Cesur yeni dünya: Habercilikte yapay zekâ stratejisi için 5 tavsiye

Haberciler, yapay zekâyı nitelikli gazetecilikten ödün vermeden nasıl kullanabilir? Financial Times gazetesinin yöneticileri, Google’ın yapay zekâ uzmanları ve uluslararası medya danışmanları bu soruyu tartıştı. Journo takipçileri için bu paneli izledik. Yapay zekâ destekli habercilik için strateji geliştirirken kullanılabilecek 5 öneriyi, uzmanların paylaştığı veri ve deneyimlerden yola çıkarak özetliyoruz.

Merkezi Londra’da bulunan Financial Times gazetesi, 1,2 milyonu aşkın aboneyle bu alanda dünyanın önde gelen yayıncılarından biri. Gazetenin, abonelik danışmanlığı vermek üzere kurulan FT Strategies bölümü ile Google Haber Girişimi (GNI), 10 Ekim’de “Dijital Çağda Haberler: Yapay Zekâlı Bir Gelecek” başlığıyla çevrimiçi bir panel düzenledi.

İlk oturumunu Financial Times’ın baş veri sorumlusu Kate Sargent’in yönettiği panelde; medya danışmanları Joseph Teasdale, Louise Story ve Lucky Gunasekara, haber merkezlerinin yapay zekâ stratejilerindeki anahtar bileşenleri konuştu.

1. Verilerinizi düzenleyin, kullanıcıya ve ürüne odaklanın

Louise Story’e göre yapay zekânın öncelikle kullanıcılar üzerinde önemli bir etkisi olacak. Bu nedenle yapay zekânın gazetecilerin çalışma akışını nasıl dönüştüreceğinden ziyade, kullanıcıların muhtemel davranışlarını ne şekilde değiştireceğine odaklanmak daha doğru. Story özetle şunları söyledi:

Haber şirketlerinin verilerini bir düzene sokması gerekiyor. Çünkü şirketlerin erişilemeyen ve farklı yerlerde düzensizce tuttukları verilerle yapay zekâdan faydalanmaları mümkün değil. Pek çok insan verinin sadece sayılardan oluştuğunu düşünebilir fakat yapay zekâyla çalışırken rakamlar herhangi bir yapay zekâ modelinde girdi görevini görüyor.
Bazen medya şirketleri izleyici verilerine çok fazla bakıyor ancak ürettikleri ürünlere ilişkin verilere bakmayı atlıyor. Bu, hangi konudaki içeriklere daha fazla ağırlık verdiklerinin ve nerede bazı konudaki içerikleri az ürettiklerinin farkında olmadıkları anlamına gelebilir. İçerik konularında değişiklik yapılmak istendiğinde, içerik üretim verilerinin incelenmesi önemli.
Okuyucuların ve izleyicilerin istekleri değişmeye devam edecek. Bu yüzden hâlihazırda ürettiğimiz şeyleri yapay zekâyla nasıl daha kolay, hızlı ve ucuz üretebileceğimize odaklanmak yerine, yapay zekânın kullanıcı davranışlarını nasıl değiştireceğine odaklanmak daha verimli olacaktır.

2. Değerlerinizin etrafında bir strateji yaratın

Joseph Teasdale ise haber kuruluşlarının yapay zekâ stratejisi geliştirmeye ilk olarak değerlerini ve dünyaya sunmak istedikleri katkıları göz önüne alarak başlamalarını öneriyor. Yapay zekânın, bu değerleri okuyucuya ya da izleyiciye sunmak için destekleyici bir mekanizma olabileceğini vurgularken şöyle diyor:

Bilgisayarların hesap gücünün artması, matematiksel veya teknik becerileri gereksizleştirmedi. Tam aksine, gelişen teknoloji bu alanda çalışanların işini kolaylaştırdı. Bu durum şimdi yaratıcı alanda çalışanlar için de geçerli.

Sürekli değişen teknolojiler ve teknikler yerine, gazeteciliğin sağlam değerleri etrafında bir yapay zekâ stratejisi oluşturmak birçok açıdan daha “garanti.” Bunlardan birini Lucky Gunasekara vurguluyor: Yapay zekâ birçok şeyi değiştirse bile, başka birçok şey de aynı kalacak.

Örneğin okurların ve izleyicilerin her zaman olduğu gibi haber tüketmeye, e-bültenleri takip etmeye, haber videolarını izlemeye ve podcastleri dinlemeye devam edeceklerini, fakat bu tüketimin daha da kişileşeceğini aktaran Gunasekara şöyle diyor:

Haber merkezlerinin, okuyucu deneyimini üst düzeye çıkaran ve okuyucunun güveninin sarsmayan yapay zekâ denemeleri yapması önemli. Öte yandan yapay zekâya kullanıcıların büyük bir ilgisi ve talebi olduğunu da söylemek gerekiyor. Bir haber yayıncısıyla geliştirdiğimiz yapay zekâ arama motoru, normal arama motorlarının bir yılda aldığı trafiği bir haftada aldı.

