Transkrypcja odcinka

Maszyny zamiast dziennikarzy. Bartek Pucek i Jarosław Kuźniar

Autor: Jarosław Kuźniar
Technologia
[00:00:21]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Jesteśmy, szanowny panie Bartku, myślę na jakimś półmetku tej drogi, o której się mówi: Albo dadzą radę i coś z tego będzie, albo wszystko szlag trafi. Trzeci odcinek, po sześciu już będzie z górki. Umówiliśmy się, że dziś porozmawiamy sobie o tym w „Technologicznie”, jak to jest z automatyzacją na różnych poziomach. A wyszliśmy od pewnego tekstu, który się pojawił - to był tekst, że na Interia.pl już niedługo i sportem, i prognozą pogody zajmą się maszyny. Nie wiem, czy oni są pierwsi, ale po raz pierwszy o nich głośno.

[00:00:54]

B. PUCEK: W Polsce prawdopodobnie jedni z pierwszych, ale to jest tak, jak z tą historią o zrobotyzowanych i zautomatyzowanych fabrykach, że teoria mówi, że oprócz fabryki, oprócz maszyn, oprócz automatyzacji będzie potrzebny tylko człowiek i pies. Pies, aby nikt nieuprawniony nie wchodził na teren fabryki czy tam, gdzie są te roboty. A człowiek tak naprawdę służy do tego, żeby przynosić psu jedzenie. Więc zobaczymy, jak ta historia z automatyzacją i robotyzacją się skończy. Jest wokół niej wiele niedomówień, wiele niezrozumień, ale też wiele optymizmu, a z drugiej strony też wiele obaw. W szczególności, jeżeli są związane z przyszłością pracy i tym, czym ludzie się będą zajmować.

[00:01:36]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Tak, bo zwykle myśli się o tym, że jak przyjdzie robot, to ja nie będę musiał nic robić. Ale z kolei ten rynek pracy nie jest taki zero-jedynkowy, więc to, że przyjdzie robot wcale nie oznacza, że ty stracisz pracę. Może będziesz miał inną pracę? A może, jak w tym przemyśle 3.0 - 4.0, może będziesz musiał współpracować z tym robotem?

[00:01:55]

B. PUCEK: To prawda. I myślę, że mamy kilkaset, jeśli nie kilka tysięcy lat doświadczenia w tworzeniu rzeczy i w obserwowaniu procesów automatyzacji. Bo tak naprawdę, czy patrzymy na to z perspektywy akweduktów, czy patrzymy na to z perspektywy rewolucji przemysłowej, czy dzisiaj internetu i takiej robotyzacji na masową skalę, to te procesy już były, one się powtarzają. Więc z jednej strony, istnieje ta obawa o utratę pracy w związku z automatyzacją, robotyzacją, rozwojem sztucznej inteligencji, ale – z drugiej strony – do tej pory w historii te procesy miały 2 rodzaje konsekwencji. Po pierwsze: część rodzajów prac była zastępowana przez automaty czy też przez roboty, maszyny produkcyjne, przez różnego rodzaju algorytmy, ale – z drugiej strony – pozwalała na wytworzenie nowych rodzajów zawodów, nowych rodzajów zadań, ale też – w mojej opinii – ta automatyzacja czy sztuczna inteligencja pozwala ludziom na skupienie się nie na rzeczach powtarzalnych i rzeczach mechanicznych, tylko raczej na wyzwalaniu tej części kreatywnej. To też jest jedna z teorii związanych z rozwojem sztucznej inteligencji. Mówi o tym, że będziemy mogli – dzięki postępowi technologicznemu, dzięki postępowi w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji – spędzać więcej czasu na rzeczach kreatywnych.

[00:03:19]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Nie wiem, czy to mit, ale rzeczywiście, kiedy zaczyna się jakaś dyskusja o sztucznej inteligencji bardzo błyskawicznie pojawia się argument: „Ale spokojnie, to będzie dotyczyło tylko tych bardzo powtarzalnych rzeczy”. Ale z drugiej strony: tu, w przypadku Interii mamy wręcz wypowiedź szefa projektu Automated Journalism. Pytanie: czy to jest nowy zawód, czy to jest tylko optymalizacja tego, co już jest?

[00:03:44]

B. PUCEK: To pewnie jest proces, który się składa najpierw z właśnie automatyzacji istniejących procesów, a -z drugiej strony – rozwoju w kolejnym kroku. Bo jeżeli spojrzymy na rozwój technologiczny, to tak naprawdę on wynika głównie z rozwoju samej technologii, czyli z dostępności nowych narzędzi, z rozwoju algorytmów, nowych języków programowania, ale też przede wszystkim z tego, że ta technologia otwiera nowe modele biznesowe. Dzisiaj, jeżeli spojrzymy na rynek mediów, to rynek mediów przez lata – w szczególności rynek internetowy, ale nie tylko – jest zasilany reklamami. Reklamy czy też kupno reklam albo przychody z reklam są motywowane zasięgami. Zasięgi są motywowane ilością interakcji oraz poziomem zaangażowania, najczęściej niestety sprowadzanego do poziomu odsłon, czyli im więcej odsłon, tym więcej zarabiamy pieniędzy. Ten model dzisiaj ewoluuje w stronę zaangażowania, stąd m.in. platformy social mediowe, które odbierają te budżety reklamowe. Ale też zabierając te budżety reklamowe, czyli de facto zabierając przychody w dużej części mediów tradycyjnych, wymuszają – za pomocą tego postępu technologicznego – automatyzację, ponieważ ta automatyzacja w wielu miejscach obniża koszty. I teraz: obniżanie kosztów jest jednym z tych elementów, ale później, w kolejnych krokach jedna rzecz to jest obniżenie kosztów, ale z drugiej strony – później okazuje się, że te zadania, które dzisiaj wykonują – też ludzie – algorytmy, w wielu miejscach mogą być wykorzystane również do pracy kreatywnej. Z jednej strony, to może być informacja o pogodzie, co jest po prostu umiejętnością analizy danych i NLP, czyli natural language processing. A z drugiej strony, może być również używana do przewidywania np. pogody na dużym zestawie danych, np. dotyczących danego kraju czy całego świata.

[00:05:49]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Nie chcę obrażać nikogo, kto nas słucha teraz, a jest związany - być może - emocjonalnie z Interią, ale wydaje mi się, że tutaj - znając realia polskich mediów - raczej nie naukowe podejście jest decydujące, tylko to, o czym wspomniałeś: Możemy ograniczyć koszty, to je ograniczymy. Ja to nawet jakoś tam staram się rozumieć, bo prognoza pogody i sport nie są - choć dla wielu na pewno -kluczowymi informacjami. Ale jednak wyobrażam sobie, że tutaj rzeczywiście technologia potrafi być nawet skuteczniejsza niż człowiek. Bo do tej pory siedział Tomasz Zubilewicz albo Tomasz Wasilewski, albo Agnieszka Cegielska, albo Maja Popielarska i patrzyli na pewne modele, mieli obok meteorologa, który tak naprawdę analizował pewne modele, oni prezentowali tę prognozę pogody. Tutaj mówimy o maszynie, która dostanie zdjęcia, dostanie dane i wypluje prognozę pogody. Napisać ją - tak jak to pisze choćby Polska Agencja Prasowa - w bardzo prostych słowach nie jest rocket science.

[00:06:46]

B. PUCEK: Tak. I to są prawdopodobnie pierwsze rzeczy, które będą i są zautomatyzowane. Czyli te rzeczy, które… Ja nazwałbym je „informacjami pasywnymi”, czyli takie, które nie wymagają np. interpretacji.

[00:06:59]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Ale emocje wywołują ogromne. Prognoza pogody? Daj spokój.

