Gå til hovedinnhold
0
Hopp til hovedinnhold

Kan kunstig intelligens erstatte journalister og forfattere?

Rohan Kumar Yadav forsker på kunstig intelligens som automatisk kan lage bilder og forstå tekster.

På bildet står Rohan Kumar Yadav. Han forsker på en undergren i kunstig intelligens kalt naturlig språkbehandling.
Yadav forsker på en undergren innenfor kunstig intelligens kalt naturlig språkbehandling (NLP). Noe han ser for seg vil bli et vanlig arbeidsverktøy i fremtiden. Foto: Damares Stenbakk

– Det er mer effektivt og nøyaktig, tilpasser seg etter behov, og innholdet man ønsker blir produsert raskere. Dette er bare noen eksempler på de positive effektene man får fra kunstig intelligens.

Det sier Rohan Kumar Yadav. Han er doktorgradsstipendiat ved Fakultet for teknologi og realfag ved Universitetet i Agder (UiA). I tillegg er han ansatt i Kobler, et programvareselskap for reklamebransjen.

I doktorgradsarbeidet har Yadav forsket på forståelsen av noe som kalles naturlig språkbehandling (NLP):

  • En forkortelse for det engelske uttrykket natural language processing.
  • Dette er en undergren av kunstig intelligens som muliggjør samspill mellom datamaskiner og menneskelig språk.
  • Naturlig språkbehandling kan gjøre språket vi bruker til daglig om til data som tekst, bilder eller videoer.
  • Om du har brukt Google Translate eller Apple sin elektroniske assistent Siri, har du møtt på NLP.

Enklere arbeidshverdag

Ifølge en rapport fra Pew Research Center, har sysselsettingen hos mediebransjen blitt redusert med 47 prosent fra 2008 til 2018.

Bilde av Yadav som forsvarer doktorgraden sin.

Rohan Kumar Yadav er doktorgradsstipendiat ved Fakultet for teknologi og realfag, med spesialisering i Institutt for informasjons- og kommunikasjonsteknologi (IKT) hos UiA. Foto: Damares Stenbakk

Nå ser Yadav at flere mediehus raskt har tatt i bruk teknologiske fremskritt. Data Yadav har sett på viser at kunstig intelligens kan effektivisere redaktørenes arbeid med ni prosent, og automatisere journalisters hektiske arbeidshverdag med hele 15 prosent.

– For å klare det trenger vi modellene GPT-3 og Dalle-2. Ved å bruke disse to modellene kan vi designe en virtuell assistent, sier Yadav.

GPT-3 er et system der brukeren oppgir stikkord eller korte setninger om ønsket tema, og deretter produserer den tekst rundt stikkordene dine. Den kan også oversette eller oppsummerer teksten din. Dalle-2 er et dataprogram som kan lage bilder og illustrasjoner basert på beskrivelser.

– For eksempel hvis du gir Dalle-2 beskrivelsen av en “fluffy, hvit katt med blå øyne” så lager den et bilde av en katt med akkurat disse beskrivelsene. Den er veldig flink til å lage realistiske bilder, sier Yadav.

Morten Goodwin og Lei Jiao etter disputasen til Yadav.

Professor Morten Goodwin og førsteamanuensis Lei Jiao har vært veiledere for Rohan Kumar Yadav. Begge er forskere i IKT ved UiA. Foto: Damares Stenbakk

Dette viser hvorfor kunstig intelligens laget av forskere fra norske universiteter kan bli et viktig arbeidsverktøy for fremtiden, mener Morten Goodwin. Han er professor ved UiAs senter for forskning på kunstig intelligens (CAIR), og har vært en av Yadavs veiledere.

– I journalistikken vil dette vil utvikle måter å skrive og illustrere bilder. Vi ser disse modellene blir utviklet av de store teknologigigantene. Det betyr at de vil kontrollere mye av journalistikken. Når forskning blir gjort av for eksempel forskere fra Universitetet i Agder, så kan det være en bidragsyter til fremtidens pålitelige verktøy. Det er positivt for samfunnet, sier Goodwin. 

Ikke politisk korrekt

Men det er også utfordringer med teknologi som ikke tenker like rasjonelt eller logisk som et menneske. Professor ved Institutt for informatikk ved UiO, Jim Tørresen, var annenopponent under Yadavs nylige disputas.

Tørresen ser en sammenligning mellom det omdiskuterte automatiseringsprogrammet ChatGPT, som også bruker GPT-3. Han gir oss følgende å tenke på:

– Dette kan gjøre det mer relevant og spennende for leseren, men samtidig begrense tilfanget av kunnskap og synspunkter.

– Leseren får ikke nødvendigvis vite at artikkelen eller boka er automatisk generert. Det er problematisk for dagens nyhetsformidling. Leseren vil måtte spørre seg i hvilken grad påliteligheten til artikler skrevet av ChatGPT er like god som artikler skrevet av journalister, sier han.

Jim Tørresen er professor ved Universitetet i Oslo.

Jim Tørresen, professor ved Institutt for informatikk ved UiO. Han forsker på kunstig intelligens og robotikk, og jobber med utvikling av teknologi innen behandling av psykiske lidelser. Foto: Stine Moen/Studio Vest Fotografer

Illustrasjoner av gammeldagse kjønnsroller er også en utfordring. Om man skriver inn stikkord som resepsjonist eller hushjelp viser den tekst eller bilder av kvinner. Det blir lagt større vekt på menn om det er yrker med høyere, prestisjefull utdanning.

– Det er det ulike årsaker til. Systemene som “trenes” ved hjelp av data er kanskje ikke gode nok til å komme med flere valgmuligheter. Derfor er det viktig å overvåke og evaluerer resultatene fra disse systemene for eventuelle skjevheter, sier Yadav.

Derfor bør en ikke erstatte maskiner med mennesker, men heller la dem bli våre gode hjelpere, mener Jim Tørressen.

– På den positive siden så kan dette ses på som verktøy som kan hjelpe oss til å skrive bedre, slik kalkulatoren og datamaskinen har overtatt regnskapsoppgaver, sier han.

Kan brukes til juridisk hjelp

Teknologien ser likevel ut til å ha langt flere positive utfall enn negative. Mye fordi den sparer både tid og penger. Men kan den likevel erstatte dagens journalister og forfattere?

– Nei, jeg tror ikke kunstig intelligens kan erstatte journalister og forfattere med det første. Dette skal heller gjøre det lettere for dem, sier Yadav.

Rohan Kumar Yadav ser også at forskningen hans innen NLP kan hjelpe med å tolke dokumenter. For eksempel i elektroniske helsejournaler eller juridiske dokumenter.

For å få nøyaktige resultater under forskningsarbeidet har Yadav basert det hele på en såkalt Tsetlin-maskin (algoritmer som bruker setningslogikk) og Deep Neural Network (datamaskin som tilegner seg kunnskap om noe den ikke kan fra før).

– Målet er å utvikle en enkel, men effektiv plattform, sier han.