AIはジャーナリズムにいくつかの影響を及ぼしてきた。いや、実際にはそれは控えめな表現だ。この業界に5年以上身を置いている人に尋ねれば、情報の流れを主に扱う産業にこうした技術が解き放たれたとき何が起きたのか、1時間近く語り続けるだろう。
公平を期せば、AIはあらゆる領域に押し寄せている。いずれはセーターを作り、牛乳を配達し、人間が行っているその他あらゆる仕事を担うようになるだろう。しかし本質的な意味で、AIがまず向かったのはジャーナリズムだった。
現在、危機感を抱く人々は、瀕死の状況にあるローカルニュース（地域報道）のシステムをいかに再活性化するか模索しており、AIがこの取り組みにおいて助けとなっているのか、それとも妨げとなっているのかを検証している。
カリフォルニア州マウンテンビュー：「Next Endeavor」イベント
イマジネーション・イン・アクションとパートナー企業が9月14〜15日にカリフォルニア州マウンテンビューで開催したイベント「Next Endeavor（ネクスト・エンデバー）」（免責事項：筆者はこれらのイベントの運営を支援している）において、ローカルニュースをテーマにしたパネルディスカッションが行われた。
このような会話を主導するのに最適な人物がいるとすれば、それはニーナ・グレゴリーだ。冒頭での彼女の提示の仕方も実に印象的だった。
「AIに関するニュースはあふれています。しかし今日、私たちが話すのはそのことではありません。AIがニュースルームに、そして取材、報道、執筆、配信というニュースのプロセスにどのように参入しつつあるかについて話します」
そう述べた後、彼女はパネリストであるケン・ドクター、ガブリエル・サマ、クイナ・キムの3氏に話題を振った。
「私たちは（AIを）真の『フォース・マルチプライヤー（戦力倍増機）』と捉えており、日常的な業務で活用し始めています」と、メディア組織「ルックアウト・サンタクルーズ（Lookout Santa Cruz）」のCEOであるケン・ドクターは語った。「現在、私たちが活用している方法は大きく分けて3つあります」
その3つの方法のうちの1つは、プロダクトの作成だと彼は指摘した。
「私がキャリアをスタートさせた昔の紙媒体の時代、地域ニュースレターを作成するには、郊外の地域に大人数のスタッフを配置して大量の情報を集める必要がありました」と彼は説明する。「その人件費には膨大なコストがかかっていました。現在AIを使って実現できているのは、郵便番号やその下位地域ごとに、犯罪レポート、学校情報、交通情報を地域単位で収集し、ほぼ完全に自動化された9つのニュースレターを作成することです」
配信前には必ず人間がすべてに目を通すという。
「従来であれば1週間に少なくとも40時間、下手をすれば80時間はかかっていたプロセスが、今では毎朝15分で完了します」と彼は語る。彼が挙げたその他の用途には、スペイン語への翻訳やジオコーディング（位置情報の付与）が含まれる。
時代とともに歩む
コロンビア大学ジャーナリズム大学院のガブリエル・サマは、2013年以降の自身のキャリアの変化について語った。
「当時はイノベーションの進展がずっと遅かったのです」と彼は語った。「そのため、何が起きているかをまず理解し、それを読者に説明しようと努めることが今より容易でした。AIに関して言えば、私は2022年にメタに在籍していましたが、同社初のレイオフの対象となったため長続きしませんでした。在籍期間はわずか10カ月ほどです。しかしその間、同社がこの分野に長期的に取り組んでいること、そして資源と資金を持つ者がこの技術を可能な限り急速に拡大させるであろうことを理解しました。そして、まさにその通りのことが起きたのです。報道に関して言えば、私たちが技術の進展をかろうじて理解しかけた頃には、それはすでに変化してしまっていると感じます」
彼は取材人員の減少と、今後の道筋に対する混乱の深まりについて描写した。
「正直なところ、多くの記者が少し取り残されていると感じます。また、2013年当時、ベイエリア（サンフランシスコ都市圏）にははるかに多くのテクノロジー分野の記者がいたことも考慮しなければなりません……極めて速く進展する技術に直面しているだけでなく、その報道に専念する人々の数がかつてないほど減少しているのです。これは非常に問題であり、事態の深刻さは増すばかりです」
