كيف تستخدم غرف الأخبار روبوتات الدردشة الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتعزيز تقاريرها وبناء الثقة

كيف تستخدم غرف الأخبار روبوتات الدردشة الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتعزيز تقاريرها وبناء الثقة

اطرح سؤالًا على روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي أو محرك بحث مثل: "كيف أثر قصف الولايات المتحدة لإيران على أسعار النفط العالمية؟" وستحصل على أرقام دقيقة وروابط للمواقع واتجاهات. على سبيل المثال، يبدأ جواب ChatGPT الطويل بـ: "قفز خام برنت المؤقتًا أكثر من 3%، ليصل إلى حوالي 81-82 دولارًا للبرميل – وهو أعلى سعر منذ يناير."

ولكن إذا طرحت نفس السؤال على روبوت دردشة ذكاء اصطناعي داخلي تابع لغرفة أخبار مثل "اسأل الـ بوست AI" في صحيفة واشنطن بوست، فستحصل عادة على إجابة مختصرة وأكثر حذرًا مع روابط لأمور مصدرية: "حتى الآن، تذبذبت أسعار النفط، مع انخفاض النفط العالمي نحو 1%، لكن الوضع لا يزال غير مؤكد."

الفرق الكبير هنا هو موثوقية مصادر المعلومات. تستخدم روبوتات الذكاء الاصطناعي القائمة على نماذج لغوية كبيرة الإنترنت بأكمله، بما في ذلك المصادر غير المراجعة. في المقابل، في السنوات الأخيرة، أدخلت عدة غرف أخبار كبرى من الفلبين إلى بريطانيا روبوتات دردشة داخلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تولد الإجابات حصريًا من تقارير موقعها وقواعد بيانات المصادر التي تم تدقيقها، باستخدام قواعد صارمة لمنع انتشار المعلومات المضللة أو الانحياز.

أمثلة بارزة على هذه الأدوات تشمل أداة "راي" من رابلر في الفلبين، وأداة "اسأل فاينانشال تايمز" في صحيفة فاينانشال تايمز، وروبوت "آدلايد" من فوربس، و"اسأل الـ بوست AI".

(ملاحظة: تميز هذه الأدوات عن أدوات تلخيص الأخبار الذكية التي تقدمها صحيفة وول ستريت جورنال وبلومبرغ وياهو نيوز، التي لا تجيب عن الأسئلة بل تقدم ملخصات سريعة للقصص.)

تصف كل هذه الأدوات نفسها بأنها تجريبية وقابلة للخطأ، جزئيًا لأنها مبنية على نماذج رقمية كبيرة معروفة بالانحياز والأخطاء والهلوسات.

لكن رغم المشاكل في المعلومات المضللة والآراء غير الموثقة والانحيازات التي تواجه البحث في الإنترنت، هناك هدف نبيل مشترك: تقديم معلومات موثوقة للقراء الذين يثقون بالمصدر الإعلامي. الإجابات تأتي من تقارير كاملة ومحررة محفوظة في أرشيف غرفة الأخبار. وعلى الرغم من إمكانات الخطأ، يتفاءل الخبراء بحذر بأن هذه الأدوات قد تساعد غرف الأخبار على تحسين تفاعل القراء، الوصول إلى الشباب، وحتى تحقيق إيرادات من الاشتراكات.

بدأ "راي" من رابلر كاختبار منخفض المخاطر كمشرف دردشة AI في مجموعات نقاش داخل غرفة دردشة خاصة. في أكتوبر 2024، تطور إلى أداة أكثر طموحًا كتطبيق محادثة على تطبيق رابلر، يعتمد فقط على حقائق أكثر من 400,000 قصة منشورة وبيانات مختبرة. تقول جيما ميندوزا، رئيسة خدمات الرقمية في رابلر، إن ذلك يشمل أكثر من 350,000 مقال منذ تأسيس رابلر في 2011، بالإضافة إلى 10 سنوات من القصص المواضيعية والتحقيقية من سابقة رابلر، مجلة نيوز بريك، وبيانات عن الانتخابات الفلبينية الوطنية والمحلية الخمسة السابقة.

