Det är bara en tidsfråga innan AI tar våra jobb i mediebranschen
Frågan vi måste ställa oss är om vi vill vara smeden som fortsätter att smida hästskor som vi alltid har gjort, eller om vi sadlar om och tänker helt nytt medan vi fortfarande har ett jobb.
«Sommarvärmen låg som ett tungt täcke över staden, och solen sken in genom Lisas fönster. Hon satt vid sitt skrivbord och försökte att formulera sina tankar i ord. Det var inte lätt för det senaste året hade varit en turbulent tid. Lisa var en av de första att få tillgång till den nya maskininlärningsteknologin som hade revolutionerat arbetsmarknaden. Hon hade varit en av de första som testat den i sitt eget företag och hade sett hur den hade ökat produktiviteten och effektiviteten. Men Lisa hade också sett hur maskininlärning hade gjort att många av hennes kollegor hade förlorat sina jobb»
Nej, detta är inte öppningen i en lite tacky kioskroman med socialrealistisk krydda. Det är början på en fiktiv berättelse, skriven av någon som inte har en kropp att känna sommarvärme med, som inte vet hur det är att ha tankar – och som inte bekymrar sig över något alls och aldrig kommer att göra det.
Det är skrivet av det som media kallar “trendtjänsten” ChatGPT. Världens mest avancerade, generativa språkmodell. I alla fall den mest avancerade som vanliga dödliga har fått tillgång till att använda. Att den är generativ betyder att den genererar ny text. Den är alltså inte begränsad till att hitta svar i en digital höstack, den kan skapa ny halm. Och nya svar. Det är denna egenskap som gör den så intressant.
Det är därför hela internet har blivit tokig i att testa den de senaste veckorna. Den kan skapa nya roliga saker! Den kan till exempel ge dig en emoji-summering av
Love Actually (❤️💔❤️💔❤️💔❤️ 💑👨👩👧👨👩👧👨👩👧 💏👨❤️👨👩❤️💋👩 ❤️💔❤️💔❤️💔❤️), Die Hard (💼🔫🕵️♂️🏙️🕵️♂️💀) eller Titanic (🚢🛳️❄️🌊💔 🌊🚣♂️🚣♀️🛳️❄️🌊 💔💔💔💔💔💔).
Men skämt åsido: Det är just denna förmåga att skapa nytt innehåll som också gör den potentiellt väldigt skrämmande.
Jo, AI kommer Att ta ditt jobb
Först kom alla profilbilder från Lensa-appen. Skicka in ett urval av bilder på dig själv, så hostar maskinen upp femtiohundra bilder på dig i alla möjliga omgivningar och stilar. Alltid drömt om hur du skulle sett ut på Ludvig den fjortondes tid? Inga problem. Önskar du att det var just du som Leonardo da Vinci hade som modell då han tog sig an att skapa ett ansiktsuttryck som ingen skulle bli klok på? Bara tryck på play. Så blev profilbilderna ackompanjerade av nästan gränslöst välgjorda digitala målningar. Fotorealistiska. Landskap som människan inte har satt sin fot i. Eller Rembrandkvalitet på maskinutförda penseldrag. Signerat DALL-E 2 och NightCafe.
Allt detta var kul bland kompisgäng i sociala medier, men vad tänkte världens konstnärer och illustratörer? De tänkte: Oh shit, där rök jobbet. Detta sattes på sin spets för många av dem då Shutterstock gjorde DALL-E-producerade bilder till en egen kategori i sin gigantiska bilddatabas.
Sedan kom ChatGPT. Och nu var det innehållsproducenternas och journalisternas tur att känna den stora rysningen. Sedan kom också den ena efter den andra artikeln med mer eller mindre skeptiska försök, skrivna av skribenter i tidningar och online. Notera, den kan mycket, skrev de, men försäkrade samtidigt läsarna om att just den här artikeln, den är skriven av en människa. De pratade om en liten konstig bebis som blivit nedkastad, och var snabba med att påpeka brister och fel.
Jag var inte bättre själv. Men jag bad ChatGPT själv att rada upp de största farorna med maskininlärning. Som frågat, så svarat.
