Думаете, музыка больше всего пострадала от некачественной продукции? Искусственный интеллект также сильно загрязнил подкасты.
Контент, созданный с помощью ИИ, уже заполонил видеоканалы, игровые дискуссии, программный код и результаты поиска. Теперь же тот же самый низкокачественный контент, созданный машинным способом, проникает в подкасты.
В дискуссиях об использовании ИИ обычно доминирует музыкальная индустрия , но проблему с подкастами, возможно, сложнее обнаружить и сложнее решить. Инструменты ИИ теперь могут создавать, загружать и даже монетизировать целые шоу гораздо быстрее, чем традиционные подкаст-студии.
`
Неужели подкастинг превращается в следующую фабрику по производству помоев?
В отчете Bloomberg указывается, как быстро это распространяется. По данным Podcast Index, за примерно девять дней было создано 10 871 новых подкаст-лент, и около 4243 из них, или 39%, вероятно, были сгенерированы искусственным интеллектом. Один стартап, занимающийся разработкой подкастов с использованием ИИ, теперь заявляет, что у него более 10 000 активных шоу и он опубликовал 877 новых шоу всего за 48 часов.
В таких масштабах подкастинг становится особенно уязвимым, потому что поиск контента работает иначе, чем в музыке. Песню низкого качества, созданную с помощью ИИ, можно пропустить за считанные секунды, но подкасты в значительной степени полагаются на поиск, рекомендации и доверие. Если ленты будут заполнены созданными машинным способом шоу, слушателям, возможно, придется приложить больше усилий, чтобы найти настоящих ведущих, оригинальные репортажи или реальные беседы.
Эта тенденция уже прослеживается в других форматах, пострадавших от ИИ. Видеоплатформы пытаются справиться с низким качеством загружаемого ИИ контента, одновременно продвигая инструменты ИИ для создателей. В игровой индустрии наблюдается негативная реакция на визуальные эффекты, созданные с помощью ИИ, причем некоторые игроки называют определенные графические функции ИИ «халтурой» . В программировании также существует аналогичная проблема. ИИ может помочь разработчикам писать больше кода быстрее, но это также означает больше ошибок, слабых исправлений, рисков безопасности и дополнительной работы по проверке . В подкастах проблема заключается не только в объеме, но и в том, насколько легко этот объем можно превратить в деньги.
Кому выгодно автоматизировать процесс создания подкастов?
Простота монетизации — вот что делает подкасты чем-то большим, чем просто проблемой качества. Некоторые хостинговые сервисы позволяют бесплатным подкастам размещать рекламу на рекламных площадках практически без проверок, поэтому подкасты, созданные с помощью ИИ, могут зарабатывать деньги на скачиваниях, даже если контент некачественный или получил минимальные отзывы. Одна платформа делится 60% дохода от рекламы с создателями, в то время как другая заявляет, что может приостанавливать показ рекламы или удалять подкасты, если они окажутся некачественными.
Apple Podcasts, по крайней мере, начала требовать от создателей контента раскрывать информацию о применении искусственного интеллекта в той или иной части подкаста . Spotify, с другой стороны, опирается на более широкие правила борьбы с вводящим в заблуждение контентом и пока не выпустила специальную политику в отношении подкастов с использованием ИИ. Это создает проблему доверия как для слушателей, так и для рекламодателей, поскольку ИИ упростил процесс создания аудиоконтента и усложнил его проверку.