هدف إطلاق "راي" كان تحفيز القراء على تنزيل واستخدام تطبيق رابلر، وبناء مجتمعات رابلر.

"وسائل التواصل الاجتماعي قللت من أهمية الأخبار، فكيف نتفاعل مع الجمهور ونحافظ على حركة مستدامة وتفاعل القراء؟" تسأل ميندوزا. "من الطرق الأخرى هي النشرات الإخبارية، لكنها ليست عادة قوية في الفلبين. لدينا أهداف طموحة لتفاعل المستخدمين على تطبيقنا، وراي طريقة للتفاعل مع محتوى رابلر بطرق أكثر تعقيدًا."

يتم تحديث قاعدة بيانات "مخطط المعرفة" خلف النظام كل 15 دقيقة لإضافة أحدث التقارير والتحقيقات، ثم يقدم "راي" إجابات مستنيرة وتحديثات نسبية للمستخدمين مع روابط لعدة قصص.

تقول ميندوزا: "مشكلة الذكاء الاصطناعي بشكل عام أنه يحصل على المعلومات من كل مكان ويعامل كل نقطة على أنها ذات وزن متساوٍ. نحن نثق بقصصنا في رابلر ونراجع الحقائق، وهذا جوهر 'راي'."

لكن غرف الأخبار لا تمتلك فرق هندسة بيانات ضخمة مثل مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي التجاريين، ولا تزال الأعطال شائعة في هذا العصر التجريبي لروبوتات المحادثة. على سبيل المثال، في يوليو، توقف "راي" عن تحديث القصص الأخيرة بسبب مشكلة في وظيفة التحديث.

رغم اعتماد "راي" على نماذج كبيرة، تقول ميندوزا إن النسخة الأخيرة التي بُنيت خصيصًا تتضمن قوانين صارمة لمنع تسرب معلومات خارجية.

تقول ملاحظة في التطبيق: "هذا يختلف عن روبوتات الدردشة الأخرى التي تستقي معلوماتها من مواقع عشوائية غير مؤكدة. فكما يقول المثل: 'قمامة في القمامة تخرج'."

"إنه حقًا تفاعلي-قمنا بإنشاء بنية تحتية فوق نماذج لغوية موجودة. كما أنها محايدة بحيث يمكننا نقلها إلى نماذج أخرى إذا لزم الأمر. الأجوبة تأتي من قصص منشورة وبيانات منظمة."

تضيف ميندوزا: "نركز على مجالات رابلر قوية فيها، بدءًا بالسياسة."

قيود روبوتات الدردشة

أداة الذكاء الاصطناعي في فاينانشال تايمز، "اسأل FT"، متاحة فقط لمشتركي "FT بروفيشنال"، وتعتمد على أرشيف فاينانشال تايمز منذ 2004.

في مايو، اختبر بيل جروسكين، أستاذ الصحافة في جامعة كولومبيا، هذا الروبوت ووجد أنه رغم صحة المعلومات إلا أن بعض الإجابات تعكس حدود قاعدة بيانات الأداة، مثل عدم قدرتها على الإجابة على سؤال "كم عدد سيارات تسلا التي بيعت في 2024؟"

لكن رغم عدم استخدامه المنتظم للذكاء الاصطناعي، وجد جروسكين فوائد عدة في الأداة.

"واجهة الاستخدام بسيطة،" يقول. "يوجد مربع تكتب فيه السؤال، مثل 'ما أحدث الأخبار في الحرب التجارية بين الصين والولايات المتحدة؟' وخلال ثوانٍ يمكنك الحصول على إجابة دقيقة مع مراجع وروابط للمقالات التي استُندت إليها."

يقول جروسكين في مقابلة مع GIJN إن نموذج الذكاء الاصطناعي لغرف الأخبار يعد بوعد معتدل للتفاعل مع الأخبار، وإعلام الجمهور بشكل أفضل، وتحسين عملية البحث في الأرشيف.

