ИИ не отнимает голос у журналиста. Он возвращает ему время

В конце одной из встреч с корреспондентами я поймал себя на знакомом ощущении: будто разговор упирается не в технологии, а в страхи: «ИИ нас заменит», «ИИ украдет стиль», «ИИ сделает творчество ненужным». И это понятно: мы разговариваем с людьми, которые живут смыслом, интонацией и эмпатией, а любая машина рядом выглядит посягательством на ремесло. На следующей встрече я намеренно вернул разговор «к истокам»: так же, как когда-то не верили в персональные компьютеры и телевидение, сегодня многие сомневаются в неизбежности ИИ. Но ИИ уже внутри медиапроизводства, и выигрывают не те, кто громче спорит о будущем профессии, а те, кто быстрее превращает ИИ из угрозы в инструмент.

Самая точная метафора, которую я использую в разговоре с редакциями: ИИ — второй пилот. Он не управляет самолетом, но помогает первому пилоту-журналисту анализировать данные, избегать опасностей и прокладывать лучший маршрут к истории. В этой модели главная ценность ИИ не в «замене» автора, а в высвобождении самого дорогого ресурса редакции: времени и креативности. Ключевой тезис, который снимает напряжение у творческой аудитории: никому не нужны журналисты-роботы. А вот журналисты, у которых стало вдвое больше времени на поиск героев, полевую работу, проверку фактов и «чутье истории», нужны всем.

Медиаиндустрия не ждет идеального момента. Российские редакции уже применяют ИИ для очень прагматичных задач: перевода и масштабирования контента, ускорения редакционных циклов, реставрации архивов, автоматической нарезки спортивных хайлайтов, создания экспериментального контента к юбилеям и спецпроектам.

За рубежом подход еще более системный. BBC, например, создает отдельный AI-департамент, чтобы бороться с «избеганием новостей» и перетоком молодой аудитории на социальные платформы. ИИ там часть стратегии персонализированной доставки контента на смартфонах при строгих требованиях к точности, беспристрастности и конфиденциальности. Al Jazeera пошла еще дальше: строит «редакцию будущего», где ИИ не пассивная утилита, а активный партнер в операционной модели (от собственных контуров обработки до «журналистики данных», data lake и анализа трендов). Если перевести это на язык управленца, то ИИ не фишка для отдельных энтузиастов, а часть архитектуры производственного процесса.

Когда мы говорим про ИИ в журналистике, многие представляют генерацию текста. Это самый поверхностный взгляд. Реальная трансформация — в создании продакшн-конвейера, где цепочка инструментов и (в перспективе) мультиагентные инструменты берут на себя трудоемкие операции: от транскрибации и перевода до подготовки вариантов для разных каналов доставки контента аудитории.

На практике это раскладывается на четыре крупных слоя:

И здесь важная управленческая деталь: ИИ полезен не только корреспондентам, но и продюсерам, выпускающим редакторам, бэк-офису, — если процесс выстроен системно.

Вот типичная ситуация из рабочих будней новостного корреспондента: вечером приходит задача, утром нужен сюжет. Накануне уже появился очень похожий материал коллеги, а своих заготовок нет. Нужно быстро понять, что было сделано, найти новые видео/лайфы, «вытащить» фактуру, найти экспертов и сделать факт-чекинг. ИИ в таком кейсе не делает главного: он не решит, что станет историей. Но он ускоряет все подготовительные этапы: кратко пересказывает предыдущий сюжет, помогает собрать релевантные видео и источники, предлагает пул экспертов, помогает структурировать будущий материал и выделяет точки, где возможны ошибки. А дальнейшее — за журналистом и выпускающим редактором.

Творческим людям часто кажется, что ИИ «магически» понимает задачу. На деле все начинается с промпта и настройки режима. Мы разбирали базовые параметры LLM: temperature (уровень вариативности/креативности), top_p (ширина выбора), max_tokens (длина ответа). Для журналистских задач чаще нужен сбалансированный режим, где меньше «художественной самодеятельности» и больше управляемости.

Второй практический вывод — нужна библиотека промптов. Не писать их каждый раз заново, а сохранять удачные сценарии: расшифровка, варианты заголовков, вопросы к интервью, факт-чекинг, подготовка к расследованию, черновик инфографики. Это превращает ИИ из игрушки в инструмент производства.

Один из самых полезных эффектов для полевых команд — черновая визуализация инфографики. Здесь важно правильно сформировать ожидания: ИИ не заменяет редакционного дизайнера, а помогает «нерисующему человеку» быстро собрать смысловой прототип и показать, что именно нужно. Это уменьшает количество итераций и ускоряет коммуникацию с креативной командой.

Теперь о том, что нельзя игнорировать. ИИ приносит в редакцию риски нового типа: дезинформация, дипфейки, «галлюцинации», «серые» зоны авторского права, репутационные провалы из-за мелкой ошибки в чувствительном сюжете. Например, в эксперименте Sky News ИИ-репортер сфабриковал «экспертные доказательства», а японский телеканал столкнулся с общественным резонансом из-за ошибки ИИ-субтитров в политически чувствительном сюжете. Причины «галлюцинаций» у LLM понятны: они обусловлены самой технологией, вероятностной природой генерации, отсутствием встроенной верификации, «кросс-загрязнением» данных, давлением «дать ответ любой ценой», каскадом ошибок. Лекарство тоже понятное: никогда не публиковать без проверки, использовать ИИ-фактчекинг как первый фильтр, включать режимы более глубокого анализа, а финальную ответственность оставлять человеку.

Отдельный пласт — контур безопасности. В медиа есть чувствительные темы и материалы, которые нельзя «скармливать» внешним сервисам без контроля: риски утечек, отравления данных, компрометации источников. Поэтому «поиграться в публичных чатах» — это не стратегия. Стратегия — корпоративные решения, разграничение доступа, обучение пользователей и понятные регламенты.

И здесь я сторонник четкой позиции: если редакция использует ИИ, она должна заранее ответить на вопросы «кто отвечает?», «как обеспечиваем прослеживаемость?», «где маркируем синтетику?», «какой факт-чекинг обязателен?» Подход хорошо формулирует Парижская хартия об ИИ в журналистике: ответственность за контент всегда на СМИ, нужны прозрачность и граница между аутентичным и синтетическим.

ИИ не организует эксклюзив, не «выпытает» инсайд и не почувствует деталь, которая делает историю золотом. Он не принесет на экран человеческое присутствие и не возьмет на себя этический выбор. Но он уже способен взять на себя рутину, ускорить поиск, подсветить риски, помочь с подготовкой и дать редакции то, чего ей хронически не хватает, — время.

Поэтому главный вопрос для медиа сегодня звучит просто: вы строите «второго пилота» и конвейер контента или продолжаете лететь вслепую, надеясь, что турбулентность закончится сама собой?

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!