Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ
ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НИ ТГУ)
Факультет журналистики
Кафедра телерадиожурналистики
ДОПУСТИТЬ К ЗАЩИТЕ В ГЭК
Руководитель ООП
канд. филол. наук
________________ В.С. Байдина
«_____»____________20___ г.
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА БАКАЛАВРА
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РАДИОЖУРНАЛИСТИКЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ
ВНЕДРЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ «ПЛЕЙЛИСТА С АЛИСОЙ» ОТ ЯНДЕКС.МУЗЫКИ
по основной образовательной программе подготовки бакалавров
направление подготовки 42.03.02 – Журналистика
Королькова Вера Владимировна
Руководитель ВКР
старший преподаватель кафедры
телерадиожурналистики ФЖ ТГУ
_____________Е.В.Кушнаревич
подпись
«_____»__________20___г.
Автор работы
студент группы №________
_____________В.В.Королькова
подпись
Томск-2020
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
3
1 ГЛАВА: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЖУРНАЛИСТИКЕ
8
1.1 История внедрения искусственного интеллекта в сферу медиа
8
1.2 Области применения искусственного интеллекта в журналистике
15
1.3 Применение искусственного интеллекта в печатных СМИ сегодня
18
1.4 Искусственный интеллект в аудиовизуальных СМИ в настоящий
22
момент
2 ГЛАВА: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ «ПЛЕЙЛИСТА С АЛИСОЙ»
ОТ ЯНДЕКС.МУЗЫКИ И ПРОГРАММЫ «ЧАРТОВА ДЮЖИНА» НА
МУЗЫКАЛЬНО-РАЗВЛЕКАТЕЛЬНОЙ РАДИОСТАНЦИИ «НАШЕ
РАДИО»
26
2.1 Специфика современного музыкально-развлекательного
радиовещания
26
2.1.1 Структура эфира
27
2.1.2 Ведение эфира
30
2.2 «Плейлист с Алисой» на Яндекс.Музыке
33
2.2.1 История появления «Плейлиста с Алисой» от Яндекс.Музыки
33
2.2.2 Формы и методы работы «Плейлиста с Алисой» от
Яндекс.Музыки
35
2.3 Сопоставление «Плейлиста с Алисой» от Яндекс.Музыки и
программы «Чартова дюжина» на музыкально-развлекательной
радиостанции «Наше радио»
38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
46
ПРИЛОЖЕНИЕ
49
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
58
2
ВВЕДЕНИЕ
Современный медиарынок представлен не только средствами массовой
информации и потребителями информации. На этом рынке возник и с каждым
годом занимает все больше места принципиально новый участник —
искусственный интеллект, меняющий привычный облик традиционной
журналистики
и
переформатирующий
некогда
привычное
нам
медиапространство.
Люди, родившиеся в 20 веке, помнят время, когда появление телефона с
ИК-портом у какого-нибудь пятиклассника обеспечивало ему любовь и
уважение всего класса. А наличие компьютера дома делало ребенка самым
популярным в школе. Прошло всего двадцать лет и все изменилось до
неузнаваемости. По дорогам разъезжают беспилотные автомобили, чайник
закипает от голосовой команды, вокруг бум связи 5G, а смартфоны уже умнее
некоторых компьютеров. Мир переживает очередную научно-техническую
революцию. И на этом фоне появление и активное внедрение искусственного
интеллекта уже не выглядит как глава из научно-фантастической книги. Это
реальность.
Новые технологии упрощают работу и берут на себя часть обязанностей
человека. Уже сейчас медицина, образование, информационные технологии,
бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью и даже средства массовой
информации не обходятся без помощи искусственного интеллекта.
Радио в данных реалиях остается самым стабильным средством
массовой информации. Прогресс на него влияет не так активно. Но из-за этого
радиовещание достаточно тяжело осваивает инновации, хотя потенциалом для
этого обладает.
Актуальность темы заключается в том, что в современном мире
внедрение искусственного интеллекта в различные сферы жизни получает все
большее распространение. Медиасфера не является исключением. Уже
сегодня практически невозможно различить человек или робот написал текст,
а речевые характеристики голосовых ассистентов максимально приблизились
к человеческой речи. В связи с этим встает вопрос: способен ли искусственный
интеллект заменить журналиста и каков его потенциал в аудиовизуальных
СМИ, где нужно не просто генерировать текст, но и воспроизводить его?
Научная новизна исследования заключается в том, что в данной работе
изучается
направление,
которое
только
начинает
исследоваться.
Искусственный интеллект в музыкально-развлекательном радиовещании на
данный момент практически не используется. А сам «Плейлист с Алисой»,
который описан в работе появился в медиапространстве меньше года назад. К
тому же ряд материалов, которые используются в работе на русском языке
ранее представлены не были. Это работа Macroni F., Siegman A. «The Future of
Augmented Journalism»,
которая
легла
в основу научной базы
по
использованию искусственного интеллекта в журналистике, Оксфордский
доклад института исследования журналистики Newman N. Journalism, Media,
and Technology Trends and Predictions, где описывается виденье журналистики
будущего, тезисы которого подтверждаются в данной работе и ряд текстов
Associated Press и BBC, использованные для примеров в работе.
Цель работы – оценить перспективы внедрения искусственного
интеллекта в музыкально-развлекательное радиовещание
Объект исследования – контент на музыкально-развлекательных
радиостанциях в России.
Предмет исследования – «Плейлист с Алисой» от Яндекс.Музыки.
Задачи:
а) изучить
историю
внедрения
искусственного
интеллекта
в
журналистику;
б) выявить
специфику
современного
музыкально-развлекательного
радиовещания;
в) проанализировать перспективы внедрения искусственного интеллекта
в музыкально-развлекательную радиожурналистику;
4
г) исследовать опыт использования искусственного интеллекта в
альтернативе музыкально- развлекательному вещанию – «Плейлисте с
Алисой» от Яндекс музыки;
д) сравнить «Плейлист с Алисой» от Яндекс музыки с программой
«Чартова дюжина» на популярной музыкально-развлекательной
радиостанции «Наше радио».
Теоретическая база работы – научные труды Бочарского К. с описанием
сложностей внедрения инноваций в систему радиовещания; Курановой Т. П. с
характеристикой речевых требований к ведущему радиоэфира; Загидуллиной
М.В. с обзором теорий развития журналистики в будущем, Бубукина А.В. с
четко описанной системой классического музыкально-развлекательного
радиовещания в современной России; «Журналистика и конвергенция: почему
и как традиционные СМИ превращаются в мультимедийные» под редакцией
А.Г. Качкаевой позволила составить хронологию внедрения искусственного
интеллекта в журналистику.
Методы исследования: анализ научной литературы по избранной теме,
мониторинг радийного контента в эфире и на не эфирных площадках,
сравнительно-сопоставительный анализ, анализ статистических данных
исследовательской компании Mediascope и Яндекс.Статистики.
Эмпирическая база исследования — программа «Чартова дюжина» на
радиостанции «Наше радио» (13 выпусков) за период с 24 апреля по 17 мая
2020 и «Плейлист с Алисой» от Яндекс.Музыки (33 выпуска) с 7 ноября по 18
мая 2020.
«Наше радио» выбрано для сравнения, как некий собирательный образ
музыкально-развлекательной
радиоиндустрии.
В
нем
собраны
все
характерные элементы этой отрасли, при этом нет каких-либо ярких
отличительных черт, которые могли исказить достоверность результатов
сравнения, как, например, на «Ретро FM». К тому же в ротации на этом радио
присутствуют только русские песни, как и в анализируемом «Плейлисте с
Алисой».
5
Программа
же
«Чартова
дюжина»,
которая
непосредственно
сравнивается с «Плейлистом с Алисой» является классическим примером
музыкальных чартов. Где друг за другом звучат песни, а ведущий
сопровождает их короткими подводками. Примерно по этой схеме работает и
«Плейлист с Алисой». Поэтому их можно, в какой-то степени, считать
конкурирующими продуктами, а значит и анализировать.
Так же проведено анкетирование ста пятидесяти человек (см.
Приложение А). 61,3% из них женщины и 38,7% мужчины. Соотношение
опрошенных по возрасту: 14,7% – младше 18 лет, 58% – от 18 до 25 и 27,3% –
старше 25. Оно состояло из двух частей. Первая нужна была для выявление
качественных характеристик взаимодействия пользователей с голосовыми
помощниками (см. Приложение Б). Особое внимание было уделено речи
ассистентов, ее естественности и умению поддерживать диалог. Вторая часть
состояла из шести текстов, три из которых написаны журналистами, а три
искусственным интеллектом (см. Приложение В). Задача анкетируемых
состояла в том, чтобы определить, где чей текст. Это было нужно, чтобы
убедиться в том, что машины научились писать не хуже людей.
Практическая
проанализированы
значимость:
последние
поскольку
тенденции
в
работе
развития
обобщены
и
технологии
с
использование искусственного интеллекта в журналистике и принципы
музыкально-развлекательного вещания, то данная работа может быть полезна
продюсерам
музыкально-развлекательных
радиопрограмм,
а
также
преподавателям дисциплин, связанных с современной журналистикой и
продюсированием радиошоу.
Апробация работы: основные научные результаты исследования
изложены в виде тезисов и отобраны для очного этапа всероссийской
конференции «Ломоносов-2020», опубликованы в периодическом ежегодном
издании «Медиаисследования года (2020)» и размещены в наукометрической
базе ELIBRARY (РИНЦ). А также озвучены на XVI Всероссийской научно-
6
практической конференции молодых
ученых «Актуальные проблемы
журналистки–2020» и напечатаны в итоговом сборнике данной конференции.
Структура работы: Выпускная квалификационная работа состоит из
введения, двух глав, заключения, приложения и списка используемых
источников.
Во введении обозначена актуальность выбранной темы, её практическая
значимость; определены объект и предмет исследования; поставлена цель и
обозначены основные задачи для ее достижения.
В первой главе описаны: внедрение искусственного интеллекта в
журналистику, оценка этого опыта и перспективы использование его в
музыкально-развлекательном радиовещании.
Во второй главе проанализирован опыт альтернативы музыкальноразвлекательному вещанию на примере «Плейлиста с Алисой» от Яндекс
музыки и проведен сравнительный анализ его с популярными музыкальноразвлекательными радиостанциями.
В заключении обобщается проделанная работа, подводятся итоги
исследования.