يضيف: "أعجبني الفكرة بوجه عام. سبب ذلك أن محركات البحث في مواقع الأخبار سيئة، حتى في المواقع الكبرى: تعطي نتائج سيئة ولا تتيح الفرز حسب التاريخ. أجيد البحث أكثر في جوجل مع إضافة 'site:nytimes.com'. إذا جعل الذكاء الاصطناعي هذه التجربة أفضل وكانت الأجوبة من قاعدة بيانات واحدة تشمل التصحيحات إذا أخطأ المراسل، فهذا رائع."

يضيف: "بشرط أن لا يضيف الذكاء الاصطناعي اقتباسات أو حقائق وهمية."

تقول الدكتورة لاتانيا سويني، رئيسة مختبر التكنولوجيا ذات المصلحة العامة في كلية هارفارد كينيدي، إن مشكلة محتملة في روبوتات غرف الأخبار، إلى جانب قواعد البيانات المحدودة، هي أن الذكاء الاصطناعي قد يقدم إجابات مضللة بناءً على التغطية السابقة. مثلا، قد تكون إجابات حول قطاع حكومي معين منحازة بسبب الأخبار المثيرة المرتبطة به. وتقول قد يبحث بعض هذه الأدوات عن حل وسط بين البيانات المحصورة في أرشيف واحد والإنترنت الأوسع عن طريق تعاون أرشيفات مستقلة.

"إذا كانت مقالات أرشيفك محددة بموضوع ضيق وتعالج جانبًا واحدًا فقط، فقد يجيب فقط من ذلك المنظور،" تشرح. "قد يكون هناك جواب أفضل بمصادر أكثر ملاءمة. هناك جمود في استخدام الأرشيف فقط. لذا سيكون من الجميل وجود منظومات أرشيفية موثوقة تخدم أجوبة الذكاء الاصطناعي."

يقول الخبراء إن الجدار الرقمي الذي يفصل هذه الروبوتات عن المواقع الخارجية يقلل جدًا من خطر إنتاج معلومات ملفقة لكنه لا يلغي الخطر.

الردود من "راي" تخضع لسياسة التصحيحات التحريرية العادية لرابلر، ويُدعى القراء للإبلاغ عن الأخطاء عبر غرف الدردشة أو البريد الإلكتروني. وتقول الصحيفة: "سنحاول تحديد سبب الخطأ وتصحيح المادة المصدر إذا لزم الأمر."

من الميزات المنعشة للعديد من المستخدمين أن روبوتات غرف الأخبار أحيانًا تعترف بعدم معرفتها. فمثلًا إذا سألت "من أمر باغتيال السير هنري ويلسون في لندن عام 1922؟" يجيب روبوت بوست: "عذرًا، لم نتمكن من إيجاد إجابة." بينما يجيب ChatGPT بثقة: "من المرجح أن الأمر صدر عن مايكل كولينز، زعيم حكومة الدولة الحرة الأيرلندية المؤقتة"، رغم أن هذا الادعاء مثير للجدل ويُعتبر سببًا للحرب الأيرلندية الأهلية.

"مشكلة الذكاء الاصطناعي أنه غالبًا يحاول الإجابة حتى لو لم يكن لديه بيانات موثوقة، لذا يجب وضع قواعد حماية،" تحذر ميندوزا. "لذا 'راي' يعرف كيف يقول 'لا أعرف هذا' أحيانًا، لأنه غير واثق من تفسير السؤال بشكل صحيح."

عند إطلاق "راي"، اقترح دون كيفن هابال، رئيس البيانات والابتكارات في رابلر، أن المبادرة تمثل نموذجًا يمكن للغرف الإخبارية غير الربحية اتباعه: "مع 'راي'، لا نطلق أداة ذكاء اصطناعي فحسب، بل نعرف كيف تستفيد غرف الأخبار من البيانات والذكاء الاصطناعي لبناء ثقة الجمهور. بتثبيت 'راي' على مصداقية رابلر الصحفية، نُظهر أن الذكاء الاصطناعي يمكن دمجه بمسؤولية لدعم الحقيقة في مواجهة التضليل."

