Ezra Eeman — Keynote: The new media reality — AI beyond the hype
(0:00) Я с удовольствием представляю вам нашего первого основного докладчика, который расскажет о том, (0:07) как искусственный интеллект трансформирует медиа-индустрию и что это означает для руководства и редакционной работы. (0:14) Он является директором по стратегии и инновациям в голландской общественной вещательной компании NPO (0:19) и одним из самых уважаемых экспертов в Европе в области медиа-инноваций и цифровой стратегии. Поприветствуем Эсру Эмана. (0:34) Здравствуйте, все, в третий раз. Я чувствую себя частью семьи или частью команды. Очень рад быть здесь. (0:40) Я также знаю, что это самая взыскательная аудитория, потому что вы все знаете об искусственном интеллекте. (0:44) Есть много встреч, где люди на самом деле не так много знают. Поэтому очень приятно вернуться сюда. (0:50) Я думаю, что все вместе мы ускорили темп не только в наших редакциях, (0:56) но и в наших продуктах, и даже если еще предстоит много экспериментов, я также вижу (1:02), что ценность и окупаемость инвестиций начинают проявляться. (1:07) Я думаю, что в прошлом году я проверял, работает ли этот кликер, в прошлом году я привел вас на ярмарку. (1:11) Не знаю, помните ли вы еще, там был зал зеркал, и я думаю, что мы все еще находимся где-то в доме смеха, (1:17) полном изогнутых зеркал, потому что я чувствую, что это изображение идеально отражает наши нынешние отношения с ИИ. (1:24) Не всегда ясно, является ли то, что мы видим и слышим от этих крупных технологических компаний (1:28), реальностью или скорее отражением наших надежд и опасений в отношении этих продуктов. И часть проблемы, на мой взгляд, заключается в том, что (1:37) понимание влияния ИИ происходит с разной скоростью. (1:41) Технологии, развиваемые компаниями, занимающимися ИИ, быстро проходят циклы ажиотажа. (1:46) Пользователи, однако, как правило, имеют более линейные ожидания. Как только они принимают технологию, (1:52) они начинают действительно многого от нее ожидать. А тем временем (1:56) организации принимают ее гораздо более медленными темпами, как будто следуя S-кривой. (2:01) Сначала они колеблются, затем постепенно внедряют технологию, а затем интегрируют ее в свои системы и рабочие процессы. (2:08) И я думаю, что это несоответствие в скорости и (2:11) ожиданиях часто приводит к противостоянию точек зрения. С одной стороны, у вас есть видение, и я не знаю, читали ли вы эту статью об ИИ (2:18) 2027 года, в которой предсказывается появление сверхчеловеческого ИИ всего через несколько лет, что вызовет огромные (2:24) потрясения и выйдет из-под нашего контроля, если вы пойдете по негативному пути, описанному в этой истории. (2:30) С другой стороны, есть эксперты, которые считают, что ИИ — это обычная технология, (2:35) такая же, как электричество или интернет, и она найдет свое место в наших рабочих процессах, как и все остальное. (2:43) Поэтому моя сегодняшняя презентация не обязательно пытается разрешить эти две позиции. (2:47) Я думаю, что их трудно разрешить. (2:49) Но я скорее хочу предложить несколько разных точек зрения на ИИ, чтобы лучше (2:54) понять общую картину и то, где мы находимся в настоящее время. (2:57) И я хочу сосредоточиться на пяти ключевых стратегических сдвигах, которые, по моему мнению, происходят. (3:02) Я расскажу о сдвиге ИИ как товара от магии к массовому инструменту. (3:08) О линейном рабочем процессе, уступающем место системе динамических циклов. О том, как контент становится более гибким. (3:15) О динамической адаптации к пользователям и контексту. О том, как поисковые системы бросают вызов традиционному журнализму. (3:23) И, наконец, о том, как агент-агентские рамки могут открыть новые бизнес-модели. (3:30) Но сначала давайте поговорим о том, как ИИ быстро переходит от восприятия как магия к превращению в товар. (3:37) Это немного похоже на сказку о моделях и людях. (3:39) И (3:40) позвольте мне начать с того, что, я думаю, мы все видели эти цифры, и мы больше не можем говорить, что ИИ — это просто (3:47) ажиотаж. Цифры говорят сами за себя. (3:49) ChatGPT, если верить Сэму Альтману, имеет 800 миллионов активных пользователей в неделю и миллиард запросов в день. (3:57) В моем регионе, во Фландрии, (4:00) 68% молодых людей в возрасте от 18 до 24 лет в настоящее время являются активными пользователями систем ИИ. (4:07) И это на 26% больше, чем