ChatGPT om de stÖrste farORNa Med maskininlärning
Jag citerar:
«Här är några möjliga teman du kan inkludera i din krönika: 1) Diskriminering och bias: Maskininlärning kan replikera och förstärka existerande bias i den datan den lär sig av. Detta kan leda till diskriminering mot vissa grupper, till exempel baserat på etnicitet och kön. 2) Datasession: Maskininlärning kan förlita sig på att stora mängder av data ska fungera, vilket kan leda till att individers integritet äventyras. 3) Black box-beslut: Maskininlärning kan leda till att beslut fattas av algoritmer som inte är transparenta för människor, något som kan vara problematiskt om vi inte förstår hur och varför beslutet togs. 4) Beroende: Desto mer vi överlåter till maskininlärning, desto mer blir vi beroende av den. Detta kan leda till att vi förlorar viktig kompetens och förmågan att tänka självständigt. Sårbarhet för angrepp: Maskininlärning kan vara sårbart för angrepp, till exempel genom att introducera felaktiga data eller genom att ändra modellen. Detta kan leda till att systemet tar felaktiga beslut.»
«Tack,» skrev jag. «Ingen orsak,» svarade ChatGPT. «Finns det fler faror?» ville jag veta. ChatGPT tänkte i två nanosekunder innan den svarade:
«1) Frånvaro av empati och mänskliga värderingar: Maskininlärning baserar sig på data och matematik och kan därför inte ta hänsyn till mänskliga värderingar och empati på samma sätt som människor kan. Detta kan leda till att maskininlärning tar beslut som inte är i linje med mänskliga värderingar. 2) Otrygghet på arbetsmarknaden: Maskininlärning kan automatisera många arbetsuppgifter, något som kan leda till att människor blir av med sina jobb. Detta kan skapa otrygghet och oro för framtiden. 3) Möjlighet för missbruk: Maskininlärning kan missbrukas för att sprida propaganda och desinformation, eller till att övervaka och komtrollera befolkningen. 4) Brist på anpassning till förändringar: Maskininlärning bygger på lärande av historiska data och kan därför ha problem med att anpassa sig efter förändringar i omgivningen. Detta kan leda till att den tar felaktiga beslut i nya situationer. 5) Sårbarhet för fel: Maskininlärning kan göra fel, till exempel genom att tolka data felaktigt eller genom att göra antaganden som inte håller. Detta kan leda till att systemet tar felaktiga beslut som kan få allvarliga konsekvenser.»
Jag kunde inte ha sagt det bättre själv. I alla fall inte på två nanosekunder. Här finns det massa saker att ta tag i! Var det någon som skrek: Etiskt ramverk, please?
AI är inte en liten förbättring. Det är något helt annat
Ditt kylskåp, Google Maps, smartklocka, tvättmaskin – och vårdappar. Mycket av det vi använder dagligen är fullt av kod. En tendens som bara får fäste ju bättre tekniken blir. Visste du att den moderna bilen genomsnittligt består av 10 miljoner rader kod?
Med andra ord: koder, algoritmer och artificiell intelligens som både är skapt av och själv kan generera ny kod, kommer att bli mer och mer intrasslade i våra liv. Både privat och på arbetsplatsen.
Vi kan redan se konturerna av detta med ChatGPT: Ivriga kodare har fått den att besvara utvecklarfrågor, elever har (naturligtvis) fått den att lösa både matte- och språkuppgifter. Skollärare har redan anmält sina bekymmelser till beslutsfattare gällande användningen av artificiell intelligens.
Om du tycker att detta låter alldeles för simpelt har du inte hört talas om fysikern Dylan Black. Han bestämde sig för att få ChatGPT att använda sina “muskler” lite. Han bad den helt enkelt att uppfinna ett helt nytt språk. Inget mindre. Och inte nog med det, han bad den att prata med honom på det nya språket – Glorp – och skriva koden till ett program som kan översätta detta nya språk till engelska. Kunde den det? Det kan du ge dig på! Var det ett felfritt språk? Nej. Men när ChatGPT gjorde misstag och Dylan Black rättade den, bad den om ursäkt, tänkte sig för en nanosekund – och gjorde ett nytt försök. Och lyckades.
