Haber Odası

Gazetecilerin yapay zekâyla ilgili bilmeleri gereken 10 şey

0

Yapay zekânın kansere çare bulacağına, işlerimizi elimizden alacağına ya da bütün gezegeni yok edeceğine dair yeni bir haberin çıkmadığı bir gün geçmiyor. Buna rağmen birçok gazeteci, yapay zekânın bir haber odası için neler yapabileceği bir yana, gerçekte ne anlama geldiğinden bile bihaber. Peki bu iyimserlik yahut korku hisleri yerinde mi, yoksa yanlış mı?

Stanford Üniversitesi’nde John S. Knight Gazetecilik bursiyeri olarak üstünde çalıştığım araştırma, sahte videoyu tespit etmek için yapay zekâdan yararlanmak üzerine. Stratejimin bir parçası da ilk yılımı yapay zekânın üzerindeki bu gizem perdesini aralamakla geçirmekti. Bilgisayar Bilimleri bölümünde derslere katılarak uygulamalı bir yaklaşım benimsedim. Derslerden birinin sonunda yapay bir derin sinir ağı kurabileceğimi duyduğumda, omurgamda bir ürperme hissettim.

Yapay zekâ (AI) en temel hâliyle, özerk kararlar veren, insan zihnini taklit ederek problem çözme, dili anlama, sesleri ve nesneleri tanıma gibi görevleri yerine getiren bir sistemdir. Bilgisayarların görevlerini yerine getirmeleri için ne yapmaları gerektiğini adım adım tarif eden bir dizi talimat gerekir: Bir algoritma. Her bir AI için algoritmayı besleyen en temel malzeme veridir.

AI ile ilgilenen diğer JSK bursiyerleri ile birlikte, haber odalarında AI’nın olanaklarını ve zorluklarını araştırmak ve belirli araçları öğrenmek için bir çalışma grubu oluşturduk. Bu yüzden Stanford’daki seminer salonumuz JSK Garage’a birkaç uzman davet ettik. Araştırmadaki ilk aylarımdan bazı çıkarımlarımı aşağıda paylaşıyorum.

1. AI haber odasını otomatikleştiriyor

Haber merkezinde makine zekâsını kullanarak yaratım süreçlerimizde verimliliği artırabiliriz. Gazetecilerin farklı platformlarda farklı kitlelere hizmet vermeleri gerektiği için birbirinin aynısı, monoton işlerden şikâyet etmeleri normal. Bu işler AI sayesinde azaltılabilir.

Birçok medya şirketi Doğal Dil Üretimini (NLG) kullanıyor; planlanmış bir veriyi bir insanın yazıya dökmesinden ayırt edilemeyecek şekilde hikâyeye dönüştürebiliyor bu araç. Washington Post Heliograf‘ı kullanıyor, Çin’den Toutiao ise Xiaomingbot’u geliştirdi.

Bloomberg ve Associated Press gibi diğer haber kuruluşları Automated Insights’ın geliştirdiği Wordsmith‘i kullanıyor. Bu araç datayı özümseyerek spor sonuçları yahut şirket kazançları gibi değerleri alıp bir rapora dönüştürebilecek kapasitede. AI ile oluşturulmuş bu akıllı şablonlar sayesinde eskiye oranla çok daha fazla bu tarz somut haberler üretilebiliyor, örneğin Associated Press’te bu tarz haberleri üretme oranı 12 kat arttı.

2. AI gazetecileri güçlendiriyor

Makineleri haber üretimi için kullanmanın gazetecilerin rollerini veri tabanı yöneticilerine indirgeyebileceğine dair büyük bir endişe var. AP gibi büyük haber kuruluşlarında yapılan deneyler ve AI uygulamaları gazetecilerin zamanının yüzde 20’sini boşaltarak tam tersini gösteriyor. Bu sayede, içeriklerine odaklanabilir ve temel uzmanlıklarına yani haber yapmaya daha fazla zaman harcayabilirler.

Bu şekilde birçok güçlendirme örneği zaten mevcut. Trint veya Recordly gibi sesten metne çeviri araçları, görüşme kayıtlarını deşifre etmek için harcadığımız saatleri ortadan kaldırarak hayatımızı kolaylaştırabilir. Clarifai veya Vidrovr gibi şirketler, fotoğrafın içeriğini otomatik olarak tanımak, etiketlemek ve benzer içerikleri bulmak, görüntü editörlerinin iş akışını hızlandırmak için bilgisayarın gücünü kullanıyor.

