يمكن القول إنّ الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا الأسرع تقدمًا التي طورها البشر على الإطلاق. قبل عام لم تكن تسمع كثيرًا عن الذكاء الاصطناعي في محادثة عادية، ولكن اليوم يبدو أن هناك حديثًا مستمرًا حول كيفية تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT وDALL-E على مستقبل الإعلام والإتصال، وانتشار المعلومات. 

هذه الكيانات المألوفة تمثل ANI، أي الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف. غالبًا ما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة أكثر فعالية من أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة في حل مشكلات معينة، ولكنها تقتصر على أداء تلك المهام المحددة فقط. العديد من المنتجات المتخصصة التي نراها اليوم في النص والصورة والصوت هي عبارة عن ذكاء اصطناعي ضيق. 

المثال الأكثر شهرة هو ChatGPT. إنه روبوت محادثة يمكنه تقديم أي نوع من النصوص التي تطلبونها، بدءًا من القصائد والمقالات إلى الاقتراحات حول كيفية إعداد وجبات طعام صحية. يمكن لـChatGPT أيضًا كتابة التعليمات البرمجية لإنشاء برامج وصفحات ويب، أو تلميع سيرتك الذاتية أو تلخيص تقرير بحثي من 300 صفحة. هل هناك أي شيء لا تستطيع التعامل معه؟

ظهرت أيضًا العديد من أدوات التصوير المختلفة مثل Midjourney وDall-E. 

هنا يمكنك عن طريق النص إخبار النموذج ما نوع الفكرة التي تريدها، والأدوات ستنشئ صورة لذلك بالضبط - بشكل معقول على أي حال. ومثلما هو الحال عند العمل مع فنان بشري، يمكنك تقديم ملاحظات والحصول على أشكال جديدة من الصورة أو تخطيطات جديدة تمامًا.

الاختلاف بالنسبة للإنسان هو أن أدوات الصور التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها إنشاء الصور في بضع ثوانٍ فقط. 

كيف يشكل الذكاء الاصطناعي تحولًا نوعيًا في صناعة الإعلام؟

وفقًا لأحدث توقعات شركة الأبحاث جارتنر، ستنخفض حركة مرور محركات البحث التقليدية بنسبة تصل إلى 25 بالمئة خلال السنوات الثلاث المقبلة، حتى عام 2026. ومن المتوقع بشكل متزايد أن يلجأ المستخدمون إلى روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وغيرها من الوكلاء الافتراضيين للحصول على إجابات بدلاً من ذلك. تقوم روبوتات الدردشة اليوم مثل شات جي بي تي المستندة إلى LLMs  "نماذج اللغة الكبيرة" بمشاركة المعلومات كنص. 

يرى كثيرون أنّ هذا هو الخلاص في الوقت الذي تعاني فيه الصناعة من الركود المالي، وتراجع في إيرادات الإعلانات، بينما يرى آخرون أنه تهديد يعمل على مكننة مهنة إبداعية، وربما حتى إخراج الناس من العمل. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إعادة تشكيل الطريقة التي تنشئ بها الأخبار ونوزعها، ونستهلكها.

شهدت السنوات العشر الماضية انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع. تسارع هذا الاتجاه بسبب جائحة كوفيد19، مما أدى إلى التبني السريع للتقنيات الرقمية التي يتطلب الكثير منها توفير الذكاء الاصطناعي لتوفير تجربة مستخدم جيدة. 

تغير الإيقاع في 30 نوفمبر/تشرين الثاني 2022 عندما أطلقت OpenAI الوصول المجاني إلى ChatGPT. أثار هذا الإطلاق تسونامي: مليون مستخدم في 5 أيام، ثم 100 مليون في شهرين، أصبح ChatGPT التطبيق له أعلى معدل اعتماد من قبل مستخدمي الإنترنت. تستخدم غرف الأخبار اليوم Chat GPT للمشاركة في إنشاء المقالات والاختبارات لتعزيز جمهورها.

