אל הטקסט המרתק הזה של הרב זוהר אטקינס הגעתי דרך המהדורה האחרונה של טאבטאבטאב (ניוזלטר מעולה, כאן נרשמים). אל דאגה (או סיבה לצהלות שמחה, אני לא שופט), אין פה איזו מגמת התחזקות מצידי: אטקינס מדבר במאמר שלו על השלכות הבינה המלאכותית על עולם לימוד התורה והגמרא, אבל גם הוא בעצמו מציין שאפשר ליישם את אותה מסגרת חשיבה על תחומי ידע אחרים.
בגדול – וסליחה מראש על הפשטנות המוגזמת – הטענה שלו היא שהסרת החיכוך וחסמי הכניסה מפעולות כמו חיפוש מידע והשוואה בין פרשנויות שונות, תוביל לעיסוק מוגבר בתחום ולזינוק בביקוש ל״חידוש״, כלומר תובנות חדשות שעולות מהכתוב. או במילים אחרות: כשידע הופך זול, ויש זינוק קיצוני בהיצע שלו – הביקוש ״יעלה רמה״. צוואר הבקבוק ינדוד למקום אחר.
אטקינס מבסס את הטיעון הזה בין היתר על פרדוקס ג׳בונס, שאומר שכאשר השימוש במשאב מסוים הופך יעיל יותר – בדרך כלל בעקבות התפתחות טכנולוגית – השימוש באותו משאב מזנק ואף עולה על קצב ההתייעלות. הדוגמה המקורית נוגעת לפחם: כשניצול האנרגיה של מנועי הפחם הפך יעיל יותר, השימוש בפחם לא ירד – אלא זינק. העלייה ביעילות הורידה את המחיר (חסם הכניסה), ואנשים השתמשו באנרגיה לטובת אפיקים שקודם לכן היו פחות כדאיים.
הפרדוקס הזה צף הרבה בשנים האחרונות בדיונים על פריצות דרך בעולם הבינה המלאכותית. הדוגמה המתבקשת היא כנראה כתיבת קוד: אם הפעולה הזו הפכה כל כך זולה ומהירה, כנראה נצטרך הרבה פחות מפתחים בשביל לספק את ״מלאי הקוד״ הנדרש היום. פרדוקס ג׳בונס מלמד אותנו שזה אירוע מורכב יותר: ייתכן מאוד שההתייעלות הזו תוביל לזינוק קיצוני ב״ביקוש לקוד״, או ביקוש לתוכנה.
הנה מקרה פרטי של הדוגמה הזו, שבוודאי יישמע מוכר לרבים מקוראי הניוזלטר הזה: דילמת ה-Buy vs. Build של מערכות ניהול תוכן (CMS). הרבה גופי תקשורת בוחרים לפתח לעצמם מערכת ניהול תוכן, בעוד שאחרים מעדיפים להשתמש במוצר מדף כמו WordPress או Arc XP. במציאות ה״ישנה״, בנייה של מערכת כזו דרשה המון משאבי פיתוח ועיצוב. וגם אם היא חסכה את התשלום השנתי הגבוה עבור רישיון מערכת – עלות ההקמה והתחזוקה הייתה גבוהה: פורמטים חדשים של תוכן, תהליכי עבודה חדשים וטכנולוגיות חדשות דרשו התאמה מתמשכת של המערכת לתנאים המשתנים (מילים אלה נכתבו בדם: ליוויתי את התהליך הזה ב-ynet, כשעברנו ממוצר מדף למערכת שנבנתה in-house).
היתרון לא באמת היה כלכלי, אלא יתרון של שליטה – היכולת לעצב את תהליכי העבודה במערכת באופן המיטבי, מותאם בדיוק לצרכים. אבל עבור גופים רבים, זה בעיקר היה בור ללא תחתית שלא בהכרח הצדיק את המשאבים שהוא גמע: מחקר של FT Strategies הראה שבקרב גופים שבנו מערכות ניהול תוכן בעצמם, 25% לא היו מרוצים מהתוצאה – לעומת 10% בלבד בקרב אלה שהשתמשו במוצר מדף.