彼は、近年の終末論的な報道が与える潜在的影響について言及した。
「過去2週間の見出しの多くは、さまざまな文脈で『終末（doomsday）』という言葉を使っていました」とサマは語る。「多くの読者にとって、それは恐ろしいものに映るはずです。だからこそ正しく説明される必要がありますが、それをこなすだけの余力があるとは言えません」
グレゴリーがサマに対し、ニュースルームでどのような基準を適用すべきかと尋ねると、彼は従来のジャーナリズムで支持されてきたオリジナリティの原則が今なお適用されるという考えを迷わず支持した。
「ジャーナリズムにおいて、大規模言語モデル（LLM）からコピー＆ペーストを行う行為には、決まった呼び名があります」とグレゴリーは彼の主張を後押しした。「それは何と呼ばれるでしょうか？ 盗用です。盗用なのです」
現代の教育現場
キムはカリフォルニア大学バークレー校で教鞭を執っている。
「若者が人工知能をどう捉えているかについては、かなりの大きな隔たりがあることがこれまで多く書かれてきたと思います」と彼女は切り出した。「興味深いことに、若者はAIに対して非常に懐疑的です。バークレーの学生たちはAIに対して懐疑的な見方をしています」
彼女はこう説明する。
「職員、教授、学生による作業部会のようなものを立ち上げた際、職員は生産性を向上させるというアイデアにかなり熱中していました。教授陣は『ふむ、これはなかなか面白い』といった反応でした。……しかし、学生たちは非常に懐疑的でした。基本的に、自分たちの仕事のやり方をLLMに学習させたくなかったため、多くのツールを使うことに強い抵抗感を示したのです。彼らは環境面への影響も懸念しており、十分な記録が残されている通りの大きな意識の隔たりが存在すると感じます」
しかし彼女は、「Descript（ディスクリプト）」というツールの活用については熱意を込めて語った。
「まだ多くの人間による作業を投入する必要があります」と音声内容の把握を迅速化するためにこの技術を活用するプロセスについて、彼女は語る。「完璧なツールではありませんが、これまで以上に作業を前進させてくれます。現在私たちが進めている編集作業の多くにおいて非常に重要な存在です」
一方でデメリットとして、彼女はベイエリアで記者をしている友人のエピソードを披露した。
「彼はAIエージェントを訓練し、郡のすべての議事録や市議会で何が起きているかを確認させました」と彼女は語る。「これらはすべて、彼が新米記者だった頃に実際にやり始めたことでした。時間のないベテラン記者の下で働いていた彼は、『これらを全部チェックしてくれないか？』と頼まれていたのです。決して華やかな仕事とは言えませんが、それはトレーニングでした。何かに注意を払う力を養うことができたのです。先輩記者から『おい、これについてはどうだ？ 面白そうだぞ』と言われれば、調査に向かったものです」
AIはそうした訓練の機会すべてを時代遅れにしてしまう、と彼女は示唆した。
「文字起こしにおいて失われる要素は他にもあります」とグレゴリーが補足した。「事実確認やスキル磨きのトレーニングだけでなく、音声のプロとしてテープを何度も何度も繰り返し聴くことで、音声プロデューサーやエディターとしてのスキルを育む多くのニュアンスを学ぶことができるのです」
もう1つの例として挙げられたのが、米証券取引委員会（SEC）への提出書類の読み込みに「NotebookLM」を使用することだ。確かに迅速で効率的だが、人間が自ら読み進めるのではなく、AIが抽出したデータを受け取るだけでは、何を見落としてしまうのだろうか。
ここでのキムの説明は実に秀逸だった。
「横並びの取材陣は、常に文書の中で最も明白な部分ばかりに注目します」と彼女は指摘する。「奇妙で些細なこぼれコメントを見つけて『これは実に面白い』と言えるのは、一種の鋭い知性や卓越した感性の持ち主です。……そうした人間ならではの感覚が失われていく中で、今後それがどのような影響を及ぼし、どのような波及効果をもたらすのか疑問に思います」
