Эксперименты с ChatGPT: Александр Куприянов о внедрении искусственного интеллекта в медиакоммуникации

Искусственный интеллект собирает вокруг себя все больше мнений и споров, так или иначе встраиваясь в нашу современную жизнь. Сегодня генеративные модели помогают и в быту, и в образовании, при этом существенно облегчая жизнь студентам.

© Владимир Волков для Института медиа

Для изучения языка они могут смоделировать диалог с его носителем, а во время подготовки к сессии предоставить ответы на вопросы экзаменационных билетов. А что касается перспектив влияния искусственного интеллекта на медиа? Воспользовавшись возможностями ChatGPT, мы подготовили вопросы и получили на них ответы у академического руководителя образовательной программы «Медиакоммуникации» ― Александра Куприянова, при этом попросили его отгадать, какие из вопросов были сгенерированы искусственным интеллектом (их мы подчеркнули), а какие – сформулированы человеком.

― Чем обусловлено появление программы «Медиакоммуникации» в Вышке?

― Весной 2015 года был принят стандарт ФГОС «Медиакоммуникации», к тому времени уже сформировалась мощная индустрия производства контента, которая не была связана с журналистикой, кино или театром. Например, до этого всю работу с социальными сетями, в частности UGC-контент, относили к журналистике. Но и на Западе, и в России уже все понимали, что это никак не журналистика, и образовательный стандарт «Журналистики» уже не вмещал в себя все эти новые вещи. В 2005 году появился YouTube, и к 2010-м годам уже сформировалась мощная доходная индустрия, которая генерировала контент: развлекала, рассказывала о событиях, а иногда люди просто кривлялись перед камерой, но при этом зарабатывали деньги, и все это не было связано не только с журналистикой, но и вообще ни с чем. И вот такие предпосылки, с одной стороны ― академические, с другой стороны индустриальные, как раз привели к тому, что под работу с контентом нужно было выделить какое-то отдельное направление. И, конечно, с появлением на Западе «media communications» как устоявшегося академического направления на него и были взвалены все медиановшества.

Получилось, с моей точки зрения, достаточно удобно, потому что мы смогли выделить отдельно функцию журналистики, которая ― тоже производство контента, но это еще и работа на общество, это определённые обязательства перед ним. Журналистика осталась отдельно, а все остальное: цифровые музеи, мультимедийные театры, чат-боты, форумы, блогеры со всем их разнообразием, компьютерные игры, контент для портативных устройств и так далее — это все было выделено в одну сферу, и она сейчас, с моей точки зрения, достаточно хорошо развивается.

― Какими компетенциями должен обладать абитуриент Института медиа, а какими ― его выпускник?

― Похоже, что этот вопрос генерировал чат. (Смеется). Мы не ждём особых компетенций от абитуриента Института медиа, но, тем не менее, у него должны быть какие-то начальные знания: чуть-чуть эрудиции в литературе, немножко в истории, и, конечно же, в медиа. Мы даже рассчитываем на то, что наши абитуриенты уже обладают знанием каких-то основных медиатехник. К примеру, умеют базово работать с видео.

Сейчас в медиаобразование, в университет приходит «человек умелый». Все, что, казалось бы, может сделать университет ― улучшить его навыки. Но я сомневаюсь, что за навыками надо идти в университет. Высшее образование прежде всего должно учить думать. Поэтому, выпускник Института медиа — это человек, который умеет думать открыто. Его не страшат инновации: те, кто поступал четыре года назад, вообще не знали, что такое генеративные модели. А с чем столкнутся те студенты, которые в этом году поступили на первый курс? Что будет во время их четвёртого курса? Мы не знаем. Но мы готовы помогать учиться мыслить и  развивать критическое и креативное мышление.

Еще нам хотелось бы, чтобы выпускник в университете попробовал что-то новое, много экспериментировал с форматами и технологиями, и нашел свою профессиональную нишу. Она может быть узкой, но интересной ему, чтобы он выпустился не просто общим специалистом, а медийщиком, который уже в чем-то эксперт, и именно эта специализация поможет ему достаточно быстро либо начать собственное дело, либо влиться в какую-то команду.

