Будущее журналистики: сотрудничество человека и технологий
Исследуем, как алгоритмы и журналисты могут дополнять друг друга, повышая качество контента и расширяя возможности СМИ.
Сотрудничество вместо конкуренции
Цель лекции
Показать, что будущее журналистики — это машинно‑человеческое сотрудничество: разделение задач, прозрачные методики, проверяемость данных и новые форматы рассказа. Маркерные тезисы: — ИИ автоматизирует сбор/обработку данных. — Человек формулирует вопросы, проверяет источники, строит аргументацию. — Редакция проектирует интерфейсы и стандарты проверки информации.
В отличие от многих журналистов, которые зачастую создают репортажи, используя один источник информации, программные средства могут импортировать данные из разных источников, распознавать тенденции и шаблоны, а также вписывать эти тенденции в контекст с помощью технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing), выстраивая сложные предложения с прилагательными, метафорами и сравнениями.
Сотрудники СМИ прибегают к помощи технологий ИИ
Многие редакции рассматривают интеграцию алгоритмических систем в свою работу уже не как один из источников прибыли, а как ключевой элемент общей стратегии своего развития.
Использует роботов для автоматизации отчетов о доходах компаний, поиск на основе искусственного интеллекта, персонализированную главную страницу, интеграцию с рабочими процессами.
GigaChat стал частью виртуального редактора, который создает новости и изображения для «РБК Тренды»
Автоматизированные, контекстные и краткие факты и информация, которые помогут вам рассказать историю, привлечь внимание болельщиков и сделать ставки более интересными. Все это взято из самой обширной в мире базы данных о спорте.
Как нейросети видят будущую редакцию СМИ?
Как KlingAI видит будущую редакцию СМИ?
Мы спросили у KlingAI как он видит будущую работу редакции СМИ и вот, что он ответил:
«Будущая работа СМИ — это сотрудничество. Я автоматизирую повторяющиеся форматы — спорт, погоду, финансы — и превращаю цифры в понятные черновики. Параллельно подсвечиваю источники, риски и расхождения, предлагаю визуальные шаблоны и маршруты для проверки. Но решение принимает человек: он добавляет контекст и голоса героев, выбирает угол повествования и помечает участие ИИ. Этические границы встроены: никакой скрытой генерации, всегда — маркировка, аудит-трейл и объяснение методики. Так рождается интерфейс: быстро, проверяемо и честно — там, где алгоритмы помогают, а журналистика остаётся человеческой» — KlingAI
«Будущая работа СМИ — это сотрудничество. Я автоматизирую повторяющиеся форматы — спорт, погоду, финансы — и превращаю цифры в понятные черновики. Параллельно подсвечиваю источники, риски и расхождения, предлагаю визуальные шаблоны и маршруты для проверки. Но решение принимает человек: он добавляет контекст и голоса героев, выбирает угол повествования и помечает участие ИИ. Этические границы встроены: никакой скрытой генерации, всегда — маркировка, аудит-трейл и объяснение методики. Так рождается интерфейс: быстро, проверяемо и честно — там, где алгоритмы помогают, а журналистика остаётся человеческой» — KlingAI
Где алгоритмическая автоматизация уместна
Рутины
Спортивные сводки
Погода
Биржевые сводки
Расписания
Рейтинги
Погода
Биржевые сводки
Расписания
Рейтинги
Служебные тексты
Анонсы
Дайджесты
Push-уведомления
Мета-описания
Дайджесты
Push-уведомления
Мета-описания
Инструментальные операции
Транскрибация аудио/видео
Извлечение имен/дат/сумм
Быстрые сводки длинных отчетов
Машинный перевод черновиков.
Извлечение имен/дат/сумм
Быстрые сводки длинных отчетов
Машинный перевод черновиков.
