Ibland är det lätt att vara kyniskt. När jag läser bitar som tyder på att i framtiden robotar kommer att göra all journalistik, undrar jag: har det inte redan hänt? Mina nyhetsflöden är fulla av bitar som framhäver de roliga tweets som jag såg igår, regurgitating pressmeddelanden och inbäddning av YouTube-klipp av någon som jag inte känner igen som "helt förstörd!" av någon jag inte hört talas om. Du kan förmodligen automatisera det på en eftermiddag.

Vi är redan vana vid nyhetsaggregation, där algoritmer skapar personliga flöden. Skulle nästa steg kunna automatiseras?

  • Har du en lysande idé för nästa stora tekniska innovation? Ange vår Tech Innovation for Future-tävlingen och du kan vinna upp till £ 10,000!

Grunt är inte dumt

Inte så fort, bots. Buzzfeed gör lite briljant, viktig journalistik, liksom många andra medieegenskaper som också publicerar de grunda grejerna. I vår annonsdrivna utopi, där knappast någon vill betala mer för nyheter, är fluffen ofta vad som betalar räkningarna, och det bankrollerar de bra sakerna, för bra journalistik tar tid, ansträngning och pengar. vad som är viktigt är sällan vad som kommer i ögonbollarna för annonsörer.

Washington Posts Knowledge Map lägger automatiskt till kontextuell och bakgrundsinformation till artiklar

Om robotar kan ta över det grova arbetet, vilket i många fall de kan, har det potential att sänka medieorganisationernas kostnader och göra det möjligt för dem att spendera en större andel av sin reklaminkomst på mer allvarligt material. Det är hemska nyheter för någon vars nuvarande jobb är att trawla Twitter för lite smutsiga tweets av verklighetstävling TV-tävlande, men bra nyheter för organisationer som finansierar liknande Guardian journalist Carole Cadwalladr, som bröt Facebook / Cambridge Analytica-skandalen. Är det inte?

Vilka newsbots kan (och kan inte) göra

Mycket journalistik är enkel rapportering: det säger helt enkelt, “här är en sak som hände”. Och det kan vara mycket värdefullt.

När Storbritanniens Met Office utfärdar en vädervarning, det är viktig information för jordbrukarna. När ett företag utfärdar en handelsvarning eller centralbanker överväger att höja räntorna, är det viktigt för finansmarknaderna. När en publikation i en del av världen publicerar en historia kan det vara mycket användbart information för organisationer i en annan del av världen och så vidare. Att automatisera den typen av saker är ganska enkelt, så till exempel kan en bot ta ett företags finansiella pressmeddelande och sammanfatta det för en finansiell nyhetssida.

Vi är redan vana vid nyhetsaggregering, med algoritmer som skapar personliga flöden för oss. Kan nästa steg automatiseras skrivandet av berättelser?

Teknik kan hjälpa till med en hel del grundläggande rapportering. Exempelvis har Storbritanniens pressföreningens Radar-projekt (Reportrar och data och robotar) som mål att automatisera mycket lokal nyhetsrapportering genom att dra information från myndigheter, lokala myndigheter och polis. Det kommer fortfarande att övervakas av “skickliga mänskliga journalister”, åtminstone under överskådlig framtid, men det faktiska skrivandet kommer att automatiseras: det använder en teknik som heter Natural Language Generation, eller NLG för kort. Tänk Siri, Alexa eller de senaste Google Duplex-demos som efterliknar mänskligt tal, men dedikerad till att skriva snarare än att tala.

Enligt Urbs Media, chefredaktör Gary Rogers, som arbetar med PA på RADAR-projektet, “Lokala tidningar har inte personalen att skriva dessa berättelser och ingen centraliserad operation - även i PA-skala - kommer att fortsätta skriva 250 lokala berättelser. Vi insåg att om vi kan skriva den här automatiseringen i den lokala nyhetsprocessen, tar vi inte någons jobb, vi gör något som ingen annan gör.”

Verktyg av handeln

Där automation blir intressant är det att hjälpa journalister istället för att ersätta dem. BBCs Juicer “tar artiklar från BBC och andra nyheter, analyserar dem automatiskt och taggar dem med relaterade DBpedia-enheter. Entiteterna är grupperade i fyra kategorier: människor, platser, organisationer och saker (allt som inte faller under de första tre).”

New York Times Editor-app, under tiden skannar, klassificerar och taggar artiklar för att krossa data snabbare än människor kan. Washington Posts Knowledge Map hjälper läsare genom att länka relaterat innehåll tillsammans, automatiskt “tillhandahålla relevant bakgrund, ytterligare information eller svar på vanliga frågor, när läsaren vill ha det”.

BBCs Juicer skannar och klassificerar historier från flera källor för att hjälpa journalister med sin forskning

Bekämpa förfalskningarna

Min största oro över artificiell intelligens skriver historier är att om du sätter sopor i får du skräp. Trots den antagna striden mot falska nyheter har Facebook varit stolt över att utesluta den politiska webbplatsen InfoWars från sin plattform - även om InfoWars på olika sätt har rapporterat att den skrämmande Sandy Hook-massakern av skolbarn var en hoax och att NASA har en slavplattform på Mars. Över på YouTube prioriterar trending-ämnesalgoritmen ofta tinfoil-hat nonsens över verifierbart faktum. på Twitter, vi har sett ökningen av botsar oändligt postar samma ofta baslösa påståenden. En AI som ser sådana källor som trovärdig är ett AI som främjar falska nyheter istället för att slåss mot det.

Fake nyheter är inte ett nytt problem - den här tecknen är från 1894 - men tekniken har vapenat det.

Och naturligtvis har falska nyheter väldigt reella konsekvenser, oavsett om det hämmar våld i världen eller kvackeri och pseudovetenskap som återupplivar dödliga sjukdomar, trodde vi att vi skulle bli av med gott.

Bekämpa eld med eld

Svaret kan vara mer AI. Till exempel använder startprogrammet AdVerif.ai AI för att upptäcka falska nyheter och annat problematiskt innehåll på uppdrag av annonsörer som inte vill att deras annonser ska visas bredvid konfigurerat innehåll. Det beskriver sig som “som PageRank för falska nyheter, utnyttja kunskap från webben med djup lärande”. I praktiken betyder det att man inte bara kontrollerar sidinnehållet utan dess förlags trovärdighet och jämför det med en databas med kända falska nyhetsartiklar. Det är i dess mycket tidiga stadier, och misstag går igenom, men det och system som det har potential att hjälpa oss att skilja fakta från fiktion.

Då igen, som internet har visat gång på gång, hittar de dåliga killarna sätt att använda teknik också, och de slår ofta ut de goda killarna. Det är inte svårt att föreställa sig en inte alltför avlägsen framtid där en uppsättning AIs slår mot falska nyheter medan ett annat set kommer upp med allt mer uppfinningsrika sätt att slåss mot den första gänget av AIs.

Kan AI leda till en online-vapenlöpning mellan fakebots och newsbots som den mellan annonsörer och ad-blockerare? Min optimistiska sida säger nej, men två och en halv årtionden spenderade online berättar ja.

Kanske borde jag be Siri att undersöka.

Techradar s Nästa Up-serien kommer till dig i anslutning till ära

  • Tror du att du har den bästa innovationsidean? Då kan du vinna 10 000 £!