3. Haberleri kişiselleştirirken yeni denemeler yapın

Panelin ikinci oturumunda ise haber merkezlerinin yapay zekâ denemelerine değinildi. Financial Times’ın teknoloji araştırma direktörü Chris Gathercole’un moderatörlüğünü yaptığı bu oturumda Google DeepMind’ın üretken modeller ürün müdürü Paige Baile, İsveç Radyosu’nun yapay zekâ yöneticisi Olle Zachrison ve Orta Avrupa’nın önde gelen haber yayıncılarından olan Mediahuis Group’un veri bilimi ve yapay zekâ direktörü Bram De Ruyck, bu yeni teknolojilerin farklı haber kuruluşlarındaki ihtiyaçlara uygun olarak geliştirilmesine ve kullanımına yönelik pratik ipuçları paylaştı.

Bram De Ruyck kişiselleştirilmiş haberlerin bazen insanlara yalnızca okumak istediklerini gösteren bir “filtre balonu” gibi görünebildiğini söyledi. Nitelikli gazeteciliği mümkün olduğu kadar çok insana ulaştırma misyonunu taşırken herkese aynı muameleyi yaparak bu amaca ulaşılmadığının da altını çizen Ruyck, her okuyucunun ihtiyacının farklı olduğuna dikkat çekti. Bu yüzden kişiselleştirmeyi genel kamuoyuna sunmanın bir zorunluluk olduğunu düşünen Ruyck şu ifadeleri kullandı:

“Haberin DNA’sı” adını verdiğimiz program ve projemiz haftalık olarak bir haber merkezinde yayımlanan haberlerin duygusunu belirliyor. Program bir gösterge paneli gibi çalışarak haberlerin duygusal denge açısından değerlendirilebilmesi için verileri editöryel departmana sunuyor, böylece haftalık olarak yayımlanan haberlerde bir duygu dengesi yaratılması amaçlanıyor.
Bazen haberler “toksik” olarak görülebiliyor. Bizim kişiselleştirmeyle ulaşmak istediğimiz şey, okuyucuların tamamen haberden uzaklaşmadan bilgilenebilmeleri. Kişiselleştirme okuyuculara ilgi alanları dışında haber önerilerinin hiçbir zaman sunulmayacak olması değil, sadece okuyucunun tercihlerine göre negatif haber içeriklerinin tonunun biraz daha azaltılması. Kişiselleştirme olmadığı takdirde belki okuyucu tamamıyla haberden uzaklaşacak ve bu bizim istemediğimiz bir sonuç olur.

4. Öneri algoritmaları, kamu yararını esas almalı

Olle Zachrison da belirli bir kullanıcının ilgisini daha çok çekebilecek bir haberin, yapay zekâ yardımıyla onun için öne çıkarılmasının gelecekte daha da önem kazanacağını düşünüyor. Ancak bu noktada ilgili haber önerisi sistemlerinin her zaman kamu yararı misyonunu taşıması gerektiğini vurguluyor Zachrison:

Biz İsveç Radyosu’nda yıllardır bir podcast öneri sistemi kullanıyoruz. Bu kamu yararı algoritması, herhangi bir makine öğrenimi bileşeni olmadan belli değerler üstüne kurulu bir otomasyon sistemi gibi çalışıyor.
Şu anda 2 milyondan fazla haberin olduğu bir arşivde kullanıcıların haber odaklı sorularını sesli olarak sorabilecekleri ve güvenilir kaynaklardan yanıt alabilecekleri bir prototip yapay zekâ modeli üzerinde çalışıyoruz. Kamu hizmeti değerlerini teknolojik gelişimin merkezine koymaya uğraşıyoruz. Çünkü bizim için asıl mesele teknoloji değil, yayıncı olarak misyonumuzun ne olduğudur.

5. Habercilikte yapay zekâ uygulamaları şeffaf olmalı

Gazeteciliğin temel ilkelerinden biri, hesap verebilirliktir. Bu ilke, haber kuruluşlarının şeffaflığını da kapsar. Zachrison, haber kuruluşlarının yapay zekâ kullanımında da bu ilkeye bağlı kalınmasını önerirken şöyle diyor:

Yapay zekâ kullanımında okuyucularımıza ve dinleyicilerimize karşı her zaman şeffaf olduk. Onlardan gelen soruları cevaplandırmaya açıktık… Konu yapay zekâyla üretilen görüntü ya da seslerin kullanımına geldiğinde ise üzerimize düşen sorumluluk daha da artıyor.

Paige Baile’e göre yapay zekâ, sadece haber kuruluşlarını ve gazetecileri değil, okurları ve izleyicileri de değiştiriyor. Bu değişimlerin bir kısmı, kamu yararını güçlendirecek gelişmeler niteliğinde. Yeni teknolojiler sayesinde örneğin okurların ve izleyicilerin “daha iyi sorular sormayı öğrendiğini” belirten Baile’in verdiği örnekle bitirelim:

Mesela otomobil üretimiyle ilgili bir haber düşünün. Okuyucu, söz konusu haberin içinde bu bilgi yer almasa dahi yapay zekâ modeline “Geçen yıl kaç adet BMW üretildi” ve “Kaç trafik kazası oldu” gibi sorular sorabilir. Böylece yapay zekâ araçları, konuyu derinlemesine anlamamızı sağlayacak soruların nasıl sorulacağını bizlere öğretebilir.

İLGİLİ: YAPAY ZEKÂ HABERLERİ