Parfois, il est facile d'être cynique. Quand je lis des articles suggérant qu'à l'avenir les robots feront tout le journalisme, je me demande: est-ce que cela ne s'est pas déjà passé? Mes flux d'actualités regorgent d'articles mettant en valeur les tweets amusants que j'ai vus hier, régurgitant des communiqués de presse et intégrant des clips YouTube de quelqu'un que je ne reconnais pas être «totalement détruit! par quelqu'un que je n'ai pas entendu parler de. Vous pourriez probablement automatiser cela dans l'après-midi.

Nous sommes déjà habitués à l'agrégation de nouvelles, où des algorithmes créent des flux personnalisés. La prochaine étape pourrait-elle être l'écriture automatisée?

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Shallow n'est pas stupide

Pas si vite, bots. Buzzfeed fait du journalisme important et brillant, à l'instar de nombreux autres médias qui publient également des articles peu profonds. Dans notre utopie régie par la publicité, dans laquelle presque personne ne veut plus payer d’informations, c’est souvent le fluff qui paie les factures et qui finance les bonnes choses, car un bon journalisme demande du temps, des efforts et de l’argent; ce qui est important est rarement ce qui apporte dans les yeux des annonceurs.

La carte des connaissances du Washington Post ajoute automatiquement des informations contextuelles et générales aux articles.

Si les robots peuvent prendre en charge le travail fastidieux, ce qui est souvent le cas, cela peut potentiellement réduire les coûts des organisations de médias et leur permettre de consacrer une plus grande partie de leurs revenus publicitaires à du matériel plus sérieux. C'est une très mauvaise nouvelle pour ceux dont le travail actuel est de traquer Twitter sur des tweets un peu discrets de la part de candidats à une émission de télé-réalité, mais une excellente nouvelle pour les organisations qui financent des projets similaires à la journaliste du Guardian, Carole Cadwalladr, qui a brisé le scandale Facebook / Cambridge Analytica. N'est-ce pas?

Ce que les newsbots peuvent (et ne peuvent pas) faire

Beaucoup de journalisme est un simple reportage: il dit simplement, “voici une chose qui s'est passé”. Et cela peut être très précieux.

Lorsque le Met Office du Royaume-Uni émet un avertissement météo, il s'agit d'une information cruciale pour les agriculteurs. Lorsqu'une entreprise émet un avertissement sur le marché ou que les banques centrales envisagent de relever les taux d'intérêt, c'est important pour les marchés financiers. Lorsqu'une publication dans une partie du monde publie un article, cela peut être une information vraiment utile pour des organisations dans une autre partie du monde, etc. L'automatisation de ce genre de choses est assez simple. Par exemple, un bot peut prendre le communiqué de presse financier d'une entreprise et le résumer pour un site d'informations financières..

Nous sommes déjà habitués à l'agrégation de nouvelles, avec des algorithmes créant des flux personnalisés pour nous. La prochaine étape pourrait-elle être automatisée pour l'écriture d'histoires?

La technologie peut aider avec beaucoup de rapports de base. Par exemple, le projet Radar de la UK Press Association (Reporters And Data And Robots) vise à automatiser de nombreux reportages locaux en recueillant des informations auprès d'agences gouvernementales, des autorités locales et de la police. Ça va encore être surveillé par “journalistes humains qualifiés”, au moins dans un avenir prévisible, mais l'écriture proprement dite sera automatisée: il utilise une technologie appelée Natural Language Generation, ou NLG. Pensez à Siri, à Alexa ou aux récentes démos de Google Duplex imitant le discours humain, mais dédiées à l'écriture plutôt qu'à la parole..