Где алгоритмы выступают только в качестве ассистента
Расследования и большие данные
Подсказки для гипотез
Кластеризация документов
Поиск аномалий
Кластеризация документов
Поиск аномалий
Интервью и репортаж
Генерация путеводных вопросов
Проверка фактов
Построение таймлайнов
Наведение справок
Проверка фактов
Построение таймлайнов
Наведение справок
Пайплайн
Последовательность взаимосвязанных этапов сотрудничества человека и алгоритма
Рассмотрим по шагам, как может выглядеть журналистский материал в 2025 году, если в него интегрированы алгоритмы – и кто за что отвечает на каждом этапе
Сбор информации и мониторинг
На начальной стадии ИИ помогает отслеживать инфополе. Алгоритмы мониторинга социальных сетей и официальных источников могут круглосуточно сигнализировать редакторам о важных событиях.
AP совместно с стартапом AppliedXL разработало AI-систему, сканирующую ежедневно реестр федеральных документов США – алгоритм выуживает оттуда потенциально интересные изменения и отправляет локальным редакциям как подсказки для новостей
APNEWS AP совместно с стартапом AppliedXL разработало AI-систему, сканирующую ежедневно реестр федеральных документов США – алгоритм выуживает оттуда потенциально интересные изменения и отправляет локальным редакциям как подсказки для новостей
Обработка и анализ данных
Когда собран большой объем данных (статистика, документы, аудио/видео записи), подключаются инструменты анализа. Здесь роль ИИ – структурировать хаос информации. Важно, что на этом этапе журналисты тесно сотрудничают с разработчиками и дата-аналитиками. Появляется новая роль – редактор-аналитик, понимающий и новости, и технологии. Он ставит задачу алгоритму («найди все письма, где упоминается проект X» или «какие необычные платежи есть в банковской выписке?») и проверяет корректность результатов.
Генерация чернового контента
После того как факты собраны, может наступать фаза автоматической генерации текста
Простейший вариант: подставить цифры и имена в заранее написанный шаблон, например, «Команда [A] обыграла [B] со счетом [X]» для спортзаметок. Более сложный – использовать нейросеть, которая сама напишет абзац на основе bullet-пойнтов. В рутинных новостях это экономит время.
Поэтому чаще применяется схема: ИИ-черновик → правка редактора. В крупных агентствах созданы даже отдельные роли для контроля таких проектов. Так, в Reuters в 2025 году появился должность «Newsroom AI Editor», ответственный за внедрение AI-решений и качество материалов с их участием.
Поэтому чаще применяется схема: ИИ-черновик → правка редактора. В крупных агентствах созданы даже отдельные роли для контроля таких проектов. Так, в Reuters в 2025 году появился должность «Newsroom AI Editor», ответственный за внедрение AI-решений и качество материалов с их участием.
Редактура и фактчекинг
Ключевой этап – редакторская проверка того, что получилось. Здесь человек внимательно читает текст, исправляет стиль и язык (часто у машинного текста он суховатый или вычурный), но главное – проверяет факты по независимым источникам. Это золотое правило: ко всякой информации, полученной от ИИ, нужно относиться как к непроверенной информации от фрилансера или информатора.
APNEWS 
Публикация и дистрибуция
Готовый отредактированный материал загружается в CMS (систему управления контентом) и уходит в эфир – на сайт, в соцсети, рассылки и т.п. На этом этапе алгоритмы тоже помогают: автоматизация публикации, персонализация выдачи, модерация комментариев и обратная связь.
Google Perspective API Кейсы сотрудничества человека и алгоритма
Несколько практических примеров, демонстрирующих, как редакции в последние годы используют AI-инструменты совместно с журналистами
Уже много лет метеослужбы генерируют прогнозы автоматически, а медиа их перепечатывают. В 2024 году некоторые редакции шагнули дальше: начали публиковать гиперлокальные прогнозы, сгенерированные ИИ, для разных районов
Спортивные новости во многом шаблонны: счёт, лучшие игроки, ключевые моменты. Сейчас, с развитием генеративных моделей, возможности расширились. Например, можно генерировать персонализированные спортивные обзоры: болельщик заходит в приложение, и алгоритм на лету пишет краткий отчёт, фокусируясь на его любимой команде.