في France Télévisions، تم استخدام ChatGPT للعثور على زوايا جديدة للتحليل، وكتابة رسائل بريد إلكتروني مخصصة لطلبات إجراء مقابلات مع الخبراء، وتجميع المقالات العلمية، مما يوفر للصحفيين وقتًا طويلاً. 

حالات الاستخدام المحتملة لأدوات الذكاء الاصطناعي المستندة على نماذج اللغة الكبيرة، في غرف الأخبار تتضمن:

1. القدرة على الكتابة

• إنشاء محتوى جديد، مثل المقالات الصحفية أو النشرة الإخبارية أو حتى الكتب. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للشركات التي تحتاج إلى إنتاج كمية كبيرة من المحتوى في فترة زمنية قصيرة أو للمساعدة في الكتابة (مستندات التسويق، وردود البريد الإلكتروني، والتقارير، وما إلى ذلك). يمكن أيضًا استخدام ChatGPT لإنشاء التعليمات البرمجية. يعد سرد القصص أيضًا مثالاً على استخدام إنشاء المحتوى.

• إكمال الجمل أو الفقرات أو التعليمات البرمجية المكتوبة جزئيًا.

• تهجين تجربة البحث من خلال توفير تجربة الدردشة للمستهلكين بالإضافة إلى نتائج محرك البحث.

2. القدرة على التصنيف

• تصنيف النص إلى فئات مختلفة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للشركات التي تحتاج إلى تصفية أو تنظيم كميات كبيرة من البيانات النصية؛

• تحليل الآراء الواردة في النص من خلال تحديد ما إذا كانت إيجابية أم سلبية أم محايدة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للشركات التي ترغب في تحليل آراء العملاء من خلالهم المراجعات عبر الإنترنت.

3.  الترجمة

• ترجمة النص من لغة إلى أخرى. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للشركات التي تحتاج إلى التواصل مع العملاء أو الشركاء بعدة لغات؛

• تحويل النص إلى كلام، مما يسمح باستخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل المساعدين الصوتيين، وخدمة العملاء الآلية، وما إلى ذلك.

• القدرة على التلخيص.

• تلخيص النصوص الطويلة لتسريع فهمها. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لرصد المعلومات.

وبما أن هذه النماذج أصبحت متعددة الوسائط بشكل متزايد - مما يعني أنها يمكن أن تنتج الصور والفيديو والصوت - فإن تطبيقها وفعاليتها سيزدادان. يمكن رؤية إحدى حالات الاستخدام المحتملة للتطبيق متعدد الوسائط في "المذيعين الرقميين".

وصفت قصة نشرتها مجلة هارفارد بيزنس ريفيو مؤخراً التقنيات التي تجعل البشر الرقميين ممكنين: يرجع إلى "التقدم السريع في الرسومات الحاسوبية، إلى جانب التقدم في الذكاء الاصطناعي".

إحدى حالات الاستخدام الناشئة الإضافية هي مذيع الأخبار. بدأت أخبار الكويت باستخدام مذيعة أخبار بشرية رقمية تدعى "فضة". "هي" تقدم نفسها: "أنا فضة. ما نوع الأخبار التي تفضلها؟ دعونا نسمع آراءكم".

من خلال السؤال، تقدم فضة إمكانية تخصيص ملفات الأخبار حسب الاهتمامات الفردية. وتقوم صحيفة الشعب الصينية اليومية بالمثل بتجربة مذيعي الأخبار الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي.

Channel 1 أول قناة قائمة على الذكاء الاصطناعي

أصدرت القناة الأولى مقطع فيديو ترويجيًا يشرح كيف ستوفر الخدمة تغطية إخبارية مخصصة للمستخدمين في الشؤون الدولية والمالية والترفيه. فريق القناة مؤلف من مراسلين يتم إنشاؤهم باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تقديم منظور عالمي على مدار الساعة.