ケン・ドクターはこれに反論し、人間的なタッチが失われたわけではないと主張した。
「現在、そして2030年代に向けたジャーナリズムの能力において」と彼は語った。「権力監視や調査報道を行うためにAIを活用しない手はありません。ディケンズの時代のように本を1頁ずつめくることで失われる僅かな要素は、迅速な処理によって補われます。膨大な情報をハイスピードで読み解き、理解することができるのです。私たちは実際にそれを活用してきましたし、現在も日常的に活用しています」
彼は例を挙げた。
「例えば過去3年間の市の予算案を取り込むとします。オレゴン州ユージーンで実際にこれを行いました。ユージーンの市予算データを読み込ませ、『この3年間のすべての変更点は何か？』と問いかけたのです。従来なら何時間もかかっていた作業です。本質的に比較を行わせ、3年間の異常値を抽出させたことで、これらすべての分析が表面化しました」
この点に関する彼のさらなる証言は以下の通りだ。
「サンタクルーズでは、サウスカウンティの農場労働者における農薬使用に関する重大な問題が存在します」と彼は説明した。「また、移民・関税執行局（ICE）による一斉摘発の問題もあります。私たちがカバーする両都市の住民に影響を与えるICEの文書や、農薬に関する極めて深い調査データにアクセスする能力は、AIの導入によって大幅に強化されました。これらは最近のほんの2つの例に過ぎません」
そして最後に、アウトリーチ（情報発信）の面もあると彼は締めくくった。
「（AIの）ビジネス上の影響により、より多くの人々にリーチするための取り組みが可能になります」と彼は述べた。「それは私たちの助けになると信じています」
ある問い
終盤、グレゴリーはパネルにこう問いかけた。
「テクノロジー側とニュースルーム側の両方を経験されたお立場から、独立系ジャーナリストなどのためのビジネスモデルのようなものは存在するのでしょうか？」
サマが最後に発言し、以下のような詳細な説明を順を追って提示した。
「過去、少なくともこの15〜20年のなかで、今が最も悲観的だと感じています」と彼は語った。「以前は収益を上げ、経費を支払い、人を雇用して給与を払うという点において、模倣し再現すべきモデルが常に存在していました。見習うべき対象が常にあったと感じていたのです。しかし現在は非常に混乱しています」
彼の分析の別の側面は、グーグルとその1990年代以降の優位性に関わるものだった。「グーグルは完璧ではなく、そのアルゴリズムを解明するのは非常に困難でした」と彼は言う。「（しかし）人々はハックすることができました。背景には模倣・再現・追随が可能なルールが存在し、そこにはメリットがあったのです。私が言っているのはSEO（検索エンジン最適化）であり、現在ニュースルームで起きているSEOの終焉のようなものです。かつてSEOは確実に存在し、機能していました。非常に紛らわしいものではありましたが、確かに機能していたのです」
彼はさらにこう詳しく語った。
「グーグルは少なくともパブリッシャーに対してアルゴリズムの仕組みを説明したことはありませんでした」とサマは語る。「それは裏にあるルールを自分たちで解明する方法でした。しかし、LLMには今そうしたものが一切ありません。そしてLLMには非常に深刻な問題が1つあります。グーグルは私たちが選んだわけではないもののゲートキーパーとして存在していました。しかしLLMはそうした振る舞いをするだけでなく、私たちの情報を支離滅裂な形で提示するインターフェースでもあるのです。私たちが最初に行うのは、検証し、出所を明記し、ファクトチェックを行い、『これに全責任を持つ』と言える形で情報を届けることです。しかし現在、LLMに関してはそれを行うのが非常に困難です。ご質問に戻ると、これは混迷を極めているため、追随すべき現代的な新しいビジネスモデルが実質的に存在しないことを意味しています」
報告は以上とする。このディスカッションは、ジャーナリズムのキャリアを歩む中で突きつけられる深刻な側面を的確にとらえていたと思う。最終的に何が起きるのだろうか。今後の推移を見守りたい。