[00:07:01]

B. PUCEK: Absolutnie. Inny aspekt będzie pewnie w segmencie sportowym, ponieważ w segmencie sportowym oprócz informacji pasywnych, czyli: „Ktoś strzelił gola”, jest również informacja emocjonalna, czyli: W jakiej sytuacji? Jakiego rodzaju to emocje wywołało? Jak zareagowała publiczność? No i tutaj, na dzisiejszym etapie algorytmy jeszcze nie są dobre w rozpoznawaniu emocji. Aczkolwiek jeżeli mówimy o czymś, co nazywa się ładnie GPT-3, a jeszcze ładniej: generatywny transformator przedtreningowy (czyli to jest rodzaj modelu językowego, który pozwala generować wiedzę o świecie poprzez uczenie się na różnych rodzajach danych, gdzie możemy nakarmić ten algorytm informacjami, ale on zacznie interpretować te informacje i na ich podstawie tworzyć kolejne) to jest już zupełnie inny rodzaj technologii. Dzięki niemu możemy spojrzeć na algorytmy przez pryzmat kreatywności również. To jest ten przykład, o którym rozmawialiśmy wcześniej. To jest de facto algorytm, który jest podążającym za nami przyjacielem, który obserwuje nasze zachowania, obserwuje to, co mówimy, słucha nas, próbuje zrozumieć i po jakimś czasie będąc nakarmionym informacjami o nas czy o jakimś zestawie danych, o jakimś temacie, zaczyna uzupełniać za nas zdanie. Zaczyna rozumieć, co chcieliśmy powiedzieć, zanim to powiedzieliśmy. Bardzo wiele z prac dzisiaj wokół właśnie deep learningu czy machine learningu, czyli uczenia maszynowego czy np. uczenia nadzorowanego, skupia się właśnie wokół umiejętności nie tylko interpretacji danych albo przewidywania, ale również tworzenia nowych. Czyli dochodzi również ten etap kreatywny. No i pewnie to jest ten etap, którego my, jako ludzie, boimy się najbardziej.

[00:08:58]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Choć w przypadku takiej nowej roli, nowej funkcji czy nowego zawodu, jak Automated Journalism, pewnie chodzi też o wiarygodność. Mówimy o dziennikarstwie, czyli o czymś, co powinno z natury rzeczy być zbudowane na zaufaniu. Czy my możemy to zaufanie wobec maszyny mieć większe niż wobec człowieka? Jeśli chodzi o analizę danych, to właściwie myślę, że ona czasami może się mniej mylić niż człowiek.

[00:09:21]

B. PUCEK: Prawdopodobnie ta analiza wykonana przez maszyny będzie nam się też często nie podobać, ponieważ może być na tyle chłodna i…

[00:09:29]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: ... nie daj Boże, obiektywna.

[00:09:30]

B. PUCEK: … skalkulowana i obiektywna, że może nam się to po prostu nie podobać. W szczególności teraz, kiedy jesteśmy jako społeczeństwo mocno spolaryzowani i lubimy być bardzo zero-jedynkowi, to algorytmy zawsze będą kwestionowane z punktu widzenia tego, czy te modele nie mają odchylenia np. w jedną stronę albo w drugą stronę.

[00:09:59]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Bo zakładam, że wynik takiego modelowania przez maszynę z kontekstem i bez kontekstu może być zupełnie inny?

[00:10:06]

B. PUCEK: I ten kontekst jest ważny, ponieważ oczywiście, jeżeli spojrzymy na to z punktu widzenia zestawu danych i ten zestaw danych, którym będziemy karmić ten algorytm będzie bardzo jednostronny np. politycznie albo sportowo – weźmy przykład sportu – będzie tylko i wyłącznie karmiony przez pryzmat Legii Warszawa, to automatycznie będzie się odchylać w stronę kibicowania – tego wirtualnego czy też algorytmicznego – Legii Warszawa. I dlatego tak ważne jest to, na jakiej podstawie algorytmy się uczą i jakie są te zestawy danych, którymi są karmione. I oczywiście, jest wiele przykładów na świecie, kiedy różne firmy próbowały uruchamiać swoje boty, swoich asystentów i wkładać nienadzorowane zestawy danych do środka. I po kilku dniach, godzinach czy tygodniach okazywało się, że te boty czy ci asystenci nagle byli nietolerancyjni albo głosili poglądy, które nie są powszechnie przyjmowane jako kulturalne.

[00:11:20]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: W przypadku - obiecuję, ostatni raz użyję tego sformułowania... A może przedostatni - Automated Journalism, nasi koledzy z Interii mówią: „Idziemy w stronę "New York Timesa". Zdajemy sobie sprawę, że od pogody i sportu zaczynamy, ale tak naprawdę nie wiemy, co jest za rogiem, więc chcemy w tym świecie być”. Też wyobrażam sobie, że dzisiaj w momencie, w którym dziennikarz staje się też jednoosobową instytucją, musi umieć i świetnie zrobić zdjęcie, i nagrać film, i zrobić podcast, i napisać też tekst - dłuższy, krótszy - na kilka różnych platform i skusić do przeczytania, zobaczenia, posłuchania tego, co przygotował, tej swoje treści różnych słuchaczy, to jemu tak naprawdę, w tej jego jednoosobowej redakcji jakaś automatyzacja też może się przydać. Wyobrażam sobie nawet to, co dzieje się przy okazji naszego podcastu teraz: Melania - którą serdecznie pozdrawiamy - zbiera z maszyny zapis naszej rozmowy, wkłada go na stronę tak, żeby nasi słuchacze mogli to też przeczytać i to jej ułatwia trochę pracy, choć i tak siedzi na tym około 4 godzin.

[00:12:23]

B. PUCEK: To jest problem wartości i – tak, jak wspomniałem wcześniej – modelu biznesowego. W przypadku modelu biznesowego, jak spójrzmy na firmy mediowe czy Polskie, czy zagraniczne – czy to będzie „New York Times”, czy Interia – na koniec dnia, tak jak powiedziałem, główna część przychodów pochodzi z rynku reklamowego bądź też subskrypcji. Ale na koniec dnia największą część tej wartości wygenerowanej przez dziennikarza tak naprawdę pozostaje w „New York Timesie” jako korporacji czy w Interii jako korporacji. Nie u dziennikarza bezpośrednio w kieszeni. I teraz: jeżeli część dziennikarzy – to jest to, o czym rozmawialiśmy wcześniej – widzi, że jest w stanie dostarczyć dobrą wartość, za którą słuchacze, czytelnicy są w stanie zapłacić, więc najczęściej odchodzą z tych dużych organizacji, gdzie za pomocą innych platform są w stanie zebrać atencję swoich czytelników i ci czytelnicy czy też słuchacze bezpośrednio kontrybuują w ramach takiego patronatu. To jest to, o czym rozmawialiśmy też w poprzednich odcinkach. Ale z drugiej strony, są prace związane z wartością dziennikarską i tutaj pewnie narażę się znacznej części dziennikarzy, ponieważ ta wartość jest nierówna. Czyli wartość pracy dziennikarza pogodowego, a wartość pracy np. dziennikarza śledczego albo dziennikarza ekonomicznego – każda z nich będzie miała przypisaną inną wartość. To, co jest bardzo ważne, to to, że ta wartość też ulega automatyzacji albo może ulec automatyzacji. W przypadku dziennikarstwa śledczego to bardzo trudne, czyli gros pracy w dziennikarstwie śledczym musi być wykonany przez człowieka. Aczkolwiek mając np. dostęp do dużej ilości dokumentów Panama Papers można używać różnych rozwiązań związanych z rozpoznawaniem mowy, rozpoznawaniem pisma, łączeniem faktów na dużych zestawach danych po to, żeby wspomagać tę część związaną z dziennikarstwem śledczym.

[00:14:36]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Tu o tym właśnie zacząłem myśleć, kiedy wspomniałeś o tym wątku. Bo jak znam pracę Tomka Sekielskiego np., który siedzi bardzo często w archiwach sądowych, to dla niego, gdyby te archiwa były bardzo zdigitalizowane, to tak naprawdę wyciąganie wniosków, analizowanie tych danych też dawałoby mu więcej czasu na - być może - więcej rozmów, które mógłby fizycznie odbyć, a musi... Nie chcę powiedzieć „stracić” czas, ale dzisiaj innej możliwości nie ma, właśnie w archiwum.

[00:15:04]

B. PUCEK: Ta tzw. – to się ładnie nazywa – generatywna sztuczna inteligencja, która jest oparta na kontekście, umożliwiałaby wtedy np. Tomkowi zadanie określonego kontekstu, który chce znaleźć np. w dużym zestawie danych i zwrócenie fragmentów albo też pokusić się o interpretację tych danych na podstawie informacji, które w tych aktach były. To jest funkcja pomocnicza np. algorytmów czy rozwiązań tego typu. Ale – z drugiej strony – jest ta funkcja automatyzacjina, czyli ten przykład pogody, w którym zebranie informacji o tym, że w danym miejscu będą określone opady, w danym miejscu będzie słońce, w danym deszcz, ciśnienie będzie takie i takie – to są tzw. informacje pasywne, które nie wymagają dużych zdolności do interpretacji, ponieważ ta interpretacja zostanie w zasadzie podana na podstawie algorytmów. I to są zawody czy też funkcje, które w pierwszej kolejności zostaną zautomatyzowane.