يبدو المراسلون في الفيديو كأنهم بشر، لكنهم في الواقع صُنعوا من المسح الثلاثي الأبعاد لشخص حقيقي. باستخدام أصوات رقمية وخالية من أي عواطف بشرية، يمكن للمراسلين أداء وظائفهم وتقديم الأخبار بأي لغة. الأمر الذي دفع مجلة The Hollywood Reporter إلى اعتبارها بأنها قناة CNN المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ووجدت دراسة نشرت العام الماضي في مجلة ساينتفيك أميركان أن "الوجوه الاصطناعية ليست واقعية للغاية فحسب، بل تعتبر أكثر جدارة بالثقة من الوجوه الحقيقية"، وفقًا للمؤلف المشارك في الدراسة هاني فريد، الأستاذ في جامعة كاليفورنيا، بيركلي "تثير النتيجة مخاوف من أن هذه الوجوه يمكن أن تكون فعالة للغاية عند استخدامها لأغراض شريرة".

شبكة الخصومة التوليدية (GAN)

أحد المجالات الجديدة المهمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو توليد البيانات، غالبًا من خلال نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي يسمى "شبكة الخصومة التوليدية" (GAN). يتم شرح التكنولوجيا ببساطة أن نظام الذكاء الاصطناعي، الذي يمكن القول أنه مقسم إلى خوارزميتين مختلفتين، يتعلم تقليد البيانات الموجودة وإنشاء بيانات مماثلة خاصة به. ومن الناحية العملية، غالبًا ما تستخدم هذه التقنية لتوليد الصور الفوتوغرافية.  يتعلم الجزء الأول من النظام تقليد الصور، على سبيل المثال من خلال تعلم الألوان والخطوط ثم محاولة إنشاء صور نموذجية خاصة به. يقوم الجزء الثاني من النظام بعد ذلك، بناءً على التدريب، بإجراء تقييم للصور التي أنشأها الجزء الأول من النظام ثم يقرر ما إذا كانت صورًا حقيقية أو نسخًا مزيفة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

على هذا الموقع، تقوم شبكة GAN بإنشاء صور لأشخاص غير موجودين في الواقع. غالبًا ما تكون الصور مثيرة للإعجاب مثل الصور الحقيقية للأشخاص.

استخدام الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الاستقصائية التقليدية

هناك قول بأن الذكاء الاصطناعي يغير الصحافة الاستقصائية بعدة طرق، حيث يمكن استخدامه لتحديد الأنماط والشذوذات في مجموعات البيانات الكبيرة، بالإضافة إلى إجراء ربط بين مختلف ملفات السجلات المنفصلة، ​​وهو نهج كلاسيكي لاكتشاف الأخبار التي تؤدي إلى الاستقصاء من داخل كومة الأخبار. ويمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع وتعزيز مراجعات البيانات الضخمة. ومع تطور الخوارزميات بات الصحفيون يلجأون إلى الذكاء الاصطناعي للتعامل مع البيانات الكبيرة من حيث الاستخراج، التعقب، التحليل، وتحديد الأنماط والقوالب. 

في السويد، قام رائد الأعمال التكنولوجي يتس نيلاندر بإنشاء قاعدة بيانات تستخدم الذكاء الاصطناعي لجمع ملايين الفواتير داخل البلديات تصل إلى المليارات. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، قام ينس، بمراجعة 49 مليون فاتورة بلدية من 229 بلدية.

في الوقت نفسه، هناك عدد من الصعوبات في استخدام الذكاء الاصطناعي في مشاريع الاستقصائية. أحد هذه التحديات هو الوصول إلى البيانات ذات الصلة، ( في حالة ينس، هو يقوم بشراء هذه البيانات على حسابه، بالإضافة إلى قانون حق الوصول إلى المعلومات الذي يوفر له إمكانية الوصول ).  حيث لا يزال الذكاء الاصطناعي غير قادر على المساهمة بشكل كافٍ في استخراج الملفات من قواعد بيانات الشركات أو السلطات. هذه وظيفة الصحفيين وتستغرق الكثير من الوقت.