En sak är att detta kommer att ställa skärpta krav på lärare när det kommer till bra formuleringar av uppgifter i framtiden. Något helt annat är användningen som redan är möjlig för alla oss som varit i arbete länge. Tänk på alla former av informationstexter, tänk närmare bestämt på det mesta som finns gällande skriftlig kundbehandling. Idag har många nätbutiker en oanvändbar robot längst nere i hörnet. Om två sekunder är det ChatGPT som sitter där, och jag lovar dig att den kan svara på det du undrar.
Tänk på uppslagsverk, nya program, tänk jordanalyser, seismisk data, tänk på hela internets vansinniga mängd Big Data om allt och alla … Den sekund som ChatGPT och dens efterföljare blir anslutna på allvar kommer världen snabbt att bli extremt mycket mindre. AI kan scanna den – och förändra den – på bråkdelen av en sekund. I goda händer kan mycket gott komma ur det. I dåliga händer?
Det blir viktigt att du kan föreställa dig vad AI kan åstadkomma. Vad artificiell intelligens är bra på representerar inte en liten förbättring av det människor kan utföra. Du kan inte öva och ta igen försprånget. Du spelar knattefotboll medans AI spelar i alla divisioner samtidigt. Innan du ens hunnit ta på dig benskydden. Du måste kunna visualisera det, för du måste kunna se skillnaden. Är budskapet jag presenteras här möjligen genererat av en robot, eller kommer det från en människa? Du kommer att behöva ett nytt kritiskt sinne.
Varför ska du leta hos Google om AI kan hitta svaret åt dig?
Oavsett vad som händer är en sak säker. Mycket kommer att förändras – på sätt vi ännu inte vet om. Kort sagt. Jobb kommer att försvinna. Tjänster och företag kommer att försvinna. Frågan är: Vad är det som skiljer åt de som kommer att lyckas i detta skifte, detta paradigmskifte, och vilka kommer att misslyckas?
Svaret på den frågan är både enkelt och komplicerat. I sin bok om allt som är gratis skriver The Wired-redaktören Chris Anderson om fenomenet «free». Om hur revolutionerande det var då Google exempelvis erbjöd gratis sök, gratis mejl, gratis you name it. Om att Facebook erbjuder sina tjänster gratis. I skrivande stund är det också gratis att användra ChatGPT, och då blir vi tvugna att fråga oss själva: Hur är det möjligt att allt kan vara gratis?
Det handlar om brist och överflöd. Om du verkar på en bristmarknad kan du sätta priset något högt. Om du verkar på en marknad präglat av överflöd av en resurs, lönar det sig inte att ta betalt om alla andra erbjuder samma sak gratis. Tänk på radannonser förr i tiden. Det kostade pengar att sätta dem i tidningen, som då kunde ta bra betalt per tecken eftersom utrymmet var begränsat. Sedan kom internet och utrymmet blev oändligt. Vad hände med radannonserna i tidningarna? Det är samma sak som kan förklara varför Yahoo! försvann.
Kontrasten mellan brist och överflöd utgör ofta en make-or-break i de allra flesta branscher. Hänger du inte med i matchen är du passé innan du vet ordet av. Vi kommer att märka detta när det gäller AI. Låt oss ta Google som exempel. Om informationen som Google hanterar och gör tillgänglig för oss idag plötsligt blir tillgänglig för andra med samma kvalitet, men på ett nytt sätt – då försvinner Googles grund till existens. Då är det bye-bye för Google-sök. För varför ska du leta dig genom en massa artiklar online, via Google, om en chatbot kan ge dig svar direkt?
Får du något gratis, är det du som är produkten
Nästa fråga är: Hur kommer det sig att tech-företagen är bland de rikaste i världen när merparten av det de erbjuder faktiskt är gratis att använda? Svaret här är att vi är deras produkt. Alla vi som använder Google. Och det är här det blir extra intressant att ta en närmare titt på ChatGPT. Då den till en början blev upplärd på en begränsad mängd data och finjusterades av 40 inhyrda konsulter, har den i och med lanseringen fått tillgång till en helt enorm resurs: Dig. På fem dagar hade 5 miljoner användare registrerat sig och satte igång med att testa den, rätta den, kort sagt: göra den smartare. Vi är kunden. Vi betalar med våra liv. Fem miljoner liv. Och detta är barnmat i förhållande till vad som garanterat väntar runt hörnet.