[00:16:01]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Szykując się na spotkanie z nami, zaczynając od prognozy pogody i sportu, który będzie automatyzowany chociażby w Interii, trafiłem na wiadomość, że Google'owi, który z AIM ma się za pan brat, udało się na takiej maszynie, która miała skutecznie lokalizować raka piersi, nagle zbudować maszynę, która skuteczniej niż człowiek przewiduje prognozę pogody. W przypadku Stanów, gdzie huraganowe pory są oczywiste, gdzie klimat zmieniający się może zmieniać też momenty, kiedy te pory się zaczynają, wydaje się to bardzo naturalne. Kiedy maszyna nie tylko ma dane mówiące o ciśnieniu, o prędkości wiatru, temperaturze itd., ale potrafi analizować choćby dostarczane przez NASA w real time zdjęcia, no to ona wyciąga wnioski o wiele szybciej, często pewnie o wiele skuteczniej niż człowiek.

[00:16:47]

B. PUCEK: To jest taki stały paradygmat w rozwoju technologii i innowacji, że większość osób myśli o innowacji w kategorii „Eureka!”, czyli takiego odkrycia i pojawiającej się nad głową żarówki. A tak naprawdę, najczęściej innowację obrazuje zdanie: „To dziwne”, czyli: „Nie wiem, co się stało. To dziwne. Sprawdźmy to”. I nagle się okazuje, że jednak coś, czego do tej pory nie widzieliśmy, pojawia się w naszej pracy. I większość innowacji – w szczególności przełomowych innowacji – zazwyczaj zdefiniowane jest zdaniem: „To dziwne”, a nie zdaniem: „Eureka!”.

[00:17:24]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Dziwne, bo nie wiemy jeszcze, co za tym stoi, prawda?

[00:17:25]

B. PUCEK: Tak jest. Ale coś zauważyliśmy.

[00:17:27]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Choć nasi słuchacze - może z Interii - myślą sobie: „Dobra, dobra. Na was też kiedyś przyjdzie czas”. No i w Chinach przecież przyszedł. To tam pojawił się pierwszy serwis informacyjny czytany przez sztuczną inteligencję w jakiś sposób. Człowieka, który został wygenerowany i właściwie wszystko, co zrobił, zostało przygotowane przez maszynę.

[00:17:46]

B. PUCEK: To jest bardzo ciekawe, bo w serwisie Toutiao – to jest chiński serwis informacyjny, który w całości generuje potrzebne informacje za pomocą algorytmów. Czyli ten tzw. feed, ta ściana z informacjami jest w całości generowana za pomocą algorytmów i zdecydowana większość – jeśli nie wszystkie już obecnie – artykuły są zestawiane właśnie za pomocą algorytmów. I jest to o tyle ciekawe, że te algorytmy są tak dobre – co też możemy zobaczyć po korzystaniu z TikToka, bo akurat właścicielem tamtego produktu i TikToka jest ta sama firma, tylko ten serwis informacyjny Toutiao powstał wcześniej – są tak dobre, że potrafią przykuwać naszą uwagę jako czytelnika na długi czas. A wracając do myśli o modelu biznesowym: przykuwanie czytelnika na dłuższy czas przed ekran telefonu, na koniec dnia w całym tym procesie oznacza zarabianie więcej pieniędzy.

[00:18:53]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Time spend - ile czasu spędziłeś na danej treści, to ona kosztuje więcej. Ale myślę, że niewielu jeszcze w Polsce przyznaje się głośno do tego, że wykorzystuje w swoich technologiach, które wydają się technologiami XX wieku czy początków XXI, a nie dalszymi. Te technologie, o których my tutaj teraz rozmawiamy, że wiele stron, które widzimy w sieci są karmione informacjami przez sztuczną inteligencję. To pozwala personalizować ten content, który widzimy. To pozwala - to, o czym wspomniał Bartek - nie tylko na TikToku, ale także na tych treściach, które są nam doskonale znane, ale nie wiemy, że one są generowane przez sztuczną inteligencję, spędzać więcej czasu, bo one podrzucają nam treści, które my sami chcielibyśmy zobaczyć. A jeżeli widzimy, że zrobił to komputer, bo nas lepiej zna niż wydawca-człowiek, który by nas lepiej znał, no to nagle myślimy sobie: „To jest mój brat. To ja z nimi zostanę dłużej”.

[00:19:48]

B. PUCEK: I teraz: spójrz na konsekwencje różnych stron. W przypadku firm mediowych konsekwencją jest to, że potrafią zaangażować użytkownika na dłużej. Na koniec dnia – tak, jak wspomniałem – zarabiają więcej pieniędzy. Z drugiej strony, jak patrzysz na to z perspektywy osoby konsumującej informacje: oznacza, że spędzasz więcej czasu, konsumując je i bardzo często też robisz to nieświadomie. I tutaj pojawia się aspekt nie tylko np. prywatności i ochrony danych, czyli jakiego rodzaju informacjami chcę nakarmić ten algorytm, żeby mnie lepiej zrozumiał, bo być może są pewne rzeczy, których nie chcę. Ale z drugiej strony, pojawia się też temat, który – moim zdaniem – w najbliższych latach będzie bardzo istotny: tzw. diety contentowej. Czyli mamy tę dietę dla swego organizmu, jest początek roku, ćwiczymy najróżniejsze rzeczy, żeby poprawić swój wygląd zewnętrzny, ale pytanie jest takie: W jaki sposób poprawiamy też tę dietę contentową?

[00:20:45]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: I tu o tym myślę, słuchając ciebie i czytając te różne rzeczy o automatyzacji: jeżeli ja świadomie lub nieświadomie więcej czasu spędzam z jakąś treścią, bo nagle widzę że ona jest po prostu bardziej tailor-made by me niż była, to jednak to ja nauczyłem tego robota, żeby on podrzucał mi to, co ja chcę zobaczyć. A ja do tej pory od mediów też oczekiwałem tego, żeby one mnie do czegoś inspirowały czyli, żeby one wychodziły poza moją głowę i dawały mi coś, czego ja do tej pory - być może - nie poznałem. W przypadku algorytmów i sztucznej inteligencji może być tak, że jednak jesteśmy cały czas we własnym sosie. Nie poznajemy niczego nowego, bo maszyna nie jest inteligentniejsza od nas samych.

[00:21:25]

B. PUCEK: To jest też kwestia łatwości dostępu do informacji. 15-20 lat temu – w szczególności 20 lat temu – twój dostęp do informacji był ograniczony. Czyli, żeby zrozumieć np. sytuację polityczną w Stanach Zjednoczonych, prawdopodobnie czytałeś polskich dziennikarzy, korespondentów w Stanach Zjednoczonych – to było twoje źródło wiedzy na ten temat. Dzisiaj? Być może w kontekście polskim, ale w rozumieniu zrozumienia sytuacji geopolitycznej w Stanach Zjednoczonych twoim źródłem będą najlepsi geopolitycy, którzy stacjonują w Stanach Zjednoczonych, do których dotrzesz za pomocą np. Twittera czy innych kanałów. A niekoniecznie będziesz oczekiwał tłumaczenia tej sytuacji przez np. polskich dziennikarzy. I ta formuła się zmienia, łatwość dostępu do informacji, łatwość dostępu do źródła. To, co stanowi nadal problem albo jest jeszcze większym problemem, to jest to, że ponieważ masz dostęp do nieograniczonej ilości źródeł, to zaczynasz słyszeć mnogość tych głosów i pojawia się problem z interpretacją tego, kto mówi prawdę i kogo argumenty są nie tyle najciekawsze, ale jesteśmy w stanie je zrozumieć, przeanalizować i powiedzieć: Być może ktoś ma rację, a być może ktoś nie ma racji. Dzisiaj ta przepychanka, którą widzimy w szczególności w social mediach, to jest przepychanka na to, kto mówi głośniej. Czyli: kto ma większe zasięgi? Albo w niektórych wypadkach: kto wynajmie większą liczbę trolli, które te zasięgi rozbudują? VS Kto tak naprawdę ma rację? To jest jedna z tych trudniejszych umiejętności. Algorytmy tutaj działają w dwie strony. Z jednej strony np. wzmacniają nasz tzw. bąbelek, czyli jeżeli mamy określone poglądy sportowe, polityczne czy w określonych dziedzinach, to w większości algorytmy będą wzmacniać nasz pogląd. Czyli ogranicza się nas do tego „bąbelka”. Z drugiej strony: im bardziej jesteśmy ciekawi świata, im bardziej mamy dostęp i możliwość dotarcia do osób, którzy są ciekawymi postaciami, ekspertami w danych dziedzinach, możemy potrafić wychodziĆ z tego „bąbelka”. Ale tak naprawdę gros tej pracy to nie tylko algorytmy, które będą wzmacniały albo jedno, albo drugie zachowanie, ale też nasza praca nad świadomością, czy my w tym „bąbelku” tak naprawdę funkcjonujemy czy też nie. Albo czy poszukujemy ciekawych informacji i źródeł? Tutaj też trzeba jeszcze – moim zdaniem -dokonać pewnego rozróżnienia pomiędzy informacją a wiedzą. Większość rzeczy, które konsumujemy dzisiaj, które starają się algorytmy promować – w szczególności, jeżeli mówimy o mediach – to są informacje. I te informacje mają określoną datę ważności, prawdopodobnie po kilku albo kilkunastu, kilkudziesięciu godzinach przestaną być ważne. Natomiast to, co jest największą sztuką i na co ja szczególnie zwracam uwagę w swojej pracy z tymi algorytmami, to jest to, żeby jednak to, co pojawia się dla mnie, to była jednak wiedza, a nie informacja.