7
1ГЛАВА: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЖУРНАЛИСТИКЕ
У широкого применения искусственного интеллекта в различных
сферах жизни человека есть две причины. В первую очередь, он способен
автоматизировать даже те процессы, которые ранее требовали участия
человека. Например, управление роботизированными механизмами на
производстве, то есть в данном случае искусственный интеллект берет на себя
обязанности человека. С другой стороны, он может быстро обрабатывать и
анализировать поистине гигантские объемы данных и просчитывать варианты,
используя множество переменных. Что в разы превосходит деятельность
человека по данному направлению. Вторая причина заключается в том, что
человеческий фактор у искусственного интеллекта исключен, машина не
устает, не расстраивается, у нее нет личных проблем, которые бы сказывались
на продуктивной работе. Как итог – области применения искусственного
интеллекта очень широки и фактически ограничиваются только нашей
фантазией и скоростью внедрения технологических инноваций. Сфера медиа
не стала исключением, а вот хорошо это или плохо нам лишь предстоит
разобраться.
1.1
История внедрения искусственного интеллекта в сферу медиа.
История средств массовой информации насчитывает уже более 400 лет,
если брать появление полиграфической промышленности в качестве точки
отсчета. Начиная от газет и журналов и заканчивая радио и телевидением, до
появления интернета изменения в средствах массовой информации в
основном выражались в непрерывном возникновении новых форм и
носителей, что привело к тому, что индустрия изменялась на протяжении
нескольких сотен лет. На это всегда влияла техническая сторона вопроса и
протекающие социальные процессы. Использование же искусственного
интеллекта сейчас ускоряет эти изменения небывалым образом. Современное
общество стоит на грани новой индустриальной революции. Ей приписывают
переход
на
полностью
автоматизированное
8
цифровое
производство,
управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в
постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного
предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть
вещей и услуг1.
С 2015 года начинается процесс активного введения в журналистику
принципиально новых систем. Еще на уровне проектов, некоторые нейросети
начинают
изучать
тысячи
написанных
настоящими
журналистами
материалов, огромные массивы информации, и в итоге создают собственные.
Это дает все основания полагать, что перед нами новый виток развития СМИ.
Но если попытаться отследить процесс развития искусственного интеллекта в
этом направлении, то стартом можно считать 2013 год. А именно запуск
сервиса «Яндекс.Автопоэт»
Специалисты Яндекс и Google проводили активные исследования,
направленные на обучение машины поэзии. Сервис «Яндекс.Автопоэт»,
который был создан в декабре 2013 года, уже на протяжении нескольких лет
составляет стихотворные строки на основе запросов пользователей и
новостных заголовков. Для этих целей робота по средствам нейросети
специально научили определять стихотворные размеры и рифмовать строчки
между собой. Вот один из примеров его произведений.
Эхо самарской полиции,
Евро теряет позиции,
Курску грозит затопление,
Доллар продолжил падение
Но здесь важна не столько литературная художественность, сколько
сама способность отобрать самые популярные запросы и сгенерировать из них
текст. По своей сути это был первый шаг к дата-журналистике.
1
Журналистика и конвергенция: почему и как традиционные СМИ превращаются в мультимедийные / под
ред. А.Г. Качкаевой. – М.:, 2010. – 200 с..
9
В 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая
часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с
помощью роботов с искусственным интеллектом.
«На протяжении долгих лет у нас уходило много времени, чтобы
разобраться с цифрами о доходах компаний при подготовке статей. Однако
платформа Wordsmith от компании Automated Insights позволила нам не
только автоматизировать этот процесс, но и значительно увеличить
производительность»1, - рассказал шеф-редактор Associated Press Лу Феррара.
Применение автоматизированных технологий позволило Associated
Press увеличить число ежеквартальных новостей о доходах компаний с 300 до
4400. Позднее аналогичным сервисом воспользовался новостной портал
Yahoo News. В 2016 году роботы-репортеры Associated Press несколько
расширили свою тематику. Им стали доверять небольшие новостные заметки,
связанные с Малой бейсбольной лигой США. Один из этих текстов
использовался в анкетировании с целью выяснить отличают ли люди
журналистские тексты, от сгенерированных искусственным интеллектов.
Большинство опрошенных даже спустя четыре год после создания этих
новостных заметок принимают их за написанные человеком.
В ноябре 2015 года направление подготовки автоматических текстов
открыла российская компания Яндекс. В это время искусственный интеллект
Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах,
однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список
тематик для публикаций.
С 2016 этого года использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для
которого
компания
специализированную
Narrative
Science
создала
соответствующую
платформу.
Статьи,
написанные
искусственным
интеллектом, пока очень простые, однако соучредитель компании Narrative
Science Кристиан Хэммонд верит в большие перспективы данного
1
Macroni F., Siegman A. The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart
machines. AP Insights. Электрон. версия печат. публ. URL: https://insights.ap.org/uploads/images/the-future-ofaugmented-journalism_ap-report.pdf.
10
направления, полагая, что к 2025 году 90% всех текстов в мире будет писаться
именно искусственным интеллектом. Предположение, безусловно смелое,
однако некоторые эксперты с этим отчасти согласны.
«В
будущем
роботы
журналисты
вполне
смогут
быть
конкурентоспособны на рынке труда, особенно по части создания простых
новостных заметок. При этом они могут обладать рядом преимуществ: в
машину можно заложить четко структурированный алгоритм, по которому
будет писаться текст, например, какую информацию помещать в начало,
какую – в середину, а какую – в конец. Это позволит повысить читабельность
новостных заметок. Зачастую журналисты забывают об этом правиле,
предоставляя всю актуальную информацию уже на первых строчках текста»1,
- гендиректор «Комсомольской правды» Владимир Сунгоркин.
Все же большинство экспертов абсолютно уверены в неспособности
искусственного интеллекта полностью заменить человека в такой сложной
задаче, как написание интересных статей.
«Заменить человека полностью машина вряд ли сможет. Роботы не
способны почувствовать интересную историю – они лишь способны отвечать
на поставленные вопросы»2, - исполнительный директор Службы финансовоэкономической информации «Интерфакса» Юрий Погорелый.
Однако несмотря на столь значительный скептицизм, практика
показывает, что перспективы искусственного интеллекта все же не так
туманны. Весной 2016 года книга «День, когда компьютер напишет роман»,
созданная искусственным интеллектом, смогла выйти в финал литературной
премии имени Хоси Синъити. Да, произведение не смогло в конце завоевать
главный приз, однако сам факт того, что оно прошло четыре этапа отбора,
говорит о многом.
1
Бочарский К. Алексей Венедиктов: «Медиа проспали две цифровых революции и готовятся проспать
третью» [Электронный ресурс] / К. Бочарский // Pressfeed. — Режим доступа:
https://news.pressfeed.ru/venediktov.
2
Там же.
11
Премия Хоси Синъити прежде всего известна тем, что в ней на конкурс
можно выставить произведения, написанные машиной. В 2016 году, из 1450
книг около 11 были написаны искусственным интеллектом, однако в финал
смогла пройти лишь одна. При этом жюри не было проинформировано, что
рассматривает книгу, написанную искусственным интеллектом.
«Меня удивила работа искусственного интеллекта, поскольку перед
нами лежит действительно хорошо структурированный роман. Однако у него
все же есть ряд проблем, которые не позволили ему выиграть главный приз.
Например, не до конца раскрыты персонажи. Над решением подобной
проблемы разработчиками еще предстоит провести ряд исследований»1, заявил на пресс-конференции конкурса писатель-фантаст Хасэ Сатоси.
Разработчики из Университета будущего Хакодате, где был создан
роман, до сих пор еще не раскрыли алгоритм работы искусственного
интеллекта. Известно лишь, что для написания произведения были изначально
заданы детали сюжета, характеристики героев, используемые слова и фразы.
В мае 2016 года искусственный интеллект Google, проанализировав 11
тысяч
неизданных
книг,
начал
писать
свои
первые
литературные
произведения. Однако пока они достаточно мрачноваты:
Он надолго замолчал.
Он смолк на мгновение.
На секунду стало тихо.
Было темно и холодно.
Возникла пауза.
Теперь мой черед.
В 2017 году искусственный интеллект научили писать стихи
определенного жанра и на любую тему. Исследователи Facebook AI Research
(подразделения
Facebook,
занимающегося
разработкой
программного
обеспечения для искусственного интеллекта), в начале июля 2017 года
1
Бочарский К. Алексей Венедиктов: «Медиа проспали две цифровых революции и готовятся проспать
третью» [Электронный ресурс] / К. Бочарский // Pressfeed. — Режим доступа:
https://news.pressfeed.ru/venediktov.
12
представили новый подход к автоматическому написанию поэзии. Созданная
система нейросетей умеет писать стихи определенного жанра и на любую
тему, практически неотличимые от тех, которые мог бы написать человек.
Однако главная цель поэзии — передача мыслей и чувств через образные
средства языка — по-прежнему остается недоступной для искусственного
интеллекта.
Несмотря на то, что работа новой нейросети приблизила искусственный
интеллект к настоящему поэтическому творчеству, до настоящих поэтов ему
пока что далеко.
Как отметил поэт Риши Дастидар (Rishi Dastidar) в беседе с интернетизданием New Scientist, у компьютерных стихотворений нет никакого
подтекста: нейросеть может ставить одно слово за другим так, чтобы результат
соответствовал определенной поэтической модели, и подбирать их так, чтобы
они относились к определенной теме, но никакой идеи и эстетической
глубины такие стихи не имеют. Для того чтобы произведения компьютера
выражали мысли и чувства (одна из главнейших задач поэзии в ее
повседневном понимании), искусственный интеллект должен научиться
мыслить и чувствовать сам1.
В 2018 году группа ученых Microsoft Research 30 марта 2018 года
сообщила о том, что созданная ими система машинного перевода успешно
прошла тест newstest2017, который включает в себя 2 тыс. предложений,
взятых из профессионально переведенных новостных статей. Такие
стандартизированные тесты широко применяются при разработке систем
искусственного интеллекта и помогают внести объективность в оценку их
работы.
Внешние эксперты, владеющие обоими языками, оценили результаты
работы искусственного интеллекта при переводе предложений из выборки,
сравнивая их с двумя профессиональными переводами.
1
Macroni F., Siegman A. The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart
machines. AP Insights. Электрон. версия печат. публ. URL: https://insights.ap.org/uploads/images/the-future-ofaugmented-journalism_ap-report.pdf.
13
Достичь таких успехов помогли недавние открытия в области
нейросетей. Это, по своей сути, – мозг искусственного интеллекта. В
распоряжении ученых с каждым годом оказывается все больший набор
разнообразных техник, комбинирование которых позволяет улучшить
результаты. Например, один из приемов работы с искусственным интеллектом
— это «двойное обучение». Система переводит фразу с китайского на
английский, а человек переводит результат обратно на китайский —
примерно, как если бы учитель обратно переводил для ученика фразу, чтобы
тот понял свою ошибку.
Впереди у ученых еще много работы: в частности, они планируют
добавить новые языковые пары и добиться схожих результатов в переводе
текстов на более широкие темы.
А в январе 2020 года, произошло прецедентное событие суд впервые
защитил авторским правом текст, написанный искусственным интеллектом.