Chris Anderson skriver att de som klarar av att följa värdet i ett sånt skifte som vi med största sannolikhet redan har tagit första steget in i, de kommer att tjäna pengar. De som inte klarar det, men som fortsätter att smida hästskor även om bilförsäljarna säljer sin nya uppfinning, de förlorar. Vi måste med andra ord leta efter värdet, vi måste leta efter bristen.
Allt innehåll behöver inte längre skapas av människor
Ett av modeorden i dagens mediebransch är att innehåll är viktigt. Ja, inte bara att innehåll är viktigt men att bra innehåll är viktigt. Bra betyder vanligtvis användbart. Unikt, genomarbetat innehåll som erbjuder riktigt värde för läsarna. De som pratar högst om värdet av innehållet är vi som skapar det. Vi gör detta för att vi anser att bra innehåll är viktigt, men vi gör det naturligtvis också för att det är bra innehåll vi lever på.
Det intressanta här är: Vad är bra innehåll, egentligen? Är det artikeln som den grävande journalisten har ägnat månader åt att ta fram eller är det receptet på vinbärsgelé en sen torsdagskväll? Svaret är ja på båda. Ursprungs- och publiceringskanalen bakom båda typerna av information delar samma mål: Att nå en betalande kund. Båda vill hamna så långt upp i Googles sökranking som möjligt.
Jag frågade en sökmotoroptimeringsspecialist om vad han tyckte om ChatGPT. Han svarade att han hade reservationer men att han i princip inte såg någon egentlig skillnad på en maskinskriven text och en mänskligt skriven text, så länge de uppfyllde särskilda krav för SEO. För säkerhets skull rådfrågade han ChatGPT – som höll med.
Vi skapar innehåll för att Google ska ge dig vårt svar på din fråga, överst på sidan. Över de andra.
Vi skriver för sökmotorerna. Vi vill ha hög ranking, antingen för vår egen räkning eller för våra kunders räkning. Det är så vi kan hoppas på att skaffa tillräckligt med uppmärksamhet för att få nya kunder. Det gäller byråer, bloggare, osv. Men trots allt är det kunderna vi egentligen riktar oss till. Via en omväg. Annars var mödan helt meningslös.
Det intressanta här är att det är även så här Google ser på det. Augusti-uppdateringen av deras algoritm blev döpt till «Helpful content update». Principen är enkel: Skapa innehåll till människor i första hand, sökmotorer i andra hand. People-first-innehåll kommer att föredras – inte bara av läsarna, utan också av algoritmerna! Hur hänger detta ihop med AI? Jo. Som ChatGPT har demonstrerat blir de nu så smarta att det för de allra flesta av oss kommer bli svårare och svårare att i framtiden avgöra vad som är maskinskrivet och vad som är skrivet av en människa.
Varför? Eftersom båda är kapabla att skriva nytt.
Använd maskininlärning som en resurs – eller bli utkonkurrerad
Så vad gör vi? Jag tror att vi måste acceptera att utvecklingen kommer vare sig vi vill eller inte. Annars slutar det med att vi har en nischbutik som stadigt får färre kunder, tills det en dag blir igenbommat.
Vi måste se AI som en resurs. Men kanske kan vi i detta paradigmskifte dra lärdomar av några tidigare paradigmskiften, så att vi inte gör samma misstag igen, denna gång bara med mycket mer bestående konsekvenser? (Om de som uppfann bilen hade ställt ett par kritiska frågor angående att anpassa hela samhället efter en uppfinning som förgiftar miljön, hade klimatfrågan kanske sett annorlunda ut.)
Jag vänder mig till ChatGPT för att se vad den tycker.
Den är inte långsam med att rada upp fördelarna med maskininlärning. «Men,» säger den:
«Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att maskininlärning inte kan ersätta mänsklig kreativitet och originalitet. Det är fortfarande människor som måste sätta dagordningen, bestämma vad som är viktigt att skriva om, och ge texten sin personliga ton. Maskininlärning kan inte ersätta mänsklig journalistik och analytisk förmåga och det är viktigt att journalistik fortsatt produceras av människor som kan sätta saker i perspektiv och bidra med kritiskt tänkande.»
Jag kunde inte vara mer enig. Eller vänta lite! Borde jag snarare vara oenig?
*
Vill du veta mer om hur vi på Coupler kan hjälpa dig med ditt innehåll? Ta kontakt!
