Digital Ventures

Back to blog

เมื่อวิศวกรสอนทำข่าว

DIGITAL VENTURES X CHAMP TEEPAGORN มีนาคม 13, 2019 11:01 AM

755

ในแต่ละวันที่มีข่าวสารมากมายเกิดขึ้น - ในฐานะผู้บริโภค ถือเป็นเรื่องยากที่จะแยกแยะว่าข่าวใดเป็นข่าวจริงและข่าวปลอม นอกเสียจากว่าคุณมีเวลาตรวจสอบจากหลายแหล่งว่าข่าวที่อ่านไปนั้นเชื่อถือได้หรือไม่

ที่ยากกว่านั้นก็คือนักข่าว - พวกเขาทำหน้าที่เป็นนายประตูที่เลือกว่าข่าวใดจะไปสู่ผู้บริโภค และข่าวใดไม่ควรค่าให้ไปถึง เมื่อข้อมูลล้นเอ่อ งานของพวกเขาก็ยากขึ้นตามลำดับ เมื่อบางครั้งข้อมูลมีปริมาณมากกว่าที่สมองของคนจะจัดการได้ เราก็ต้องหันไปพึ่งพา - ใช่ครับ - เทคโนโลยี

คุณจำข่าววันนั้นได้ไหม? วันที่พี่ชายของคิม จอง อัน ถูกฆาตกรรมในสนามบินในมาเลเซีย - วันที่ 13 กุมภาพันธ์ของปีที่แล้ว เรื่องนี้ถือเป็นข่าวใหญ่เพราะมันเป็นการกระทำที่อุกอาจ, เป็นการฆ่าคนในที่สาธารณะขนาดนั้น, ช่างกล้าจริงๆ, เป็นข่าวใหญ่จนโทรทัศน์ทุกช่องต้องเล่นข่าวนี้ ทุกเว็บไซต์ข่าวไม่พลาด ตั้งแต่จังหวะแรกไปจนจบวงจรการวิเคราะห์

คุณรู้ไหม ในญี่ปุ่น ก่อนที่โทรทัศน์จะเล่นข่าวนี้ มีแอพฯ แอพหนึ่ง ที่ลงข่าวก่อนหน้าเกือบสี่สิบนาที - ไม่แปลก! คุณอาจคิด - โทรทัศน์ต้องเล่นข่าวช้ากว่าอยู่แล้ว ไหนจะต้องมีบรรณาธิการ ไหนจะต้องตรวจสอบความถูกต้อง - ก็จริงอยู่ การออกข่าวโทรทัศน์นั้นอาจดูเหมือน ‘มีความรับผิดชอบมากกว่า’ และ ‘ต้องตรวจสอบมากกว่า’ ข่าวที่อ่านผ่านแอพฯ​ อยู่หน่อย

แต่ถ้าผมบอกว่า เจ้าของแอพฯ นี้ ก็มั่นใจไม่แพ้ใครว่าห้องข่าวของตนก็มีความรับผิดชอบและการตรวจสอบไม่ต่างจากสื่อแบบดั้งเดิมล่ะ คุณจะว่าอย่างไร?

และที่สำคัญ - บริษัทที่ผลิตแอพนี้ไม่ได้จ้างกองทัพนักข่าวมหาศาลเพื่อรายงาน กลับกัน ในหมู่พนักงานยี่สิบสี่คน มีมากถึงสองในสามที่เป็นวิศวกร

 

 

NewsDigest เป็นแอพอ่านข่าวยอดนิยมอันดับแปดใน App Store ของญี่ปุ่น NewsDigest เป็นผลผลิตของบริษัท JX Press Corp ที่ตั้งขึ้นโดยคัตสึฮิโระ โยเนชิเงะ ในปี 2008 ระหว่างที่เขายังเป็นเด็กปีหนึ่งในมหาวิทยาลัย