всего год назад. (4:11) И, пожалуй, наиболее показательным для нашей отрасли является то, что в США (4:15) подписки на ИИ превысили количество новых подписок среди взрослых в возрасте от 18 до 54 лет. (4:21) Таким образом, ИИ стал полезным инструментом в рекордно короткие сроки, даже если он еще далек от совершенства. (4:28) Инструменты ИИ настолько популярны, что они как бы перестраивают Интернет. (4:32) Они даже меняют цифровую культуру, как мы ее знаем. Хорошим примером является рост так называемого «вибрационного кодирования», когда любой может создавать приложения (4:40), просто описывая то, что он хочет, и они действительно процветают в Интернете. (4:45) Или ажиотаж вокруг новой функции ChatGPT по созданию изображений (4:48), где идея авторского права как-то ушла на второй план, потому что мы все хотели создать изображения себя в стиле Ghibli. (4:55) Однако я думаю, что за этим быстрым внедрением скрывается также очень неопределенная экономическая ситуация. (5:04) Стоимость масштабного использования этих мощных моделей в их нынешнем виде огромна. Такие компании, как OpenAI (5:12), в настоящее время тратят 2,25 доллара, чтобы заработать 1 доллар. (5:18) А Сэм Альтман поделился на этой неделе, что они тратят десятки миллионов долларов (5:23) на то, чтобы пользователи просто говорили «спасибо» и «пожалуйста» и все такое своим моделям. (5:29) Это поднимает серьезный вопрос о том, насколько устойчивы (5:32) нынешние бизнес-модели и как будет извлекаться выгода в экосистеме ИИ. (5:39) Между тем, то, что два года назад казалось волшебством, быстро становится обычным явлением. Ведущие поставщики ИИ, (5:47) как частные, так и открытые, сейчас невероятно близки по производительности по ключевым показателям. (5:54) На данный момент нет единого лучшего ИИ для всех задач. В то же время стоимость обработки ИИ резко снижается, (6:02) что делает ИИ доступным и приемлемым по цене для всех. (6:08) Для крупных игроков на рынке ИИ это означает, что конкуренция теперь все больше сводится к функциональным возможностям, и вы видите (6:14), что они быстро копируют эти функции друг у друга. (6:17) Нативная интеграция, (6:19) диалоговые интерфейсы, (6:21) рабочие пространства на основе холстов, (6:23) подключение к Интернету. Как только одна компания запускает одну из этих функций, другие быстро следуют ее примеру. (6:29) В новейших моделях, таких как модель O3, многие из этих функций даже объединены в интегрированную модель. (6:39) И так же, как люди больше не выбирают автомобиль в первую очередь по мощности, (6:43) а по общему впечатлению, мы видим, что то же самое происходит на рынке ИИ. (6:48) Он быстро движется к тому, что производительность модели больше не является основным фактором дифференциации. (6:55) Речь идет скорее о полной экосистеме и пользовательском опыте. И это именно та область, в которой медиакомпании (7:03), как мы хорошо понимаем, могут потенциально конкурировать (7:07) более эффективно. (7:08) Второе важное изменение касается того, как работают редакции. На протяжении десятилетий традиционный поток новостей был в основном линейным: сбор информации, (7:20) написание, редактирование, публикация и далее. (7:23) ИИ преобразует эту модель в нечто гораздо более динамичное и взаимосвязанное. (7:29) Прежде чем углубляться в эту тему, стоит отметить, что внедрение ИИ в отрасли по-прежнему остается крайне неравномерным. (7:36) Хотя 81 % журналистов во всем мире уже заявляют, что используют ИИ в своей работе, (7:42) только 13 % во всем мире имеют официальную политику в отношении ИИ на своем рабочем месте, согласно недавнему отчету Thomson Reuters. (7:50) Кроме того, существует четкое разделение между крупными и мелкими организациями. (7:55) Около 52 % крупных организаций имеют специальные команды, занимающиеся внедрением ИИ, (8:01) по сравнению с лишь 23 % мелких организаций. (8:04) Что касается эффективного внедрения, то только 28 % крупных организаций и 23 % небольших (8:12) успешно внедрили генеративные решения в области ИИ. (8:16) Таким образом, существует явный разрыв между индивидуальным использованием и (8:19) организационной стратегией и внедрением. (8:24) Раннее внедрение ИИ в редакциях часто начиналось с простых наборов инструментов, и мы видели эту эволюцию (8:31) и раньше, сосредоточенную на этих базовых задачах, что мы могли бы назвать подходом «шведского стола» к ИИ, (8:37) как в этом