במציאות החדשה, הדילמה מקבלת פנים חדשות: עלות הפיתוח ירדה דרמטית, וכבר לא צריך צבא שלם של מפתחים בשביל להקים ולתחזק מערכת כזו. ומצד שני, גובר הצורך בגמישות וביכולת להתאים את המערכת לתנאים משתנים (והם משתנים מהר מאוד, כל הזמן). במצב כזה, אפשר לדמיין איך גופי תקשורת רבים יעדיפו להיפרד ממוצרי המדף היקרים ולהחזיק צוות פיתוח קטן שינהל עבורם את מערכת ניהול התוכן. זה לא מוביל לירידה בביקוש לפיתוח מוצרים כאלה – להיפך: יפותחו הרבה יותר מהם.
אבל אנחנו לא באמת פה בשביל לדבר על מערכות ניהול תוכן, או על לימוד תורה. כבר תקופה ארוכה שהשאלה הזו, בנוגע למשמעות של פרדוקס ג׳בונס על עולם העיתונות/חדשות, מרתקת אותי. כתבתי לא מעט על תהליך ה״קומודיטיזציה״ של החדשות ושל ייצור התוכן בכלל – אבל לא מתוך הפרספקטיבה הזו. בדרך כלל, ניסיתי להבין מה יהיה הערך של עבודה עיתונאית בעולם שבו עלות ייצור התוכן היא אפסית. לא התייחסתי מספיק לאפשרות שהביקוש למידע עיתונאי יעלה דרמטית בעקבות הקומודיטיזציה הזו.
זה לא שהאפשרות הזו חמקה ממני, אבל יש טיעונים לא רעים לכך שזה לא מה שהולך לקרות. אם להמשיך כאן עם מונחים מעולם הכלכלה, פרדוקס ג׳בונס מניח שיש ״ביקוש מושרה״ – כלומר, שהגדלת ההיצע של תוכן חדשותי תגדיל גם את הביקוש. האם יש ביקוש מושרה למוצרים עיתונאיים? זו שאלה מעניינת. לכאורה, הנתונים על עניין הולך ופוחת בחדשות, והעלייה המתמשכת בשכיחות תופעת ההימנעות האקטיבית מחדשות, מעידים על כך שהמצב הוא הפוך: יכול מאוד להיות שיש לנו יותר מדי חדשות כבר היום. זה שנייצר אותן בזול, לא בהכרח יגביר את הביקוש ויעביר את צוואר הבקבוק מדיווחים חדשותיים פשוטים לתחקירים וכתבות מגזין איכותיות. יכול להיות שהוא פשוט יספק מענה זול יותר לביקוש הקיים, שימשיך לרדת לאורך זמן.
הבעיה היא שמאוד קשה לזהות ביקוש מושרה לפני שהוא מבעבע מעל לפני השטח. המגמות שהזכרתי – הימנעות מחדשות ועניין כללי הולך ופוחת – אמנם לא מתיישבות עם האפשרות הזו, אבל גם לא שוללות אותה לחלוטין. יכול להיות שישנם קהלים שלמים שהיו שמחים לקבל יותר מידע, או מידע מעמיק יותר, ולא עושים זאת היום כיוון שאין מספיק ממנו. יכול להיות שישנם קהלים שנמנעים מחדשות בגלל הדרך שבה הן מסופקות להם היום.
המזל הוא שיש לנו לפחות דרך אחת לחפש את הביקוש הזה: המצב הזה, שבו השגת מידע הופכת זולה ויעילה לאין שיעור, אינו תיאורטי. זו המציאות כבר היום. ואם נזהה אילו אופני צריכת תוכן חדשים נולדו בעקבות המצב הזה – גם אם זה קורה בקנה מידה קטן – אולי נוכל לזהות את צוואר הבקבוק הבא.
