Co można zrobić, aby wyręczyć ludzi z pisania artykułów na Wikipedii? Wytrenować do tego maszynę. Jak się okazuje, Google właśnie pracuje nad tym, by sztuczna inteligencja była w stanie stworzyć odpowiednio wyczerpujący i atrakcyjny dla czytelnika wpis encyklopedyczny.
Zespół zajmujący się Google Brain - projektem odpowiedzialnym za rozwój machine learningu nauczył wstępnie sztuczną inteligencję jak tworzy się artykuły encyklopedyczne. I cóż - wyniki są bardzo zróżnicowane - niektóre wpisy wyglądają naprawdę dobrze, inne natomiast wymagają tego, aby zajął się nimi człowiek. Co nie jest zaskakujące - im trudniejsze jest zagadnienie, tym większe problemy mogą pojawić się w tekście wynikowym. Zadaniem sztucznej inteligencji jest tworzenie zasadniczo krótszych, skondensowanych treści na podstawie już istniejących publikacji - Google ma w tym pewne doświadczenie tworząc tzw. "snippets", jednak nigdy wcześniej nie próbowano zaprzęgać AI do konstruowania warstwy tekstowej.
Warto zwrócić uwagę na to, że np. Salesforce stworzyło podobny mechanizm i uzyskano całkiem dobre wyniki. Nie można jednak oprzeć się wrażeniu, że teksty konstruowane przed dotychczas stworzone mechanizmy są... mało atrakcyjne i zwyczajnie "mało sexi". Zapewne rozumiecie, że nawet teksty encyklopedyczne powinny zostać napisane prostym, aczkolwiek atrakcyjnym dla czytelnika językiem tak, aby przyswojenie danych lub ich redystrybucja były znacznie prostsze. W przeciwnym wypadku otrzymamy fakty, fakty i tylko fakty, a ich konsumpcja będzie zwyczajnie mało ciekawa.
Google Brain musi więc nauczyć się robić dobre "skróty" encyklopedyczne i jednocześnie ubierać je w atrakcyjny dla czytelnika język. Wykorzystywane są zdania wielokrotnie złożone (tam, gdzie trzeba), łączy się konteksty i jednocześnie dba się o to, by wynikowy tekst był możliwie jak najbardziej precyzyjny.
W tym momencie jednak ludzie są znacznie lepsi w tym tworzeniu encyklopedycznych skrótów - zobaczcie, jak wygląda to na przykładzie wpisu "Wings over Kansas" - po prawej znajduje się tekst pisany przez ludzi, po lewej natomiast ten wygenerowany przez AI:
Tekst stworzony przez Google Brain jest... dłuższy. Ten napisany przez ludzi jest znacznie precyzyjniejszy i dotyka tylko tych kwestii, które są istotne. Google Brain wiedzy o "wadze" konkretnych niuansów nie ma, więc podsumowuje dosłownie wszystko, co mu się podsuwa w materiale wejściowym. Wypracowanie w sztucznej inteligencji takiej zdolności jest trudne, bo ocena przydatności konkretnego zagadnienia wymaga swego rodzaju "refleksyjności", a tego jeszcze AI nie jest w stanie osiągnąć. Ta służy do rozwiązywania problemów, nie do rozmyślania nad własnymi wynikami pracy.
Co to oznacza? Mniej więcej to, że o ile kiedyś zapewne uda się stworzyć naprawdę dobry mechanizm podsumowujący konkretne zagadnienia, to jeszcze przez długi czas artykuły będą pisać ludzie (ja się robotów nie obawiam), bo oni w sposób naturalny rozumieją to, jak powinien wyglądać atrakcyjny wpis na wielu płaszczyznach. Napisanie tekstu to nie tylko wykorzystanie zdolności wyłuskiwania oraz rozumienia pewnych faktów, ale również własna ocena co jest w źródle ważne i jak ubrać to w atrakcyjny dla czytelnika język. Mediaworkerzy (czyli osoby piszące teksty, obsługujące CMS-y, charakteryzujące się kompetencjami w kwestii obsługi programów graficznych, posiadający podstawy wiedzy o pozycjonowaniu, itd., itp.) z tego żyją i robią to właściwie bezwiednie, bo na co dzień korzystają z danego języka i mają często ogromne doświadczenie w tych kwestiach. Maszyna aż tak kreatywna niestety nie jest i jeszcze długo będzie potrzebowała nadzoru specjalistów.
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