MIT Medya Laboratuvarı ile işbirliği içinde olan ve kâr amacı gütmeyen Cortico, toplumda daha sağlıklı bir diyalog oluşturmak için merkezine toplumun duyulmamış seslerini, bakış açılarını ve hikâyelerini yerleştiren bir sistem kuruyor. Gazeteciler bunu farklı siyasi görüşlere sahip vatandaşlar arasında ortak zemini vurgulayan öyküler üretmek için kullanabilirler. Yapay zekânın daha kapsayıcı ve farklı bir habercilik yapabilmemize nasıl yardımcı olabileceğine dair bir başka örnek de Financial Times’tan geliyor. Bir içerikte erkeklerden alınan görüşler fazlalıktaysa bir bot sayesinde haber merkezine uyarı gidiyor.

Video haber paketlerinin üretimi de AI tarafından otomatikleştirilebilir. İsrailli şirket Wibbitz, otomatik olarak bir metinle eşleştirilebilen videolar oluşturmak ve daha sonra editörler tarafından daha da geliştirilebilecek kaba kesimleri hızlandırmak için görüntü tanıma özelliğini kullanan bir metinden videoya dönüştürme platformu oluşturdu. Yine, bu araç geleneksel video üretiminin yerini almıyor, onu güçlendiriyor. Newswhip veya Graphext gibi araçlar, sosyal medya verilerine makine öğrenimi tekniği uygulayarak haber konularını bulmamıza yardımcı olabilir. Reuters’in News Tracer aracı, tweetleri gerçek zamanlı olarak analiz ediyor ve hâlihazırda diğer medya kuruluşları haberdar olmadan çok önce çeşitli hikâyeleri ortaya çıkarmayı başarmış durumda.

3. AI, araştırmacı gazeteciliğin yeni formlarını yaratıyor

AI, verileri analiz ederek ve kalıpları daha önce hiç olmadığı kadar büyük ölçekte tanımlayarak, yeni haber üretim biçimlerine destek olması için kullanılabilir. Çünkü, yolsuzluk soruşturmasında milyonlarca belgeyi incelemek araştırmacı gazetecilerin günlerini, aylarını veya yıllarını alabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP) ile bu belgelerin üzerinden geçebilir, veriden varlıkları ve aralarındaki ilişkileri keşfedebilirler. Çıplak gözle görülemeyen şeyleri düzenli olarak görebilen bir büyüteç rolünü etkili bir şekilde oynamaktadır. Bu şekilde, AI daha önce anlatılmamış hikâyeleri ortaya çıkarabilir.

AI’nın kendisi de haberlerin yeni konusu olabilir. Algoritmalar hayatımızı giderek daha fazla etkileyeceğinden, algoritmaları araştırmak yeni hikâyeleri ortaya çıkarmamıza yardımcı olacaktır.

ProPublica veya yeni kurulan Markup gibi haber ajansları, AI’nın hayatımızı etkileyen kararları nasıl aldığı üzerine haberler yapmakta.

Gazeteciler, araba sigortası primlerini hesaplamak, yeni açılan pozisyonlar için adaylar bulmak, hatta suçluları mahkum etmek gibi konularda algoritmalardaki önyargı ve ayrımcılığı çoktan ortaya çıkardılar. Algoritmik hesap verebilirlik üzerine haberler, araştırmacı gazeteciliğin yeni ve önemli bir dalı olacaktır.

4. AI doğrulama ve teyitlemeye yardımcı oluyor

Sosyal medyaya dağıtılan misenformasyon ve dezenformasyon yüzünden haberlere duyulan güven aşınmışken, AI bunu tespit etmek ve azaltmak için bir çözüm sunabilir. Gazeteciler, metin, resim ve videoların analizi ve teyidi için AI’dan yararlanabilirler.

Arjantin’de yapılan ve haber metninde doğrulanabilir iddiaları bulup haber odasına gönderen bir araç olan Chequeabot‘u düşünün. Claimbuster ve Factmata da benzer otomatikleştirilmiş doğruluk kontrolü uygulamaları. İngiltere merkezli girişim Logically de sahte haberlerle mücadele etmek için bir makine öğrenme algoritması kullanıyor.

Alan çok yol kat etti, fakat hâlâ önemli zorluklarla karşı karşıya. Özellikle videoların doğrulanması büyük bir sorun.

AI’yla videoyu büyütmek ve kendi gündemlerini öne çıkarmak isteyenler arasında bir tür silahlanma yarışı var. JSK Garage’da video konferans ile tanıtılan AmberSerelay ve Truepic gibi umut verici araçlar, gazetecilere fotoğraf ve videoları doğrulamada yardımcı olabilir.

5. AI kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sunuyor

AI, kim olduğuna, nerede olduğuna veya hangi ruh hâlinde olduğuna bağlı olarak her kullanıcıya özel içerik sunmanıza yardımcı olabilir. Bir makalenin sınırsız sürümlerini oluşturarak, haber odalarının daha katılımcı bir kitle oluşturmasına yardımcı olabilir.