قبل ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، كانت بعض غرف الأخبار الاستقصائية تقدم أدوات إجابة مبنية على أشجار قرارات تفاعلية.

مثال بارز كان "لا بوت" في تشيلي، حيث بين 2017 و2023، كان بإمكان المستخدمين استخدام علامات تبويب للعثور على سلسلة من الإجابات الحوارية المبنية على تقارير الغرفة عبر تيليجرام أو فيسبوك، باختيار من أسئلة متوقعة مسبقًا كتبها الصحفيون.

تقول فرانسيسكا سكوكنيك، المشاركة في تأسيس "لا بوت": "أعتقد أن هذه الروبوتات الذكية لغرف الأخبار منطقية لأن الكثير من الناس ليس لديهم وقت لقراءة المقالات كاملة، لكنهم يريدون إجابات محددة من علامة تجارية موثوقة، خاصة إذا كانت من مصدر شامل وموثوق عن الأخبار الحالية في بلد مثل رابلر."

وتضيف: "لكن من المهم أن تتمكن هذه الأدوات من قول 'لا أعرف' بدلًا من فرض إجابات. الروبوتات يمكن أن تخلق اتصالًا عاطفيًا، وهو مختلف تمامًا عن الأخبار."

الاستخدام والتطوير الداخلي

تقول ميندوزا إن الروبوت ساعد محرري رابلر أيضًا في إعداد الأخبار.

"فريق التحرير يستخدمه كثيرًا،" تقول. "مثلاً، مراسل الدين لدينا يقوم بالأعمال الأساسية لقصصه، لكنه يستخدم 'راي' كدعم ليساعده في تلخيص ما تعرفه رابلر."

وتضيف: "استخدام آخر لـ 'راي' هو المساعدة في قضايا قد لا تتابعها دائمًا. كانت هناك جلسات استماع طويلة عن أموال الرئيس السابق دوتيرتي السرية، وتحتاج لتحديث المعلومات، وتسأل 'راي' عن آخر الأخبار. ما هي المخاوف بشأن صناديق التأمين الصحي؟ لماذا تم تخفيض الميزانية؟ من هو هذا الشخص الذي ظهر في الأخبار؟ يمكنك سؤال 'راي'."

لكن ميندوزا تحذر غرف الأخبار الأخرى من أنه من الضروري إشراك الصحفيين بشكل كامل في أهداف التصميم.

"نعم، تحتاج إلى مهندسين ومطوري بيانات، وتنشر الأدوات على مراحل،" تشرح. "لكن من المهم ألا يترك المهندسون بمفردهم. تحتاج إلى تكامل وثيق بين الهندسة والمحتوى. تحتاج إلى عقلية تحريرية في هندسة هذه الروبوتات."

وتضيف أن غرف الأخبار يجب أن تبدأ بتحديد هدف واضح للروبوت، وفهم دقيق لما يمكن للتكنولوجيا أن تفعله وما لا تستطيع.

"التلخيص يمكن أن يكون جاهزًا تمامًا، لكن روبوتات المحادثة ليست كذلك،" توضح. "من المهم وجود بنية وقائية، وإلا قد تنتج عناصر ملفقة."

كاتب المقال: روان فيلب، مراسل GIJN العالمي ومحرر التأثير. كان مراسلًا رئيسيًا لصحيفة سانداي تايمز في جنوب أفريقيا، وغطى السياسة والفساد والنزاعات في أكثر من عشرين دولة حول العالم، وخدم أيضًا كمحرر مهام لغرف أخبار في بريطانيا والولايات المتحدة وأفريقيا.

المصدر:

https://gijn.org/stories/newsrooms-using-ai-chatbots-leverage-reporting/