[داخل غرفة الأخبار] مواجهة لحظة أوبنهايمر في الصحافة

خلال عطلة نهاية الأسبوع، نشرت مختبرات نيمان - المعروفة بتقاريرها عن تقاطع التكنولوجيا والصحافة - مجموعة من التنبؤات المثيرة للتفكير حول الصحافة في عام 2026. 

أثار عدد منها ضجة بين الصحفيين الفلبينيين. من بينها واحدة أعلنت، "آسف، لقد مات المفسر،" وأخرى تنبأت بظهور نوع جديد من الصحافة - "ليس موجهًا للناس، بل مصمم خصيصًا لمترجمي اللغة والمعلومات الآليين." 

قال كاتب المقال الأول في الأساس أنه بسبب لجوء الناس إلى الذكاء الاصطناعي للحصول على أشياء مثل التفسيرات والمحتوى الدائم، لم تعد هذه الأشياء مهمة. ما الذي ينجح؟ قال المؤلف إنها الأساسيات: الأخبار المحلية، الأخبار العاجلة، الانفرادات، السرد الشخصي البارز، والصحافة الاستقصائية. "الذكاء الاصطناعي،" كما قال الخبير، "لا يستطيع أو لن يلخص هذه المعلومات لأنها حديثة جدًا أو فريدة جدًا."

في الوقت نفسه، أشار المؤلف الذي تحدث عن صحافة وكيل الذكاء الاصطناعي إلى أن "أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى مقدمات، أو فقرات جوهرية، أو تدفقات سردية؛ بل تحتاج إلى محتوى ذي صلة بالمستخدم، جديد، وقابل للقراءة آليًا." 

وأشار كذلك إلى أن دور صحافة وكيل الذكاء الاصطناعي هو كتابة الأسئلة الخمسة، والاقتباسات، والسياق، والروابط إلى المحتوى متعدد الوسائط. كل هذه، كما لاحظ المؤلف، يتم تجميعها وتخصيصها عند نقطة التسليم، بناءً على ما يناسب المستخدم النهائي. 

أزعجتني كلتا المقالتين. بالتفكير في الأمر الآن، أدرك أن ذلك لأن هذه الملاحظات، رغم قسوتها، صحيحة إلى حد ما. 

في الواقع، ما أزعجني أكثر هو أن هذه المقالات لم تذهب بعيدًا بما فيه الكفاية. ولم تتعمق في الحلول الحقيقية للتحديات الوجودية التي تواجهها غرف الأخبار حول العالم اليوم. 

مرحبًا! أنا جيما ميندوزا، رئيسة الخدمات الرقمية والباحثة الرئيسية في مجال المعلومات المضللة والمنصات في رابلر. 

منذ إطلاق رابلر، كنت أعمل عن كثب مع فرق التكنولوجيا والبيانات لدينا في تصميم وتطوير الأنظمة والمنصات التي تنتج المحتوى على نطاق واسع باستخدام البيانات. تتراوح هذه المشاريع من صفحات نتائج الانتخابات التفاعلية للغاية التي أطلقناها كل عام انتخابي منذ 2013 إلى روبوت الدردشة الخاص بنا المدعوم بتقنية GraphRAG، راي.

كما أقود أبحاثنا حول المعلومات المضللة والكراهية في المنصات، والتي بدأت عندما لاحظنا تغييرات في خوارزميات فيسبوك نحو انتخابات 2016. 

كما ذكرت سابقًا، أتفق مع العديد من الأشياء التي أثارها مؤلفو مقالات NiemanLab. على سبيل المثال، بالفعل، ستساعد بنية دلالية أفضل نماذج اللغة الكبيرة هذه على إظهار المعلومات بشكل أفضل. في رابلر، عملنا على مخطط المعرفة الخاص بنا قبل أن نمضي قدمًا في تطوير روبوت الدردشة الخاص بنا راي.

لكنني أريد التحدث عن الأشياء المقلقة التي لاحظناها أثناء العمل على أنظمة الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على منصتنا. 

مؤلف المقال الأول الذي ذكرته مخطئ عندما قالت إن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه تلخيص المعلومات الفريدة. هذا غير صحيح. 