[00:24:36]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Czyli książka, a nie artykuł, prawda? Wydaje mi się, że to jest też ten moment - ja go sobie przynajmniej tak w głowie kreuję na początku 2021 roku, samemu sobie życząc czasu na książki większego niż czasu na artykuły. Czyli mam czas na kilkaset stron najlepiej w ogóle w papierze niż na kilka minut przeczytania tekstu. Nawet to, co pojawia się dzisiaj przy każdej platformie social mediowej, prawie każdej: od razu wiesz, ile czasu spędzisz na tej treści. Co mnie to obchodzi? Jeżeli ona jest ciekawa, to ja posiedzę cały dzień. A nie, że LinkedIn, Onet mi mówią: 2 minuty i jesteś wolny. Co ja będę wiedział po tych 2 minutach?

[00:25:13]

B. PUCEK: To, co jest trudnością… Ja jestem tą osobą, której nie trzeba przekonywać do czytania książek. Zdecydowanie nie, jestem wielkim fanem czytania książek. Jedno z wyzwań w przypadku czytania książek, które ja dzisiaj widzę to to – funkcjonuje takie powiedzenie: Prawie każda książka mogłaby być wpisem na blogu, prawie każdy wpis na blogu mógłby być tweetem, prawie każdy tweet mógłby nie istnieć. I myślę, że to, co jest tą trudnością w przypadku zarówno czytania książek, jak i czytania artykułów, to jest naprawdę umiejętność zrozumienia, jaką wartość przed przeczytaniem… Albo jakie są nasze oczekiwania w stosunku do danej książki. Oczywiście, zupełnie inaczej, jeżeli mówimy o beletrystyce. Natomiast zawsze istnieje jakieś nasze oczekiwanie w stosunku do czynności, którą chcemy wykonać. I umiejętność zrozumienia tego, jakiego rodzaju oczekiwanie mamy, jest dużo ważniejsze.

[00:26:10]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Z podcastem „Technologicznie” jest trochę łatwiej, bo nigdy nie wiecie, ile on potrwa. Zakładamy, że godzinę, ale dzisiaj czuję, że będzie dłużej. Szanowny panie Bartku, ile razy udało ci się powiedzieć brzydkie słowo pod adresem Bota Maxa? To mogło być oczywiście powiedzenie tylko: „Max, przestań. Daj mi człowieka!”, ale jednak.

[00:26:32]

B. PUCEK: Myślę, że ja się na wielu nagraniach, ponieważ rozmowy oczywiście są nagrywane… Gdyby ktoś przesłuchał moje, to można by było słyszeć ciekawe dialogi. Ja patrzę na pryzmach botów, czyli tych procesów związanych z automatyzacją obsługi klienta, z dwóch stron. Po pierwsze, patrzę oczywiście jako klient, jako osoba, która z nich korzysta. Z drugiej strony, patrzę również jako osoba, która ma doświadczenie we wdrażaniu tego typu rozwiązań na…

[00:27:02]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: ... nie najmniejszą skalę.

[00:27:03]

B. PUCEK: … na międzynarodową skalę. I wiem z dwóch stron, jak trudne to jest wyzwanie. Ponieważ z technologicznego punktu widzenia jest to ogromne wyzwanie. Coś, co się ładnie nazywa NLP, czyli Natural Language Processing, jest ogromnym wyzwaniem technologicznym. Umiejętność zrozumienia języka kontekstu i emocji, które są w języku, jest bardzo trudna z technicznego punktu widzenia.

[00:27:40]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Ale dlatego, że każdy klient, który zadzwoni, może pójść w zupełnie inną stronę, tak? Może mieć zupełnie różne potrzeby. Więc jak masz miliony klientów, to możesz mieć miliony problemów. Miliony rozmów ten Max musi odbyć.

[00:27:52]

B. PUCEK: Mnogość ścieżek i scenariuszy w przypadku oczekiwań klientów to jest jedno z wyzwań, zdecydowanie tak. Aczkolwiek, bardzo często te ścieżki da się zaprojektować i większość tych botów właśnie funkcjonuje na podstawie scenariuszy. Czyli jeśli klient napisze słowo X i słowo X oznacza kontekst Y, to wtedy wyświetlamy odpowiedź Z. Natomiast to, co bardzo trudne do zrozumienia, to jest kontekst, w jakim dana osoba pyta o problem, jaki chce rozwiązać.

[00:28:23]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Zobacz - mała dygresja - wracamy do kontekstu, czyli do tego, o czym rozmawialiśmy przy okazji dziennikarskich podbojów i automatyzacji tam. Tutaj też, rzeczywiście emocja i kontekst, które mogą być nierozpoznawalne, mogą prowadzić do irytacji.

[00:28:35]

B. PUCEK: W jakiś badaniach dotyczących wsparcia klienta i używania właśnie botów i czatbotów w Stanach Zjednoczonych widziałem, że jedna z najpopularniejszych fraz używanych w rozmowach telefonicznych to „Proszę połączyć mnie z człowiekiem”.

[00:28:50]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Dołożyłem się do tego. Ja już mówię: „Max, daj spokój. Chcę człowieka”. Tak, zdarza się, bo rzeczywiście to są takie momenty, w których... I nawet ja rozumiem, dlaczego firmy to robią - że kiedy jest ikonka „kontakt”, to już też ogranicza się nam te ścieżki, żebyśmy nie rozpisywali tego w ten sposób. Jest 10 tematów, w które musisz się zmieścisz. A jak się nie zmieścisz, to jest twój problem. Czasem znalezienie nawet kontaktu, numeru telefonu czy maila, który jest jakąś większą gwarancją, że przeczyta go człowiek, jest trudne.

[00:29:23]

B. PUCEK: Tak. Można obejrzeć w internecie – w szczególności w social mediach – nie tylko nasze narzekanie jako klientów na tego typu rozwiązania, ale również praca nad tymi rozwiązaniami… Tak naprawdę są 2 rodzaje konsekwencji tej pracy. Pierwsza: w przypadku pracowników w tego typu firmach uwalnia czas pracy z zadań zautomatyzowanych, czyli np. „Jak zmienić PIN na swojej karcie w telefonie?” na innego rodzaju zadania, powiedzmy, bardziej kreatywne czy bardziej twórcze, czy przynoszące większą wartość w przypadku przedsiębiorstw. Z drugiej strony, jeżeli spojrzymy na to od strony technologicznej: umiejętność tworzenia tych algorytmów to jest nieustająca praca. Chciałbym nawet użyć słowa „walka”, bo tak naprawdę to jest umiejętność interpretacji… Praca nad umiejętnością interpretacji przez te algorytmy intencji człowieka. I ponieważ między algorytmem a intencjami człowieka jest pewna ścieżka do pokonania, to z punktu widzenia właśnie rozwoju technologii, to to jest ten punktu, który rodzi największe frustracje dla klientów. Wtedy łączysz się z tą przysłowiową infolinią, wpadasz w ten zautomatyzowany proces i on nie jest doskonały. I oczywiście razem z rozwojem postępu technologicznego – on będzie coraz lepszy, coraz bardziej satysfakcjonujący. To jest taki etap przejściowy. Teraz: jako klient, masz prawo być sfrustrowany. Jak patrzysz na to z perspektywy rozwoju technologii i pracujesz z tą technologią, to widzisz, co było 5 lat temu, widzisz, co jest dzisiaj. Ale dzisiaj już pracujesz nad rzeczami, które będą za 2-3 lata i jesteś pełen optymizmu. Mimo tego że jako klient możesz być sfrustrowany.