כאן אנחנו חוזרים ל-Digital News Report של מכון רויטרס (כן, זה משבוע שעבר), ולחלק שעוסק בצריכת חדשות באמצעות צ׳אטים מבוססי בינה מלאכותית. הנתונים בדו״ח לא מספקים תשובה חד משמעית לשאלה הזו, אבל כן נותנים לנו משהו לעבוד איתו.
אפשר כבר לזהות שהשימוש בצ׳אט-בוטים לצריכת חדשות עולה במהירות (מ-7% בשנה שעברה ל-10% השנה), אבל זו לא עלייה אקספוננציאלית (בניגוד למשל לשימוש בצ׳אט-בוטים באופן כללי, שזינק באופן חד הרבה יותר עם כניסת ChatGPT לחיינו). ישנן מדינות שבהן השיעור הזה גבוה יותר – וזה בדרך כלל מגיע בהלימה לשימוש בפלטפורמות אחרות (סושיאל, חיפוש, אגרגטורים). וישנו גם קשר מסתמן בין אמון בתשובות של מנועי בינה מלאכותית, לבין אימוץ השימוש בהם עבור חדשות. האמון הזה, באופן כללי, נמוך יחסית: 20%, לעומת 37% שמביעים אמון בגופי חדשות.
שווה להתעכב על הנקודה האחרונה. קודם כל, כי היא לא ממש מתיישבת עם מחקרים אחרים שנעשו בנושא (כמו זה שהזכרתי כאן, בפרימיום קליקבייט #41). אבל יותר חשוב מכך: אם נקבל את ההנחה שהאמון הזה נמוך, ואת ההנחה שישנו קשר בין מידת האמון לבין אימוץ – אפשר אולי לשער שככל שהכלים ישתפרו, מידת האמון תעלה, ואולי גם השימוש יזנק (אמון, אגב, אינו בהכרח חסם לשימוש בטכנולוגיה או פלטפורמה עבור צריכת חדשות; יש לאנשים אמון נמוך מאוד ברשתות חברתיות – ועדיין אלה הן הפלטפורמות המובילות. כך שההנחות האלה אינן מובנות מאליהן).
נקודה מעניינת נוספת נוגעת לאופי של אותם קהלים שמשתמשים בטכנולוגיה הזו כבר היום לצריכת אקטואליה. 38% מהם נופלים תחת הקטגוריה של ״News Lovers", לעומת 22% בקרב כלל האוכלוסיה. הם צעירים יותר (בקרב בני 24-18 השיעור עומד כבר על 17%), סקרנים יותר, פתוחים יותר לטכנולוגיות חדשות, ונוטים לצרוך חדשות מכמה מקורות – כולל חיפוש, רשתות חברתיות ויוצרי תוכן – ולא רק מגופי חדשות מסורתיים. רבים מהם משתמשים בפלטפורמות האלה כמה פעמים ביום לטובת נושאים חדשותיים. האם הטכנולוגיה הזו בעצם משרתת בעיקר את הצרכנים הכבדים, אלה שעדיין לא איבדו עניין בחדשות, או שהם פשוט ה-early adopters שמבשרים על הבאות? נחכה ונראה.
נגענו עד כה בשיעור השימוש, ובאופי הקהל. הנקודה האחרונה בהקשר זה נוגעת לסוג השימוש של אותו קהל בטכנולוגיה הזו. זו אולי הנקודה החשובה ביותר: לגופי חדשות יש הרבה מאוד דאטה לגבי צריכת חדשות בנכסים שלהם. אבל מה שבאמת מעניין אותם הוא לראות את ״השטח המת״ – מה הקהל שלהם רוצה ולא מקבל מהם.