NewsDigest ใช้วิธีทำข่าวที่เหมาะกับยุคใหม่ มันผสมผสานพลังของโซเชียลมีเดียกับปัญญาประดิษฐ์เข้าไว้ด้วยกัน, เมื่อปัญญาประดิษฐ์ของระบบเบื้องหลัง NewsDigest พบเรื่องที่ ‘น่าจะเป็นข่าว’ ในโซเชียลมีเดียอย่างเช่นทวิตเตอร์เมื่อไร มันก็จะสืบเสาะ ค้นเข้าไปในเรื่องนั้นเพื่อให้ได้ข้อมูลเพิ่มเติม แล้วนำมาเขียนข่าวเป็นชิ้นๆ จะว่าไปก็อาจไม่ต่างกับวิธีที่นักข่าวรุ่นใหม่ทำงานนัก (ซึ่งไม่ใช่เรื่องผิด, ข่าวจากโซเชียลมีเดียก็เป็นข่าวเหมือนกัน)

ก่อนหน้านี้เราอาจเคยได้ยินเรื่องการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการเขียนข่าวมาบ้างแล้ว แต่โดยมาก เดิมทีจะมีการใช้ระบบแยกส่วนกัน อาจมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อ ‘ดึง’ กระแสที่น่าสนใจจากโซเชียลเนตเวิร์ก เพื่อให้นักข่าวมนุษย์ส่วนหนึ่ง และอาจมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการ ‘สรุป’ ข้อมูลที่มนุษย์ดึงหรือเลือกมาก่อนหน้า (เช่น ข่าวหุ้น หรือข่าวกีฬา ที่สามารถใส่สถิติเข้าไปในระบบแล้วปัญญาประดิษฐ์จะจัดทำรายงานที่เป็นภาษามนุษย์ออกมาให้เอง) ในอีกส่วนหนึ่ง แต่ระบบ NewsDigest สามารถทำได้สองอย่าง ทำให้มันทำหน้าที่เหมือนกับ ‘ผู้สรุปข่าวโซเชียล’ ให้เราฟังทุกๆ วัน

นอกจาก NewsDigest ที่เป็นแอพพลิเคชั่นสำหรับผู้บริโภคแล้ว บริษัท JX Press Corp ยังมีผลิตภัณฑ์เพื่อห้องข่าวอีกผลิตภัณฑ์หนึ่ง ชื่อว่า FastAlert ซึ่งเป็นระบบที่ทำหน้าที่แจ้งเตือนนักข่าวเมื่อมีสัญญาณของเรื่องราวใหม่ๆ (อย่างที่นักข่าวอาจเรียกว่า ‘ได้กลิ่นข่าว’ ‘มีจมูกในการดมข่าว’) เข้ามา เช่นข่าวไฟไหม้ ข่าวอุบัติเหตุหรือภัยพิบัติอื่นๆ โดยคำนึงถึงความน่าเชื่อถือของแหล่งข่าวด้วย ปัจจุบัน FastAlert มีผู้ใช้งานเป็นสำนักข่าวใหญ่ๆ ในญี่ปุ่น ทั้งช่อง NHK, TV Asahi และฟูจิทีวี ผู้บริหารของ TV Asahi ชื่นชมว่า FastAlert เป็น “เครื่องมือที่เขาต้องมี” เพราะมันทำให้นักข่าวได้กลิ่นข่าวก่อนตำรวจและสถานีดับเพลิงเสียอีก เขาให้สัมภาษณ์กับ Bloomberg ว่าการมี FastAlert ก็ “เหมือนกับการมีตากล้องเป็นร้อยล้านคนเลย”

