Искусственный интеллект в российской индустрии медиа и коммуникаций

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.