― Как можно развивать насмотренность в медиапространстве?

― Про насмотренность есть простой ответ ― ее можно развивать, смотря. Но тут есть нюанс. Многие считают, что насмотренность можно развивать во время просмотра видео, прогулок по музеям, но это правда лишь отчасти. Когда ты просто смотришь сериалы, документальные фильмы, посещаешь музеи, слушаешь лекции в университете или за его пределами — это все информационный шум. Это оседает на уровне тех эмоций, которые вы испытали в тот момент, когда что-то слушали. Эмоциональный фон к насмотренности не имеет отношения, потому что настоящая насмотренность возникает тогда, когда вы что-то смотрите с карандашом в руках или с заметками в телефоне, и появляется в тот момент, когда вы свою рефлексию фиксируете. К примеру, герой в этом фильме интересную фразу сказал. А почему она вам интересна? Где вы ее потом сможете использовать? Зафиксируйте это. Сходили в музей, посмотрели на картины и тут вы поняли, что на рубеже XVII–XVIII веков на русских полотнах наконец-то стали получаться руки. Теперь сможете блеснуть перед преподавателем культурологии или истории. Вот это ― насмотренность, а не число километров, которые вы прошли по Третьяковке или количество попкорна, который вы съели на кинопросмотрах.

То же самое с критическим мышлением. Мы говорим, что критическое мышление развивается с помощью чтения сложных текстов, но, опять-таки, берём карандаш, фиксируем свои, именно свои мысли, и потом где-то это используем. Сложные тексты мы читаем не только по заданию преподавателей, но и для собственного развития или даже удовольствия. Мысли фиксируем, помним их, просматриваем время от времени, вставляем в разговоры. Тогда у вас будет развиваться и критическое мышление, и насмотренность, и умение дискутировать.

― Как образовательная программа подстраивается под современные запросы сферы, которая постоянно меняется?

― Образовательная программа постоянно модифицируется, и эта работа ведётся на протяжении всего года. Мы ― конкретно я и мои коллеги ― тратим большое количество времени на работу с трендами. Сейчас не проходит и вечера, чтобы мы с преподавателями не обсуждали новости медиа, не пытались понять, как работают новые подходы в медиа, не пробовали что-то с ними делать. Раз в год пересматривается наполнение учебных планов. Мы решаем, какие дисциплины мы можем добавить. В этом году у нас, кстати, появилась дисциплина по промпт-инжинирингу, связанная с искусством составления запроса генеративным моделям. Казалось бы, что сложного? Скажи нейросети, что ты хочешь, и она тебе ответит. Но сможешь ли ты воспользоваться результатом этого запроса в своей профессиональной деятельности? Вряд ли. Чтобы ответ был качественный, нужен сложный и обстоятельный запрос, а это уже и технология, и даже отчасти искусство.

Кроме того, наш мир сейчас проходит достаточно драматическую трансформацию. Когда западные медиарынки стали для нас неактуальны, а влияние оборота рынков Китая возросло, нам стало интересно, что у них есть такое, что мы могли бы показать нашим зрителям. В этом году у нас также появились дисциплины, связанные с медиарынками стран БРИКС, где мы рассказываем студентам о том, как они устроены, какими ценностями руководствуется их аудитория и так далее.

― Как студенты Института Медиа развивают цифровые компетенции?

― Проект Data Culture, который предусматривает обучение цифровым компетенциям, работает для всех программ на всех факультетах Вышки, в том числе, для студентов «Медиакоммуникаций». В рамках этого проекта они изучают цифровую грамотность, язык программирования Python ― дисциплины, по которым предусмотрены независимые экзамены, а также «Анализ данных», который студенты называют «Андан». И это степени возрастания сложности: цифровая грамотность у студентов высокая, Python сам по себе не очень сложный, но студенты, которые рассчитывали, что «Медиакоммуникации» — это гуманитарная специальность, конечно, об него иногда спотыкаются. Скрежет зубов, конечно, вызывает анализ данных, но без него нельзя.