والمشكلة الأخرى هي أنه حتى لو كانت البيانات متاحة، بشكل علني أو عن طريق التسريبات، فإنها غالبًا ما تكون غير منظمة وتصعب معالجتها. في حالة ينس هو رائد أعمال تقني وليس صحفيًا، لذلك لديه المعرفة اللازمة.

هناك أيضًا تناقض في البناء المتكرر للذكاء الاصطناعي والمنطق الكامن وراء السبق الصحفي.

استخدام الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الاستقصائية مفتوحة المصدر OSINT

ومع ذلك، فمن الواضح أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، يمكن أن يكون لها دور مهم جداً وفعال في التحقيقات القائمة على المصادر المفتوحة، OSINT والمعروفة أيضًا باسم تحقيقات الإنترنت، ومن الممكن العثور على البيانات ذات الصلة من المصادر المفتوحة على الإنترنت و/أو الويب المظلم. أثناء التحقيق في قضايا الاحتيال و/أو الجرائم الإلكترونية وتحقيقات الفساد المالي، وبالتالي يمكن للصحفيين إجراء تحقيق شامل يمكنهم من تفسير المعلومات التي يصادفونها ثم التعبير عنها لفظيًا/الإبلاغ عنها في السياق الصحيح.

لذلك يعد تعلم تحليل المعلومات الاستخبارية مفتوحة المصدر باستخدام الذكاء الاصطناعي أداة لا تقدر بثمن للصحفيين في العصر الرقمي. من خلال تسخير قوة OSINT، يمكن للصحفيين جمع وتحليل المعلومات من مصادر متنوعة، والتحقق من المعلومات، والكشف عن الأشياء الخفية.

من خلال القيام بذلك، يمكن للصحفيين تعزيز تقاريرهم، وتوفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب لقرائهم، والمساهمة في نزاهة الصحافة الحديثة.

تتمثل إحدى طرق استخدام الذكاء الاصطناعي لـOSINT في:

تجريف الويب: 

تجريف الويب هو عملية استخراج المعلومات تلقائيًا من مواقع الويب. ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة هذه العملية وجمع كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة عبر الإنترنت، مثل المواقع الإخبارية ومنصات التواصل الاجتماعي والمنتديات والمدونات. 

يمكن بعد ذلك تحليل هذه البيانات واستخدامها لأغراض OSINT، مثل مراقبة النشاط عبر الإنترنت وتتبع التغييرات في الرأي العام بمرور الوقت. تتمثل إحدى طرق تنفيذ استخراج البيانات من الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي في تدريب نموذج التعلم الآلي لتحديد المعلومات ذات الصلة على صفحة الويب واستخراجها، مثل نص مقال أو التعليقات على منشور على وسائل التواصل الاجتماعي.

تحليل المشاعر:

 تحليل المشاعر هو عملية تحديد المشاعر أو المشاعر المعبر عنها في جزء من النص، مثل مقال إخباري أو منشور على وسائل التواصل الاجتماعي أو مراجعة المنتج.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة تحليل المشاعر وتحليل كميات كبيرة من النص بسرعة للحصول على نظرة ثاقبة للرأي العام حول موضوع معين. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل المشاعر لمراقبة المشاعر العامة تجاه علامة تجارية أو منتج أو فرد، وتتبع التغيرات في المشاعر بمرور الوقت. 

ويمكن استخدام هذه المعلومات لإرشاد عملية صنع القرار والاستراتيجية في مجموعة متنوعة من الصناعات، مثل التسويق والسياسة والعلاقات العامة.