В середине января 2020 года суд в Шэньчжэне (Китай) постановил, что
статья, созданная с помощью искусственного интеллекта, защищена
авторским правом. Это первый случай, когда суд защитил авторским правом
текст, написанный искусственным интеллектом1.
В течение пяти лет китайский технический титан Tencent публиковал
статьи,
созданные
автоматизированным
программным
обеспечением
Dreamwriter, уделяя основное внимание материалам на тему бизнеса и
финансов. Алгоритмы для искусственного интеллекта, создающего новостной
контент, эксперты Tencent разработали в 2015 году. 20 августа 2018 года
программа
Dreamwriter
написала
финансовый
отчет,
который
был
опубликован на веб-сайте Tencent Securities с указанием на то, что отчет был
автоматически сгенерирован роботом Dreamwriter.
Через несколько недель онлайн-платформа, управляемая компанией
Shanghai Yingxun Technology Company, разместила на своем веб-сайте тот
1
Умная журналистика: искусственный интеллект в редакции / [Электронный ресурс] URL:
https://ru.ejo.ch/novie-media/umnaya-zhurnalistika
14
самый финансовый отчет. Поскольку текст был сгенерирован искусственным
интеллектом, онлайн-платформа Shanghai Yingxun посчитала возможным
скопировать его без разрешения. Компания решила, что у материала,
составленного ИИ, нет автора в традиционном понимании этого слова, то есть
формально они не нарушали закон об авторском праве.
Тем не менее, суд установил, что формулировки статьи имели
«определенную
оригинальность»
и
соответствовали
юридическим
требованиям, которые должны быть классифицированы как письменное
произведение. Форма изложения соответствовала требованиям письменной
работы, а при ее создании потребовался отбор, анализ и обработка
соответствующей информации. Таким образом, созданный искусственным
интеллектом текст подпадал под действие закона о защите авторских прав.
Хотя ответчик уже удалил статью со своего веб-сайта, он все равно
должен будет заплатить штраф в размере 1500 юаней ($217).
1.2 Области применения искусственного интеллекта в журналистике.
Автоматизированная журналистика подразумевает создание новостных
сюжетов, основываясь на данных, которые собираются и обрабатываются
автоматизировано. К примеру, Associated Press использует программное
обеспечение для освещения итогов спортивных мероприятий.
«Мэтт МакДэниел из Oak Ridge Wildcat закручивает два хомера, что
приводит к победе над Bearden со счетом 10:8. Вторник в Фаррагутской
средней школе стал отличным днем для Мэтта МакДэниела, который
выполнил два холм-рана и тем самым принес Wildcat победу над командой
Bearden со счетом 10:08 в семи иннингах.»1.
Организация рабочего процесса — определение основных новостей дня,
их структурирование с использованием ссылок, а также отслеживание
комментариев
читателей.
Платформа
Reuters
Connect,
созданная
журналистами для своих коллег в сотрудничестве с такими средствами
1
Associated Press News / [Электронный ресурс] URL: https://apnews.com
15
массовой информации, как BBC, USA Today и ведущими поставщиками
медиаконтента Red Bull Media House, Variety предоставляет доступ к
мультимедийному контенту и дает возможность осуществлять поиск по любой
теме с доступом к архиву.
Мониторинг новостей в интернете позволяет оперативно отслеживать
новостной фон в социальных сетях, отмечая даже малейшие изменения.
Аналитическая платформа NewsWhip оказывает помощь новостным ресурсам
и PR-агентствам в поиске мировых трендов, отслеживая поток данных в
соцсетях. Associated Press, BBC, Washington Post являются активными
пользователями NewsWhip.
Взаимодействие с аудиторией является важной сферой в журналистике.
В настоящее время применяются чат-боты, которые позволяют эффективно
взаимодействовать с аудиторией, значительно снижая время ожидания на
ответ. Чат-боты оформляют текстовые, видео или аудиоконтенты в онлайнтрансляцию на сайте или в блоге.
Автоматическая проверка фактов на достоверность ускоряет время
проверки и позволяет выявить фактологические ошибки в текстах публичных
заявлений и выступлений, с которыми работают журналисты. Washington Post
выпустила прототип сервиса автоматической проверки фактов в публичных
выступлениях.
Программа
TruthTeller
проверяет
факты,
сопоставляя
транскрипт аудиозаписи с базой данных.
Для анализа баз данных большого размера используется программное
обеспечение,
которое
способно
обрабатывать
данные,
отследить
закономерности, направленность изменений и необычные явления.
Распознавание изображений — технология, при помощи которой можно
распознавать локации, объекты, эмоции заснятых людей.
Видеопроизводство — автоматическое создание скрипта к аудио и
видеосюжетам, а также нарезка коротких видеосюжетов из отснятого
видеоматериала.
16
Таким образом, можно утверждать, что на современном этапе развития
отрасли «умной журналистики», роботы во многом превосходят людей,
выполняя
работу,
информации.
требующую
Они уже
быстрого
анализа
большого
массива
почти научились имитировать человеческую
письменную речь, определять достоверные ресурсы, понимать, что интересно
читателю, а что нет, работать оперативно и выдавать совершенно
невообразимые результаты. Однако, как бы парадоксально это ни звучало,
искусственный интеллект все еще не обладает интеллектом. Это и объясняет
локальность сфер применения роботов-журналистов, хорошо подходящих для
создания предварительной видео-нарезки, распознавания моделей речевых
сигналов, идентификации лиц в толпе, примитивного анализа и компоновки
информации. Можно, конечно, доверить роботу прогноз погоды или
публикацию о результате футбольного матча, но, к примеру, написать
полноценную аналитическую статью машина пока не может.
После всего описанного необходимо дать определение искусственному
интеллекту в журналистике и ответить на вопрос о том, как он может
послужить прессе. Из достаточно обширного списка определений можно
остановиться на следующем: искусственный интеллект в журналистике — это
технология создания интеллектуальных компьютерных программ, которые
способны выполнять творческие функции, традиционно считавшиеся
прерогативой человека. Данное определение является наиболее точным, так
как любая лингвистическая деятельность и решение ряда других задач,
встающих перед СМИ и журналистом, традиционно считаются творческими
процессами, на которые способен лишь человек.
Недавно
опубликованный
Reuters
Institute
отчет
показал,
что
искусственный интеллект в сфере медиа активно используется. Это, например,
персональные рекомендации, помощники редактирования новостей (проверка
достоверности фактов и оптимизация новостного потока). Более того,
изменения, которые привносит искусственный интеллект, затронут все
17
стороны сферы медиа. Можно сказать, что наступает новая эпоха «умных»
средств массовой информации.
Обратимся
к
прогнозу,
изложенному
в
аналитическом
отчете
Ассошиэйтед Пресс. Данное новостное агентство активно внедряет новые
инструменты для помощи журналистам: «Представьте, что вы журналист в
2027 году. Вы садитесь в свой беспилотный автомобиль и, пока персональный
виртуальный ассистент зачитывает вам заголовки новостей, сенсоры машины
замечают ухудшение качества воздуха. Небольшой статистический анализ
показывает, что это необычное и значимое явление. Вы открываете
социальные сети и замечаете, что родители из определенного района
жалуются на дыхательные проблемы у своих детей. Вы скачиваете
фотографии с камер наблюдения из интересующего вас района и
одновременно
настраиваете
поиск
в
публичных
записях,
используя
автоматический анализ текста. Затем вы посылаете свои дроны с камерами,
чтобы отследить развитие ситуации на месте. Когда вы берете интервью у
официальных лиц, устройства анализа голоса выдает, что у них неуверенный
или нервный тембр. Завершив работу, вы диктуете текст, а программа
проверяет орфографию и форматирует статью»1.
Разумеется, сейчас это звучит как фантастика, но история показывает
нам, что обычно самые смелые и революционные идеи как раз и претворяются
в жизнь.
1.3
Применение искусственного интеллекта в печатных СМИ сегодня.
Если рассматривать детально, то сфера печатной журналистики
наиболее
активно
использует
различные
системы
с
искусственным
интеллектом в своей работе. Преимущественно это касается новостных
порталов и агентств, где приходится иметь дело с большим потоком
информации и типизированными форматами текстов.
1
Бубукин А.В. Эфирные тайны. — Новосибирск: Издательство «FM-реклама», 2003. 148 с.
18
Heliograf (The Washington Post) — представляет собой достаточно
перспективный инструмент. В 2016 The Washington Post внедрило бот
Heliograf для освещения спортивных событий, но уже вскоре бот был допущен
и до заметок о выборах президента США. Bot, сокращение от чешского robot
— это программа, способная по определенному алгоритму выполнять какиелибо действия через интерфейсы, предназначенные для людей, например,
вести диалог с посетителями форума либо в соцсети. За первый год работы им
было создано около 850 публикаций, из которых 500 посвящены выборам. Он
может отслеживать изменения ситуации в реальном времени, обрабатывать
большое количество информации, тем самым давая возможность журналистам
заниматься
более
важными
вещами,
требующими
аналитических
способностей. Однако ведущий инженер компании Сэм Хан считает, что
следующими шагами будут как раз расширение списка тем и введение
аналитических способностей. За все тот же первый год работы, бот смог
привлечь более 500 тысяч читателей. Согласно заявлению директора по
стратегическим инициативам WP Джереми Гилберта Heliograf способен
сократить затраты как времени, так и средств редакции на публикацию
результатов спортивных мероприятий.
Soccerbot (Южнокорейское новостное издание Yonhap) — бот-хроникер,
еще один представитель «умной» спортивной журналистики, представленный
публике 14 августа 2017 года. На момент своей презентации, бот уже успел
написать
380
заметок
о
результатах
футбольных
матчей,
которые
публиковались им через 1-2 секунды после окончания игры. Алгоритм работы
программы – следующий: бот собирает и сравнивает поступающую
информацию из пяти заданных создателями источников; пишет текст заметки;
осуществляет самоконтроль грамматики и синтаксиса.
Интересно, что Soccerbot учился писать на основе базы статей своего
информационного агентства и продолжает заниматься этим, отслеживая
заметки и статьи настоящих журналистов. В процессе составления текста
19
Soccerbot учитывает, играла ли в матче корейская команда, победила ли она, и
на основе этого может поменять структуру заметки.
Проект RADAR (Reporters And Data And Robots, информационное
агентство
Press
Asso-
ciation)
—
крайне
перспективный
проект,
финансируемый Google. Суть заключается в том, что искусственный
интеллект обучится
навыкам
Естественного
языка
(Natural language
generation), сможет выстраивать сложные предложения с прилагательными,
метафорами и сравнениями. Искусственный интеллект станет искать в
открытых источниках материалы, переписывать их и предоставлять
региональным новостным агентствам и газетам. Предполагается, что в месяц
роботы смогут писать около 30 000 новостей для СМИ Великобритании и
Ирландии. Проект может быть потенциально выгоден региональным
новостным источникам с низким бюджетом. Google уже вложил 807 000 $ в
развитие этой системы.
