Masjienleer in Namibiese nuuskantore – kommer of opwinding?
Tot watter mate word kunsmatige intelligensie en meer spesifiek Masjienleer, ofte wel ML, in Namibiese nuuskantore gebruik?
Word KI reeds gemaklik in joernalistiek geïnkorporeer? Of is daar meer vrae en vrees oor die toekoms en egtheid van die beroep as die opwinding daarvan?
Dis egter ’n feit dat opkomende tegnologieë ’n beduidende impak op die mediabedryf wêreldwyd en in Namibië het. In besonder het die bekendstelling van KI talle nywerhede, insluitend joernalistiek, aansienlik getransformeer. In Namibië moes die tradisionele media, soos koerante en radio, op hierdie tegnologiese veranderinge reageer en maniere vind om by die veranderende medialandskap aan te pas. Hierdie veranderinge bring my tot ’n onlangse studie – om die funksie van masjienleer-instrumente in die Namibiese nuuskantoor te ondersoek.
Masjienleer, of soos die Engelse sê “machine learning” in joernalistiek, is die transformasie van joernalistiek deur take te outomatiseer, groot datastelle te ontleed en inhoud aan te pas. M.a.w dit help om inhoud outomaties te genereer, om die jongste nuus op sosiale media onder andere te vind en patrone in data te identifiseer, wat meer tyd bied vir ondersoekende joernalistiek.
Hoewel daar reeds verskeie toepassings en programme ontwikkel is om deur masjienleer die joernalistieke beroep te ondersteun, is dit veral van ons veteraan en senior joernaliste in Namibië, met tussen 15 en 25 jaar se ondervinding, wat nie KI toepassings vertrou nie.
Sommige voel eenvoudig bedreig deur die nuwe tegnologie wat hulle kan “vervang” en meer artikels en berigte in ’n korter tyd kan oplewer. Nou wat van egtheid, kreatiwiteit en oorspronklikheid; ’n masjien kan tog nie iets uit homself ontwerp en skep nie? Wel, dit hang af van die een wat hom geprogrammeer het, maar nee, volgens navorsing het KI en ML steeds brokkies inligting nodig om ’n storie en leesstuk te skep. Selfs dan is ’n persoon of mens nodig om feite na te sien, om dit geloofwaardig te maak. Sommige nuuskantore maak wel gebruik van KI-redakteursprogramme vir taalversorging en om feite te verifieer.
’n Groot euwel in vandag se tyd is egter waninligting. Oral waar jou vingers deur sosiale media blaai, sal jy minstens drie tot vyf vals berigte raaklees. Nie eens te praat van foto’s wat gemanupileer is nie. Een van die grootste probleme met KI en ML in joernalistiek is dus etiek en betroubaarheid. Senior joernaliste is van mening dat ervaring hier handig te pas kom en “lui-joernalistiek” ter sprake kom.
Dit is duidelik uit die bevindinge van die studie dat joernaliste nie selfversekerd is oor hul kennis rakende die definisie van ML nie, en sommige is onbewus van die ML-instrumente wat hulle in hul werksomgewings gebruik.
Daar is egter klem gelê op hoe ML joernaliste kan help met roetine-aktiwiteite soos storie-ontdekking, die neem van foto’s en videografie, redigering en inhoud vir sosiale media. Feitekontrole en die versekering van deursigtigheid is intussen uitgelig as bykomende voordele van ML-instrumente in die werkspasie van joernaliste. Daarbenewens het KI en ML-tegnologie joernaliste gehelp om betrokke te raak by hul gehore deur middel van multi- en digitale media. ML-algoritmes is ook bedrewe in die sif van groot hoeveelhede teks en help dus joernaliste in hul werk, veral ondersoekende verslaggewers. Die aanvaarding van ML in Namibiese nuuskantore blyk dus nog nie prominensie bereik het nie. Daar is ’n gevoel van huiwering, hoofsaaklik as gevolg van ’n gebrek aan kennis oor ML-instrumente en hul toepassings.
Bekommernisse sluit verder in oormatige afhanklikheid van ML-instrumente wat kan lei tot ’n gevoel van verlies aan beheer, en dat die stem van die joernalis oorskadu kan word te midde van die oormatige gebruik van ML.
Hoewel talle media-organisasie in ander lande reeds daagliks gebruikmaak van sulke toepassings en instrumente, is Namibiese nuuskantore van veral gedrukte media nog nie daar nie en word relevante KI-beleide in die joernalistieke praktyk aanbeveel.
* Marlise het vir 18 jaar in uitsaaiwese gewerk, hoofsaaklik radio, met die fokus op aktualiteit, nuus en onderhoudvoering. Sy het ’n meestersgraad in joernalistiek en mediategnologie van die Namibiese Universiteit van Wetenskap en Tegnologie en fokus nou op navorsing en akademiese skryfwerk.
* Beste lesers, keuring vir die publikasie van WhatsApp, briewe en alle ander lesersbydraes berus by Republikein. Klagtes oor die diens van private besighede word eers aan die onderneming vir reaksie voorgelê. Die menings van ons lesers en rubriekskrywers verteenwoordig nie noodwendig die standpunt van Republikein nie. Republikein is ’n lid van die Redakteursforum van Namibië (EFN) en onderskryf die etiese kode vir die Namibiese media soos toegepas deur die media-ombudsman.