[00:31:22]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Wkurzając się na Maxa - bo on akurat jest z firmy technologicznej, tej na O - jednocześnie przypominała mi się dyskusja z partnerami z firmy ubezpieczeniowej, którzy 2 lata... Minimum 2 lata pracowali na tym, żeby w ogóle wprowadzić jakąkolwiek automatyzację, jakiegokolwiek bota do obsługi klientów, którzy dzwonią w sprawie ubezpieczenia.

[00:31:44]

B. PUCEK: Po stronie algorytmów czy też sztucznej inteligencji – w szczególności w segmencie ubezpieczeń – postęp technologiczny jest ogromny. W tej chwili są spółki – zresztą w zeszłym roku debiutowały na amerykańskiej giełdzie – których sztuczna inteligencja jest podstawą funkcjonowania modelu biznesowego, właśnie w sektorze ubezpieczeń. To są nie tylko umiejętności kalkulowania ryzyka za pomocą algorytmów, czyli: Jaki jest koszt VS prawdopodobieństwo np. wypadku w ubezpieczeniach samochodu, ale również: umiejętność zaprogramowania algorytmów w taki sposób, żeby potrafiły szacować to ryzyko względem ceny, jaką ja jako konsument będę później płacił za daną usługę. Zresztą widać to nie tylko w Stanach Zjednoczonych czy Chinach, ale w szczególności w Chinach jest to posunięte do pewnego rodzaju ekstremum, gdzie wiemy, że te algorytmy są w stanie np. udzielać na podstawie naszej historii przeglądania internetu, korzystania z metra, sposobu jeżdżenia samochodem jakiego rodzaju cenę powinniśmy np. płacić za ubezpieczenie tego samochodu albo za ubezpieczenie domu, albo za ubezpieczenie na życie, albo za ubezpieczenie od zdrowia. Akurat w tym segmencie ubezpieczeniowym postęp w zakresie używania algorytmów czy też sztucznej inteligencji jest ogromny.

[00:33:11]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: I mamy - szanowni słuchacze, ale myślę, że wy szybciej niż ja doszliście do tego zdecydowanie, jak was trochę już znamy - wspólny kontekst. Wszędzie jest jakaś optymalizacja, czyli jakieś szukanie oszczędności. Bo poznałem kiedyś - ze 3-4 lata temu to było, jeszcze pracowałem na Stadionie Narodowym w Warszawie w sferze BiznesLink - start-up, który wymyślił chipa, którego montowano do samochodów służbowych po to, żeby sczytywał sposób twojego zachowania za kierownicą i na tej podstawie w real time miałeś wyceniane ubezpieczenie. Twoje było zupełnie inne niż moje, bo historia twojego zachowania za kierownicą była zupełnie inna. I w służbówkach to się musiało sprawdzać, bo firma wiedziała, że jeżeli jeździsz odpowiedzialnie, tam, gdzie jest 50 km/h, masz 50 km/h, płacisz mniej.

[00:33:54]

B. PUCEK: I dzisiaj, tego typu rozwiązania w części krajów są powszechne, nie tylko w biznesie, ale też właśnie w części konsumenckiej biznesu. Są np. ubezpieczyciele w Stanach Zjednoczonych, gdzie w ramach oferty ubezpieczenia otrzymujesz Apple Watch i na podstawie twojego ruchu, trybu życia, na podstawie twojej aktywności jest w stanie oszacować koszt twojego ubezpieczenia np. na życie i zdrowie.

[00:34:24]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: A, to po to jest ten zegarek, już teraz wiem. Natomiast mówiliśmy o Maksie, mówiliśmy o tym, że ta automatyzacja w biurach obsługi klienta, siłą sytuacji będzie się pojawiała... My nagrywamy to nasze spotkanie w święto, 6 stycznia ten podcast jest nagrywany. A tymczasem za 10 dni jest 2. rocznica polskiego Google Asystenta - szybko zleciało - i organizowany jest specjalny festiwal VoiceFest, na którym dopieszczać się będzie wszystkich tych, którzy zainteresowani są wiedzą o tym, w którą stronę to się będzie rozwijało, właśnie tym doświadczeniem i tą wiedzą. To wciąż jest przyszłość w Polsce?

[00:35:03]

B. PUCEK: Jeżeli myślimy o asystentach głosowych, jako urządzeniu, które – być może – będzie dostępne w każdym domu, to w zasadzie – patrząc z polskiego punktu widzenia – głównym warunkiem jest dostępność właśnie do języka polskiego w ramach tych usług. Dzisiaj Siri, czyli wersja Apple’owa asystenta, nie jest dostępna w języku polskim i jest to pewnego rodzaju ograniczenie. Jeżeli myślimy o innego rodzaju asystentach albo takich, które nie obsługują języka polskiego czy w ogóle spojrzymy na to z perspektywy globalnej, to brak języka polskiego w ramach tych asystentów i dostępności tego typu rozwiązań na rynku polskim tak naprawdę wyklucza nas z pewnego rodzaju usług, ale też w pewnym sensie wyklucza nas z postępu technologicznego. Dlatego że ogranicza naszą swobodę do korzystania z najnowszych rozwiązań, które dziś są połączone. Czyli ten asystent głosowy, który funkcjonuje w telefonie albo w osobnym urządzenie w naszym pokoju, w sypialni czy w kuchni on tak naprawdę wyłącza nas z pewnej części ekosystemu. Z drugiej strony, też trzeba pamiętać o bardzo ważnym aspekcie, czyli aspekcie prywatności tego typu rozwiązań. Dlatego że są – w zależności od producenta tych asystentów głosowych – są takiego rodzaju firmy, które w całości analizują wszystko to, co się dzieje w trakcie tego, kiedy to urządzenie jest włączone np. w naszym domu czy funkcjonuje na naszym telefonie. Ale – z drugiej strony – są takie, które wykorzystują tego typu informacje bezpośrednio na urządzeniu, niektóre wysyłają do tzw. chmury w celu analizy i to ma też za sobą konsekwencje związane z prywatnością. Też jak patrzymy na to z perspektywy naszego domostwa, czyli funkcjonujemy w ramach rodziny, funkcjonujemy w naszym domu czy funkcjonujemy w naszym mieszkaniu- jeżeli zadałbyś pytanie: „Czy chcę, żeby ktoś słuchał wszystkiego, co się dzieje w twoim domu przed 24h na dobę?”, prawdopodobnie większość osób odpowie: Nie. Ale – z drugiej strony – jeśli nie zadasz tego pytania, ale powiesz: „O, to jest fajne urządzenie, dzięki któremu będziesz mógł/mogła wykonywać określone czynności w sposób zautomatyzowany w swoim domu, a być może konsekwencją tego jest, że to będzie nagrywane”, to już zwiększasz potencjał na dostępność tego urządzenia.

[00:37:24]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Wyobrażam sobie naszych słuchaczy, którzy myślą sobie: Kurcze, jaką oszczędnością czasu jest powiedzieć: „Alexa, puść mi „Technologicznie”, podcast od Pucka i Kuźniara”, bo zajęło mi to ile? 4 sekundy?” A gdybym ja wziął telefon, zaczął szukać aplikacji, w której chciałbym tego posłuchać, spokojnie tracę pół minuty, jak nie więcej. Więc oszczędność czasu jest.

[00:37:44]

B. PUCEK: Większość funkcji asystentów głosowych to są właśnie funkcje automatyzujące bądź skracające istniejące procesy. „Jaka dzisiaj będzie pogoda?”, „Puść mi podcast ‚Technologicznie’ ”, „Kiedy będzie mecz?”. Tego typu zapytania, które dzisiaj tak naprawdę sprawiają, że musimy wykonać 5, 6, 7 czynności, są zautomatyzowane w zasadzie do 1, która po jej wykonaniu automatycznie podaje nam odpowiedzi. Wracając do tego przykładu związanego z pogodą czy właśnie z dziennikarstwem w pogodzie, to tego typu zachowania, tego typu procesy są automatyzowane najpierw. Natomiast te urządzenia czy to zewnętrzne, w rozumieniu asystentów głosowych, czy te, które są umieszczone w naszych telefonach, po prostu pozwalają nam na szybszy, łatwiejszy dostęp do informacji, których potrzebujemy.