News Tracer (Reuters) — представленный главным редактором по работе
с данными и инновациями в Reuters Регом Чуа (Reg Chua). Алгоритм
применяется для выявления новостей в социальной сети Twitter, способный
также отсеивать ложную (фейковую) информацию. Разработка велась с конца
2014 года. Twitter был выбран из-за того, что 10–20 % новостей приходят
именно из этой социальной сети. Система анализирует все публикуемые в
Twitter посты в реальном времени. Таким образом, ежедневно сервис
проверяет 500 млн. постов. Алгоритм работы – следующий: вначале
отсеивается реклама и спам; затем посты распределяются по темам «Бизнес»,
«Политика», «Спорт»; далее сервис проводит анализ естественного языка и
составляет краткое описание каждой темы.
Особого
показателям
внимания
заслуживает
достоверности
и
возможность
новостной
ранжирования
ценности.
Известно,
по
что
искусственный интеллект с возможностью подобного ранжирования пытались
создать во французском издательстве «Le Monde».
20
Rosie (Serenata de Amor, Бразилия) — еще один нестандартный
экземпляр. Задача этого робота, созданного группой бразильских журналистов
и инженеров, отслеживать исполнение конгрессменами страны своих
обещаний по всем выплатам. «Rosie» способна определять и обосновывать
какие расходы могут считаться подозрительными.
Яндекс.Новости (Яндекс) — российская служба автоматической
обработки и систематизации новостей. Функционирует с 21 июня 2000 года.
Обработка информации происходит в реальном времени, источниками
являются СМИ-партнеры компании Яндекс. Поступающие новости, по
примеру некоторых уже упомянутых систем, группируются в сюжеты, далее
из них складывается информационная картина дня. Человеческое участие в
работе
сервиса
абсолютно
отсутствует,
что
позволяет
представить
непредвзятый набор новостей, освещающий события с разных сторон. Сейчас
подобные технологии также внедряют ТАСС и РИА Новости.
Проведенное, в ходе работы анкетирование (см. Приложение Б)
показало, что большинство людей не всегда способно отличить кто написал
текст человек или машина.
Так опрошенным было предложено шесть текстов. Три из них написаны
искусственным интеллектом, а три реальными журналистами. Так же тексты
поделены на три тематики: спорт, шоу-бизнес и культура.
Что характерно, автора текстов по тематике спорт опрошенные
определяли точнее всего (см. Приложение Г). То, что первый текст в анкете
написан искусственным интеллектом определили 70, 7% опрошенных, а то,
что второй написал журналист верно определило 58,7%. Причем большинство
верных ответов дали женщины (68,9 % по первому тексту и 58,8% по второму),
хотя тематика предполагает, большую подкованность в этой сфере у мужчин.
В теории это и позволило искусственному интеллекту их перехитрить. В
тексте он использовал большое количество сленговых слов, которые вычленил
из материалов, на которых обучался.
21
Тематика шоу-бизнеса показала худшие результаты по количеству
правильных ответов. По третьему тексту в анкете и первому в данной тематике
верно ответили только 14,7%, а по второму 44,7%. Это связано тем, что тексты
по данной тематике долгое время создавались исключительно благодаря
способности журналистов что-то выяснить и узнать. И это отложилось в умах
аудитории. Это может быть одной из причин, почему почти все опрошенные
старше 25 лет допустили здесь ошибки. (см. Приложение Д)
Два заключительных текста показали примерно равные результаты по
числу правильных и неправильных ответов. 54% – верно, и 46% – неверно по
предпоследнему тексту и 52,7% – верно, и 47, 3% – неверно по
заключительному тексту. Тема культуры оказалась самой неоднозначной. С
одной стороны, наличие сложных конструкций в тексте журналиста
некоторых опрошенных смогли ввести в заблуждение, но в то же время
больше половины ответили верно.
Так же существенным оказался показатель возраста при даче верных
ответов. Из опрошенных неправильный ответ на все вопросы дало больше
всего людей старше 25 лет – 75%, при этом среди тех, кто дал верные ответы
на все число тех, кто младше 18 лет и тех, кому от 18 до 25 равное – 37,5% (см.
Приложение Ж).
1.4
Искусственный интеллект в Аудиовизуальных СМИ в настоящий
момент.
Аудиовизуальные СМИ в свою очередь используют технологии с
искусственным интеллектом лишь, как еще один рабочий инструмент для
журналистов. Так боты самостоятельно собирают плейлисты для некоторых
радиостанций, обрабатывают заявки, которые поступают в редакции,
наиболее
продвинутые
проводят
фактчекинг.
Но
для
полноценного
выполнения типичных журналистских функций искусственный интеллект
пока не применяется. Однако эксперименты в этом направлении ведутся.
22
Так в Китае появился цифровой ведущий новостей. Он предлагает
зрителям уникальную возможность, а именно увидеть и сравнить, как в кадре
ведут себя живой человек и робот.
Первый англоговорящий диктор с искусственным интеллектом работает
в агентстве «Синьхуа». Его внешность и голос сгенерированы с реального
работника по имени Чжан Чжао. Новичок обрабатывает тексты, загружаемые
в его систему, и рассказывает новости. Заметить разницу действительно
сложно. У виртуального телеведущего реалистичный голос и даже
присутствует мимика. Кроме того, он может совершенствовать навыки и
учиться у своих коллег. Пока робот существует в единственном экземпляре,
но эксперты убеждены, что в скором времени таких, как Чжан Чжао, станет
больше и они смогут заменить в кадре человека. Ведь им в отличие от
реальных прототипов не нужны ни выходные, ни зарплаты.
16 апреля 2019 года и на отечественном телевиденье появился подобный
ведущий. В рамках эксперимента один из выпусков новостей на России 24 вел
робот Алекс. Это первый российский робот с искусственным интеллектом. Во
всем мире подобных разработок не более десяти. Компания Promobot
постаралась сделать его максимально реалистичным с морщинками, щетиной
и даже порами, чтобы преодолеть так называемую «зловещую долину». Это
феномен, когда люди бояться смотреть на робота, который похож на человека,
но не на все 100 процентов. Сейчас у Алекса подвижна только голова,
остальное тело пока статично, в планах сделать еще подвижные руки и
поставить его на ноги.
Весной 2020 года на YouTube блогеры также стали пробовать внедрять
технологии искусственного интеллекта в создание своего контента. Так на
канале «KuJi Podcast» голосовой помощник Алиса от Яндекса выступает, как
соведущий. К Алисе обращаются, чтобы узнать какой-нибудь факт, например
«Алиса, расскажи, кто такие абьюзеры», она, в свою очередь, находит в
интернете информацию и озвучивает ее, дополняя своими короткими
комментариями, чтобы имитировать таким образом человеческое общение.
23
Но
подобные
эксперименты
в
аудиовизуальных
СМИ
скорее
исключения, нежели правила. Для них большую роль играет звучание,
естественность, эмоциональность, умение управлять голосом, интонировать и
собственный стиль. Если писать тексты, подбирать музыку или видео
искусственный интеллект уже умеет, то речь по-прежнему остается большой
проблемой.
Есть сервис UpsalesLab, который позволяет программе начитывать
тексты человеческим голосом. Но чтобы добиться на нем естественного
звучания нужно вручную расставить скорость, паузы, ударения, выбрать
акцентные слова. Что при вещании в прямом эфире, где необходимо
реагировать и отвечать моментально физически невозможно.
Чтобы роботы с искусственным интеллектом окончательно пришли в
теле- или радиоэфир. Нужно решить вопрос с техническим, неестественным
звучанием окончательно. Сделать это достаточно сложно, особенно на
русском языке. Дело в там, что мы говорим не отдельные буквы и слова. В
речи звуки сливаются и перетекают из одного в другой. И чтобы преодолеть
это, необходимо задействовать большое количество сложных алгоритмов. В
идеальном варианте нужно загрузить в программу все сочетания звуков и слов,
но фактически это остается невозможным. Поэтому, пока что, искусственный
интеллект стараются очеловечить путем самообучения программы от
конкретного человека. Он записывает наиболее популярные варианты фраз и
ответов, на основе которых программа вычисляет закономерности связи
звуков и применяет их для не типичных ситуаций. Ярче всего это заметно в
голосовых ассистентах Google, Siri, Cortana и Алиса. Последняя добилась
наибольших результатов. В ее речи не так много ошибок в ударениях,
произношениях и практически отсутствует характерное техническое звучание.
Это подтверждают и результаты анкетирования (см Приложение З),
проведенного в ходе работы. Среди тех, кто пользуются Алисой в качестве
голосового помощника оценку «отлично» по критерию «естественность речи»
поставило 39, 6%. В то время, как у Siri это 8,3%, а у Google это 7,7%.
24
Именно голосовым помощникам приписывают роль ведущих и
дикторов будущего. Они бесконечно самообучаются, работают с огромным
количеством информации и научились поддерживать диалог с характерными
для человека шутками, выражениями и эмоциональными окрасками. Наиболее
перспективной
сферой
для
внедрения
искусственного
интеллекта
в
аудиовизуальной журналистике на данным момент выступает музыкальноразвлекательное радиовещание. Так как оно преимущественно работает с
общедоступными фактами, музыкальными файлами и информацией, которая
чаще всего находится в открытом доступе. Но чтобы подробно описать
перспективы внедрения искусственного интеллекта в этот формат вещания
необходимо разобраться какие системные элементы присущи музыкальноразвлекательному эфиру и проанализировать задачи, которое оно ставит для
себя и своих ведущих.
25
2.ГЛАВА: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ «ПЛЕЙЛИСТА С АЛИСОЙ» ОТ
ЯНДЕКС.МУЗЫКИ
И
ПРОГРАММЫ
МУЗЫКАЛЬНО-РАЗВЛЕКАТЕЛЬНОЙ
«ЧАРТОВА
ДЮЖИНА»
РАДИОСТАНЦИИ
НА
«НАШЕ
РАДИО»
Музыкальный радиобизнес, как бы цинично это не звучало, — ни что
иное, как производство красивой песенной «упаковки» для эфирного
рекламного
пространства,
которое
мы
собираемся
продавать
рекламодателям1. Эфир на музыкально-развлекательной радиостанции на 6070% состоит из музыкальных композиций. Остальное время занимают
информационные вставки, призванные создавать разнообразие. Вроде бы все
понятно: играет музыка, время от времени подключается ведущий и звучит
какая-то информация. Но не все так просто. Музыка специально подбирается,
причем сегодня еще и с помощью сложнейших алгоритмов и искусственного
интеллекта, сам эфир четко структурно разделен, а чтобы быть ведущим
нужно удовлетворять большое количество требований и знать много нюансов.
Но на сегодняшний день технологии тоже развиваются, а у некоторых из них
даже есть потенциал для выполнения «человеческих» функций.