التعرف على الصور: 

التعرف على الصور هو عملية استخدام خوارزميات رؤية الكمبيوتر لتحديد الأشياء والمواقع والأفراد تلقائيًا في الصور ومقاطع الفيديو. 

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم جهود OSINT من خلال استخراج المعلومات تلقائيًا من الصور ومقاطع الفيديو التي قد لا يمكن الوصول إليها بسهولة من خلال وسائل أخرى.

على سبيل المثال، يمكن استخدام التعرف على الصور لتحليل صور الأقمار الصناعية لمراقبة النشاط في المواقع الحساسة، مثل القواعد العسكرية أو المعابر الحدودية. ويمكن استخدامه أيضًا للتعرف على الأفراد في الصور ومقاطع الفيديو، مما يسهل تتبع أنشطتهم وتحركاتهم.

التعرف على الأنماط:

التعرف على الأنماط هو عملية استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات. 

ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة هذه العملية والتعرف بسرعة على الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة، مثل نشاط وسائل التواصل الاجتماعي أو المعاملات المالية. ويمكن استخدام هذه المعلومات لدعم جهود الاستقصاء القائم على OSINT. على سبيل المثال، يمكن استخدام التعرف على الأنماط لمراقبة نشاط وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد الأفراد أو المنظمات التي تنشر معلومات كاذبة، أو للكشف عن أنماط غير عادية من المعاملات المالية التي قد تشير إلى نشاط احتيالي.

تلخيص النص: 

تلخيص النص هو عملية تكثيف كمية كبيرة من النص في شكل أقصر وأكثر قابلية للتحرير يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة هذه العملية وتلخيص كميات كبيرة من النصوص بسرعة، مثل المقالات الإخبارية أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، مما يسهل معالجة المعلومات وتحليلها. 

يمكن استخدام هذه المعلومات لأغراض OSINT، مثل مراقبة انتشار المعلومات الخاطئة أو تتبع التغييرات في الرأي العام حول موضوع معين.

على سبيل المثال، يمكن استخدام تلخيص النص لتكثيف المقالات الإخبارية في ملخص يسلط الضوء على أهم المعلومات، مما يسهل فهم النقاط الأساسية بسرعة وتتبع التغييرات بمرور الوقت.

التعرف على الوجه

تعتبر أداة البحث عن الصور في Yandex جيدة في مطابقة الوجوه. تعتبر الأدوات المدفوعة مثل Pimeyes وFaceCheck.id وClearView المثيرة للجدل للغاية فعالة بشكل مخيف. يقوم Face++ بتنفيذ مجموعة متنوعة من وظائف التعرف على الوجه.

تحديد الموقع الجغرافي

ما لم تكن تمتلك الذاكرة و/أو القدرة على السفر حول العالم، فمن المحتمل أنك لن تتمكن من تحديد المواقع عن طريق البصر وحده. 

ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من Google StreetView، وOpenStreetMaps، وغيرها من المصادر ليصبح ماهرًا في تحديد الموقع الجغرافي.

GeoSpy هي أداة مجانية لتحديد موقع الصورة التي تم تحميلها. هناك أيضًا خطة لإصدار مدفوع، GeoSpy Pro، والذي سيقوم بتحليل مجموعات كبيرة من الصور وإنشاء رؤى من البيانات.

رولي (Rolli)

منصة تجميع أخبار تعمل بالذكاء الاصطناعي تساعد الصحفيين على اكتشاف وحجز خبراء بارزين في مجالات مختلفة بسرعة لإجراء المقابلات الصحفية. كما يوفر الموقع أداة "كاشف المعلومات" (Information Tracer) التي تتعقب ناشري المعلومات المضللة على وسائل التواصل الاجتماعي.

كاشف المعلومات (Information Tracer)

تساعد هذه الأداة على كشف حملات التضليل المنسقة. كما تساعد الصحفيين على جمع بيانات وسائل التواصل الاجتماعي عبر المنصات المختلفة، ووضعها في سياقها الصحيح، وتصورها بشكل مرئي. يستخدم النظام مجموعة من الخوارزميات للكشف عن الروايات الناشئة والأنماط المنسقة.