Мы живём в мире, который нас топит в потоках информации: структурированной, неструктурированной, полезной, бесполезной, несущей смысл, или бессмысленной… Чтобы не утонуть в этом, чтобы с этим работать и использовать в своих проектах, нам уже недостаточно естественного интеллекта и прежних методов взаимодействия с этим миром. Нам нужны совершенно специфические инструменты, вот мы и учим их использовать.

― Какие возможности предоставляет ИИ специалистам медиаиндустрии?

― Пойти в отпуск (смеется). Я думаю, что точный перечень возможностей ещё не сформулирован и даже не особо начат. Часто говорят, что искусственный интеллект помогает журналистам писать тексты и ищет ошибки, предлагает способы улучшения материалов, подбирает картинки, генерирует их — это все на поверхности и даже не очень интересно. Мы с коллегой буквально вчера проводили эксперимент: пытались заставить самые продвинутые, доступные генеративные модели написать новость по таблице с данными. Оказалось, что ChatGPT не очень понимает таблицы. Только после множества модификаций промпта ИИ сформулировал относительно правильно написанную новость.

Есть ещё одна достаточно важная функция у искусственного интеллекта — это разговор с документами. Ты можешь взять тексты, в том числе книги и эссе [французского философа Жана] Бодрийяра о войне в Персидском заливе и поговорить с ним, спросить, к примеру, как он относится к войнам? И Бодрийяр говорит, что современные войны ведутся с учетом картинки на экране телевизора. Я провожу исследование, и мне хочется поговорить с Бодрийяром. Может быть, у нормальных людей нет такого желания, но мне это кажется просто магией. В четвёртой версии СhatGPT есть возможность сформировать блок знаний, загрузив исходные данные, чтобы другие пользователи тоже могли общаться там с тем же Бодрийяром, вернее, с тем набором его публикаций, который ты для них собрал. Можно, кстати, туда загрузить всю документацию Вышки. К примеру, студент пишет в такой чат-бот: «Что делать, если преподаватель не хочет исправлять положительную оценку?». А ему робот отвечает, что исправление положительной оценки запрещено. Я думаю, что такой инструмент нужно сделать. 

Как искусственный интеллект будет работать с визуальной частью, мне тяжело сказать. Сейчас много хороших примеров, когда искусственный интеллект обрабатывает видео, где человек говорит, переводит его разговор на другой язык, причём артикуляцию тоже меняет ― в этом что-то есть. 

Я думаю, что такие опыты хорошо расширяют международный рынок для блогеров. Я уже видел уместные примеры использования цифровых телевизионных аватаров, где руководитель региональной телевизионной компании говорит: «Я аватар генерального директора, я здесь для того, чтобы рассказать о нашей телекомпании». Никто не пытается выдать искусственно сгенерированное изображение за естественное, но такой опыт показывает, что региональная телекомпания следит за трендами. Но, повторюсь, что, с моей точки зрения, наибольшие прорывы, которые изменят наше представление о медиапроизводстве, лежат в генерации текста. Там же и основные угрозы, там же и основные прорывы. 

― Назовите, пожалуйста, три любимых тренда или инструмента в работе с медиапространством?

― Генеративные модели пусть будут первым трендом. Второе, я думаю, что будут выстреливать видеопроекты из области журналистики мнений. Когда мы не понимаем, это сгенерированный текст или нет, будут особенно популярны ролики, где живой человек говорит, что он живой человек и высказывает живое мнение, за которое он отвечает. У нас случился бум анонимной журналистики, которую мы получили с развитием Telegram, к которой ты не понимаешь, как относиться, что там происходит, кто и для чего все это пишет. Этот вал анонимных новостей постепенно снижается, и когда будет кто-то, кто будет готов показать своё лицо, высказывая своё мнение, это будет цениться.