2.1
Специфика
современного
музыкально-развлекательного
радиовещания.
Современное радиовещание развивается с небывалой скоростью, на
данный момент в России действует более 13 тысяч радиостанций и
практически каждый день появляются новые2. Это происходит за счет
создания огромного количества именно музыкальных станций, рассчитанных
как на массовую, так и на узкую аудиторию. Меняются, жанры, формы
собственности и вещания, но, в целом, все они похожи друг на друга.
Разниться лишь репертуар и голоса ведущих. При этом структура, принципы
1
2
Бубукин А.В. Эфирные тайны. — Новосибирск: Издательство «FM-реклама», 2003. 148 с.
Там же.
26
и «фишки» остаются примерно одинаковыми. Это в очередной раз
подтверждает, что радио самое стабильное средство массовой информации.
2.1.1 Структура эфира.
Если взглянуть на выпуск формально, то самой маленькой единицей
измерения эфирного пространства является так называемый Микс. Это
последовательность песен между немузыкальными включениями, например
между новостями и рекламой. Обычно Микс не длиться больше двадцати
минут и включает максимум 6 композиций. Именно он является лицом
радиостанции, определяющим ее содержание.
Далее идет главный элемент: часовая сетка – Клок. Это базовый элемент
эфира, который во всей красе отражает имидж радиостанции. Все
программные элементы – музыка, реклама, новости, погода, выходы ведущих
и т.д. стратегически размещаются внутри клока с целью соблюдения динамики
звукового потока и оптимизации воздействия на слушателей. При этом очень
важно соблюдать баланс и определенный порядок песен разных категорий. A
— самый «горячий хит», B — «горячий хит», претендующий на попадание в
категорию А, С — новинка, D — «остывающий хит», пришедший из категории
А, P — «остывший хит», пришедший из категории D.
Песни родственных категорий стараются отодвигать друг от друга.
Таким образом удается избежать блоков однотипной музыки и равномерно
распределить «горячие» хиты. Кроме этого, мы имеем 3-х минутные новости
и 3 рекламных блока по 2,5, 2 и 2,5 мин. Итого: 10 минут политической (или
иной другой) и рекламной информации. Осталось 50 минут музыки. Сюда
укладывается около 13 песен, длительностью звучания в среднем по 3,5
минуты каждая, плюс к этому джинглы, ролики саморекламы и т.д., не
указанные в сетке, но подразумевающиеся. Видоизменяя, уменьшая или
добавляя различные рубрики, выпуски новостей, песни специальных
категорий, например, баллады, мы создаем новые, нужные нам клоки и,
27
компонуя их в зависимости от стоящих перед нами задач, делаем недельную
сетку вещания.
Следующая ступень – Блок. Это последовательность клоков в рамках
суточной эфирной сетки, объединенных определенными едиными правилами,
которые обычно диктует время суток. Так медленные композиции и
длительность больше 3,5 минут в утреннем эфире практически не
представлены. Так же утренний эфир считается временем непрерывного
прослушивания, поэтому песни одного исполнителя появляются значительно
реже чем вечером.
Очень важный временной элемент – День. Именно в масштабе суток
рассчитываются ротации, то есть частота звучания песен различных категорий
в эфире.
Понимание собственного формата начинается с определения своей
целевой аудитории, т.е. категории слушателей, на которую мы собираемся
работать. Ту в ход вступает ориентация на целевую аудиторию радиостанции,
то есть слушателей, на которых работает станция. Выборка может
осуществляться по интересам, возрасту, полу и т.д. В зависимости от того, как
мы представили себе нашего слушателя, подбираются музыкальные
композиции. На радиостанциях, где в плейлисте находят преимущественно
новинки и в целом популярные хиты это сделать немного проще. Бот на
различных сервисах сканирует чарты и составляет на их основе плейлист
вещания. Для специфических радиостанций подбор композиций более
детальный. В условиях жесточайшей конкуренции на радиорынке компании
не могут позволять себе такую роскошь, как право на ошибку.
Как только плейлист собран необходимо приступить непосредственно к
музыкальному
программированию.
Сегодня
для
этого
большинство
коммерческих радиостанций используют три компьютерных программы:
Selector и Powergold, DJin Lite. В принципе, они имеют похожие подходы и
приемы программирования. Просто DJin Lite и Selector — программы более
утонченные, более богатые вариантами и возможностями для «тонкой
28
настройки» эфира, а Powergold — простая, но надежная «рабочая лошадка»
без особых изысков.
В свое время эти программы были смоделированы на основе ручной
системы ротации музыкального материала "Index Card". При этой системе на
каждую песню заводилась карточка. Все карточки складывались в разные
стопки в зависимости от категорий. Сколько категорий, столько и стопок.
Картотека помещалась в эфирную студию, где использовалась ведущим или
музыкальным редактором для формирования плейлиста, т.е. списка, следуя
которому, песни ставились в эфир. В соответствии с порядком прохождения
категорий, указанном в часовой сетке вещания, отбирались те песни, карточки
которых находились вверху стопки. После эфира отыгранная карточка
уходила вниз своей стопки и становилась последней. И так по кругу.
На каждой станции существовали свои правила ротации музыкального
материала, в соответствии с которыми те или иные песни не могли звучать в
определенном сочетании, например, когда один и тот же исполнитель,
попавший в разные категории, мог появиться в эфире, скажем, через песню
или вообще встык. Для того, чтобы избежать подобных издержек, ведущему
давалось право брать не только первую карточку в стопке, но и вторую, третью
и т.д. т.е. определялась "глубина поиска" материала. Стопки, т.е. категории,
были различных размеров, поэтому песни в них ротировались с различной
частотой, создавая иллюзию разнообразия эфира.
Теоретически система "Index Card" казалась идеальной, но вот ее
практическое исполнение оставляло желать лучшего. Люди есть люди, и у
каждого — свои слабости. Некоторые ведущие, желая послушать свою
любимую песню, залезали дальше разрешенной "глубины поиска", нарушая
всю ротацию. Бывали случаи, когда некоторые "рыцари эфира" просто
уничтожали карточки нелюбимых песен.
В то же время правила ротации усложнялись, к ним стали применять все
более и более жесткие требования. Карточная система просто постепенно
изжила себя, тогда и были созданы ее основные компьютерные варианты. Но
29
даже сегодня ее главные принципы лежат в основе DJin Lite, Selector, и
Powergold. На все песни также заводятся карточки, образующие базу данных.
Все песни делятся на категории. В рамках категории компьютер помещает
песни в рабочие "стопки", которые ротируются в соответствии с созданной
музыкальным редактором часовой сеткой и введенными им же правилами
ротации.
Но что раньше, что сейчас все компьютерные программы, имеющиеся
на вооружении радиостанций, были и остаются всего лишь рабочими
инструментами. Прежде, чем начать с ними работать, первоначальный скелет
эфира продумывается продюсерами и редакторами заранее. Все эти данные
вводятся в компьютер. На их основе он генерирует проект плейлиста, который
потом музыкальный редактор доводит до нужной кондиции вручную, внеся
предварительно в рекламные окна переданное ему коммерческим отделом
расписание выхода рекламных роликов. Редактируя плейлист, он не должен
переделывать его, руководствуясь своим вкусом и видением, а скорее
осуществить только тонкую настройку, чтобы удовлетворить временные и
где-то, возможно, художественные правила, принятые на станции.
2.1.2 Ведение эфира.
С технической точки зрения музыкально-развлекательное вещание хоть
и включает в себя много нюансов, но вполне может при должном внимании к
написанию
программы
формироваться
при
помощи
искусственного
интеллекта. Подбор треков для ротации в некоторых редакциях уже сегодня
производиться при помощи подобных технологий. Однако наполнение эфира
музыкой, хоть и занимает большую часть работы, но все же не перекрывает
весь спектр задач. Дальше в игру вступает ведущий. Именно на его плечи
ложится формирование позитивного имиджа радиостанции. Он является, так
называемым, «лицом эфира» и от того, как он будет себя проявлять напрямую
зависят продажи, популярность и узнаваемость радиостанции. Но не слишком
ли большая ответственность ложиться на человека со своими эмоциями,
30
проблемами, усталостью и т.д.? Можно ли исключить человеческий фактор?
Чтобы понять это для начала нужно разобраться с требованиями, которые
предъявляются ведущим.
Если обозначить все критерии списком, то он будет выглядеть примерно
так:
а) Соответствие формату радиостанции.
Некоторые программные директора называют его чуть ли не самым
главным качеством идеального ведущего. Он должен органично вписываться
в структуру эфира. Его голос лексика, темперамент и манера ведения должны
быть продолжением эфира, соответствовать требованиям целевой аудитории.
Так бодрый, молодой, даже немного тинэйджерсский голос на радиостанции
ретро формата звучал бы неуместно, особенно если в речи присутствует много
молодежного жаргона. Это ни хорошо и не плохо. Это лишь показывает, что
такой ведущий не подходит донной станции по формату. Хотя для
молодёжного радио с популярной музыкой он бы подошел идеально.
б) Яркая, логичная, понятная, выразительная, грамотная речь.
Ведущий это что-то среднее между диктором и хозяином программы.
Он похож на друга, который всегда готов поделиться новостями. При этом
ведущий должен нести слушателю преимущественно положительные эмоции.
Ведь задача станции – создавать хорошее настроение. Успех определяется тем
насколько ведущий обаятелен, умен, грамотен и умеет расположить к себе
слушателя. Все зависит от того поверит ли ему человек по ту сторону
радиоприемника. Ведь все положительные и отрицательные качества эфир
подхватывает и укрупняет. От этого так очевидно становятся видны пробелы
и промахи.
в) Умение создать впечатление диалога.
Способность
ведущего
придать
эфиру
оттенок
приватного,
межличностного общения очень важен на радио. Так у слушателя
складывается впечатление, что все сделано именно для него. При такой
ситуации он чувствует и свою ответственность за это общение, дольше не
31
переключается, дослушивает. Ждет что же еще для него подготовили. При
этом очень важно, чтобы слушатель понимал, что за микрофоном сидит живой
человек, способный засмеяться, ошибиться, выкрутиться, как это происходит
в реальной жизни. Иногда редакторы специально просят ведущего ошибиться,
оговориться или засмеяться, чтобы раскрепостить слушателя. Аудитория
таким образом понимает, что ведущий не сверх человек, и с ним можно и
нужно контактировать. Особенно часто это практикуется, когда нужно, чтобы
слушатели позвонили в эфир или прислали свои сообщения. Таким образом
снимается напряжение, и боязнь показаться глупым.
г) Содержательность.
Каждый выход ведущего в эфир обычно не превышает 30 секунд и
должен нести смысловую нагрузку большую, чем объявления своего имени и
времени суток. При этом выход должен быть сбалансирован, не содержать
больше одной мысли. Умение лаконично рассказывать информации в
настоящее время ценится все дороже. Люди хотят узнавать новое, но не имеют
возможности
тратить
на
это
много
времени.