(TinyScan)

الأداة التي تستخدمها لاستخراج المعلومات القيمة من عناوين URL. تزود الأداة المستخدمين برؤى شاملة حول أي عنوان URL محدد ومساعدتهم على اتخاذ قرارات مستنيرة.

باستخدام Tiny Scan، يمكنك استكشاف جوانب مختلفة من عنوان URL، بدءًا من عنوان IP الخاص به وموقعه وحتى لقطات الشاشة لإصدارات سطح المكتب والهاتف المحمول.

(FouAlytics)

تعد Google Analytics وAdobe Analytics أداتين رائعتين لقياس حركة مرور الموقع. وتم تصميم FouAnalytics للكشف عن الروبوتات ويستخدم لاستكشاف أخطاء التناقضات التي تمت ملاحظتها في Google وAdobe Analytics وإصلاحها. علاوة على ذلك، هل تعلم أنه يمكن للمحتالين كتابة بيانات خاطئة مباشرة في Google Analytics، لإظهارها حركة مرور، في حين لا توجد حركة مرور على الإطلاق؟ يمكنهم أيضًا بسهولة جعل حركة المرور تبدو وكأنها حملات عضوية ومباشرة واجتماعية ومدفوعة وما إلى ذلك.

من خلال وجود FouAnalytics على الموقع، يمكنك اكتشاف حركة المرور الوهمية.

(Pinpoint)

أضافت جوجل ميزات جديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي تساعد الصحفيين على تقييم المستندات أو مجموعة من المستندات عن طريق طرح أسئلة لفهم النقاط الرئيسية بشكل أفضل. تشمل الميزات درسًا مجانيًا عبر الإنترنت بعنوان "مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي للصحفيين".

(Picarta)

تم تصميم نظام بيكارتا المتقدم لكشف الأسرار الجغرافية الموجودة داخل الصور كحل رائد، باعتبار أنّ ليس كل الصور الفوتوغرافية تأتي مع بيانات GPS EXIF. لذلك يقوم النظام بتحليل كل صورة بدقة، بحثًا عن بيانات EXIF المضمنة. عندما تغيب هذه الإحداثيات، يتدخل نموذج الذكاء الاصطناعي المتطور الخاص بهم، ويتنبأ بالموقع الدقيق الذي تم التقاط الصورة فيه في العالم.

كاشف الصوت بالذكاء الاصطناعي (AI Voice Detector)

يساعد في التحقق من احتمالية إنشاء الصوت أو المكالمة بواسطة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من تعقيده وأخطائه المحتملة، فإنه يوفر دقة جيدة، متوفر أيضًا كإضافة للمتصفح.

 (PlayHT)

أداة تحويل النص إلى كلام، حيث يمكنكم إنشاء أصوات الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييزها عن البشر، ويعمل PlayHT على تحويل النص على الفور إلى أداء صوتي طبيعي يشبه الصوت البشري عبر أي لغة ولهجة.

لكن حتى نتمكن من إدماج الذكاء الاصطناعي في غرف الأخبار، يجب علينا فهم المبادئ الأساسية والقضايا الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، وأخذ الاعتبارات الأخلاقية، بعين الاعتبار، ومناقشة الحاجة إلى دمج الاعتبارات الأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي في الصحافة، وتعزيز الشفافية والمساءلة من خلال الإبلاغ عن كيفية استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للتأثير على التقارير الإخبارية والدعاية، والحث على إدراك التحيزات المحتملة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي والموازنة بين مزايا مساعدة الذكاء الاصطناعي ومسؤولية ضمان الدقة والإنصاف والصحافة الأخلاقية.









المصدر/ شبكة الصحفيين الدوليين