แล้วข่าวที่ได้จากระบบปัญญาประดิษฐ์จะมีความน่าเชื่อถือไหม? โยเนชิเงะตอบคำถามนี้ด้วยการบอกว่าระบบของเขาสามารถกรองข่าวปลอมได้มากถึง 99 เปอร์เซนต์ โดยยกตัวอย่างครั้งหนึ่งที่มีเหตุแผ่นดินไหวในเมืองคุมาโมโต้ แล้วมีคนเล่นแผลงๆ อัพโหลดรูปสิงโตขึ้นทวิตเตอร์แล้วบอกว่าแผ่นดินไหวแรงจนสิงโตตัวนี้หลุดออกมาจากสวนสัตว์ ขณะที่คนบนโซเชียลอาจหลงเชื่อและแชร์ต่อ แต่ระบบ FastAlert กลับสามารถตรวจสอบรูปและระบุได้ว่านี่เป็นภาพถ่ายจากแอฟริกาใต้ ไม่่ใช่ภาพถ่ายจากคุมาโมโต้ได้อย่างว่องไว

 

 

ปัจจุบันเราเห็นสัญญาณของการใช้ระบบอัตโนมัติในการทำข่าวมากขึ้นทุกที นอกจากผลิตภัณฑ์ที่เป็น ‘ตัวหนังสือ’ แล้ว เรายังเห็นการทดแทนในผลิตภัณฑ์ที่เป็น ‘ภาพ’ ด้วย ตัวอย่างเช่น ไม่นานมานี้เว็บไซต์สต็อกโฟโต้อย่าง GettyImages (ที่สำนักข่าวก็มักเลือกใช้) ประกาศเปิดตัวระบบชื่อ Panel ที่สามารถทำหน้าที่ ‘ทดแทนบรรณาธิการภาพ’ ได้ เมื่อนักข่าวก๊อปปี้เนื้อข่าวที่ตนเองเขียนเข้าไปในระบบ, Panel ก็จะวิเคราะห์คำสำคัญต่างๆ ที่มีในตัวบท เพื่อค้นหารูปที่เหมาะสมได้ทันที เช่น หากเราใส่ข่าวเกี่ยวกับโรงไฟฟ้าและมลพิษในลอนดอนลงไป ระบบก็จะแสดงรูปที่เกี่ยวกับสิ่งแวดล้อมในลอนดอนหรือหมอกควันมาให้เลือกใช้ รองประธานอาวุโสฝ่ายข้อมูลของ Getty Images ให้สัมภาษณ์ว่า ในตอนนี้ “ปัญญาประดิษฐ์ยังเป็นเพียงเครื่องมืออยู่ แต่คนเลือกก็คือบรรณาธิการนั่นแหละ” ระบบดังกล่าวทำหน้าที่ได้เพียงคัดสรรรูปที่ ‘ดูจะเกี่ยวข้อง’ และเรียงลำดับความเหมาะสมมาเท่านั้น - แต่มันไม่ได้ทำหน้าที่ตัดสินใจ - อย่างน้อยก็ในตอนนี้

ลองจินตนาการถึงห้องข่าวในอนาคต ห้องข่าวที่ไร้นักข่าว - อาจมีวิศวกรระบบนั่งควบคุมอยู่สองหรือสามคน - ห้องข่าวแบบนั้นจะเป็นไปได้จริงไหม ข่าวที่เกิดจากการ ‘สรุป’ เรื่องบนโซเชียลมีเดียจะเปลี่ยนแปลงสังคมของเราไปอย่างไร

แน่นอน อาชีพนักข่าวยังคงเป็นเรื่องจำเป็นอย่างน้อยก็ในอนาคตอันใกล้ เพราะ AI ยังขาด ‘วิจารณญาณ’ และ ‘ความสามารถในการสืบสวนจากแหล่งข่าว’ อยู่ - แต่เหล่านักข่าวยุคใหม่ก็อาจต้องถามตนเองด้วย ว่าในโลกใหม่แห่งนี้ เราควรพัฒนาทักษะอะไร ที่จะไม่ถูก ‘ทดแทน’ ได้ในเร็ววัน

จะทำอย่างไรให้เราอยู่ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์อย่างส่งเสริม ไม่ใช่ทดแทนซึ่งกันและกัน?