Тут
и
проявляется
профессионализм ведущих.
д) Каждый выход в эфир – самостоятельный фрагмент программы.
Из-за линейности вещания не стоит полагаться на то, что аудитория
слышала, то, что произносилось ранее. Поэтому каждый выход ведущего
должен быть логически завершенным, иметь вступление, кульминацию и
эпилог. Но при этом не дублировать предыдущие выпуски, так как нельзя
исключать возможность постоянного прослушивания.
ж) Ведущий – продолжение музыкального эфира
Текст ведущего не должен отрываться от музыкального ряда. Будет
странно сначала говорить о ценности мира во всем мире, а потом, например,
ставит композицию «Война» группы Фактор 2. К тому же важно помнить, что
ведущий не музыкальный критик. Он не должен анализировать песню,
критиковать ее и т.д. Ведь слушатель должен быть уверен, что ему дают самую
лучшую музыку, иначе зачем ему слушать данную радиостанцию.
32
з) Умение работать с информацией.
Каждый выход в эфир должен содержать какую-либо интересную для
слушателя
информацию.
Она
должна
быть
достоверной,
доступно
сформулированной и не нарушать присутствующие в законодательстве
ограничения. Особенно важно для ведущего при подготовке к эфиру эту
информацию найти, проверить и сформулировать так, чтобы содержание
звучало так, как будто в непринужденном диалоге в голову пришел какой-то
факт, которым решили поделиться.
Это лишь ряд критериев, которым должен соответствовать ведущий на
музыкально-развлекательной радиостанции. Некоторые из них сугубо
«человеческие», завязаны на эмоциях и личностных качествах, которые
искусственному интеллекту не присущи. Возможно, как раз из-за них
внедрение его в радиовещание происходит настолько медленно.
2.2 «Плейлист с Алисой» на Яндекс.Музыке.
Ранее в работе уже говорилось о том, что основным препятствием для
внедрения
искусственного
интеллекта
в музыкально
развлекательное
радиовещание особенно в качестве замены ведущего является несовершенство
речевого симулятора. В этом случае стоит обратить внимание на голосовые
помощники. В них качеству речи уделяется большое внимание. Наиболее
результативным ассистентом в этом плане выступает Алиса от Яндекса. К
тому же совсем недавно они выпустили «Плейлист с Алисой на
Яндекс.Музыке. Это по своей сути аналог музыкально-развлекательного
радиовещания. И вполне может составить ему конкуренцию. Даже учитывая
принципиально разные способы передачи информации и платформы, на
которых это осуществляется.
2.2.1 История появления «Плейлиста с Алисой» от Яндекс.Музыки.
10 октября 2017 года появилась «Алиса». «Али́са» — виртуальный
голосовой помощник, созданный компанией «Яндекс». Она распознает
33
естественную речь, имитирует живой диалог, даёт ответы на вопросы
пользователя
и,
благодаря
запрограммированным
навыкам,
решает
прикладные задачи. «Алиса» работает на смартфонах, в автомобилях и в
Яндекс.Станции. По данным «Яндекса», ежедневная аудитория голосового
помощника «Алисы» составляет 8 млн пользователей, а месячная аудитория
«Алисы» по состоянию на декабрь 2019 года составила 45 млн человек1.
К тому же, по результатам исследования, проводимого в ходе данной
работы Алиса собрала наилучшие характеристики функциональных черт
среди голосовых помощников. Так естественность речи Алисы более 90%
пользователей характеризуют, как нормальную и выше, в то время как у Siri
это 83,3% а у Google 74,4%. Алиса превосходит другие голосовые помощники
и по распознаванию человеческой речи. Хорошо и выше по этому критерию
Алисе поставило 89,6% пользователей, Siri – 66,6%, Google – 59%. Последним
критерием стала корректность выполнения команд. Хорошо и выше Алисе
поставило 79,2% человек, Siri – 45,9%, Google – 74,3%.
К тому же Яндекс постоянно продолжает расширять сферу своего
использования.
Сервис
«Яндекс.Музыка»
с
каждым
годом
набирал
популярность, но большой скачек прироста аудитории произошел в 2018 году.
На сервисе Яндекс.Музыка появилось четыре плейлиста: «Плейлист дня»,
«Дежавю», «Премьера» и «Тайник». Они составляется ежедневно из треков на
основе предпочтений пользователя, а остальные плейлисты меняются раз в
неделю. В «Дежавю» включены старые треки, которые пользователь ни разу
не
слушал
в «Яндекс.Музыке», хотя
предпочтениями.
В
«Премьеру»
они могут совпадать с
попадают новые
его
треки со схожей
стилистикой, а плейлист «Тайник» предназначен для слушателей с большой
фонотекой — он содержит треки, которые они добавили в свою коллекцию, но
ещё не успели послушать или слушали очень редко. Все это генерирует
искусственный интеллект, он анализирует композиции, которые пользователь
1
TJournal / [Электронный ресурс] URL: https://tjournal.ru/tech/128394-v-yandeks-muzyke-poyavilsyapersonalnyy-pleylist-s-alisoy-ona-vystupaet-v-roli-radiodidzheya-i-kommentiruet-treki
34
добавляет или «лайкает» или наоборот отмечает, какие треки ему не
понравились. На основе этой информации подбираются дополнительные
композиции, которые и включаются в плейлисты.
В связи с популярностью Алисы и индивидуальных плейлистов на
«Яндекс музыке». В 2019 году компания решила их объединить. Так появился
«Плейлист с Алисой». Сначала он был доступен только в приложении Яндекса
на смартфоны, что ограничивало количество пользователей. Судя по
Яндекс.Статистике второе после мобильного телефон устройство, через
которое наибольшее число пользователе используют их голосовой помощник
это компьютер. Поэтому с мая 2020 года «Плейлист с Алисой» стал доступен
и в полной версии сайта «Яндекс.Музыки». Насколько сильно это увеличило
число пользователей, будет понятно после традиционного квартального
отчета Яндекса в конце июня. Но аналитики Яндекса прогнозирую рост
минимум на 15%1.
2.2.2 Формы и методы работы «Плейлиста с Алисой» от
Яндекс.Музыки.
«Плейлист с Алисой» на данный момент представляет из себя
индивидуально собранную музыкальную подборку. Она обновляется раз в
неделю по понедельникам, и включает в себя, в зависимости от предпочтений
слушателя, тридцать треков, как новинки, так и уже вышедшие композиции,
которые могут понравиться пользователю. Причем преимущественно это те,
которые еще не вошли в подборку понравившихся. Таким образом при
прослушивании пользователь получает индивидуально собранный список
треков, которые по данным нейросети в перспективе могут ему понравятся.
Причем Яндекс старается собрать их так, чтобы они были либо еще не
известны слушателю, либо входили в его плейлист когда-то давно, а сейчас
забыты.
1
TJournal / [Электронный ресурс] URL: https://tjournal.ru/tech/128394-v-yandeks-muzyke-poyavilsyapersonalnyy-pleylist-s-alisoy-ona-vystupaet-v-roli-radiodidzheya-i-kommentiruet-treki
35
Это происходит на основе одновременного анализа предпочтений
всех
пользователей
Яндекс.Музыки.
Сначала
нейросеть
обучается,
запоминает «музыкальный вкус» пользователя благодаря его «лайкам». Потом
сравнивает список песен слушателля с предпочтениями других пользователей.
При большом количестве совпадений искусственный интеллект включает
композиции, которые пользователь еще не добавил в избранное, но они есть у
других людей с похожими наборами треков.
Но это лишь то, что касается тонкостей музыкальной составляющей
«Плейлиста с Алисой». Новаторство заключается в создании, так называемых,
«голосовых шотов». По своей сути, это подводки к музыкальным трекам,
информацию для которых искусственный интеллект, находит, компонует и
озвучивает самостоятельно. При этом Алиса старается шутить, составлять
шоты разные по наполнению и стилистике и чувствительно относится к
обратной связи.
Так, например, если пользователь отметит, как понравившиеся шот с
информацией, взятой из интервью того или иного исполнителя, в дальнейшем
такие подводки будут появляться чаще. Если пытаться систематизировать все
голосовые шоты Алисы, то можно выделить три типа:
а) «Как-то сказал…» - эти шоты состоят из цитат, которые Алиса
нашла в интернете. Обычно они принадлежат исполнителям, чья песня будет
звучать следующей, либо другим знаменитым людям, которые высказывались
о творчестве певца или группы.
Пример: «Солист группы СПЛИН, Александр Васильев как-то сказал:
«Я был бы буддистом, если бы не наш климат» – подводка к песне СПЛИН
«Мороз по коже»
б) «Интересный факт» – это шоты с самой разнообразной
информаций, которая размещена об исполнителе, песне или альбоме в
открытом доступе. Здесь проявляется максимальная креативность Алисы. Так
как текст генерирует она самостоятельно, а не только адаптирует готовую
фразу.
36
Пример: «Сергей Бабкин, гитарист группы 5’nizza, известен многим
под сценическим прозвищем «Отец Родной», которое приклеилось к нему
после выхода передачи о Высоцком.» – подводка к песне группы 5’nizza
«Забери».
«Название коллектива RSAC расшифровывается как «Red Samara
Automobile Club.» – подводка к песне RSAC «Привет».
«В 2016 году продюсерский центр «Газгольдер», сотрудничавший с
рэпером Бастой, проводил концерт, который пришлось немного задержать.
Тем самым организаторы нарушили «Закон о тишине». Рэпер Децл, у которого
был конфликт с Бастой, не упустил возможность написать об этом у себя в
«Твиттере» в негативных красках.» – подводка к песне группы КАСТА
«Вокруг шум»
в) «Продолжаем наш эфир» – это шот в стиле классических коротких
диджейских подводок «Продолжаем наш эфир», «Далее в эфире», «Сейчас
прозвучит песня», «Теперь будет» и тд. Обычно используется, с песнями
молодых исполнителей, либо, когда нет достаточной информации в интернете.
Пример: «Далее в программе – песня «Мир каменных блоков» в
исполнении группы ФОГЕЛЬ.» – подводка к песне группы ФОГЕЛЬ «Мир
каменных блоков».
Важно, что искусственный интеллект в лице Алисы, не просто ищет
готовую информацию, а составляет готовый текст самостоятельно. Причем
старается не просто вычленить случайный факт про исполнителя или
композицию, а старается учитывать содержание песни, как в случае с треком
«Вокруг шум» и фактом о нарушении закона о тишине.
Таким образом сейчас «Плейлист с Алисой» представляет из себя
альтернативу музыкально-развлекательному вещанию, но со стопроцентной
ориентированностью на конкретного потребителя.
Важно отметить, что пользоваться этим плэйлистом могут только те
люди, которые имеют подписку на «Яндекс.Плюс». В других случаях его
37
попросту не видно. Стоимость такой подписки составляет 169 рублей в месяц.
