Prieš kelerius metus dirbtinio intelekto sukurtas tekstas buvo lengvai atpažįstamas – kreivos frazės, keisti pasikartojimai, logikos spragos. Šiandien situacija pasikeitė iš esmės. Kalbos modeliai išmoko rašyti sklandžiai, o kartais net įtikinamiau nei nuovargio kamuojamas žurnalistas, dirbantis prie penktos dienos naujienos be poilsio. Tad klausimas, kaip atskirti mašinos sukurtą tekstą nuo žmogaus parašyto, tampa vis aktualesnis – ne todėl, kad DI tekstai savaime blogi, o todėl, kad jie dažnai neturi atsakomybės, šaltinio ar tikrinimo, kurį suponuoja žurnalistika.
Kodėl tai apskritai svarbu
Naujienų srautas internete išaugo tiek, kad dauguma skaitytojų nebespėja tikrinti kiekvieno šaltinio. Automatiškai generuojamas turinys užpildo naujienų portalus, socialinius tinklus, net paieškos rezultatus. Problema ne pati technologija, o tai, kad dalis tokio turinio kuriamas be redaktoriaus, be faktų tikrinimo, kartais – tiesiog pelno ar dėmesio dėlei. Todėl gebėjimas atpažinti tokius tekstus tampa savotišku medijų raštingumo įgūdžiu, panašiu į tą, kurio prireikė atsiradus „fake news“ bangai prieš dešimtmetį.
Septyni ženklai, į kuriuos verta atkreipti dėmesį
1. Per tobulas, bet beasmenis stilius
DI sukurtas tekstas dažnai yra gramatiškai nepriekaištingas, tačiau jam trūksta charakterio. Nėra tos smulkios ironijos, asmeninio požiūrio kampo, kurį įneša konkretus autorius. Jei straipsnis skaitosi kaip parašytas „niekieno“, tai jau signalas.
2. Šaltinių trūkumas arba jų neaiškumas
Žmogus žurnalistas paprastai nurodo, iš kur gavo informaciją – interviu, dokumentą, oficialų pranešimą. DI sugeneruotuose tekstuose šaltiniai dažnai būna apibendrinti („ekspertai teigia“, „tyrimai rodo“) be konkretaus vardo ar nuorodos. Tai nereiškia, kad tekstas automatiškai melagingas, bet tikrai reiškia, kad reikia patikrinti papildomai.
3. Pasikartojančios struktūros
Kalbos modeliai mėgsta simetriją – įžanga, trys punktai, apibendrinimas. Jei straipsnis atrodo kaip surinktas pagal šabloną, kur kiekviena pastraipa turi tą pačią logiką ir panašų ilgį, verta įtarti automatinį generavimą.
4. Faktinės klaidos, kurios skamba įtikinamai
Vienas keisčiausių DI bruožų – gebėjimas sukurti klaidingą informaciją tokia užtikrinta intonacija, kad ji atrodo patikima. Vadinamosios „haliucinacijos“ – išgalvoti pavadinimai, datos, statistika – dažnai neatrodo įtartinai iš pirmo žvilgsnio. Todėl svarbu tikrinti konkrečius skaičius ir vardus per kitus šaltinius.
5. Emocinio konteksto stoka arba jo perteklius
Kai kurie DI tekstai yra pernelyg neutralūs, tarsi autorius nejaustų jokio santykio su tema. Kiti, priešingai, būna perkrauti emociškai spalvingais žodžiais, tarsi bandant kompensuoti turinio tuštumą forma. Abu kraštutinumai – potencialūs žymekliai.
6. Autoriaus ir redakcijos skaidrumo nebuvimas
Rimti naujienų portalai paprastai nurodo autorių, jo kontaktus, redakcijos politiką. Jei straipsnis publikuojamas be aiškaus autorystės ženklo, arba autorius egzistuoja tik kaip bendras portalo pseudonimas, verta būti atsargesniam.
7. Patikrinimas per kitus šaltinius
Paskutinis ir bene efektyviausias būdas – tiesiog patikrinti, ar tą pačią naujieną skelbia ir kiti, patikimi šaltiniai. Jei įvykis realus ir svarbus, apie jį rašys keli nepriklausomi leidiniai, ne tik vienas portalas su neaiškia kilme.
Skaitytojo instinktas prieš algoritmą
Galiausiai visa tai suveda prie vieno dalyko – kritinio mąstymo, kurio jokia technologija dar nesugebėjo pakeisti. DI gali imituoti stilių, toną, net faktų tikrinimo įspūdį, bet negali pakeisti skaitytojo, kuris klausia „kodėl aš tuo turėčiau tikėti“. Ironiška, bet kuo tobulesnės tampa mašinos rašančios naujienas, tuo svarbesnis tampa žmogaus gebėjimas jas skaityti atsargiai. Ne todėl, kad reikia bijoti technologijos, o todėl, kad informacijos amžiuje skepsis tapo ne silpnybe, o būtina higiena.