İlginizi çekebilir:  Onur Erem: Basit birkaç Google aramasıyla bile yalan haberin büyük bir kısmı ortaya çıkarılabiliyor

Ayrıca, takipçilerle diyaloğun kalitesini de artırabilir. Quartz Bot Studio tarafından oluşturulan sohbet botları gibi botlar kullanıcıların haber etkinlikleri, insanlar veya mekânlar hakkındaki sorularını sormalarına olanak tanıyor. Kullanıcılar sorularına hızlıca yanıt alıyorlar.

Wall Street Journal’ın Ar-Ge şefi Francesco Marconi bize, haber odasının kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimini arttırmak için çeşitli AI araçlarını nasıl kullandıklarını gösterdi. Örneğin, MIT ile birlikte izleyenlerin söylediklerini dinlemek için geliştirilen “dinleme kutusu”, gazetecilerin okurları ile aynı tonda olmalarına yardımcı olabilir.

Exploring Computational Journalism sınıfındaki bilgisayar bilimi öğrencileriyle birlikte, Amazon’un Alexa’sında kullanıcıların daha kişisel bir şekilde haberlerde gezinmelerine yardımcı olabilecek daha doğal bir konuşma etkileşimi geliştirmeye çalışıyoruz. Alexa’nın sentetik sesi gelecekte daha doğal hâle geleceğinden, haberlerle daha fazla etkileşim içinde olmak ve haber okumak daha keyifli olacak.

6. AI güven yaratabilmek için şeffaf olmalı

Gazetecilere ve haber okurlarına, bir haberin makinece mi yoksa bir insan tarafından mı yazıldığını bildirmek önemli. Haber odaları bu konuda açık ve dürüst olmalı. AI sistemleri doğru şekilde çalışmak için bizim güvenimize dayanır. AI’da güven inşa edebilmek için şeffaf olmak ve AI’nın kararlarını nasıl verdiğini açıklamak olmazsa olmaz.

Verinin kendisi de şeffaf olmalıdır. AI her zaman neden ve nasıl bir sonuca ulaştığını açıklayamayabilir. AI sistemlerinin çok gizemlileştiği, kararlarının kimsenin nerden geldiğine dair bir fikir sahibi olmadığı “kara kutudan” geldiğine dair artan bir endişe var.

Şüphecilik, her gazeteci için vazgeçilmez bir özellik ve AI’dan yararlanmaya başladığımız zaman daha da önem kazanacak.

Bir haber kaynağının güvenilirliğini doğrulamak gibi, herhangi bir akıllı makine sisteminin güvenilirliğini de doğrulamak zorundayız. Elbette AI’yı sunarken sıkıntılar olacaktır ancak sürekli izleme hataları azaltabilir.

Yapay zekâya daha fazla güvenmek için, gazetecilerin ve kullanıcıların, sonuçların nasıl değiştiğini görmeleri için bir algoritmanın parametrelerini ayarlayarak teknolojiyi denemelerine izin verilmelidir. Wall Street Journal, AI’yi denetlemenin bir yolu olarak bunu zaten denemekte.

7. AI’nın kimi etik sonuçları da var

AI, gazeteciliğin temellerini değiştirmeyecek ama, onlarca yıldır yerleşmiş olan editoryal ve gazetecilik standartlarını uygulamazsak haber merkezlerinde başarılı olamayacağına da katılıyorum.

Algoritmalar tıpkı onları yaratan insanlar gibi önyargılı olmaya eğilimlidir ve hata yapabilir. Fakat algoritmalar insanlardan farklı olarak yasal sorumluktan muaftır. Bu nedenle, insan hesap verebilirliğinin içerik değer zincirinin tüm aşamalarına yerleştirilmesi önemlidir.

Haber odalarının AI’yı uygularken, bir haber odası ortamında AI kullanımı için etik kurallar listesi geliştirebilecek bir etik kurul kurmaları gerektiğini düşünüyorum.

8. AI telif hakkı kurallarını yeniden tanımlamakta

Telif hakkı yasaları, haber odasındaki AI’nın yükselişiyle karşı karşıyadır. AI, kendi çıktısını yaratmak için, her biri belirli telif hakkı sahiplerince yaratılan makale veya videolardan yararlanıyor. Bu, geleneksel medya kuruluşlarının telif hakları kurallarını ihlal edebileceği için yeni bir çatışmaya yol açabilir. İçeriğin yasal olması önemli bir konu hâline gelecektir.