[00:38:35]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Kiedy szykowaliśmy się na 3. edycję podcastu „Technologicznie” i uznaliśmy, że będzie on dotyczył automatyzacji, każdy z nas - jak zwykle - przygotowuje sobie swoje notatki. Powinniśmy się nimi wymienić przed audycją, ale tego nie zrobiliśmy. Więc to jest ten moment, kiedy ja mam jeszcze jeden duży temat, o którym chciałem pogadać, Bartek ma pewnie swoje, ale zostawiam go z państwem. Co tam przygotowałeś?

[00:39:00]

B. PUCEK: Przygotowałem jeszcze kilka przykładów związanych z funkcjonowaniem tej sztucznej inteligencji, w szczególności w mediach, bo tak naprawdę od tego tematu zaczęliśmy. Ja kiedyś w redakcji „The Economist” oglądałem, w jaki sposób funkcjonuje sztuczna inteligencja czy też uczenie maszynowe generujące procesy reklamowe. Czyli umiejętność pozyskiwania nowych subskrybentów, nowych czytelników do platformy. Taka ciekawostka: zazwyczaj myślimy o reklamach, jako o kilku rodzajach plakatów albo kilku rodzajach kreacji, które funkcjonują w internecie, podczas gdy w bardzo wielu mediach – uwzględniając właśnie „The Economist”, ale też bardzo wiele innych mediów stosuje te same praktyki – są wykorzystywane algorytmy do wykorzystania tekstów w ramach reklam w czasie rzeczywistym. Czyli reklamy, które zachęcają nas do wykupienia np. subskrypcji w „New York Times” czy w „The Economist”, są generowane w zasadzie na bieżąco po to, żeby tworzyć kampanie na podstawie tekstów, które są publikowane w danym momencie. Dzięki temu one są bardzo świeże, mają dobry odbiór, ponieważ mają aktualny i właśnie świeży kontekst…

[00:40:26]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Dobry RTM, tak?

[00:40:26]

B. PUCEK: Tak. I z drugiej strony, ich ilość, którą można wygenerować, jest ogromna. Czyli do tej pory jeżeli projektowałeś np. kampanię marketingową, to miałeś 2, 3, 4, 5 rodzajów tzw. kreacji, które mogłeś udostępniać w social mediach czy na jakimkolwiek innym kanal. Ale dzisiaj te algorytmy czy też tego typu systemy pozwalają generować dziesiątki tysięcy kreacji każdego dnia.

[00:40:57]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Ale to też dlatego, że z uwagi na RTM, czyli real time marketing, jakby inaczej do tego podchodzimy? Mniej odbieramy to jako reklamę czy zachętę nas do pójścia za subskrypcją?

[00:41:06]

B. PUCEK: Ponieważ sposób tworzenia jest zautomatyzowany i wspierany algorytmami, a z drugiej strony, te algorytmy dobrze rozumieją i posiadają zasób danych, który pozwala na użycie go we właściwym kontekście…

[00:41:17]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Czyli emocjonalność się liczy, tak?

[00:41:18]

B. PUCEK: Tak, więc efektywność tych reklam jest dużo, dużo wyższa niż w przypadku tego tradycyjnego procesu, który bardzo często wyglądał: O, to będzie nasza kreacja, grafik ją zrobi, ktoś tam napisze teksty i to będzie się wyświetlać w internecie. To jest akurat przykład automatyzacji wielu aspektów całego procesu wytwarzania reklamy. Ale – z drugiej strony – to, co jest też ciekawe, to wykorzystanie właśnie tych algorytmów w procesie dziennikarstwa, np. dziennikarstwa śledczego, w którym mamy do czynienia z analizami raportów, czy Panama Papers, czy w przypadku, kiedy mamy do czynienia z dużą ilością informacji, to absolutnie wartość dla dziennikarza, który chce wykonać dobrą, głęboką pracę nad określonym tematem, jest ogromna. Dzisiaj w tym zakresie ten postęp technologiczny też jest bardzo duży. W innym aspekcie oczywiście ta sztuczna inteligencja automatyzuje zadania też dla dziennikarzy. Czyli pozwala przejrzeć duże zasoby danych, wyłuskać z nich to, co jest ważne, jeżeli chcemy znaleźć pewne anomalie – w szczególności w dziennikarstwie ekonomicznym – chcemy znaleźć interpretację pewnego rodzaju informacji ekonomicznych, absolutnie pomaga. Jest jeszcze pytanie tutaj: Algorytmy czy też ta sztuczna inteligencja jak zachowuje się w obliczu tzw. fake newsów? Bo możemy to rozpatrywać w dwóch aspektach i nie są to rzeczy zero-jedynkowe. Czyli z jednej strony: sztuczna inteligencja pozwala wygenerować większą ilość fake newsów, bo można zautomatyzować ten proces, rozmawialiśmy też o kwestii tworzenia deepfake’ów m.in. Ale z drugiej strony: algorytmy też można wykorzystać do wykrywania rzeczy, które są fake newsami.

[00:43:25]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Tylko trochę jak walka między policjantami, którzy pilnują gangsteów, którzy handlują narkotykami i tymi, którzy szmuglują narkotyki. Kto będzie przed kim? Zwykle to jest o pół kroku tylko.

[00:43:35]

B. PUCEK: Tak, dokładnie tak. I absolutnie w przypadku fake newsów sytuacja wygląda bardzo podobnie. W ogóle wszystko, co jest związane z tzw. cyberbezpieczeństwem – tak to nazwijmy – to jest zazwyczaj ktoś, kto jest tym złym i jest pół kroku przed tym kimś, kto jest tym dobrym.

[00:43:53]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: A propos deepfake: muszę sobie zaznaczyć, żeby przy okazji naszej audycji, kiedy będziecie jej słuchać albo czytać ją sobie na stronie Voice House, zostawić w notatkach link także do cudownego klipu, który został przygotowany przez jedną z brytyjskich telewizji. Nie pamiętam... Chyba to był Channel 4. Ale oni co roku mają takie przesłanie od redakcji na święta i pokazali ,w jaki sposób można zdeepfake'ować wystąpienie brytyjskiej królowej. Bartek to widział, więc się uśmiecha, ja też widziałem, bo deepfake mnie fascynuje z uwagi na historię, którą już opowiadałem w jednym z naszych odcinków: kiedy pracując na planie FunWishera zrobiliśmy z Roberta Lewandowskiego osobę, która cudownie mówi po chińsku i przepięknie mówi po angielsku. To było specjalnie za zgodą Roberta przygotowane po to, żeby pokazać jego kolegom piłkarzom, że technologia pozwala w jakimś sensie dopieścić fanów, którzy są bardzo, bardzo daleko. I teraz: myślę sobie o tym naszym temacie audycji, czyli automatyzacji, że ona w świecie personalizacji z kolei musi się pojawić. Bo jeżeli my chcemy, żeby ileś milionów ludzi czy w skali świata miliardów ludzi czuło się zaopiekowane indywidualnie, to my nie jesteśmy w stanie tego zrobić. Za chwilę mamy kolejny finał Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy i po raz chyba czwarty wykorzystamy technologię do tego, żeby Jerzy Owsiak powiedział: „Dziękuję, Bartek”, „Dziękuję, Jarek”, „Dziękuję, Krystyno”, „Dziękuję, Andrzeju za to, że wpłaciłeś swoje...” - i tu będzie widać i słychać kwotę, którą wpłaciliście - .”.. bo ja za to mogę zrobić to, i to, i to i niezależnie od tej kwoty, Jerzy będzie o tym opowiadał. Wykorzystaliśmy technologię, nie jakoś specjalnie deepfake'ową, ale technologię, która pozwala spersonalizować podziękowania. I teraz: pamiętam, że kiedy przyszliśmy te 4 lata temu do Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy powiedzieć: „Słuchajcie, to działa na bazach milionowych, a wy macie miliony chętnych, to spróbujmy”, to oni powiedzieli, że właśnie Jerzy skończył nagrywanie 100 filmów - dosłownie jeden po drugim, aż do setki - w których dziękował wolontariuszom za to, że byli. Oni dostawali film, gdzie Jerzy mówił wprost: „Dziękuję za twoją pracę”. I teraz: możemy to zwielokrotnić. Emocja jest wciąż ta sama, bo Jerzy poświęcił ten czas, tylko on mógł dopieścić ileś razy więcej osób i to jest - wydaje mi się - nieuniknione. Natomiast ta deepfake'owa sytuacja z królową pokazuje w fajny i lekki sposób, jak łatwo dzisiaj stworzyć rzecz, która jest nie do odróżnienia dla osoby, która nawet potrafi nomen omen głęboko w tym siedzieć.