примере из Aftonbladet, который многие из вас в этом зале узнают или, возможно, используют в своих редакциях. (8:46) Но в этом году мы видим гораздо более широкое изучение вариантов использования по всей цепочке создания стоимости. (8:54) И этот график, который я здесь составил, иллюстрирует потенциальные (8:57) области применения от улучшения контента до бизнес-операций, вовлечения аудитории (9:03), трансформации контента, а также исследований и анализа. (9:07) Это переход от точечных решений к более системному подходу. (9:12) И мы уже видим ощутимые (9:14) результаты от первых пользователей. Я мог бы привести еще много других результатов. (9:18) Tamedia сократила время производства местных новостных бюллетеней на 80%. (9:22) Shipset имеет инструмент транскрипции, который экономит 10 000 часов времени их журналистов и достиг скорости публикации. (9:31) Время подготовки экстренных новостей сократилось с девяти минут до всего 90 секунд. (9:37) Но, конечно, вопрос в том, должны ли мы просто сделать (9:41) процесс более эффективным, или ИИ позволяет применять совершенно новый подход к созданию и распространению новостей? (9:48) Не как один линейный поток, а скорее как набор связанных циклов, соединяющих ИИ, (9:54) людей, аудиторию и системы с источниками данных, услугами и инструментами. (10:00) Я подробнее остановлюсь на некоторых из этих циклов. Я думаю, что все мы знакомы с ИИ в цикле. (10:05) Это своего рода начальный уровень. Можно рассматривать его как дополнительный интеллектуальный слой поверх (10:11) текущих задач редакции. И Grammarly, плагин, подобный Grammarly, является хорошим примером. (10:16) Он не просто исправляет орфографические ошибки, но и улучшает ваше письмо или коммуникацию. (10:21) Есть еще один цикл, человек в цикле, который является обратной стороной или противоположностью этой взаимосвязи, (10:27) где ИИ выполняет большую часть работы, (10:29) но все еще есть человек, который контролирует и направляет его. И есть такие рабочие процессы, которые проходят от текста до генерации видео (10:36) в большом масштабе с участием только человека перед публикацией. (10:41) Но до сих пор мы видели в основном (10:44) динамику между людьми и машинами. (10:47) Но в новостной редакции, управляемой ИИ, я думаю, что системы в цикле будут связывать инструменты ИИ с другими системами и источниками данных, (10:55) позволяя автоматические обновления и ответы. (10:58) Regen AI, инструмент, который уже существует, (11:02) делает именно это. Он постоянно обновляет последние новости на основе новой информации, поступающей в систему. (11:09) И, наконец, ИИ, конечно же, дает возможность вовлечь аудиторию в этот цикл. (11:13) Лучшим образом, на каждом этапе процесса подготовки репортажа. (11:17) Потому что эти инструменты отслеживают поведение людей, их реакции в режиме реального времени, (11:22) показывая нам, что для них наиболее важно. Интересным примером здесь был (11:27) инструмент Google Waves of Interest, который был запущен во время американских выборов. (11:32) Он показывал, что люди искали (11:35) во время предвыборной кампании, и раскрывал их вопросы и опасения в этот конкретный период (11:43) времени. Это создало новый вид обратной связи, который мог быть использован (11:48) редакциями для принятия редакционных решений. (11:52) Инструменты редакций также становятся более проактивными и активными. Это новейшие (11:59) агенты действий Adobe, которые они выпустили в Photoshop. Они не просто ждут команд, но и (12:06) проактивно предлагают контекстные предложения (12:09) на основе имеющейся у вас картинки, например, автоматическое осветление или удаление. (12:14) Таким образом, он становится более активным и инициативным. (12:19) И все эти новые связанные циклы и новые системы потребуют более совместной и основанной на истории организации. (12:27) Работа происходит параллельно, а не пошагово. (12:32) Изменения также будут зависеть от того, насколько журналисты освоят инструмент, от этого будет зависеть, как будут работать эти циклы. (12:41) Проверка качества будет важнее, чем когда-либо, но частично она будет автоматизирована. (12:46) А взаимодействие с аудиторией станет постоянной возможностью, а не чем-то, что происходит только в конце, после публикации. (12:55) И преимущества должны быть не только в этом. (12:58) Преимущества должны заключаться в большем количестве времени на (13:02) репортажи, работу на местах, более глубокую журналистику. Но, конечно, есть также (13:07) риск слишком большой зависимости от ИИ или потери человеческого фактора. (13:13) Третье важное изменение, о котором, я думаю, мы уже слышали, касается того, как контент адаптируется к потребностям и контексту пользователей. (13:22) Мы переходим от статичных форматов к опыту, который трансформируется и реагирует на то, как, когда и где он потребляется. (13:30) И это напрямую связано с последним поколением (13:34) моделей ИИ, которые становятся все более мультимодальными. (13:37) Они способны генерировать и рассуждать на основе любого типа медиа, текста и аудио. А это означает, что все, (13:45) теоретически, может стать чем угодно. Текст становится видео, изображения становятся анимацией, а (13:51) статический контент становится динамическим. И эта гибкость означает, что одна хорошо проработанная история может (13:58) теоретически принимать бесчисленные формы, чтобы удовлетворить потребности аудитории, где бы она ни находилась и где бы она ни хотела (14:05) ее использовать. (14:07) Если мы отступим на шаг назад, то сможем увидеть, насколько это действительно трансформативно. Потому что изначально медиа были похожи на поезд. (14:14) Это был фиксированный формат. Он был запланирован. Он был предназначен для массовой аудитории. С появлением цифровых технологий он перешел к (14:20) опыту по запросу, немного похожему на Uber. Они были гибкими и предназначались для индивидуального потребления. (14:27) Но с появлением ИИ мы вступаем в новую эпоху, которую я бы назвал «жидким состоянием», которое больше похоже на голодек. (14:33) Не знаю, знаете ли вы, что такое голодек из «Звездного пути», который создает вокруг вас определенный опыт. (14:39) Контент активно меняется, чтобы соответствовать вам. Он становится интерактивным. Оно становится более личным. И даже тем, что вы можете помочь создать. (14:48) Это, конечно, полностью меняет отношения между создателями контента и аудиторией. (14:54) И первая волна некоторых из этих вещей, и первый способ, которым мы видим эти эксперименты, уже происходят. (15:00) Статические статьи эволюционируют в нечто гораздо более мультисенсорное. (15:05) Статья обретает голос, оживает в изображениях, становится анимированной, и все это динамически генерируется из исходного текста. (15:13) Это пример из Филиппин, который стоит изучить. (15:18) Это длинная статья, которая была превращена в 30-минутный документальный фильм с закадровым голосом, саундтреком и анимацией (15:26) одним журналистом за два дня. (15:32) Визуальная журналистика также получает импульс. Такие инструменты, как новая функция Create в ChatGPT, могут мгновенно превращать описания или данные в карты, инфографику или комиксы, которые дают краткое изложение новостей. (15:46) И хотя эти инструменты в настоящее время все еще очень трудно контролировать, и они допускают много ошибок, (15:51) они открывают новые способы мыслить о контенте и представлять сложную информацию в более наглядной форме. (15:59) Точно так же все может стать более аудиальным. (16:02) Copilot от Microsoft теперь генерирует ежедневные обновления, подкасты. (16:07) Google Docs теперь даже интегрировал аудиообзоры, так что каждый текст, который у вас есть, потенциально также является аудиоопытом. (16:17) И на следующем уровне этой эволюции находятся истории, которые развиваются в режиме реального времени по мере появления новых данных и новых событий. (16:25) Или статьи, которые превращаются в разговор. (16:29) Есть один пример, который мне особенно нравится, и он не такой уж и новый, но я действительно считаю, что они попали в самую точку, и это концепция дневных списков Spotify. (16:38) Это плейлисты, которые адаптируются к времени суток, контексту пользователя и превращают контент в нечто гораздо более живое, гораздо более отзывчивое как опыт. (16:48) И почему останавливаться на этом? (16:51) А что, если формат и интерфейс могли бы меняться в зависимости от ваших потребностей? (16:56) У меня нет времени читать? Ну, вот короткий подкаст об этом. (16:59) Слишком сложно понять? Ну, объясните мне, как пятилетнему ребенку. (17:03) Новые игроки, такие как Particle News, ориентируются на эту идею опыта, основанного на потребностях. (17:11) В то время как Google экспериментирует с интерфейсами, которые генерируются на основе вашего вопроса. (17:15) Так, если