Аналитическое резюме
| ТОМ 4. ВЫПУСК 7—8 (27)
Искусственный интеллект в российской индустрии медиа и коммуникаций
Сергей Давыдов
доцент Департамента социологии, старший научный сотрудник Международной лаборатории исследований социальной интеграции факультета социальных наук, НИУ ВШЭ
Мария Лукина
доцент факультета журналистики, МГУ им. М.В. Ломоносова
Андрей Замков
научный сотрудник факультета журналистики, МГУ им. М.В. Ломоносова
Мария Крашенинникова
доцент факультета журналистики, МГУ им. М.В. Ломоносова
Медиа и коммуникации — один из индустриальных сегментов, в которых использование искусственного интеллекта (ИИ) крайне востребовано и происходит на ранних этапах освоения соответствующих технологий. Российская медиасистема не является исключением, что подтверждается данными совместного исследования Российской ассоциации электронных коммуникаций, Департамента социологии НИУ ВШЭ и факультета журналистики МГУ им. М.В. Ломоносова.
Исследование состоит из двух частей, качественной и количественной. Качественная часть включает групповое интервью с участием пяти медиаэкспертов, проведенное в апреле 2021 года, а также десять индивидуальных фокусированных интервью с экспертами из медиаиндустрии, ИТ-сферы и академического сообщества, проведенных с марта 2021 года по октябрь 2022 года — частично лицом к лицу, частично онлайн. Средняя продолжительность интервью — 50 минут.
В рамках количественной части исследования был организован онлайн-опрос российских специалистов в сфере медиа и коммуникаций. Объем выборки — 176 интервью, тип выборки — квотная. Опрос проводился с мая по октябрь 2022 года на платформе EnjoySurvey исследовательской компании OMI.
Полная версия материалов проекта представлена в индустриальном отчете «Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях: практики российского медиабизнеса»[1]. Ниже мы рассмотрим некоторые результаты, полученные в рамках этого исследования.
ИИ в медиа и коммуникациях: по материалам международных отраслевых исследований
Общим местом в дискуссиях вокруг развития современных ИТ являются два утверждения. Во-первых, в последние десятилетия мы имеем дело с колоссальным ростом объемов информации, производимых человечеством. Во-вторых, не менее стремителен рост вычислительных мощностей, доступных как отдельным пользователям, так и корпорациям — и, в конченом счете, человечеству в целом.
Один из наиболее ярких примеров, демонстрирующих указанную тенденцию, еще семь лет назад привел К. Шваб: «Проект „Геном человека“ был осуществлен за десять лет и стоил 2,7 млрд долл. США. Сегодня секвенирование генома может осуществляться за несколько часов при стоимости менее тысячи долларов»[2]. Два года спустя, в 2018 году, корпорация IDC опубликовала прогноз, в соответствии с которым «глобальная дата-сфера» в 2025 году составит 175 Зеттабайт, что означает рост за семь лет на 530%[3].
Ключевым фактором доступности технологий ИИ для рядовых пользователей — потребителей медиакоммуникационного контента стал рост мощности персональных цифровых устройств.
Согласно отчету, опубликованному консалтинговой компанией PwC, в 2022-2026 годах темпы роста отрасли медиа и развлечений будут опережать динамику мировой экономики в целом. После падения на 2,3% в 2020 году, вызванного пандемией COVID-19, в 2021 году общая прибыль в сегменте увеличилась на 10,4%. Дальнейший рост до 2026 года, согласно прогнозу, будет ежегодно составлять 4,6%. Соответствующие показатели могут быть достигнуты за счет цифровизации, повышения мобильности, ориентации на молодежь, таргетирования контента, а также повышения зависимости от рекламы в различных формах[4].
С 2018 году тема ИИ включена в обзоры и прогнозы крупных аналитических компаний, как отечественных — СБЕР, Сколтех, Группы ВК, так и зарубежных — Gartner, Deloitte, McKinsey, Accenture, PwC.
По мнению авторов из Института Reuters Оксфордского университета, системы ИИ в медиа фактически претендуют на роль активного субъекта конкуренции. Прежде всего речь идет о повышении эффективности производства, обусловленной персонализированными рекомендациями для дистрибуции, автоматизацией редакционных процессов, автоматической генерацией текстов и др.[5]
Три дискурса вокруг ИИ
Качественная часть исследования показала, что представители различных целевых экспертных групп не только по-разному видят процессы, связанные с внедрением ИИ, но и используют различные дискурсивные практики для их описания.
Представители академического сообщества, с одной стороны, демонстрируют высокую согласованность мнений и критичность высказываний, с другой стороны, резко отличаются в суждениях от двух других групп.
В частности, члены данной подгруппы обращают внимание на несоответствие обыденных представлений, формируемых вокруг ИИ, с научной позицией по данному вопросу. «Настоящий» ИИ должен имитировать цепочки действий человеческого интеллекта, а значит, обладать соответствующими способностями, пусть и в небольшой, ограниченной степени. Публичный дискурс, формируемый вокруг ИИ, не учитывает данное обстоятельство и, соответственно, вводит в заблуждение и создает ожидания, не соответствующие фактическому потенциалу внедряемых технологий.
Практический опыт использования ИИ в медиакоммуникациях эксперты связывают в первую очередь с технологиями естественного языка (NLT), которые бывают двух типов. Первый — это символические системы, разработанные на основе моделей искусственного языка, что приближает их архитектуру к архитектуре интеллектуальных систем. Второй — это нейросети, требующие обучения на сверхбольших объемах данных.