Selon le rédacteur en chef d'Urbs Media, Gary Rogers, qui travaille avec PA sur le projet RADAR, “Les journaux locaux n'ont pas le personnel nécessaire pour écrire ces histoires et aucune opération centralisée, même à l'échelle de l'Autorité palestinienne, ne pourra écrire 250 histoires localisées. Nous avons réalisé que si nous pouvions écrire cette automatisation dans le processus de production de nouvelles locales, nous ne prenions pas le travail de quelqu'un, nous faisions quelque chose que personne d'autre ne fait..”

Outils du commerce

L'automatisation devient intéressante quand elle assiste les journalistes plutôt que de les remplacer. Juicer de la BBC “prend des articles de la BBC et d'autres sites d'information, les analyse automatiquement et les marque avec des entités DBpedia associées. Les entités sont regroupées en quatre catégories: personnes, lieux, organisations et choses (tout ce qui ne fait pas partie des trois premières).”

Pendant ce temps, l'application Editor du New York Times scanne, classe et balise les articles afin de traiter les données plus rapidement que les humains ne le peuvent. La carte des connaissances du Washington Post aide les lecteurs en reliant automatiquement le contenu associé “fournir des informations de base pertinentes, des informations supplémentaires ou des réponses aux questions fréquemment posées, lorsque le lecteur le souhaite”.

Juicer de la BBC analyse et classifie les histoires de sources multiples pour aider les journalistes dans leurs recherches

Combattre les faux

Mon plus grand souci au sujet des histoires d'intelligence artificielle écrivant des histoires est que si vous mettez des ordures dans, vous en sortez des ordures. Malgré sa prétendue bataille contre les fausses informations, Facebook a répugné à exclure le site politique InfoWars de sa plate-forme - même si InfoWars a diversement rapporté que le terrible massacre d’écoliers par Sandy Hook était un canular et que la NASA avait une plate-forme esclavagiste sur Mars. Sur YouTube, l’algorithme des sujets de tendances privilégie souvent le non-sens de tinfoil-hat par rapport aux faits vérifiables; Sur Twitter, nous voyons de plus en plus de robots publier les mêmes revendications souvent sans fondement. Un AI qui considère que de telles sources sont crédibles est un AI qui promeut de fausses nouvelles plutôt que de les combattre..

Les fausses nouvelles ne sont pas un problème nouveau - cette caricature date de 1894 - mais la technologie les a armées.

Et bien sûr, les fausses nouvelles ont des conséquences bien réelles, qu'il s'agisse de canulars causant la violence dans le monde réel, de charlatanisme ou de pseudoscience ressuscitant des maladies mortelles dont nous pensions nous être débarrassés définitivement..

Combattre le feu avec le feu

La réponse pourrait être plus d'intelligence artificielle. Par exemple, la startup AdVerif.ai utilise l'IA pour détecter les fausses actualités et autres contenus problématiques au nom des annonceurs qui ne souhaitent pas que leurs annonces soient diffusées à côté d'un contenu inventé. Il se décrit comme “comme PageRank pour les fausses nouvelles, exploitant les connaissances du Web avec un apprentissage approfondi”. En pratique, cela signifie non seulement vérifier le contenu de la page, mais aussi la fiabilité de son éditeur et le comparer à une base de données de faux articles de presse connus. C'est à ses débuts, et des erreurs sont commises, mais cela, avec des systèmes similaires, peut potentiellement nous aider à distinguer les faits de la fiction..

Là encore, comme Internet l’a prouvé maintes et maintes fois, les méchants trouvent aussi des moyens d’utiliser la technologie, et ils sont souvent plus malins que les bons. Il n'est pas difficile d'imaginer un avenir pas trop lointain où un groupe d'IA combattra de fausses nouvelles tandis qu'un autre proposera des moyens toujours plus inventifs de combattre le premier groupe d'IA..

L’intelligence artificielle pourrait-elle conduire à une course aux armements en ligne entre fakebots et newsbots, comme celle entre annonceurs et bloqueurs de publicités? Mon côté optimiste dit non, mais deux décennies et demie passées en ligne me disent oui.

Je devrais peut-être demander à Siri d’enquêter.

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