إذا سمحت لها، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تلخيص المحتوى الفريد بسهولة. في الواقع، حتى لو أخبرتها صراحة بعدم القيام بذلك، فستجد طريقة للقيام بذلك.  

نعرف هذا كحقيقة لأننا كنا نراقب روبوتات الذكاء الاصطناعي التي كانت تزحف وتحصد المحتوى من موقع رابلر. نعلم أنه على الرغم من القيود التي تفرضها قواعد موقعنا على استخراج الذكاء الاصطناعي، تستمر روبوتات الدردشة هذه في إنتاج البيانات والمحتوى الذي جمعه فريق رابلر بعناية. 

في إحدى الحالات، قدم ChatGPT على الفور معلومات مفصلة عن النتائج في تقرير كتبه زميلنا الصحفي في الحرم الجامعي عن سلالة راسخة في منطقة بيكول أنفقت حوالي مليون بيزو على إعلانات وسائل التواصل الاجتماعي لمهاجمة منافسيها. تم تجميع المعلومات المستخدمة في هذه القصة بعناية على مدى عدة أشهر من قبل صحفي طالب شارك في برنامج الزمالة لدينا. (انظر لقطة الشاشة أدناه.)

أي شخص على دراية بالأنظمة القابلة للتوسع سيخبرك أنه إذا كان محرك البحث يستعلم عن قاعدة بيانات للمرة الأولى، فسيكون هناك تأخير في التسليم. حتى محرك بحث Google يحتاج إلى وقت لمعالجة المعلومات وفهرستها. بناءً على استجابته الفورية، من الواضح أن ChatGPT كان لديه المقال بأكمله داخل قاعدة بياناته الخاصة، حتى قبل أن نستعلم عنه. 

هذه ليست القطعة الفريدة الوحيدة من المحتوى الذي نشره رابلر والتي مضغها الروبوت. 

عندما أضفنا قيودًا على استخراج الذكاء الاصطناعي إلى ملف robots.txt الخاص بنا، اعترف ChatGPT بأنه كان على علم بهذه القيود. ومع ذلك، وجد طريقة لاستخدام المحتوى الخاص بنا، في البداية من خلال الادعاء بأنه استخدم مصادر متاحة للجمهور أو من خلال الإشارة إلى مواقع أخرى قامت أيضًا باستخراج وتوليف المحتوى الخاص بنا - أيضًا دون إذن. (انظر أدناه.)

وجهة نظري هي أننا نتحدث بالفعل إلى الآلات. لقد كنا كذلك لفترة. هذا ليس جديدًا.

هذا ما نفعله في كل مرة نغير فيها طريقة كتابة قصصنا وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي لتتوافق مع تحديثات خوارزميات Facebook و Google. نحن نجعل من السهل على هذه الآلات فهم المحتوى الخاص بنا وكذلك استخدام وتحقيق الربح مما جمعناه وكتبناه وأنتجناه. 

على مر السنين، قيل لنا أن إضافة علامات دقيقة إلى القصص ستساعد في إظهار المحتوى الخاص بنا بشكل أفضل. وهكذا فعلنا ذلك. السؤال الحقيقي هو ما إذا كان يجب على غرف الأخبار والصحفيين الاستمرار في هذا الاتجاه.

كانت هذه علاقة تكافلية في السابق. كان تحسين هذه المنصات يكافئ رابلر بحركة مرور كبيرة، مما يسمح لنا بالتوسع. 

الآن، مع الذكاء الاصطناعي، يتم دفعنا مرة أخرى إلى "التحسين" - هذه المرة، لمحركات الإجابة. 

لكن هنا المعضلة: هذه الأنظمة "الوكيلة" الآن هي وحوش مختلفة تمامًا. إنها آلات جائعة للمعلومات تريد أن تكون عارفة بكل شيء. 

على عكس أمناء المكتبات المفيدين، فإنهم يستخرجون بشكل طفيلي - دون طلب إذن - ويمتصون عصارة المحتوى الذي يتغذون عليه.

وهم لا يريدون الدفع مقابل هذا المحتوى. صدقني، لقد سألنا.