у вас есть вопрос о погоде, это может запустить приложение с прогнозом погоды. (17:20) А если у вас есть вопрос о кулинарии, это может запустить и сгенерировать список инструкций по приготовлению. (17:28) Это подводит меня к четвертому важному сдвигу, а именно к росту так называемых поисковых систем ответов. (17:34) Системы искусственного интеллекта, которые напрямую отвечают на вопросы пользователей, а не просто предоставляют ссылки на источники. (17:40) И это, конечно, как мы все знаем, коренным образом меняет то, как информация обнаруживается и потребляется. (17:48) Мы уже наблюдаем значительное изменение в трафике. (17:52) Переходы на веб-сайты с помощью чат-ботов с ИИ выросли с практически нулевого уровня в прошлом году, в феврале 2024 года, до 5,5 миллионов в феврале 2025 года. (18:04) Но если быть честным, это выглядит как большой рост. (18:07) Это лишь малая часть того, что мы в настоящее время потеряли в традиционном поиске. (18:11) Потому что за тот же период количество переходов сократилось на 64 миллиона. (18:19) Так что в реальности пользователи начинают получать ответы напрямую от ИИ, а не переходя по ссылкам. (18:28) И эта перемена, конечно, обусловлена беспроблемностью систем искусственного интеллекта по сравнению с традиционными веб-приложениями. (18:35) Возьмем этот пример. (18:36) Я летом еду в США, и в настоящее время невозможно купить входные билеты в некоторые национальные парки. (18:43) Это как-то связано с Трампом. (18:45) Но когда я начал искать информацию по этому вопросу, я наткнулся на платный доступ, (18:51) в то время как ChatGPT сразу дал мне нужный ответ, поскольку смог синтезировать информацию из нескольких источников. (18:59) И это, конечно, ставит экзистенциальный вопрос. (19:02) Пользователи ищут новости или ответы? (19:08) И что мы можем предложить помимо краткого изложения? (19:13) И этот вопрос является актуальным, потому что подписки на ИИ быстро растут, особенно среди молодежи. (19:19) Согласно недавнему опросу, около 15% молодых людей в возрасте от 18 до 24 лет и 18% в возрасте от 25 до 34 лет в США сейчас платят за услуги ИИ. (19:31) И это больше, чем количество тех, кто платит за новости в этой возрастной категории. (19:36) Одной из причин, конечно, является то, что эти услуги ИИ не ограничиваются только новостями. (19:40) Они помогают с покупками, с вопросами о здоровье. (19:43) Они касаются образования. Они занимаются переводом языков. (19:46) Они занимаются созданием графики. (19:49) Таким образом, у вас гораздо более широкие отношения с этими движками, чем с типичными подписками на новости. (19:56) И эта перемена происходит также с нашими собственными основными активами. (19:59) Наши обширные архивы качественного контента и надежных репортажей, потому что в Интернете они часто слабо защищены. (20:07) Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, обучают свои модели на веб-контенте, но также ссылаются на наш контент в своих ответах. (20:13) И отчеты показывают, что количество этих вредоносных ботов и трафик вредоносных ботов на самом деле растут. (20:19) И это указывает на массовый всплеск деятельности по сбору данных, несмотря на попытки их блокировать. (20:25) Потому что компании, занимающиеся искусственным интеллектом, продолжают использовать новые скрейперы и постоянно ищут свежие данные, чтобы сделать свои ответы более релевантными. (20:36) И одновременно с этим на трех уровнях интенсивно ведется борьба за пользовательский интерфейс. (20:43) Я думаю, что первый уровень — это уровень приложений, где появляются новые игроки, такие как Particle News и Perplexity, предлагающие новые резюме и чат-интерфейсы, построенные на основе нашего контента. (20:53) На уровне браузеров появляются новые браузеры, такие как ARC, или специальные плагины, которые также могут преобразовывать любой веб-контент в резюме или что-то еще. (21:06) И затем, конечно, настоящая борьба за власть происходит на уровне операционных систем. (21:10) ИИ интегрирован в Windows, iOS, Android, устройства Amazon Alexa. (21:16) И он видит все, что есть в системе. (21:18) Электронные письма, поисковые запросы, ваши документы, медиа-привычки. (21:22) И на основе этой информации он может проактивно начать предоставлять вам новости и информацию, даже не спрашивая, нужны ли они вам. (21:30) Таким образом, чем глубже интеграция, чем больше эти системы контролируют, чем больше данных