Radar Armenia-ի զրուցակիցը ՏՏ և մեդիա-ոլորտի խորհրդատու Արթուր Պապյանն է։

- Ինչպե՞ս եք գնահատում արհեստական բանականության դերը լրատվական դաշտում․ դրանք օգնու՞մ են, թե՞ խանգարում։

- Այսօր լրատվական դաշտում, երբ ռեսուրսների խիստ կարիք կա և սղություն, արհեստական բանականությունը, որը կարողանում է շատ լավ տեքստեր խմբագրել, արագացնել մոնտաժի, պատկերների գեներացման, խմբագրման բազմաթիվ գործառույթներ, ուղղակի փրկօղակի դեր է կատարում մեդիայի համար, որովհետև թույլ է տալիս կոնտենտի արտադրման, մշակման և, նույնիսկ, տարածման գործիքների արժեքները զգալիորեն նվազեցնել։ Հնարավորություն է ստեղծվում 1-2 լրագրողով, 1 մոնտաժողով, արհեստական բանականության 1 մասնագետի կիրառմամբ հասնել այնպիսի արդյունքի, ինչպիսին տարիներ առաջ շատ ավելի մեծաքանակ թիմերով էր հնարավոր ստեղծել։

- Արհեստական բանականության հետ կապված ի՞նչ խնդիրներ եք տեսնում լրագրության ոլորտում, ի՞նչ մարտահրավերներ կան։

- Մարտահրավերների մասով խնդիրն այն է, որ լրագրողները պարտավոր են թափանցիկ լինել, թե իրենք ինչ արհեստական բանականության գործիքներ և տեխնոլոգիաներ են օգտագործում։ Սրա հետ կապված՝ Հայաստանի լրատվամիջոցների ինքնակարգավորման նախաձեռնությունն արդեն իսկ մշակել է արհեստական բանականության կիրառման էթիկական վարքականոն, որտեղ նշվում է, որ լրագրողները պետք է թափանցիկ լինեն։

Օրինակ, եթե լուսանկարը գեներացվել է արհեստական բանականությամբ, այդ մասին պետք է նշում արվի, եթե ստեղծվել է վիդեո-իլյուստրացիոն նպատակներով, այդ մասին ևս պետք է նշվի։ Տվյալների մշակման դեպքում էլ ցանկալի է նշել, որ դրանք մշակվել են արհեստական բանականության միջոցով, որովհետև հասկանալի է, որ արհեստական բանականությունն ունի իր ստեղծման տվյալներից բխող նախապաշարմունքներ։ Այսինքն, ենթադրենք, ամբողջ կոնտենտը ստեղծվել է Միացյալ Նահանգներում՝ ամերիկյան տեխնոլոգիաների, հասկացությունների հիման վրա, և հետո դուք Հայաստանի վերաբերյալ հարց եք տալիս, արհեստական բանականությունը պատասխանում է կոնկրետ իր ուսուցման նյութից և կարող է հայաստանյան իրականության հետ անհամատեղելի որոշումներ կայացնել։ Կամ, արհեստական բանականությանը տալիս եք 10 հազար տող տվյալ, որ մշակի, նա մշակելիս ելնելու է կամ հիմք է ընդունելու այն Training Data-ն, մոդելը, որով ինքը պատրաստվել է։ Եվ դա կարող է հանգեցնել որոշակի խնդիրների, արդյունքները լինեն նախապաշարված իր Training Data Set-ից, և սա պետք է գիտակցել։

Երկրորդ առանցքային դրույթը, որը կա զլմ-ների ինքնակարգավորման նախաձեռնության արհեստական բանականության վարքականոնում, այն է, որ պետք է անպայման ստուգել, վերստուգել և ճշտել արհեստական բանականության մշակումները և երբեք հույսը չդնել միայն դրա վրա։

- Այժմ տարբեր ծրագրերի մրցավազք է սկսվել` ChatGPT, DeepSeek, Qwen և այլն։ Ինչի՞ կհանգեցնի սա։

- Համարում եմ, որ այս պահին տարբեր ծրագրերի մրցավազգը օգուտ է սպառողներին։ Այս տեխնոլոգիան սկզբում «ցանկապատի ետևում էր», վճարովի էր, ու ChatGPT-ն փորձում էր դրանից գումար գեներացնել։ Հիմա այն դառնում է հասարակ ապրանք՝ բոլորին հասանելի, գինն իջնելու է, դառնա առօրյա մի բան, որն օգտագործելու են բոլորը։ Առանց արհեստական բանականության սկսելու ենք չպատկերացնել մեր կյանքը, ինչպես այսօր դժվար է պատկերացել կյանքն՝ առանց բջջային հեռախոսի։

Հայկ Մագոյան