Hva betyr automatisering av journalistikken?

For oss som har tilbrakt unge reporterår med framkalling av film i mørkerom og skriving av fotballreferat på skrivemaskin, som ble skrevet inn på ny av en typograf med enerett til å framstille tekst ved hjelp av datamaskin, er det på mange måter en drøm det som skjer i journalistikken nå. Maskinene går fra å være verktøy til å bli aktive hjelpere.

Dersom Kris Hammonds spådom om at 90 prosent av all journalistisk produksjon vil være skapt av computere og algoritmer i 2030, vil journalistene da forsvinne? Dette er et hovedspørsmål som drøftes i essayet.

Associated press (AP) blir brukt som eksempel i boka, og nyhetsbyråets økonomiavdeling tok tolv-gangeren da de gikk fra å skrive 300 resultatsaker i kvartalet til å lage 4400 ved hjelp av automatisering. Og sakene hadde i tillegg færre feil. Forfatterne av Autostory har nok rett når de slår fast at den automatiserte innholdsproduksjonen på nettet allerede er stor, og at stadig mer av det journalistiske nyhetsinnholdet vil bli produsert av stadig mer avansert programvare. Her vil vi se en sammensmeltning av ingeniør- og journalistfagene, hvor utvikling av algoritmer vil være en nøkkelfaktor i den skarpe konkurransen om nyhetsmarkedet.

Lett og tidsaktuelt om robotjournalistikk

Selv om teksten er preget av teknologisk framtidsoptimisme, er det nærliggende å tenke at det vil ta noen år før vi er der, og Otterdal og Ruud begir seg inn i en vanskelig øvelse ved å forsøke å spå om framtida. Den teknologisk oppvokste journalist vil nok ikke lese Autostory som en endetidsspådom, men for dem som ikke ønsker å bli venn med en programmerer, blinker noen varsellys. Som det jo i dag gjør for bussjåfører, bankansatte og andre som i løpet av noen år kan bli erstattet av maskinene.

Vi får håpe perspektivet til Otterdal og Ruud er riktig, at faget faktisk blir enda mer spennende når det kjedelige rutinearbeidet overtas av maskinene. Forfatterne mener digitaliseringen så langt har vist at automatisering av faktainnhenting, analyse- og skriveprosesser bare vil være en styrke for de som vil satse på en framtid i yrket. Journalister med kunnskap, erfaring, teft og digital kompetanse vil ta teknologien i bruk og skape enda bedre journalistikk, er argumentet.

Journalistisk programvare i vekst

Redaksjonene må imidlertid kjenne sin besøkelsestid og møte ingeniørene, slik at kunstig intelligent medieteknologi kan tas i bruk. Tid vil da kunne frigjøres til å skape enda bedre journalistiske prosjekter.

Otterdal og Ruud peker på at Associated Press opplevde en sterk nedgang i redaksjonelle feil med hjelp av robotiseringen av finansjournalistikk, og at programvaren legger inn varsel ved store avvik som gjør at journalister kan identifisere poenger lettere og ta saker videre når nyhetspoeng dukker opp. Det var vanskeligere å få tid til oppfølging tidligere, da man skulle skrive mange, kjappe saker om en rekke selskaper. Med automatisert overvåking og produksjon, kan man gå mer i dybden på saker med stor relevans og betydning, og dermed gjøre journalistikken grundigere. Enkelt sagt vil automatisering kunne frigjøre ressurser til viktig graving.

Måtte medieledere se den muligheten, og bruke frigjort tid til dette og ikke bare rasjonalisere og hente overskudd.

Et annet vesentlig poeng forfatterne retter oppmerksomhet mot, er at mens journalistene tidligere rapporterte hva som hadde skjedd, er faget i dag mer rettet mot framtid: hva skjer og hva vil skje? Nettet gjør reportere også til overvåkere av menneskelig aktivitet i form av sanntidige datastrømmer. Forfatterne hevder at vi nå er midt i en fase hvor samarbeid mellom menneske og robot har et gjennombrudd. Journalister vil ikke lenger ha enerett på journalistikken.

Datastrømmene som gir journalistrobotene næring

Selv om finans og sport ligger noenlunde åpent til for robotisering, ligger utfordringen i å finne relevante data å mate robotene med. Forfatterne skildrer godt hvordan robotjournalistikk har utviklet seg i det sportsfakta-besatte amerikanske lesermarkedet, og har også gode eksempler på etiske problemstillinger rundt automatisering av sportsreferat i Sverige. Hvordan skiller man barneidrett fra profesjonell idrett, hvor en dårlig spillende ungjente ikke blir hudflettet for dårlig spill slik en toppidrettsutøver kan bli?

Software-tankegangen tilsier at programvaren som smelter sammen journalistikk og informatikk, utvikles og satses på der det er potensial for å skalere. Inputen er avgjørende, og tilgjengelighet på data er helt sentralt for å ta nye områder. Denne boka forteller meg at kampen om åpne data blir helt sentral i nær framtid, selv om forfatterne ikke går videre inn i dette.

Over til ingeniørskapt journalistikk

Når forfatterne skriver at det egentlig ikke tar mer enn 14 dager å lære det grunnleggende i journalistikken, så tar de vel hardt i og setter altfor slappe krav til utdanning av journalister. Poenget deres er likevel tydelig, og mer troverdig, nemlig at det er mye lettere å lære opp folk med teknologisk kunnskap til å forstå journalistikk, enn det motsatte. Viktig er det i alle fall at fagene møtes, at redaksjoner knytter til seg teknisk kompetanse. Boka påpeker dette med troverdighet, selv om jeg mener de undervurderer hva journalistutdanningene tradisjonelt lærer studenter.

I de siste årene har redaksjoner begynt å pare journalister med webutviklere og designere for å skape digital kvalitetsjournalistikk. De fleste SKUP- og NODA Awards-prosjekter er journalistikk av en slik karakter, og det er i skjæringspunktet mellom teknologene og journalistikken at ny energi skapes.

Igjen, måtte medieledere lese dette og prioritere deretter. Og måtte også vi som utdanner framtidas journalister, ta dette mer på alvor. Her har Autostory sitt viktigste potensiale: Boka peker på sentrale og tidstypiske utviklingstrekk og bør være en øyeåpner for dem som ennå ikke har erkjent betydningen av kunstig intelligens og hvordan det vil slå inn i samfunnet.

Automatisk jakt på feil og fakta

Essayet drøfter mot slutten om også faktasjekk-bølgen etter valget av Trump kan føre fram mot ren maskinell avsløring av falske nyheter. Algoritmer som skjønner hva leseren ønsker å lese, er imidlertid noe ganske annet enn algoritmer som kan verifisere informasjon. Sannsynligvis er det urealistisk å vente seg at kunstig intelligens kan frelse oss fra faktafeil og bevisst bruk av vridd informasjon og manipulativt innhold. Hva om kunstig intelligens brukes ondt og effektivt til det motsatte? Dette velges langt på vei bort i den framtidsoptimistiske gløden som dette essayet er skrevet med.

Men færre Butenschøn-saker vil vi nok se, kanskje vil vi også snart oppleve automatiserte, oppdaterte faktabokser i saker. Det gleder vi oss alle over.

En iboende fare for alle som skriver om tidsaktuelle temaer, er at deler av innholdet fort kan bli utdaterte. Utviklingen går så raskt at det nesten ikke er til å unngå. Det har eksempelvis skjedd en del rundt algoritme-diskusjonen rundt Facebook siden Autostory gikk i trykken.

Til tross for noen gjentakelser og bruk av plass på spørsmål som er i grenseland for automatisering, er dette vel verd å sette av tid til for deg som er opptatt av hvor journalistikken nå går. Spesielt den som bærer på frykt for robotisering, vil ha godt av å lese.

Selv om essayet peker mot noe forskning på feltet, kunne det vært dratt flere veksler på teorier om teknologisk utvikling. Forfatternes ståsted og bakgrunn er bransjenær, på godt og vondt. Mest godt, når alt kommer til alt.