они имеют в своем распоряжении, тем сложнее медиа поддерживать прямые отношения с аудиторией. (21:42) Один из возможных выходов из этой ситуации — конечно, партнерство с этими компаниями, занимающимися ИИ. (21:48) Зачем конкурировать, когда можно сотрудничать? (21:51) В перспективе — больше трафика, больше доходов, доступ к технологиям и данным. (21:57) Но реальность, конечно, такова, что не всех приглашают за стол переговоров. (22:01) Не у всех одинаковая переговорная сила. (22:04) И даже те, а я знаю, что здесь, в этой комнате, есть несколько человек, которые имеют доступ к этим компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, знают, что у них очень ограниченные возможности для партнерства. (22:13) Их приоритеты явно лежат в другой области. (22:16) Поэтому, учитывая риск полагаться только на крупные технологические компании, многие новостные агентства и новостные организации пытаются экспериментировать с созданием собственных инструментов искусственного интеллекта и поисковых систем. (22:33) И Washington Post, Builds, Forbes, Times, The Wire — это лишь несколько примеров, их гораздо больше — запустили чат-ботов или интерфейсы искусственного интеллекта, основанные на своих собственных архивах контента. (22:47) На данный момент они носят скорее экспериментальный характер, но, конечно, они дают важную информацию о том, что работает, и позволяют издателям контролировать пользовательский опыт и данные. (23:01) Я считаю, что один из способов посмотреть на эти эксперименты — это как на новый вид умного маховика. (23:09) Потому что он дает больше ценности вашим пользователям, он генерирует новые данные из вопросов, которые они задают. (23:17) Эти данные затем можно улучшить, использовать для улучшения ответов, что в свою очередь создает еще большую ценность. (23:25) А если добавить к этому память, цикл взаимодействия становится еще более ценным. (23:30) Запоминая предпочтения, вопросы и поведение пользователей, создается действительно интересный личный опыт. (23:39) Поисковые системы ответов потенциально также являются новыми каналами подписки. (23:43) Вместо традиционного пути поиска, пользователи задают вопросы, могут получить несколько предварительных ответов, могут зарегистрировать учетную запись, могут получить несколько пробных ответов, и все это может снова преобразоваться в новый вид подписки. (24:00) И есть ранние данные от таких компаний, как Miso.ai, которые показывают, что такой подход может действительно повысить вовлеченность и увеличить количество конверсий. (24:08) Но я думаю, что в конечном итоге в мире, движимом искусственным интеллектом, где создание и распространение базового контента, как мы видели, становится проще, ключевым стратегическим вопросом, конечно, является то, как выделиться? (24:21) Что делает нас особенными? И я не думаю, что дело в том, чтобы иметь все ответы. Именно это утверждают компании, занимающиеся искусственным интеллектом, что у них есть свои поисковые системы для всех ответов. (24:30) Я думаю, что дело в том, чтобы отвечать на правильные вопросы и использовать нашу уникальную ценность. (24:34) А это предполагает сосредоточение внимания на вопросах, которые требуют нашей способности строить подлинные отношения с сообществами, нашего человеческого суждения, нашего глубокого опыта, нашей способности освещать последние новости, нашей способности к инновациям и созданию новой ценности. (24:52) Наши сильные бренды, наши отличительные точки зрения, наш глубокий опыт. (24:56) Так что есть много вещей, которые мы по-прежнему можем делать уникально в этих новых условиях. (25:02) Потому что я думаю, что в мире, движимом искусственным интеллектом, быть другим и быть актуальным становится гораздо важнее, чем просто быть немного лучше или немного полнее. (25:13) Это подводит нас к пятому и, возможно, последнему наиболее трансформационному сдвигу, который еще предстоит произойти. (25:20) И это потенциал агентов искусственного интеллекта, которые могут взять на себя значительную часть цепочки создания ценности. (25:26) Потому что, возможно, самой большой неизвестной является то, как быстро искусственный интеллект перейдет от простого инструмента к чему-то гораздо более автономному. (25:36) Давайте пока назовем их агентами. Даже если у всех есть разные определения того, что такое агент. (25:42) Но я думаю, что это системы, которые могут самостоятельно