Это делает его аудиторию ограниченной.
2.3 Сопоставление «Плейлиста с Алисой» от Яндекса.Музыки и
музыкально-развлекательной радиостанции «Наше радио».
Чтобы понять, действительно ли «Плейлист с Алисой» является
альтернативой музыкально развлекательному радиовещанию, его необходимо
сравнить с действующими радиостанциями данного формата. «Наше радио» в
большей мере подходит для этого, так как они делают акцент на
прослушивании музыки, а ведущие лишь выполняют функцию диджеев. К
тому же «Наше радио» – это некий собирательный образ музыкальноразвлекательного
радиовещания.
Оно
обладает
всеми
системными
признаками радиостанции данного формата, но при этом не имеет ярких
индивидуальных черт, как, например, «Радио Дача» или «Радио Шансон»,
которые бы вводили в заблуждение при сравнительном анализе. «Наше Радио»
также было выбрано для сравнения, так как оно вещает исключительно на
русском языке, а «Плейлист с Алисой», использованный в данной работе так
же состоит только из русских треков, из-за специфики предпочтений
пользователя.
Всего в сетке вещания на этой радиостанции присутствует восемь
программ: семь выходят по будням и одна в выходные, без учета повторов. Но
для сравнительного анализа в данной работе выбрана «Чартова дюжина». Это
Хит-парад из 13 лучших песен недели по мнению слушателей «Нашего Радио»
и посетителей сайта НАШЕ.ру. «Чартова дюжина» выходит по пятницам в
12:00 по московскому времени и длиться два часа с учетом рекламы и
выпусков новостей.
Все это в большей степени приближено к принципам работы «Плейлист
с Алисой», что дает возможность их сравнивать.
38
Критерий
«Чартова
«Плейлист с
дюжина» на
Алисой»
Комментарий
«Нашем радио»
Подбор музыки
Плэйлист
Плэйлист
С точки зрения
составляется на
составляется на
клиента
основе
основе
ориентированност
голосования
индивидуальных и, выигрывает
слушателей на
предпочтений
«Плейлист с
сайте
слушателей. В
Алисой». Так как
радиостанции и
итоге для
предпочтения
заказов в эфире.
каждого
конкретного
Чем больше
отдельного
человека не всегда
человек выбрало человека
совпадают с
композицию,
составляется
мнением
тем чаще она
уникальный
большинства.
будет звучать в
список
эфире.
композиций.
Составляющие
На «Нашем
В «Плейлисте с
Отсутствие
эфира
радио», как и на
Алисой» нет ни
рекламы и
большинстве
рекламы, ни
новостей является
других
новостей. Для
неоспоримым
радиостанций.
последнего есть
плюсом
есть новости и
отдельная
«Плейлиста с
реклама. Первые площадка –
Алисой» так как
нужны для
Яндекс.
нет ничего, что бы
добавления
Новости. А в
отвлекало от
информационно
рекламе нет
прослушивания
й составляющей
необходимости,
музыки.
эфиру и
так как люди
продажи
оплачивают
39
рекламного
подписку, тем
времени, за счет
самым
которого
обеспечивая
существует
должное
большая часть
финансирование
радиостанций.
.
Интерактивность
На «Нашем
«Плейлист с
Интерактивность,
эфира
радио» есть
Алисой» не
с одной стороны,
возможность
предусматривае
выступает
проводить
т
плюсом, дает
конкурсы,
интерактивность дополнительный
разыгрывать
. Пользователь
стимул к
призы,
изначально
прослушиванию.
организовывать
знает, что ему
Но с другой,
стол заказов или лишь предстоит
отвлекает от
мотивировать
прослушать то,
прослушивания.
слушателей
что для него
писать
приготовлено.
сообщения,
Дополнительное
передавать
участие
приветы или
невозможно.
звонить в эфир.
Соответствие
На «Нашем
В «Плейлисте от Универсальность
формату
радио»
Алисы»»
выступает с одной
радиостанции.
необходимо
голосовой
стороны плюсом
подбирать
помощник
для «Плейлиста с
ведущих по
является
Алисой», но с
формату.
универсальным
другой лишает его
голосом,
уникальности. Так
который сможет
узнаваемый,
40
озвучить
уникальный
подводку к
ведущий способен
любой
привлечь для
композиции
радиостанции
любого жанра.
дополнительную
аудиторию.
Яркая, логичная,
На «Нашем
В «Плейлисте от В этом плане
понятная,
радио» у
Алисы»
голосовой
выразительная,
ведущих речь
достаточно
помощник
грамотная речь.
понятная,
часто
объективно
эмоциональная,
присутствуют
проигрывает
иногда
ошибки в
живой
присутствуют
ударениях. Речь
человеческой
стилистические
звучит еще не
речи.
ошибки и
естественно,
Искусственность в
неправильные
слышно, что это
голосе может
ударения. Но
не живой
отпугнуть
это скорее
человек.
слушателя.
исключения,
Эмоциональные
нежели правила. фразы не звучат
К тому же из-за
эмоционально.
того, что речь
Звучание
потоковая и
несколько
диалоговая, это
однообразное.
не столь
заметно.
Содержательност Некоторые
В «Плейлисте с
Критерий
ь.
тексты на
Алисой»
информативности
«Нашем радио»
содержательнос
может быть
являются
ть стоит на
достигнут, как
41
исключительно
первом месте.
человеком, так и
эмоциональным
Каждый
искусственным
и, их
отдельный
интеллектом, но в
информативност выход – это свод «Плейлисте с
ь варьируется от информации.
Алисой»
выпуска к
человеческий
выпуску. Но в
фактор исключен,
большинстве
информативность
случаев этот
— это критерий,
критерий
который прописан
выполняется.
в программе. На
«Нашем радио»
это требование к
ведущему,
соблюдение
которого зависит
от
профессионализма
ведущего.
Каждый выход в
На «Нашем
Шоты в
Голосовые шоты
эфир –
радио» не редко
«Плейлисте с
изначально
самостоятельный
можно
Алисой»
создаются как
фрагмент
услышать «Мы
максимально
самостоятельные.
программы.
уже
самостоятельны
Выходы же
обсуждали»,
е. Но есть
ведущего не
«Буквально на
проблема, из-за
всегда
днях» и тд.
того, что
соответствуют
Слушатель мог
плейлист
этому критерию
подключиться
обновляется раз
только что, а это в неделю,
42
может заставить пользователю
его чувствовать
будет не
себя не в
интересно
информационно
слушать его
м потоке.
постоянно.
Ведущий –
На «Нашем
В «Плейлисте с
Несостыковки
продолжение
радио» случаев
Алисой» шоты
текста и
музыкального
несогласования
напрямую
музыкального
эфира
текста ведущего
связаны с
ряда это дело
музыкального
музыкальными
случая, и
ряда замечено
композициями
напрямую зависят
не было, но есть
исключен
от человеческого
вероятность
человеческий
фактора. В случае
человеческого
фактор
с «плейлистом от
фактора
Алисы»
человеческий
фактор исключен
Умение работать
На «Нашем
Информация для Информация —
с информацией.
радио»
голосовых
это родная стихия
некоторые
шотов в
для
выходы
«плейлисте с
искусственного
ведущего в эфир Алисой» берется интеллекта по
содержат
из нескольких
этому критерию
непроверенную
источников и
реальный ведущий
информацию
при
всегда будет
или сплетни.
несостыковке
проигрывать, т.к.
Это обычно
фактов
программа как
интересно
заменяется на
минимум по
слушателям, но
другую, более
времени работы
достоверную.
43
не является
покажет лучший
достоверным.
результат
Помимо перечисленного в таблице стоит отметить, что «Плейлист с
Алисой» превосходит музыкальные чарты на радиостанциях по объему.
Входящие в его состав тридцать песен, даже при учете выходов ведущего на
радио, занимают куда больший хронометраж, чем десять-пятнадцать
композиций, звучащих в эфире. При этом пользователь имеет возможность в
любой момент промотать, переслушать или пропустить композицию, что
невозможно при потоковом вещании радиостанции.
Также в таблице обозначена такая положительная сторона «Плейлиста с
Алисой», как отсутствие рекламы. Но здесь нельзя забывать, что подписка на
Яндекс.Музыку платная. Каждый пользователь платит сто шестьдесят рублей
в месяц, чтобы ничего лишнего для него не звучало. Прослушивание
радиостанции же абсолютно бесплатное, а реклама – это один из немногих
способов получать прибыль.
В целом, по данной таблице можно заметить, что искусственный
интеллект превосходит реального ведущего по большинству пунктов. Однако
те критерии, в которых выигрывает реальный ведущий преимущественно
связанны с речью. Это та зона роста в которой голосовым помощникам еще
предстоит
развиваться.
А
речевые
качества
на
радио
являются
первостепенными, поэтому так важно чтобы хороший текст и правильно
подобранная по интересам музыка были сопровождены хорошо звучащими
подводками.
Разработчики сейчас активно стараются усовершенствовать речевые
компетенции голосовых помощников. В частности, большое внимание
уделяется междометиям, которые являются неотъемлемым атрибутом живой
человеческой речи. Так Алиса же умеет произносить звук «Пф» и «Ха»,
реагируя снисходительно, но в тоже время показывая свое недовольство, при
грубом выражении в ее адрес. Но, как показывает практика, голосовые
44
помощники говорят далеко не идеально. Так 14-18% опрошенных в ходе
данной работы пользователей называют неестественность речи голосового
помощника одним из основных минусов, который превосходит только
неработоспособность без интернета. Его отмечают 28-51% пользователей, в
зависимости от голосового помощника (см. Приложение К).
К
тому
же
реальный
ведущий,
обладающий,
харизмой
и
индивидуальностью может привлечь аудиторию гораздо большую, чем
индивидуальный подход «Плейлиста с Алисой».
Но в плане доступности и удобства использования радио все-таки
проигрывает искусственному интеллекту. Ведь, чтобы послушать радио,
нужно иметь приемник, либо заходить на сайт радиостанции и включать его
онлайн, что занимает куда больше времени, чем просто открыть приложение
в смартфоне, где плейлист отображается непосредственно на главном экране.
Причем телефон – это самый распространенный девайс, с которого чаще всего
пользуются голосовыми помощниками (см Приложение Л). Получается, что
«Плейлист с Алисой» всегда под рукой у пользователя, и, чтобы начать
прослушивание, ему не нужно прилагать дополнительных усилий.
Требования, которые касаются работы с информацией, искусственный
интеллект так же выполняет на сто процентов. Это занимает у него доли
секунды, тогда как человеку требуется достаточно большое времени. Но, стоит
отдать должное, журналист, при достаточном уровне профессионализма, с
этими задачами тоже справляется достаточно эффективно.
