Те, кто следит за успехами машинного интеллекта последние несколько лет, не могли не заметить новости об успехах генеративных алгоритмов, которые принимают участие в литературных конкурсах (и, надо заметить, побеждают в них), пишут тексты и музыку (алгоритм Mubert воспроизводит электронную музыку), а также рисуют картины не хуже художников, от чего творческому человеку достаточно легко впасть в уныние. Однако рано падать духом: для творческих людей перспективы более чем оптимистичны, утверждает спикер.
Мы это уже проходили…
Сергей Паранько до начала работы в социальной сети «Вконтакте» несколько лет возглавлял редакцию медиапроектов Mail.ru Group. По словам лектора, в 2014 году медиа проходили подобный этап. Генеративные алгоритмы, которые сформировали феномен так называемой робожурналистики, на тот момент написали около одного миллиарда заметок, и журналисты стали испытывать определенное давление. На российском рынке большие успехи показала компания «Яндекс», которая продемонстрировала алгоритм, способный написать новости о погоде, трафике, изменении курса валют и так далее. Классическая журналистика оказалась в окружении: с одной стороны – роботы, а с другой – социальные сети, которые стремительно развивались и породили такое понятие, как «гражданская журналистика» (журналистика очевидцев), когда у каждого человека есть телефон с камерой и он может снять происшествие и выложить в сеть.
«Журналистика вышла из этой истории перерожденной и обновившейся. Мы пришли к пониманию, что это все – инструменты. Робот заберет на себя низовую функцию, начнет писать небольшие заметки и поможет нам сосредоточиться на главном – на рассказывании историй. Так же и генеративный алгоритм поможет творческому человеку написать легкую аранжировку для его песни», – объяснил Сергей Паранько.
Что стало с гражданской журналистикой? Медиа стали использовать этот контент для того, чтобы освещать событийные материалы. При этом новость публикуется со ссылкой на источник. Теперь, чтобы получить первые снимки редакции не ждут их от фотоагентств, а лезут в социальные сети, потому что очевидцы уже все выложили. Событийная, гражданская журналистика стала инструментом для журналистики, а журналистика сконцентрировалась на главном – фактчекинге (потому что очевидец не проверяет информацию).
Что же изменится в индустрии культурных развлечений в ближайшие пять лет и как это связано с машинным обучением и социальными сетями?
100 лет назад мы научились записывать творчество на носители, и оно стало глобальным. Тогда же появилась глобальная индустрия культурных развлечений. Возможность записать выступление певца на винил, пленку и другие носители подарила нам индустрию дистрибуции и распространения контента. Особенностью этой новой индустрии культурных развлечений было ее «узкое горлышко». Оно, в свою очередь, закрывалось гейткиперами – людьми, которые определяли, насколько ваш талант попадает в их бизнес-схему и будет ли ваше творчество приносить профит. Это поле оказалось не для всех, а порог технологического вхождения был крайне высок – снять фильм и самостоятельно распространить его на большую аудиторию было невозможно, так как существовала сложная логистическая система.
Раньше эта система выглядела следующим образом: Автор – Гейткипер – Логистика (дистрибуция + аудитория + деньги). Гейткипер определял возможность вашего успеха, то, сколько вы будете на сцене, и прочее. Однако плюс схемы в том, что в ней был автор и в финале были деньги для автора (заработанные им).
«Интернет в значительной степени переиграл эту историю. С развитием социальных сервисов порог вхождения в индустрию развлечений снизился, так как создан канал связи без посредников. Художник Дюран, Jah Khalib, Скриптонит – это ребята, вышедшие из “Вконтакте”. Западный пример – Джасин Бибер, который взлетел в YouTube и только потом вышел в оффлайн. Интернет дал каждому 15 минут славы, записать трек стало очень легко. Выложить фотографию и распространить ее по всему миру легко. Однако в этой схеме есть изъян», – объясняет спикер.
В чем поломка?
Интернет дал автору связь с миром. Это работает только на платформах с огромной аудиторией, но поломали важную составляющую – деньги. Дело в том, что денег в этой схеме для автора нет. Ролик на YouTube, который собирает миллион просмотров, автору приносит 160 долларов – на эти средства невозможно продолжать творить.
«Мы живем в немного неправильном мире, где аудитория в миллион человек не может автору дать денег на то, чтобы он продолжал заниматься своим творчеством. Люди уходят со сцены, перестают рисовать и начинают заниматься чем-то другим, чтобы зарабатывать на жизнь. Пришло время починить схему. Сегодня мы знаем, как починим эту индустрию, какой механизм мы добавим к платформе, у которой огромная аудитория», – рассказывает Сергей Паранько.
Спаситель – машинный интеллект. Роль машинного интеллекта в новом творческом ренессансе заключается в том, что есть два основных ингредиента: платформа с большой аудиторией (те большие данные, на которых можно обучать машинный интеллект) и сам машинный интеллект, который позволяет автору найти поклонников творчества в любой точке планеты. Ведь в конечном итоге, если ты не популярный артист, тебе не нужен миллион зрителей.
Без машинного интеллекта схема работала так: артист вещает на нерелевантную аудиторию, сразу на большое количество человек, большинство из которых может не быть его целевой аудиторией.
Теперь для каждого человека собирается его релевантная аудитория – пять тысяч «своих» человек, которые, если скинутся по 50 рублей в месяц, обеспечат своего любимца зарплатой в 250 тысяч рублей – сумма, на которую человек сможет жить и продолжать заниматься творчеством. Более того, машинный интеллект свяжет адресно автора с людьми, которые по достоинству оценят его творчество. После того, как автора связали с релевантной аудиторией, остается решить вопрос оплаты труда. И теперь схема начинает выглядеть так: созидатель (автор) – машина, которая находит для него релевантную аудиторию, – аудитория, с которой можно коммуницировать и которая оценивает продукт по достоинству и платит. Творческие профессии вновь обретают престиж и перспективу.