выяснять, как выполнять задачи. (25:47) Они могут использовать инструменты, работать с другими системами искусственного интеллекта, взаимодействовать со своим окружением, запоминать свои успехи, учиться на опыте. (25:59) Я не думаю, что у нас уже есть такие агенты в полном объеме. (26:03) Но есть много проектов, таких как Cloud’s Computer Use, новые модели Gemini, Operator от OpenAI, которые продвигают эти возможности вперед. (26:12) И эти новые агенты потенциально указывают на новые гибридные рабочие процессы, которые сочетают человеческое суждение со скоростью ИИ. (26:24) ИИ может выявлять тенденции и предлагать идеи для статей, находить соответствующие документы, выбирать экспертов. (26:31) Люди проводят интервью, а ИИ транскрибирует и составляет черновики контента. (26:34) Редакторы работают над проверкой фактов с помощью ИИ. Затем ИИ адаптирует статью для разных платформ, одновременно отслеживая и реагируя на отзывы аудитории. (26:45) Таким образом, вы получаете новый вид гибридного коллеги. (26:50) И если мы принимаем это как возможное будущее, мы должны осознать, что инструменты ИИ уже читают наши веб-сайты так же, как и мы. (26:59) Эти инструменты посещают сайты, заполняют формы, извлекают информацию для людей. (27:05) И это, конечно, также имеет глубокие последствия. (27:09) Издатели стоят перед выбором. Следует ли вам сделать свой контент удобным как для человеческих читателей, так и для машин? (27:16) Или игнорировать тенденции? А если вы игнорируете тенденции, останетесь ли вы без результатов? (27:21) Следует ли оптимизировать контент для ИИ, но при этом рисковать ослаблением отношений с собственными читателями? (27:27) Эти разработки могут потенциально привести к появлению совершенно новых рынков, на которых пользовательские агенты будут фактически договариваться о доступе с системами издателей. (27:38) Представьте ситуацию, в которой личный ИИ-помощник пользователя ведет переговоры с системой оплаты доступа издателя. (27:45) Возможно, договариваясь о конкретной микроплатеже или специальном пакете подписки, который гораздо больше соответствует их конкретным потребностям в контенте. (27:54) Это может создать новые, гибкие и адаптированные варианты монетизации. (27:59) Но опять же, это риск дезинтермедиации. (28:04) Мы почти подошли к концу. Вы видите много изменений, много больших сдвигов. (28:09) И несмотря на все эти тенденции и весь этот анализ, я думаю, мы должны признать, что многое остается неопределенным. (28:17) Медиа-индустрия в настоящее время делает большие ставки или вынуждена делать большие ставки. (28:20) И это в условиях, когда некоторые из критически важных вопросов фактически остаются без ответа. (28:27) Для меня одним из таких критически важных вопросов является значительный разрыв, который я по-прежнему вижу между нашим видением ИИ в медиа и текущей реальностью этой технологии. (28:38) Мы надеемся на высокий уровень доверия, 100%. Мы хотим отличной производительности и хотим, чтобы она была очень доступной. (28:45) Но мы все еще боремся с такими проблемами, как предвзятость, галлюцинации, ограничения производительности, стоимость технологии и инфраструктуры, и действительно хотим, чтобы это работало как бизнес-кейс. (28:57) Я думаю, что устранение этого разрыва будет жизненно важным, если вы действительно хотите использовать его в масштабах всей отрасли. (29:04) Это также требует от редакций сделать выбор. Речь идет о балансе автономии. (29:09) Какую степень автономии вы хотите иметь по сравнению с контролем, который вы предоставляете системе ИИ? (29:14) Речь идет о выборе между оптимизацией текущих линейных рабочих процессов и переходом к новым динамическим циклам. (29:23) С одной стороны, можно автоматизировать и оптимизировать текущие процессы, а с другой — использовать ИИ-агенты и гибридные методы производства. (29:32) Я думаю, что в основном все зависит от того, на каком этапе вы находитесь, потому что единственно правильного ответа нет. (29:37) Я думаю, что подходящая стратегия действительно зависит от видения вашей организации, от ваших возможностей и, возможно, и, конечно, от вашей аудитории. (29:47) Поэтому я думаю, что мне придется закончить с большим количеством вопросов, чем ответов. (29:51) Это вопросы, которые у меня все еще остаются. Как мы будем защищать и монетизировать контент в мире искусственного интеллекта? Мы видели, как происходит скрапинг.