دفعت OpenAI لعدد قليل من الناشرين. لا أحد منهم (لا يزال) من الجنوب العالمي.

والمشكلة هي أن روبوتات الدردشة هذه تلبي جمهورًا يتم هندسته سلوكيًا بشكل متزايد نحو الإشباع الفوري. هذه الجماهير لا تنقر على تلك الروابط الموضوعة بشكل دقيق داخل إجابات الذكاء الاصطناعي. في كثير من الأحيان، لا يتحققون حتى مما إذا كانت الروابط حقيقية. 

والأرقام تظهر ذلك. حركة المرور التي تحصل عليها حتى أكبر ناشري الأخبار من هذه الأنظمة الطفيلية مثيرة للشفقة تمامًا.

الأسوأ من ذلك هو أن الصحفيين، وصناعة الأخبار نفسها، لا يأخذون هذا على محمل الجد بما فيه الكفاية. تأخذ بعض شبكات الإعلام الرئيسية ما يمكنها من خلال إبرام صفقات مع منصات الذكاء الاصطناعي. آخرون ممن لديهم نفوذ أقل يتلاشون بلا حول ولا قوة على الهامش. 

كما أشارت مقالة أخرى من سلسلة NiemanLab: "نحن لا نتعلم من الماضي. بدلاً من ذلك، نحن نقترب من هذا العصر الجديد من الذكاء الاصطناعي التوليدي تمامًا كما فعلنا مع المنصات."

إذا استمر هذا، قال المؤلف، "نضمن موت معظم غرف الأخبار المتبقية."

أنا أتفق. 

هذه لحظة أوبنهايمر للصحافة. 

السؤال هو: هل يجب على الصحفيين وغرف الأخبار الرضوخ لهذا التوجيه مرة أخرى، بالصنارة والخط والغطاس كما فعلنا مع وسائل التواصل الاجتماعي؟ 

السؤال هنا هو: هل يستفيد الجمهور الذي نخدمه في النهاية إذا واصلنا هذا المسار من الاستسلام للمنصات؟ أم - من أجلهم ومن أجلنا - يجب أن نقاوم ونرسم مسارًا بديلاً، مسارًا ليس طفيليًا بل يركز على تحقيق التكافل؟ 

إذا لم تكن الصحافة أكثر من تمرين جديد لحصاد المعلومات للأنظمة التي تحول هذا الحصاد إلى هذا المنتج المسمى "المحتوى المخصص"، فماذا يحدث لروحها ومهمتها؟

هذه الأسئلة تحتاج إلى مواجهة ليس فقط من قبلنا نحن الصحفيين، ولكن أيضًا من قبل المواطنين الذين يعتقدون أن الصحافة المستقلة تحتاج إلى البقاء كضابط للسلطة والإساءة والفساد. 

نحن بحاجة إلى مجتمعات داعمة للتعاون معنا في هذه الرحلة. 

على مدار العامين الماضيين، كان رابلر يبني منصة للهاتف المحمول ستسمح لك بالتحدث مباشرة معنا ومع بقية مجتمعنا بطريقة آمنة وخالية من التلاعب.  

لقد بدأنا أيضًا العمل مع غرف أخبار أخرى في الفلبين وفي منطقة الآسيان نحو بناء نهج تصاعدي لتداول الأخبار - مسار أكثر استدامة لتنمية الجمهور والإيرادات بعيدًا عن خوارزميات التكنولوجيا الكبيرة المتقلبة.

إذا لم تكن قد فعلت ذلك بعد، قم بتنزيل تطبيقات الهاتف المحمول الخاصة بنا واشترك في نشراتنا الإخبارية حتى يكون لديك خط مباشر معنا.

إذا لم تكن قد فعلت ذلك بعد، يرجى التفكير في الاشتراك في Rappler Plus، برنامج العضوية المميزة لدينا. ويرجى مساعدتنا في إقناع الآخرين.

نحتاج إليك لمساعدتنا في مواجهة لحظة أوبنهايمر للصحافة. 

ساعدنا في نحت هذه المسارات للاحتفاظ بالوكالة حتى نتمكن من الحفاظ على مهمتنا في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. – Rappler.com