обучения примерно 50 портретами аргентинцев и латиноамериканцев, они помогли модели ИИ распознавать больше разнообразных лиц с точки зрения цвета кожи и этнической принадлежности.
Тем не менее, будь то между технологическими компаниями или между редакциями, сотрудничество в проектах ИИ жизненно важно для новостных организаций. «Навыки ИИ трудно освоить, поэтому лучше учиться друг у друга, даже у конкурирующих изданий», — советует Коэльо.
Наконец, эксперт призвал: «Мы фактически конкурируем с Google и Facebook, чтобы вернуть внимание читателей. Жаль, что нам потребовалось десятилетие, чтобы понять это. Поэтому нашей журналистике нужно ускорить процесс обучения и обмена информацией, и в то же время работать вместе, даже в разных странах. Нам всем придется учиться, потому что ИИ слишком велик для одного человека».
Буй Хуй
Источник
Комментарий (0)