San Francisco ve Londra merkezli Knowhere, haber öykülerini “tarafsız” bir şekilde yazmak için makine öğrenimini kullanıyor. Algoritma, hikâyenin kendi “adil” versiyonunu yazmadan önce yüzlerce haber kaynağına bakıyor. Aracı, geçtiğimiz kasım ayında JSK Garage’da sunarken, kurucu ortak ve şef editör Nathaniel Barling bu telif hakkı sorununun ele alınması gerektiğini kabul etti.

9. AI, gazetecileri yeniden odaklanmaya ve yeniden öğrenmeye zorluyor

AI’nın haber odalarındaki yükselişi nedeniyle gazetecilerin rolü değişecek. Daha çok gözetmenlere benzeyeceğiz. Ancak, bunu yapabilmemiz için haber merkezi yönetiminin gazetecileri eğitmeye daha fazla yatırım yapması gerekecek. Teknoloji ortamında çalışmanın daha kolay hâle gelebilmesinin tek yolu bu.

Gazeteciler olarak AI hakkında ne kadar bilgi sahibi olursak onu o kadar etkili kullanabiliriz. Değişimi kucaklamak faydaları elde etmemize yardımcı olacaktır. Hayat boyu öğrenme ve yeniden eğitim her zamankinden daha önemli hâle gelecek.

Haber kuruluşları ve teknoloji endüstrisi arasında daha yakın işbirliğini teşvik etmek için de bir ihtiyaç olacaktır. Amazon’un kurucusu ve Washington Post’un sahibi Jeff Bezos, bu durumu en başından beri doğru biçimde anladı. Haber merkezinde gazetecilerle yan yana çalışmaları için düzinelerce veri uzmanını işe aldı. AI destekli bir haber odasında işbirliği çok önemlidir. Gazeteciler, başarısız olunduğunda bile meslektaşları ile en iyi uygulamaları denemeye ve paylaşmaya teşvik edilmelidir.

AI ayrıca, bakım ve denetleme için gerekli olan, hataların izlenmesi ve düzeltilmesi işini üstlenecek otomasyon editörleri gibi yeni pozisyonlar da yaratacaktır. Yeni gazetecilerin akademik eğitimi, daha fazla kodlama becerilerinin öğretilmesini içerecektir.

10. AI maliyeti ve istihdamı azaltmanın yolu değil

Fırtınalı haber ekonomisinin yaşandığı bir çağda yaşamak, haber merkezi yöneticilerinin AI’yı işletme maliyetlerini düşürmenin ve daha az gazeteci istihdam etmenin bir yolu olarak görmesi korkusunu doğuruyor. Cazip görünebilir, ama bunun büyük bir hata olacağını düşünüyorum.

AI, haber üretim sürecine entegre edilirken sadece teknoloji değil insan kaynağına da yeni yatırımlar yapmayı gerektirecektir.

Gazeteciler, parçaların bir araya getirilmesi, doğrulama ve hikâyeye bir insan dokunuşu eklemek konularında daha büyük bir rol oynamalılar. Gözetmen olarak güçlü haber yargılarına sahip gazeteciler olmadığı sürece AI başarısızlığa mahkum olacaktır.

Sırada ne var?

AI, bir süre önce yalnızca birkaç kişinin tahmin edebileceği şekillerde gazeteciliği değiştiriyor. Elimizin altında AI destekli araçlardan oluşan bir cephaneliğe sahip olmak zamandan tasarruf etmemizi sağlayabilir ve gazeteciliğimizi güçlendirebilir. Bununla birlikte, AI bulunmaz Hint kumaşı değil.

Haber kuruluşlarında AI’nın geleceğini idealleştirmemeli ve bu yeni teknolojinin uygulanmasında zorluklar yaşanacağını inkâr etmemeliyiz. Büyük, yenilikçi fikirler genellikle şüphecilikle karşılanır. Değişmek zordur.

Ne yazık ki, haber kuruluşları bütçe kesintileri ve iş modelleriyle boğuştuğu için AI’ya yatırım yapmakta yavaş kaldı. Bu arada, Google, Facebook, Microsoft ve Apple gibi teknoloji devleri AI girişimlerine şimdiden büyük yatırımlar yapmakta. Haber kuruluşları çok gecikmeden kendi AI stratejisini geliştirmeye başlamalı. Aksi hâlde, teknoloji devleri bilgi akışını daha fazla kontrol altına alırken haber kuruluşları yok olup gidebilir.


Bu içerik daha önce yazarın Medium profilinde yayınlanmıştır.

Tom Van de Weghe
Stanford Üniversitesi'nde John S. Knight Bursiyeri. Yapay zekâ ve "deepfake" ve "blockchain" üzerine çalışıyor.

Arkitera, FilmLoverss ve Bigumigu: Niş yayınlar nasıl geçiniyor?

Önceki içerik

Gazetecilik eğitiminde yeni eğilimler: Girişimci cyborg gazetecilik

Sonraki içerik