Идеальным вариантом было бы совместить все сильные стороны
искусственного интеллекта и реального ведущего. Такой тандем мог бы стать
интересным
продуктом,
который,
с
одной
стороны,
предоставляет
качественный контент и подстраивается под предпочтения слушателя, а с
другой является живым и эмоциональным. К тому же сочетание человеческой
и механической речи звучало бы неординарно, ведь таких примеров на рынке
музыкально-развлекательного вещания пока не существует.
45
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Подводя итоги работы, можно сказать, что актуальность нашла свое
подтверждение. Ведь мы сейчас являемся свидетелями того, как новые
технологии все активнее входят в нашу жизнь, а то, что еще совсем недавно
считалось
киберпанком
становится
реальностью.
В
этом
смысле
высказывания В.В. Путина о том, что «скорость создания новых продуктов
и решений растет в геометрической прогрессии» и «если кто-то сможет
обеспечить монополию в искусственном интеллекте, то станет властелином
мира»1 более чем относятся и к сфере массовых коммуникаций.
Но музыкально-развлекательное вещание в этих условиях пока
является лишь перспективной сферой для внедрения искусственного
интеллекта. «Плейлист с Алисой» лишь один из примеров того, как это
может быть реализовано. Это подтверждает и проведенный в ходе работы
сравнительный
анализ
с
действующей
музыкально-развлекательной
радиостанцией «Наше радио».
Уже сейчас на современном этапе развития отрасли «умной
журналистики», роботы во многом превосходят людей, выполняя работу,
требующую быстрого анализа большого массива информации. Они уже
почти научились имитировать человеческую речь, определять достоверные
ресурсы, понимать, что интересно читателю, а что нет, работать оперативно
и выдавать совершенно невообразимые результаты.
Однако, как бы парадоксально это ни звучало, искусственный
интеллект все еще не обладает интеллектом. Он умеет лишь выполнять
задачи, для которых его создали, не обладая при этом самостоятельность и
способностью мгновенно и нестандартно реагировать на происходящее
здесь и сейчас. Это и объясняет локальность сфер применения роботовжурналистов, хорошо подходящих для создания предварительной видео-
1
Латухина К. Путин назвал условие господства в мире / К. Латухина / Российская газета. — 2019. — 30
мая.
46
нарезки, распознавания моделей речевых сигналов, идентификации лиц в
толпе, примитивного анализа и компоновки информации. Можно, конечно,
доверить роботу прогноз погоды или публикацию о результате футбольного
матча, но, к примеру, написать полноценную эмоционально естественную,
художественно выстроенную, стилистически самобытную статью машина
пока не может. Как не может и заменить реального ведущего в прямом
эфире радиостанции из-за неумения реагировать на форс мажорные
ситуации. К тому же в аудиовизуальных СМИ мало просто написанного
текста, его нужно правильно прjbpytcnb. А речь – это то направление, в
которой искусственному интеллекту еще предстоит развиваться.
Но это не значит, что из-за этого все перечисленные преимущества
искусственного интеллекта нужно отодвинуть на второй план. Одни только
голосовые помощники обладают колоссальным потенциалом для внедрения
в аудиовизуальную журналистику. Они собирают, анализируют и
компонуют информацию, а значит короткие информационные тексты они
могут создавать без труда. Они способны ориентироваться на контекст, а
значит
смогут
поддерживать
минимальную
беседу
и
заполнять
возникающие паузы найденными интересными фактами по теме. Помимо
этого, они способны синхронизироваться с большим количеством устройств
и служить для них пультом управления. Тогда и часть технических задач,
таких как вывод аудиодорожки или прием звонка, они могут взять на себя.
Если же возвращаться к речевым характеристикам, то они не так
плохи. Да ошибки в произношении не исключены, есть еще некая
прерывистость во фразах и звучание еще далеко от живой человеческой
речи, но это уже далеко не пищащий электронный звук с огромными
паузами и отсутствующим согласованием между членами предложения, как
это было на начальных этапах. Сегодня у голосовых помощников есть
настоящий голос, в них заложены черты характера, у Алисы даже есть
любимая песня. Да они звучат не совсем естественно, но уже не создают
брак по звуку, не режут слух, а наоборот вызывают снисхождение и улыбку,
47
как ребенок, который еще только учится говорить. А если это отличие речи
искусственного интеллекта от человеческой намеренно подчеркнуть и
пустить в эфир их в качестве соведущих – это создаст уникальную,
звуковую картину, которая своей неординарностью сможет привлечь
дополнительную аудиторию слушателей.
Это те сильные стороны, которые на сегодняшний день реализовать
не так сложно. А если приложить чуть больше усилий, то и полюбившийся
многим
индивидуальный
подход
«Плейлиста
с
Алисой»
можно
адаптировать под современное радио.
Широкое применение данных технологий в сфере радиовещания
остается вопросом времени. Пока что взрослому населению, которое росло
на совсем других технологиях, сложно дается такого рода взаимодействие.
Многие воспринимают его, как чужеродное и непонятное. Но поколения
обновляются, и уже совсем скоро нынешняя молодежь, которая является
ровесницей новой технологической революции, будет основой аудитории.
А значит и ориентиры сместятся в сторону прогрессивных решений и тут
уже в выигрыше останется тот, кто раньше других успеет их применить.
48
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Анализ пользователей голосовых ассистентов (пол и возраст).
49
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Анкета «Использование голосовых ассистентов»
1 вопрос: Укажите ваш пол:
Мужской
Женский
2 вопрос: Укажите ваш возраст
Младше 18 лет
От 18 до 25
Старше 25 лет
3 вопрос: Выберите каким голосовым помощником вы преимущественно
пользуетесь:
Okay, Google (Google ассистент)
Алиса (Яндекс)
Siri (Apple)
Никаким не пользуюсь
4 вопрос: Выберите с какого устройства вы чаще всего пользуетесь
голосовым помощником:
Телефон
Компьютер
Станция
Планшет
5 вопрос: Укажите основные плюсы вашего голосового помощника:
Скорость реагирования
Естественная речь
Корректное выполнение команд
Распознавание голоса
Синхронизация с различными устройствами
Ориентированность на контекст
6 вопрос: Укажите основные минусы вашего голосового помощника:
Медленное реагирование
Неестественная речь
Некорректное выполнение команд
Некорректное распознавание речи
Не ориентируется на контекст
Неработоспособность без интернета
7 вопрос: Оцените естественность речи вашего голосового помощника от 1
до 10.
8 вопрос: Оцените распознавание человеческой речи вашим голосовым
помощником от 1 до 10.
9 вопрос: Оцените корректность выполнения команд вашим голосовым
помощником от 1 до 10.
50
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Анкета «Кто написал текст: искусственный интеллект или человек?»
1 вопрос: Мэтт МакДэниел из Oak Ridge Wildcat закручивает два хомера, что
приводит к победе над Bearden со счетом 10:8. Вторник в Фаррагутской
средней школе стал отличным днем для Мэтта МакДэниела, который
выполнил два холм-рана и тем самым принес Wildcat победу над командой
Bearden со счетом 10:08 в семи иннингах.
Журналист
Искусственный интеллект
2 вопрос: УЕФА допустил уменьшение количества принимающих матчи
Евро-2020 городов. Президент Союза европейских футбольных ассоциаций
(УЕФА) Александер Чеферин заявил, что организация может сократить
количество городов, принимающих матчи чемпионата Европы.
Журналист
Искусственный интеллект
3 вопрос: Ксения Собчак раскритиковала идею рэп-баттла Шнура и Познера,
сказав, что этот жанр больше подходит музыканту, чем журналисту, а само
интервью назвала провальным.
Журналист
Искусственный интеллект
4 вопрос: Сергей Шнуров, получивший партбилет Партии роста, заявил, что
его песня про сексуальную ориентацию кандидатов на выборах из фильма
«День выборов» теряет актуальность.
Журналист
Искусственный интеллект
5 вопрос: В центре Канонсберга установлен памятник Перри Комо, на
котором можно увидеть надпись: «К этому месту меня привел Бог». Статуя
необычная: она механически воспроизводит песни Комо.
Журналист
Искусственный интеллект
6 вопрос: Австрийский пианист Пауль Витгенштейн потерял правую руку в
Первой Мировой войне, однако возобновил концертную карьеру и достиг
исключительного мастерства, играя одной левой. Виртуозное владение
пианистической техникой позволило Витгенштейну успешно исполнять
сочинения, сопоставимые по сложности даже для пианиста с двумя руками.
Журналист
Искусственный интеллект
51
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
Идентификация текста в зависимости от пола.
52
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
Идентификация текста в зависимости от возраста.
53
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж
Идентификация всех текстов в зависимости от возраста и пола.
54
ПРИЛОЖЕНИЕ З
Характеристика функциональных черт голосовых ассистентов.
55
ПРИЛОЖЕНИЕ К
Основные плюсы и минусы голосовых ассистентов.
56
ПРИЛОЖЕНИЕ Л
Анализ пользователей голосовых ассистентов (платформа).
57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Бубукин А.В. Эфирные тайны. — Новосибирск: Издательство «FM-реклама»,
2003. 148 с.
2. Журналистика и конвергенция: почему и как традиционные СМИ
превращаются в мультимедийные / под ред. А.Г. Качкаевой. – М.:, 2010. – 200
с.
3. Загидуллина М.В. Будущее журналистики и журналист будущего, и
журналист будущего: обзор исследовательских мнений / М.В. Загидуллина //
Знак: проблемное поле медиаобразования. — 2011. — Т. 1, No 7. — С. 34–38.
4. Куранова, Т. П. Языковая игра в речи теле- и радиоведущих [Текст] : дис. ...
канд. филол. наук / Т. П. Куранова. – Ярославль, 2008.
5. Латухина К. Путин назвал условие господства в мире / К. Латухина /
Российская газета. — 2019. — 30 мая.
6. Бочарский К. Алексей Венедиктов: «Медиа проспали две цифровых
революции и готовятся проспать третью» [Электронный ресурс] / К.
Бочарский // Pressfeed. — Режим доступа: https://news.pressfeed.ru/venediktov.
7. Умная журналистика: искусственный интеллект в редакции / [Электронный
ресурс] URL: https://ru.ejo.ch/novie-media/umnaya-zhurnalistika
8. TJournal / [Электронный ресурс] URL: https://tjournal.ru/tech/128394-v-yandeksmuzyke-poyavilsya-personalnyy-pleylist-s-alisoy-ona-vystupaet-v-roliradiodidzheya-i-kommentiruet-treki
9. Associated Press News / [Электронный ресурс] URL: https://apnews.com
10. Macroni F., Siegman A. The Future of Augmented Journalism: A guide for
newsrooms in the age of smart machines. AP Insights. Электрон. версия печат.
публ.
URL:
https://insights.ap.org/uploads/images/the-future-of-augmentedjournalism_ap-report.pdf.
11. Newman N. Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2019 /
University of Oxford, 2019. — 48 p.
58
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв