Futurolozi već neko vrijeme upozoravaju kako će inteligentni strojevi u budućnosti velikim dijelom obavljati poslove u nizu profesija, uključujući i novinarsku, a da takva predviđanja nisu puka znanstvena fantastika, pokazuje i studija tima pod vodstvom poznatog hrvatskog znanstvenika prof. Marina Soljačića s Massachusetts Institute of Technology.

U studiji objavljenoj u novom broju časopisa Transactions of the Association for Computational Linguistics Soljačić i njegovi suradnici, Rumen Dangovski i Li Jing, Preslav Nakov te znanstveni novinar Mićo Tatalović napravili su novu vrstu neuronske mreže koja može čitati sažetke znanstvenih radova i zatim ih ukratko opisati u nekoliko rečenica. Drugim riječima, znanstvenici su razvili poseban oblik umjetne inteligencije koji obavlja dio posla znanstvenog novinara.

"Ovaj je članak posljednji u nizu serije naših radova o novoj vrsti neuronskih mreža koje su inspirirane određenim matematičkim objektima koji se relativno često koriste u fizici, ali u kompjuterskoj znanosti nisu baš česti. Prednost korištenja tih specifičnih matematičkih objekata dolazi do izražaja pogotovo kod neuronskih mreža koje trebaju dugo pamtiti informacije te izvoditi inteligentne zaključke iz podataka koji su međusobno prilično razdvojeni, ili u prostoru i/ili u vremenu", rekao je za Jutarnji list Marin Soljačić, redoviti profesor na MIT-u.

Pojasnio je i kako je došlo do suradnje s Riječaninom Mićom Tatalovićem, bivšim urednikom u New Scientistu i Natureu te aktualnim predsjednikom Britanskog udruženja znanstvenih pisaca.

"Mi smo radili na tim novim neuronskim mrežama baš kad je Mićo Tatalović stigao na jednogodišnji program za znanstvene novinare Knight Science Journalism Fellowship na MIT-u" prisjetio se Soljačić. Otišao je, nastavlja, s Tatalovićem na ručak i on mu je ispričao da ga zanima koliko bi današnja umjetna inteligencija mogla biti dobra u sažimanju znanstvenih radova.

"Rekao sam da upravo radimo na vrsti neuronskih mreža koje bi možda mogle poslužiti baš toj svrsi i da bi bilo interesantno probati. I tako smo počeli našu suradnju koja je nakon godinu i pol kulminirala ovim radom", kaže Soljačić.

Ističe kako su posljednjih godina neki znanstvenici pokazali da neuronske mreže mogu prilično dobro sažimati članke, primjerice sa CNN-a ili Daily Maila.

"Mi smo se fokusirali na sažimanje znanstvenih članaka i trenutačno imamo sustav koji može prilično dobro sažeti članak od, primjerice, 500 riječi na oko 50 riječi. I uistinu izgleda da su naše nove neuronske mreže prikladne, između ostaloga, za tu primjenu. Sada znamo i dalje korake koje je važno probati kako bismo mogli sažeti cijeli znanstveni članak na oko 500 riječi, u tekstu
koji će biti razumljiv prosječnom čitatelju. Čini mi se da postoji dobra šansa, veća od 50 posto, da bi se to moglo ostvariti za dvije do pet godina", ustvrdio je Soljačić.

Ipak, smatra da sustav umjetne inteligencije koji razvija nije zamjena za novinara, nego pomoć novinarima specijaliziranim za znanstvene teme.

"Znanstveni novinari rade mnogo više poslova od pukog sažimanja znanstvenih članaka. Primjerice, kada znanstveni novinar piše članak, istražit će cijelo područje i napisati mali pregled, zatim razgovarati s autorima, napisati viziju budućnosti itd. Takvi zadaci su trenutačno prilično teški za umjetnu inteligenciju. Stoga mislim da će u idućih pet do 10 godina sustavi na kojima radimo služiti samo kao 'oruđa' znanstvenim novinarima. No u roku od pet do 10 godina nije isključeno da bi umjetna inteligencija mogla imati još dublji utjecaj na novinarsku profesiju", naglasio je Marin Soljačić.

Ipak, koautor studije, znanstveni novinar Mićo Tatalović, smatra kako će umjetna inteligencija u budućnosti ugroziti posao ne samo znanstvenih novinara nego i novinara općenito.