[00:46:19]

B. PUCEK: Ten przykład z Wielką Orkiestrą Świątecznej Pomocy jest o tyle ciekawy, że to, co nazywamy transformacją digitalową, bądź też transformacją cyfrową, tak naprawdę w wielu organizacjach sprowadza się w kontekście zadania do umiejętności identyfikacji najbardziej frustrujących i powtarzalnych zadań wewnątrz organizacji i próba automatyzacji tych zadań za pomocą technologii. I innowacje bardzo często biorą się właśnie z tego miejsca, czyli z identyfikacji tego problemu, tej potrzeby i zastąpienia bardzo często tych ludzkich procesów technologią i właśnie procesami automatyzacji. Ważny jest też aspekt, nie tylko w kontekście przedsiębiorstw, ale też w kontekście pracy własnej. Jeśli sobie zadamy pytanie i spojrzymy na nasz tydzień czy dzień pracy i będziemy potrafili zidentyfikować powtarzalne rzeczy, które robimy w ciągu każdego dnia albo w ciągu tygodnia, jest duża szansa, że istnieją już rozwiązania, które pozwalają te procesy zautomatyzować. To jest taki element, który jest związany z własną, naszą prywatną produktywnością. To jest taka rzecz, nad którą ja np. spędzam dużo czasu i próbuję zidentyfikować rzeczy, które ja robię powtarzalne, które mógłbym zautomatyzować albo – jak to się ładnie mówi – outsource’ować w inne miejsce po to, żeby np. ktoś inny albo algorytm je wykonał. Jeżeli to są rzeczy powtarzalne, nudne, frustrujące, to staram się w jakiś sposób pracować nad ich automatyzacją. To poprawia własną produktywność. To, co jest ciekawe: wtedy te procesy automatyzacji uwalniają nasz czas. Oczywiście ten czas możemy wykorzystać na różne rzeczy, bo możemy iść oglądać serial na Netfliksie, możemy iść poczytać książkę, możemy go spędzić nad pracą również na czymś interesującym. Ale ja kiedyś spotkałem się z takim powiedzeniem, że zła praca to komputer, który mówi, co mamy robić, a dobra praca to mówienie komputerowi, co ma robić. Jeżeli ja myślę o tym z perspektywy rozwoju własnego czy z perspektywy edukacji, czy z perspektywy podążania za jakąś ścieżką zawodową albo zainteresowaniami to to jest taki pryzmat, przez który też warto spojrzeć na swoją pracę: Czy moja praca może być wykonana przez komputer? Jeżeli odpowiedź brzmi: „Tak”, to w zasadzie to jest ten dzień, w którym powinniśmy się zacząć bardzo poważnie zastanawiać nad tym… Nie kiedy to nadejdzie, tylko co zrobić, żeby być gotowym na moment, kiedy to się wydarzy?

[00:48:58]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: To jest też ta chwila, kiedy pięknie zatoczyliśmy koło. Bo mówiliśmy na samym początku tego naszego dzisiejszego spotkania w podcaście „Technologicznie”, że wiele osób boi się AI, boi się automatyzacji dlatego, że boi się utraty pracy. Tutaj mówimy o wykorzystaniu tej technologii, żeby uwolnić nasz czas na rzeczy, które mogą nas rozwinąć, czasem nie mamy czasu, żeby go po prostu stracić. Dzięki temu, też możemy to zyskać. Natomiast w kontekście WOŚP-u czy Roberta wcześniej, osób publicznych, które dzisiaj są w relacji - tak, jak zresztą ty - w relacji ze swoimi subskrybentami. Nie daj Boże, niech to będą miliony fanów. Bardzo byśmy chcieli im wszystkim podziękować, ale nie jesteśmy w stanie fizycznie tego zrobić, więc musimy pójść na jakiś kompromis. I my z technologią, i technologia z nami, i nasi fani z nami też. Bo albo mogą mieć jakiś ten kontakt, mogą usłyszeć to: „Dziękuję” lub wcale nie. A jednak chcemy, bo budowanie tego zaangażowania społeczności w nas też jest bardzo istotne.

[00:49:58]

B. PUCEK: I tutaj technologia pozwala zautomatyzować ten proces i jednocześnie go spersonalizować. Czyli ja wtedy, dzięki takiej technologii, potrafię dotrzeć ze swoją wiadomością w zasadzie do każdej osoby, podczas gdy, gdybym chciał to zrobić bez pomocy technologii i miał np. ten przysłowiowy milion fanów, prawdopodobnie musiałbym zacząć w styczniu i skończyć w grudniu po to, żeby do każdej osoby tą wiadomość przygotować i wysłać.

[00:50:23]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Choć podejrzewam, że w okolicach marca czy lutego nie miałbyś już pomysłu, co powiedzieć.

[00:50:29]

B. PUCEK: Absolutnie.

[00:50:30]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Kiedy zaczynaliśmy z FunWisherem zabawę, to widziałem takie przykłady, kiedy ktoś nagrywał coś, żeby podziękować albo złożyć komuś życzenia, to zajmowało 10-12 sekund. I teraz: wyobraź sobie, że mówisz komuś: „Zapłać mi za to 10-12 sekund”. OK, to jest 10-12 sekund twojego bardzo cennego czasu, ale jednak wartość tego jest różna. Więc to też jest kwestia właśnie kreacji i wymyślenia tego wszystkiego plus powiedzenia tego, co jest w przypadku WOŚP-u bardzo, bardzo istotne, czyli „Dziękuję”. Plus właśnie taka nieograniczona możliwość personalizacji. Kiedy ten młody człowiek biegający z puszką - czy ona jest bardziej, czy mniej wirtualna - i wypełniający ją pieniędzmi, może zobaczyć tę kwotę, może usłyszeć od Jerzego swoje imię, może zobaczyć tego swojego lidera, to to wydaje mi się też jest jakiś znak czasów. Nie tylko automatyzacja, ale bardzo szeroko pojęta personalizacja. Nie wiem, czy w ogóle nie powinniśmy się umówić na specjalny odcinek dotyczący tylko personalizacji, bo ona bardzo ładnie się łączy z AI, w niesamowity sposób. A jednocześnie wydaje mi się, że jest też jakąś pieśnią przyszłości.

[00:51:34]

B. PUCEK: I bardzo trudną pieśnią przyszłości. Jeżeli dzisiaj patrzymy z perspektywy takiej czysto konsumenckiej, to ten przysłowiowy Facebook albo przysłowiowy polski portal zazwyczaj pokazuje nam podobne rzeczy, jak drugiej osobie. Podczas, gdy bardziej zaawansowane technologiczne rozwiązania – niech będzie TikTok – pokazują rzeczy, które budują zaangażowanie wokół naszych zainteresowań, naszych preferencji. To też ma i swoją dobrą stronę, i swoją złą stronę. Czyli z jednej strony: wzmacnia poczucie bycia w tym „bąbelku” i brak ekspozycji na inne punkty widzenia. Ale – z drugiej strony – jeżeli ja nie chcę – akurat w moim przypadku – otrzymała informacji o piłce nożnej, a algorytm Twittera co jakiś czas sugeruje mi, że być może zacznij obserwować? Albo wyświetla mi w swoim feedzie informacje o piłce nożnej, to ja jako użytkownik jestem sfrustrowaną osobą, ponieważ nie chciałbym tego typu informacji widzieć.

[00:52:44]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: To prawda. Oni w ogóle ostatnio zaczęli pytać o to całkiem wprost. Czasem wyświetla się jakiś tweet i ostatnio przy Zbigniewie Bońku to miałem: Czy to jest informacja, która cię interesuje? Myślę sobie: No ta nie, ale jak ja teraz powiem „Nie”, to ja już tego nie zobaczę. Dla mnie to było też pójście na kompromis z tym pytaniem.

[00:53:01]

B. PUCEK: Ja dla odmiany na większość tego typu sugestii mówię: „Nie”, a mimo tego i tak je otrzymuję. Twitter i TikTok to są 2 dobre przykłady na dobre i złe rozwiązanie podobnego problemu w sensie jakościowym. Dlatego, że algorytmy Twittera, pomimo tego że mogę 10 razy powiedzieć: „Przestań rekomendować mi wpisy o piłce nożnej”, to jednak dalej je będę dostawał. A w przypadku TikToka jak nie będę oglądał albo nie jestem zainteresowany wpisami o piłce nożnej, absolutnie nie będzie mi ich rekomendował. To jest też jakość tych algorytmów, która wynika tak naprawdę z trudności, ale też jakości pracy nad nimi – w rozumieniu takim stricte technicznym, w rozumieniu deweloperskim – pracy programistów na nimi, jest ogromnym wyzwaniem.