חשוב להגיד, לאו דווקא מדובר בתוכן שלא קיים אצלם. רוב המידע החדשותי שאותם צ׳אט-בוטים שולפים מגיע מהאתרים האלה. זו פשוט לא תמיד הכותרת שלהם, המסגור שלהם, החוויה המועדפת או אפילו מבנה הכתבה. והמוטיבציה שלהם לשימוש מעידה על כך: הרצון לשאול שאלת המשך כדי להבין טוב יותר את הנושא, היכולת לסכם ולפשט נושאים, ההזדמנות לסנתז מידע מכמה גופי תקשורת כדי לתת תמונה מקיפה יותר. וכאן, במקום לנסות לחלץ תובנות מקוריות, פשוט אצטט מהפוסט של דמיטרי שישקין – אחד מאנשי המוצר ואסטרטגיית התוכן הבולטים בעולם התקשורת:
״להסביר סיפורים מורכבים. לסכם. להשוות מקורות. לתרגם. לענות על שאלות המשך. זו לא רשימה של יכולותיהם של כלי הבינה המלאכותית – אלה הם הצרכים של הקהל. במשך שנים, מדדנו איפה אנשים צורכים תוכן עיתונאי. הגרף הזה מזכיר לנו שהשאלה החשובה יותר היא למה. בינה מלאכותית לא יוצרת דפוסי התנהגות חדשים – היא חושפת דפוסים קיימים. המשמעות עבור גופי תקשורת: צרכי הקהל כבר לא יכולים להתקיים רק בתוך אסטרטגיית התוכן העיתונאית. הם צריכים לעצב מחדש גם את תהליכי היוזמה וההפקה של תוכן, את המוצר, את מערכות התיוג והסיווג, ואת מערכות ה-AI. הארגונים שיצליחו לא יהיו אלה שייצרו הכי הרבה תוכן, אלא אלה שיבינו טוב יותר את כוונת המשתמש ויבנו מערכות שיודעות לספק לה מענה באופן עקבי״.
תעלומת הביקוש לתוכן חדשותי לא תיפתר באמצעות התובנה הזו. יכול להיות שישנה תקרת זכוכית לעיתונות, ושאנחנו די קרובים אליה. אבל זה די ברור שחיפוש אחר צרכים שמקבלים היום מענה חלקי הוא הדרך היחידה לזהות את הדפוסים שעשויים להסוות ביקוש כזה. התבוננות מעמיקה באופן שבו אותם ״Power users״ משתמשים בטכנולוגיה חדשה כדי לספק צרכים שעד היום זכו למענה חלקי, אם בכלל, היא נקודת התחלה לא רעה בכלל.
זוכרים את ניק ליכטנברג, ההוא מפרימיום קליקבייט #47? למקרה ששכחתם (או שלא טרחתם לקרוא. בושה), ליכטנברג זכה לפרופיל (מפרגן? עוקצני?) בוול סטריט ג׳ורנל בזכות השימוש שלו בכלי בינה מלאכותית, שהפך אותו לבית החרושת הביתי של מערכת Fortune. לא מזמן התפרסם ריאיון עדכני איתו באתר מכון רויטרס, ובו הוא מספר על מה שעבר עליו מאז פרסום הכתבה (משברים עם חברים וקולגות) ואם התגובות לכתבה שינו את דעתו. אני חייב להודות שהוא עדיין יוצא פה די שטחי, גם בגרסה היותר מפוכחת שלו – אבל שווה קריאה.
ובהמשך לנושא המהדורה, וצריכת חדשות באמצעות AI – הנה (סוג של) מחקר אחר על הנושא הזה: ״After The Feed״ עוסק במעבר מעולם שבו שכבת התיווך שלנו למידע היא אלגוריתמית, לעולם שבו שכבת התיווך הזו תהיה אג׳נטית. והכי טוב: במקום הררים של טקסט (כן כן, אני יודע, הררים של טקסט זה אני), זה מגיע בפורמט של מצגת.
כבר פעמיים בשבועות האחרונים יצא לי להזכיר את ה-Future Newsroom Study המעולה ועמוס התובנות של FT Strategies. בשבוע הבא ייערך וובינר שבו הם יספרו על המחקר ועל הממצאים המרכזיים שלו, ואפילו בשעה ידידותית לישראלים. כאן נרשמים.