Kada je Njujork Tajms izvijestio o izraelskom bombardovanju Gaze, oslanjao se na najnoviju tehnologiju kako bi došao do svojih otkrića.
Novinari lista koristili su vještačku inteligenciju za praćenje satelitskih snimaka koji su pokazali više od 200 kratera u gusto naseljenim civilnim područjima, za koje stručnjaci kažu da su vjerovatno uzrokovani bombama od 907 kilograma.
Tajmesova upotreba vještačke inteligencije pokazuje kako tehnologija može pomoći medijima u brzoj i preciznoj obradi velikih skupova podataka. Što je još važnije, kažu neki analitičari, to bi moglo najaviti novu eru u kojoj bi manje redakcije mogle obavljati istraživački rad velikog obima.
Džared Šreder, profesor novinarstva koji se specijalizovao za nove tehnologije na Školi novinarstva Univerziteta Mizuri, rekao je da bi bila potrebna vojska novinara, uz mnogo utrošenog vremena, da ispita i izoluje toliko satelitskih podataka.
"Ta priča gotovo da nije moguća bez vještačke inteligencije", kaže Šreder. „Ljudima bi bilo veoma teško da izbroje kratere bombi sa satelitskih snimaka i da to urade tačno. I tako, veštačka inteligencija skoro da je omogućila taj izveštaj.”
Istraživačko novinarstvo je skupa vrsta profesije koja se suočava sa problemima u finansiranju. Korištenje vještačke inteligencije nudi isplativ način da se pomogne novinarima-istraživačima. I dok se tehnologija već dugo koristi za pomoć novinarstvu, pokretanje ChatGPT-a, programa vještačke inteligencije kompanije Open AI, dodatno je pokazalo mogućnosti koje nudi vještačka inteligencija.
“Ovakvi projekti se rade godinama. Postojao je jedan iz Ukrajine 2018. godine i bio je to slučaj iz udžbenika kako koristiti mašinsko učenje i vještačku inteligenciju za analizu velikih količina satelitskih podataka”, kaže Džonatan Soma, profesor novinarstva o podacima na Školi novinarstva Univerziteta Kolumbija.
Ta istraga je otkrila da desetine hiljada Ukrajinaca ilegalno kopaju ćilibar vrijedan stotine miliona dolara.
„To je bila toliko tehnička stvar da je bio potreban kurs u više sesija da naučite kako da uradite sve tehničke elemente. Ali danas učim ljude kako da to urade za 10 ili 15 minuta”, rekao je Soma dodajući da je jednostavnost “promijenila igru”.
Možda najpoznatiji slučaj kada je vještačka inteligencija pomogla istraživačkom novinarstvu je slučaj Panamskih papira iz 2016. godine, kada su novinari pretražili 2,6 terabajta procurjelih informacija.
Veb stranica za naučne vijesti "LiveScience" izračunala je da bi te informacije u štampanom formatu popunile 650 miliona stranica.
"Kada razmišljamo o nečemu poput Panamskih papira, to je zaista otkriveno kroz tehniku vještačke inteligencije koja se zove vektorska baza podataka", kaže Rajan Hit, dopisnik za globalnu tehnologiju novinske veb stranice Axios.
Koristeći vještačku inteligenciju kao alat, novinske organizacije i novinari su mogli organizovati i koristiti podatke iz Panamskih papira kako bi otkrili ofšor račune i mjesta pomoću kojih se kriju prihodi, koje su organizovali neki od najbogatijih ljudi na svijetu kako bi izbjegli plaćanje poreza, počinili prevare i izbjegli vladine kazne.
„Ono što je vještačka inteligencija omogućila ljudima koji su bili uključeni u tu istragu da urade je da pronađu stvari koje nijedan čovjek ne bi mogao povezati“ rekao je Hit. „Kada imate stotine ili hiljade lažnih kompanija koje rade na stotinama lokacija širom svijeta, mijenjajući njihove strukture poput kameleona, niko to ne može da isprati."
Pomoć malim medijskim organizacijama
Još jedan važan elemenat je potencijal napredne vještačke inteligencije da djeluje kao pomoć za male medijske organizacije.
Istraživačko novinarstvo velikog obima uglavnom je bilo preskupo i oduzimalo je mnogo vremena većini medija prije samo nekoliko godina, rekli su neki medijski stručnjaci koji su govorili za Glas Amerike.
Ali sve to se sada brzo mijenja, kaže Dejvid Kesvel, koji je radio u oba sektora - novinarstvu i tehnologiji - uključujući BBC i Yahoo.
Ovaj stručnjak za vještačku inteligenciju trenutno radi na Rojtersovom institutu za proučavanje novinarstva u Oksfordu u Engleskoj, gdje obučava lidere redakcija o tome kako integrisati vještačku inteligenciju u svoj rad.
„Sa vještačkom inteligencijom za novinarstvo zasnovano na podacima, posljedica će biti mnogo šira dostupnost novinarstva zasnovanog na podacima – kao što je slučaj sa manjim novinama, na primjer u ruralnim mjestima – kada će se novinari po prvi put baviti takvim novinarstvom”, objašnjava Kesvel.
„Kolektivno, mnogo važnije, to su stvari poput mogućnosti analiziranja velikog broja nestrukturisanih tekstualnih dokumenata“, dodao je on.
Kao primjer, naveo je sposobnost velikih jezičkih modela da pročešljaju hiljade policijskih izvještaja napisanih na način koji se ranije nije mogao koristiti kao pretraživi podaci.
"Dodatna magija"
Uprkos napretku, akademici kao što je Soma kažu da tehnologija nikada neće zamijeniti novinare.
“Korijen dobrog novinarstva je bavljenje novinarstvom: intervjuisanje, razgovor s ljudima, sve te stvari”, kaže Soma. „Znati koje priče treba uradditi. I ništa od toga zapravo ne treba vještačku inteligenciju. Vještačka inteligencija je samo malo dodatne magije koju možete posipati po tradicionalnim novinarskim vještinama.”
Dok su neki medijski analitičari doveli u pitanje hoće li vještačka inteligencija narušiti kredibilitet novinarstva, većina se slaže da nikada neće u potpunosti zamijeniti ulogu novinara i umjesto toga može pomoći u poboljšanju njihove uloge javnog nadzora.