Word KI reeds gemaklik in joernalistiek geïnkorporeer? Of is daar meer vrae en vrees oor die toekoms en egtheid van die beroep as die opwinding daarvan?
Dis egter ’n feit dat opkomende tegnologieë ’n beduidende impak op die mediabedryf wêreldwyd en in Namibië het. In besonder het die bekendstelling van KI talle nywerhede, insluitend joernalistiek, aansienlik getransformeer. In Namibië moes die tradisionele media, soos koerante en radio, op hierdie tegnologiese veranderinge reageer en maniere vind om by die veranderende medialandskap aan te pas. Hierdie veranderinge bring my tot ’n onlangse studie – om die funksie van masjienleer-instrumente in die Namibiese nuuskantoor te ondersoek.
Masjienleer, of soos die Engelse sê “machine learning” in joernalistiek, is die transformasie van joernalistiek deur take te outomatiseer, groot datastelle te ontleed en inhoud aan te pas. M.a.w dit help om inhoud outomaties te genereer, om die jongste nuus op sosiale media onder andere te vind en patrone in data te identifiseer, wat meer tyd bied vir ondersoekende joernalistiek.
Hoewel daar reeds verskeie toepassings en programme ontwikkel is om deur masjienleer die joernalistieke beroep te ondersteun, is dit veral van ons veteraan en senior joernaliste in Namibië, met tussen 15 en 25 jaar se ondervinding, wat nie KI toepassings vertrou nie.
Sommige voel eenvoudig bedreig deur die nuwe tegnologie wat hulle kan “vervang” en meer artikels en berigte in ’n korter tyd kan oplewer. Nou wat van egtheid, kreatiwiteit en oorspronklikheid; ’n masjien kan tog nie iets uit homself ontwerp en skep nie? Wel, dit hang af van die een wat hom geprogrammeer het, maar nee, volgens navorsing het KI en ML steeds brokkies inligting nodig om ’n storie en leesstuk te skep. Selfs dan is ’n persoon of mens nodig om feite na te sien, om dit geloofwaardig te maak. Sommige nuuskantore maak wel gebruik van KI-redakteursprogramme vir taalversorging en om feite te verifieer.
’n Groot euwel in vandag se tyd is egter waninligting. Oral waar jou vingers deur sosiale media blaai, sal jy minstens drie tot vyf vals berigte raaklees. Nie eens te praat van foto’s wat gemanupileer is nie. Een van die grootste probleme met KI en ML in joernalistiek is dus etiek en betroubaarheid. Senior joernaliste is van mening dat ervaring hier handig te pas kom en “lui-joernalistiek” ter sprake kom.
Dit is duidelik uit die bevindinge van die studie dat joernaliste nie selfversekerd is oor hul kennis rakende die definisie van ML nie, en sommige is onbewus van die ML-instrumente wat hulle in hul werksomgewings gebruik.
Daar is egter klem gelê op hoe ML joernaliste kan help met roetine-aktiwiteite soos storie-ontdekking, die neem van foto’s en videografie, redigering en inhoud vir sosiale media. Feitekontrole en die versekering van deursigtigheid is intussen uitgelig as bykomende voordele van ML-instrumente in die werkspasie van joernaliste. Daarbenewens het KI en ML-tegnologie joernaliste gehelp om betrokke te raak by hul gehore deur middel van multi- en digitale media. ML-algoritmes is ook bedrewe in die sif van groot hoeveelhede teks en help dus joernaliste in hul werk, veral ondersoekende verslaggewers. Die aanvaarding van ML in Namibiese nuuskantore blyk dus nog nie prominensie bereik het nie. Daar is ’n gevoel van huiwering, hoofsaaklik as gevolg van ’n gebrek aan kennis oor ML-instrumente en hul toepassings.
Bekommernisse sluit verder in oormatige afhanklikheid van ML-instrumente wat kan lei tot ’n gevoel van verlies aan beheer, en dat die stem van die joernalis oorskadu kan word te midde van die oormatige gebruik van ML.
Hoewel talle media-organisasie in ander lande reeds daagliks gebruikmaak van sulke toepassings en instrumente, is Namibiese nuuskantore van veral gedrukte media nog nie daar nie en word relevante KI-beleide in die joernalistieke praktyk aanbeveel.
* Marlise het vir 18 jaar in uitsaaiwese gewerk, hoofsaaklik radio, met die fokus op aktualiteit, nuus en onderhoudvoering. Sy het ’n meestersgraad in joernalistiek en mediategnologie van die Namibiese Universiteit van Wetenskap en Tegnologie en fokus nou op navorsing en akademiese skryfwerk.
* Beste lesers, keuring vir die publikasie van WhatsApp, briewe en alle ander lesersbydraes berus by Republikein. Klagtes oor die diens van private besighede word eers aan die onderneming vir reaksie voorgelê. Die menings van ons lesers en rubriekskrywers verteenwoordig nie noodwendig die standpunt van Republikein nie. Republikein is ’n lid van die Redakteursforum van Namibië (EFN) en onderskryf die etiese kode vir die Namibiese media soos toegepas deur die media-ombudsman.
Kommentaar
Republikein
Geen kommentaar is op hierdie artikel gelaat nie