Третий тренд, думаю, будет связан с изменениями в работе крупнейших медиахолдингов. Чисто идеологически и управленчески они себя слегка изжили, поэтому медиапроизводство будет концентрироваться в каких-то небольших командах. Они могут быть объединены: одним продюсером могут курироваться несколько проектов ― примерно также, как сейчас развивается кино. Все крупные медиахолдинги живут либо в корпоративной культуре, например, весь Газпром выстроен из предприятий и медиахолдинг ― одно из них, либо в ситуации, когда их поддерживает государство, как в случае с ВГТРК или Первым каналом. И обе эти модели расточительно дорогие.

А сейчас, если все делается командой, которая думает об эффективности, о возврате инвестиций, то речь идёт уже о достаточно маленьких группах.

― Недавно магистранты ОП «Журналистика» провели исследование и опубликовали статью, содержащую вредные советы по работе с ChatGPT. Как бы вы могли дополнить список учебных задач, для которых подходит этот инструмент?

Генеративные модели лучше применять не для создания готовых текстов: рефератов, эссе и других. ChatGPT лучше использовать для структурирования своего мышления. То есть правильнее и более эффективно для обучения генерировать планы, вопросы для самопроверки, просить что-то объяснить. Даже если вам нужен код на языке Python для выполнения задания, не просите ИИ сгенерировать код, попросите его объяснить, как написать код. Это будет куда полезнее. Генеративные модели – это испытание для вашего критического мышления. Даже самые продвинутые модели генерируют тексты с ошибками, которые все равно надо вычитывать, проверять все факты, все ссылки, которые упоминаются в нем. Кроме того, это все равно общие фразы, которые несут смыслы так же, как и человек воду в решете.

Сгенерированное эссе заставляет нервничать проверяющего, поскольку оно развивает мысль при помощи общих слов, в которых тонет логика. Генерировать большие блоки текста, которые потом можно использовать в курсовых работах, публикациях или в медиапроизводстве, нужно с осторожностью. Также надо помнить о галлюцинациях ИИ, когда он просто выдумывает факты, цитаты, названия книг. Все сущности в сгенерированном тексте требуют проверки. И, возможно, это даже сложнее, чем написать текст самому.

Я делал опыты с ChatGPT для научного исследования, и он мне подкидывал идеи учёных, которых я не знал, так как никогда о них не слышал. Из моего информационного пузыря, который формируется не только в обычном поиске, но и в Google Scholar (сервис для поиска в научных публикациях), эти исследователи были недоступны. СhatGPT мне на них указал, дальше я нашёл их публикации, почитал, использовал.

Я проанализировал несколько прошлогодних курсовых работ наших студентов: взял несколько материалов, написал довольно длинный промпт, достаточный для того, чтобы сгенерировался отзыв о курсовой работе по правилам Вышки. СhatGPT был очень добр к студенту, говорил о том, что это отличный текст, тема понята хорошо, исследование сделано качественно. Я «говорю» машине: «Нет, пожалуйста, будь более критичен». Прямо вот так и сказал, по-человечески. И в какой-то момент мне удалось настроить такую критичность, что СhatGPT прочитал текст внимательно, увидел ошибки, отметил, указал ли студент всех исследователей по этой теме, описал изученность проблемы и в итоге увидел больше недочётов, чем нашёл преподаватель.

― Не могли бы вы поделиться секретами того, как подружиться с этим инструментом ИИ?

― Хороший вопрос, будем считать, что его придумал человек. (Смеется)

С любым инструментом можно подружиться, если его использовать. Пробуйте это делать регулярно и по-разному и в конце концов вы найдёте те вещи, работу с которыми искусственный интеллект вам сильно упростит. Все технологии уже придуманы, весь вопрос только в том, что конкретно можно применить в конкретной ситуации. Умение видеть, где использовать технологию, гораздо более важный навык, чем навык программирования. Для того, чтобы подружиться с искусственным интеллектом, тренируйтесь находить такие функции, процессы, дела, где можно применить его инструменты в обычной жизни. Проанализируйте ваши рутинные процессы и найдите те, в которых вам поможет искусственный интеллект — вот так вы и подружитесь.

 Вишневская Мария, магистрант 1 курса образовательной программы «Медиакоммуникации»