[00:53:52]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Tylko poczekaj: ci w TikToku i ci w Twitterze mają te same komputery.

[00:53:57]

B. PUCEK: Ale nie te same umiejętności…

[00:53:59]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: OK.

[00:54:00]

B. PUCEK: … i dostęp do technologii. Czyli dzisiaj to, co jest na pewno jednym z ciekawszych wyzwań, to różnica w jakości tworzenia algorytmów pomiędzy np. Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Ponieważ Chiny przeskoczyły pewne etapy w zakresie tworzenia contentu, w zakresie tworzenia produktów i platform social mediowych. W zasadzie dzisiaj czy przez ostatnie lata tworzą po prostu produkty, rozwiązania i biznesy, które można by nazwać AI First, podczas gdy bardzo wiele z rozwiązań – Twitter niech będzie tego przykładem – to nie są produkty firmy czy projekty, które są AI First. To są produkty, do których algorytmy zajrzały na jakimś etapie rozwoju tego produktu, podczas gdy wspomniany Toutiao chiński to jest produkt, który powstał jako AI First.

[00:54:55]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Szanowni słuchacze, 3. odcinek podcastu „Technologicznie” prawie uważam za zakończony. Wrócimy z Bartkiem Puckiem jeszcze za moment z jedną sprawą. Sprawdzałeś ostatnio oceny i recenzje na Apple Podcasts? Czy zasłużyliśmy na 5, 6, 4, 3?

[00:55:27]

B. PUCEK:Zasłużyliśmy?

[00:55:28]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Wiesz co? Tak. I pomyślałem, że będziemy wracać sobie do tych opinii, bo często mówimy o tym, że świat jest taki bardzo zbudowany na społeczności, że feedback jest istotny i my chcieliśmy... Wprawdzie trzem osobom, nie wiem, czy aż, czy tylko… Nie jesteśmy marką, która na rynku istnieje bardzo, bardzo długo, więc bardzo za to dziękujemy, bo są to bardzo świadome opinie. @Arek AK pisze tak: „Luksus wartości”. Daje nam 5 gwiazdek, więc dziękuję bardzo. Mówi: „Zapowiada się obiecująco. Liczę, że wśród tandety będziecie wytworni. Trzymam kciuki. Ocena na potwierdzenie, że to ma sens, co robicie. Serdecznie pozdrawiam” i daje nam czterolistną koniczynę. Co też jest ważne panie Arku, to się tylko tak wydaje, że my wiemy, co chcemy i niezależnie od tego, co kto napisze, będziemy dalej robili swoje, to zawsze pomaga. Przynajmniej mnie, nie wiem, jak to u Bartka.

[00:56:18]

B. PUCEK: W szczególności, że algorytmy promują dobre podcasty. Im więcej dobrych czy też pięciogwiazdkowych ocen, tym większe prawdopodobieństwo, że ten podcast za pomocą tych algorytmów zostanie pokazany większej liczbie słuchaczy.

[00:56:33]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Super. To mamy jeszcze @Cezarego_J, który pisze: „Świetna robota”. Też daje 5 gwiazdek i mówi: „Panowie, dzięki za przygotowany materiał. Dużo wartościowej wiedzy. Czekam na kolejne odcinki”, więc właśnie, Cezary, 3. odcinek za sekundę będzie u ciebie. Jeszcze jest jedna piątka od @Sensique6: „Dziękuję, że zbieracie w kilkadziesiąt minut to, co każdy pracujący na styku tech i biznesu powinien wiedzieć. Będę regularnie nasłuchiwał. Kciuki i powodzenia!”. Bardzo dziękujemy.

[00:57:03]

B. PUCEK: Dziękujemy.

[00:57:03]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: W innym miejscu - chyba to był LinkedIn - przeczytałem opinię, że ktoś szanuje nas za to, że nie kaleczymy języka polskiego - mamy nadzieję, że w tym odcinku też nie - i że to się logicznie do kupy składa. Co pokazuje, że benchmark musimy mieć dziwny.

[00:57:20]

B. PUCEK: To jest ogromna moja obawa przed każdym nagraniem: jakość i posługiwanie się językiem polskim.

[00:57:28]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Ale trzymanie flow jest trudne, nie?

[00:57:29]

B. PUCEK: Absolutnie. Chociaż myślę, że poprawność polszczyzny czy umiejętność właściwego artykułowania tego, co się myśli, jest jedną z najwyższych i najtrudniejszych form do opanowania, ponieważ ona łączy ze sobą kilka elementów. Po pierwsze: jakość posługiwania się językiem ojczystym. Konsekwencje posługiwania się językami obcymi, w szczególności, jeżeli mówimy o świecie technologii, to jednak on jest przesiąknięty słownictwem anglojęzycznym, ale też słownictwem branżowym czy też technologicznym. I oczywiście ten trzeci element bardzo ważny to: umiejętność przekazywania wiedzy o rzeczach trudnych i interesujących w taki sposób, że zarówno osoba, która pierwszy raz o nich słyszy, ale i osoba, która słyszy o nich po raz setny, jest eksponowana na interesujące i inne punkty widzenia. Na koniec dnia jeżeli ktoś wynosi wartość z audycji naszej rozmowy, to myślę, że to jest największy komplement, jaki my możemy dostać, jako prowadzący tę rozmowę. To jest: „Posłuchałem/posłuchałam tej audycji, dzięki temu dowiedziałem się/dowiedziałam się czegoś nowego, innego. Zmieniłem/zmieniłam swój punkt widzenia albo uzupełniłem/uzupełniłam swoją wiedzę w jakimś temacie”. To jest chyba największy komplement, jaki możemy dostać.

[00:58:48]

REDAKTOR J. KUŹNIAR: Wychodzi na to, że częściej słuchają nas mężczyźni - 82 proc. 16 proc. kobiet. Jeżeli chodzi o wiek, to najwięcej słuchaczy jest w grupie 28-34, ale niewiele mniej w grupie 35-44. To też jest bardzo miłe. Nawet 60+ się nam zdarza i 18-22 też. Przypomina mi się codzienne, poranne patrzenie w maila od mojego szefa z TVN24, gdzie mieliśmy wykresy, oczywiście byliśmy z tego rozliczani. Wykres był w kolorach 3: czerwonym, żółtym i niebieskim. Niebieski dotyczył TVN24, czerwony TVP Info, żółty Polsatu News. I tam właśnie grupy docelowe, godziny emisji. I teraz przychodziłeś i mówiłeś: „Wow, ale mieliśmy super wynik!”, a mój szef na to: „Ale w grupie All, a ci nas nie interesują”. I myślisz sobie: „Przecież w grupie All część wspólna z tymi, którzy interesują reklamodawców, jest całkiem niezła”. Tak że bardzo wam dziękujemy, my do tych danych też pewnie będziemy wracać, bo to, jakby nie było, też jest technologia i pogranicze biznesu i tejże technologii. Więc za teraz dziękujemy, 3. odcinek właśnie wysłuchaliście - mamy nadzieję - do końca, no i wrócimy w każdej możliwej chwili.

[01:00:01]

B. PUCEK: Dziękujemy bardzo.

Autorzy odcinka
Jarosław Kuźniar
Kuźniar Media

Multiinstrumentalista. Właściciel Kuźniar Media. Jego doświadczenie radiowe, prasowe, sceniczne i telewizyjne, pomaga w świecie budowania marek osobistych. Wspólnie z klientami rozwija ich wizje i nadaje kształt. Buduje nowe platformy dla relacji z odbiorcami, szkoli i inspiruje.

Bartek Pucek
Bartek Pucek
pucek.com

Od lat związany z biznesem i technologią. Obecnie odpowiada za digital w IKEA (digital transformation, produkty, data management, infosec i IT), jako Country Digital Manager. Wspiera przedsiębiorców i marki m.in. w obszarze Digital, E-commerce, Retail, Media i publishing, Software as a Service, Marketplaces, startupy i venture capital. Więcej na pucek.com.

Używamy cookies, żeby indywidualnie odpowiadać na potrzeby słuchaczy. Zasady przechowywania i dostępu do plików cookies możesz zmienić w ustawieniach swojej przeglądarki.