Уже несколько лет Reuters и Bloomberg используют автоматические системы для мгновенного выпуска новостей о движении акций и экономических индикаторах. Когда выходит квартальный отчет крупной компании, программа за секунды находит ключевые показатели (выручка, прибыль, прогноз) и выпускает «breaking news»: «Tesla отчитался о $X прибыли, превысив прогноз аналитиков…». Человеческий репортер параллельно пишет более развернутую заметку с комментариями.
В сложных многоходовых историях – от коррупционных схем до международных утечек – AI проявляет себя не в написании текста, а именно в исследовательской фазе. Что делает ИИ в расследованиях: быстро проверяет гипотезы на больших данных. Скажем, репортёр подозревает, что чиновник владеет скрытой недвижимостью – он может попросить аналитика применить ML-модель по публичным реестрам, чтобы найти неожиданные пересечения, например, одинаковый почтовый адрес в разных документах.
В 2024 году медиа также пробовали креативные коллаборации с AI. Например, The Guardian запускал проект, где ИИ (ChatGPT-3) написал колонку от лица робота о том, как он «не хочет навредить человечеству». Статья была опубликована с пометкой, что сгенерирована машиной и отредактирована людьми – читателям предлагалось угадать, какие абзацы отредактированы сильнее. Цель была скорее исследовательской: понять, как аудитория воспримет «голос ИИ» на страницах издания.
Примеры из медиа
В данном блоке мы собрали примеры из медиа для кейсов сотрудничества человека и алгоритма
Станет ли толчок силой 4,4 балла концом «землетрясенческой засухи» в Лос-Анджелесе?
LSEG сотрудничает с Reuters для запуска новостного формата на основе искусственного интеллекта для получения достоверной информации о доходах тысяч компаний
Эту статью целиком написал робот. Ты ещё не испугался, человек?
Этой статье больше пяти лет
GPT-3
Этой статье больше пяти лет
GPT-3
Чек-лист прозрачности и этики использования ИИ
Доверие аудитории во многом зависит от того, насколько открыто медиа обращается с новыми технологиями. Вот что следует учесть
-
Разработать и опубликовать политику по ИИ
Желательно, чтобы редакция имела официальный документ или хотя бы статью, объясняющую читателям: используем ли мы AI, в каких случаях, как контролируем. Весной 2023 г. институт Poynter призывал СМИ: создайте стандарты работы с ИИ и поделитесь ими с аудиторией. Это повышает доверие: читатель видит, что редакция осознаёт риски и действует ответственно.APNEWS -
Отмечать материалы, созданные при участии ИИ
Если значимая часть текста сгенерирована, стоит прямо об этом сказать. Есть разные подходы: указать в подписи автора что-то вроде «Автоматизированный репорер» или «С помощью нейросети», либо в конце материала добавить дисклеймер.BuzzFeed -
Не приписывать ИИ человеческих качеств
Еще один этический нюанс: не стоит говорить «наш ИИ решил, что…» или, тем более, «ИИ считает/понимает». Машина не «решает» и не «считает» сама – это инструмент.Nieman Lab -
Сохранность данных и приватность
При использовании внешних AI-сервисов (типа GPT-чатов) надо быть осторожным: не отправлять туда конфиденциальную информацию, черновики статей, эксклюзивные материалы.APNEWS -
Отслеживать и помечать AI-контент извне
Сегодня новости могут приходить из разных источников, и не всегда ясно, писал их человек или машина. Редакции внедряют практику отмечать на входе материалы, где подозревают AI,например, пресс-релиз явно сгенерирован.APNEWS
Благодарим за внимание!
Чтобы нам стать еще интереснее, ответьте на один вопрос!
Кафедра электронных СМИ и новых медиа
© Орлов Владислав Александрович
orlovjournalist@yandex.ru