Сотрудники технологических компаний, занимающиеся практической реализацией проектов внедрения ИИ, — вторая экспертная подгруппа, как показывает исследование, самая малочисленная. Нехватка инженерных кадров — одна из ключевых проблем расширения использования интеллектуальных технологий российскими медиа, наряду с дефицитом средств.
По мнению представителей этой подгруппы, главный стимул использования ИИ в медиакомпаниях — то, что он «упрощает жизнь редакции и пользователей как инструмент для улучшения жизненного цикла новостей». Среди наиболее успешных российских кейсов использования ИИ чаще всего эксперты называли РБК, Яндекс, Интерфакс и Группу ВК, среди зарубежных — Associated Press, New York Times и Financial Times.
Несмотря на то что Россия, по общему мнению, отстает от стран — лидеров в области технологических инноваций (США и Китая), дальнейшие перспективы отечественной медиаиндустрии оцениваются экспертами со значительным оптимизмом.
Наконец, сотрудники медиакоммуникационных компаний, связанные с реализацией ИИ-проектов, позволили обозначить ключевые направления использования ИИ в редакционной практике. К их числу относятся:
— дистрибуция контента (включая персонализацию на основе предпочтений аудитории);
— генерация контента (новостные тексты и заголовки);
— поиск и верификация информации;
— отслеживание и обработка пользовательских комментариев.
Эксперты подчеркивают, что наряду с масштабными системами ИИ в медиа активно используются индивидуальные решения, помогающие журналистам обрабатывать информацию (например, расшифровка интервью, подбор иллюстраций, автоматический перевод текстов и т.д.).
Отношение российских специалистов в сфере медиа и коммуникаций к ИИ
Результаты количественного опроса отечественных представителей медиакоммуникационной индустрии свидетельствуют, с одной стороны, о высоком уровне оптимизма, связанного с перспективами внедрения ИИ, а с другой стороны, с распространенностью опыта практического использования ИИ у участников исследования.
86,9% участников исследования полагают, что ИИ для России несет скорее возможности, чем угрозы. Противоположную точку зрения разделяют 13,1% респондентов. Аналогичный вопрос, заданный применительно к отечественной сфере медиа и коммуникаций, показывает даже больший уровень оптимизма: 91,5% и 8,5% соответственно.
Если положительный характер перспективного влияния ИИ фактически является предметом индустриального консенсуса, то же самое можно сказать и о позиции России как технологического инноватора. 85,3% опрошенных придерживаются мнения, согласно которому развитие ИИ в стране идет с отставанием от ведущих мировых экономик; правда, 56,3% считают это отставание незначительным. Если же говорить о внедрении ИИ в сфере медиакоммуникаций, здесь отставание констатируют уже 86,9%, причем существенным его считают 42,0% от выборки, незначительным — 44,9%.
Опыт использования технологий ИИ замерялся при помощи двух вопросов. Первый касался наличия тех или иных технологий в организации/редакции, в которой работает участник исследования; второй вопрос был связан с наличием непосредственного опыта использования технологии у респондента.
Первую тройку технологий ИИ по личному опыту работы составили голосовые помощники (41,5%), автоматический перевод текста (27,3%), текстовая расшифровка аудиозаписей (26,7%). На корпоративном уровне чаще всего встречаются персонализация новостных лент (27,3%), рекомендательные сервисы (23,9%), текстовая расшифровка аудиозаписей (18,8%).
Отдельный вопрос был задан о технологиях ИИ, которые будут наиболее интенсивно развиваться в медиакоммуникациях в пятилетней перспективе. Здесь в топ-3 вошли персонализация новостных лент (41,5%), автоматическое генерирование текстов (39,2%), аналитика текстов (31,8%).
Вопросы:
В1: В приведенном списке, пожалуйста, отметьте направления искусственного интеллекта, которые используются в Вашей организации/компании/редакции.
В2: В приведенном списке, пожалуйста, отметьте направления искусственного интеллекта, с которыми есть опыт работы лично у Вас.
Вопрос:
В приведенном списке, пожалуйста, отметьте направления искусственного интеллекта, которые будут наиболее активно развиваться в сфере медиа и коммуникаций в ближайшие пять лет.
В ходе опроса также были названы барьеры внедрения искусственного интеллекта в российских медиа и коммуникациях. Наиболее часто участники исследования отмечали нехватку средств (51,1%) и недостаточную квалификацию сотрудников, недостаток опыта (42,0%). К сравнительно существенным факторам представители индустрии также относят нехватку информации о передовом опыте использования ИИ в сфере медиа и коммуникаций (31,3%), слабую заинтересованность руководства в технологических инновациях (29,5%), низкую доступность ведущих зарубежных технологий (27,3%). Наименее острой проблемой опрошенные считают нехватку данных — этот фактор был упомянут в 13,6% анкет.
[1] РАЭК. Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях. Практики российского медиабизнеса // ICT. Moscow. 2023. 19 июля. URL: https://ict.moscow/projects/ai/research/iskusstvennyi-intellekt-v-media-i-kommunikatsiiakh-praktiki-rossiiskogo-mediabiznesa/.
[2] Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо, 2016. С. 21.
[3] The Digitization of the World from Edge to Core // IDC. 2018. URL: https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf.
[4] Fault Lines and Fractures: Innovation and Growth in a New Competitive Landscape. Perspectives from
the Global Entertainment & Media Outlook 2022–2026. URL: https://www.pwc.com/gx/en/industries/entertainment-media/outlook/downloads/PwC_Outlook22_v2.pdf.
[5] Newman, N. Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2021. Reuters Institute for the Study of Journalism. University of Oxford. 2021. URL: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2021-01/Newman_Predictions_2021_FINAL.pdf.
Мы в соцсетях: