Ne paniquez pas, mais cet article a été écrit par un algorithme

Peu m'importe combien de fois vous lisez ce premier paragraphe. Étudiez-le mot pour mot. Examinez-le en avant et en arrière. Vous ne serez pas en mesure de dire avec certitude s'il a été écrit par un humain ou une machine.

Tu ne me crois pas? Lisez cette histoire de sport et dites-moi si elle a été écrite par un humain ou une machine:

Mardi a été une excellente journée pour W. Roberts, alors que le lanceur junior a lancé un match parfait pour mener Virginie à une victoire 2-0 contre George Washington à Davenport Field.

Humain ou machine? Voici la réponse: il a été écrit par une machine. (J'ai écrit le premier paragraphe.)

Vous voyez, quand il s'agit d'une histoire générée par ordinateur, il n'y a aucun signe révélateur qu'elle soit fabriquée par une machine. C'est à quel point ce contenu écrit par machine est bon.

Créateur de contenu contre machine

Peut-être avez-vous entendu: les machines envahissent le monde. Pas à la HG Wells, avec des engins de combat équipés de rayons de chaleur et de «fumée noire». Non, cette invasion est plus prosaïque: des machines nous expulsent de la cabine.

En fait, selon une étude réalisée en 2013 par la Oxford Martin School, 47% des emplois aux États-Unis sont sensibles à l'automatisation des machines. Mais cela ne devrait pas nous surprendre. Les machines nous déplacent depuis plus d'un siècle.

Pendant la révolution industrielle, les machines ont emporté les emplois sales et dangereux. Au 20ème siècle, les machines ont emporté les ternes. Et maintenant, ils recherchent des emplois qui nécessitent une prise de décision.

Le 21e siècle a marqué le début d'une ère où les machines de génération de langage naturel (NLG) font les gros titres - et oui, cette déclaration a un double sens.

Qu'est-ce qu'un NLG?

Les NLG sont des machines qui créent du contenu à partir de données. Voici deux exemples notables:

• Lire les rapports sur les revenus de Forbes ? Vous lisez du contenu généré par machine créé par la plateforme Quill de Narrative Science.
• L'Associated Press génère plus de 3 000 rapports financiers chaque trimestre à l'aide de la plate-forme Wordsmith d'Automated Insights.

Les NLG créent également des revues de produits et des études économiques. Les machines peuvent être derrière le contenu dans de nombreux endroits où vous trouvez une quantité massive, complexe et déroutante de données qui doivent être analysées et publiées.

Ils produisent même du contenu d'une voix qui résonne avec le public spécifique du contenu.

Pourquoi vous ne devriez pas avoir peur des NLG

«Les idées d'un esprit curieux et fertile» sont absentes du contenu généré par ordinateur.

Comme l'écrit Jordan Teicher:

L'avantage ici est crucial: ceux qui annoncent les nouvelles peuvent obtenir quelques minutes de gloire avant que leurs histoires ne soient recyclées par d'autres points de vente, mais ceux qui produisent des recherches et des analyses originales ont du matériel qui mène généralement à une plus grande reconnaissance et est plus difficile à arnaquer.

De plus, une machine ne peut pas rendre compte des conséquences d'un ouragan dévastateur, interroger des témoins oculaires ou des experts, ou bloguer en direct une conférence (ce qui implique des décisions sur ce qui est significatif et ce qui ne l'est pas).

Cela prend des cerveaux sur le terrain.

Encore une chose: les machines ne peuvent pas créer un genre ou un style d'écriture comme le journalisme gonzo. Ils ne peuvent s'exécuter que dans une formule - une formule créée par les humains.

Autrement dit, ils ne sont pas créatifs au vrai sens du terme.

C'est sur quoi nous devons nous concentrer.

Cinq façons dont les créateurs de contenu peuvent adopter l'automatisation des machines

Comme Brian Clark l'a rapporté dans son premier épisode de Unemployable, la couverture du numéro de juin 2015 du Harvard Business Review lit «Meet Your New Employee» au-dessus d'une photo d'un robot.

Ce n'est pas censé être un titre alarmiste, même s'il est probablement prudent de supposer que beaucoup d'entre nous ont le sentiment que les machines se rapprochent de plus en plus de notre ligne de travail.

Cela ne demande qu'une réponse, c'est tout.

La réponse dans «Beyond Automation», l'article de couverture de HBR par Thomas H. Davenport et Julia Kirby, se décline en cinq saveurs.

Explorons-les.

1. Dirigez-vous vers un terrain intellectuel supérieur

La première réponse des auteurs réitère la réponse conventionnelle chaque fois que les machines ont empiété sur le travail humain: obtenir plus d'éducation.

Cela signifie probablement un MBA ou un doctorat. Ou, si vous êtes comme la plupart d'entre nous ici, démarrez simplement cet enseignement supérieur avec des livres - MOOC - ou en rejoignant une formation en marketing de contenu et une communauté de réseautage comme Authority.

Plus probablement, tout ce qui précède.

«Il y aura toujours des emplois pour des personnes capables d'avoir une vision plus globale et un niveau d'abstraction plus élevé que les ordinateurs», écrivent Davenport et Kirby.

Essentiellement, demandez aux ordinateurs de faire le gros travail pendant que vous vous concentrez sur la stratégie.

2. Mettez vos forces à contribution

La deuxième réponse consiste à découvrir vos forces dans un domaine de travail, puis à les améliorer à tel point que vous finissez par maîtriser ce domaine et que votre nom devient synonyme de ce domaine.

Pensez-y. Vous ne pouvez pas coder le goût d'un concepteur, la voix unique d'un écrivain ou les superbes compétences d'interview d'un podcasteur. Ce sont ces atouts qui en font des maîtres de leurs disciplines et synonymes du domaine.

Plus important encore, vous ne pouvez pas codifier des compétences générales comme l'empathie (cette touche humaine), qui est essentielle pour exceller dans presque tous les domaines de travail. Alors renforcez votre intelligence émotionnelle et sociale.

3. Surveiller et modifier le travail

Le 3 janvier 2014, la ville de Los Angeles s'est réveillée lors d'un tremblement de terre de magnitude 3,0. En quelques minutes, l'histoire a été récupérée et publiée en ligne par Ken Schwencke. Mais l'article était l'œuvre d'une machine.

Ken est un programmeur et journaliste au Los Angeles Times qui a créé un algorithme pour l'aider à réaliser des rapports automatiques et à publier des histoires sur les tremblements de terre.

Dans le monde de la création de contenu, par exemple, vous pouvez utiliser un NLG pour créer un brouillon, puis modifier ce brouillon en forme, en ajoutant votre touche unique au produit fini.

4. Affinez votre concentration (spécialisez-vous)

Le quatrième conseil que les auteurs donnent est de trouver une niche et de s'enfouir profondément à l'intérieur.

L'idée est de créer "un nom pour vous-même en tant que personne qui va à un kilomètre de profondeur sur un sujet d'un pouce de large."

Cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas avoir d'autres intérêts. (En fait, il est fortement recommandé de le faire: ce n'est qu'alors que vous pourrez entrer dans des dimensions étranges.)

Mais ce qui est important, c'est que vous maîtrisiez une tranche d'un sujet si mince que l'automatisation de ces connaissances n'a tout simplement aucun sens financier.

Et bientôt, votre nom deviendra synonyme de cette niche.

5. Développer le prochain ensemble d'outils de déplacement

Ce dernier conseil est simplement de «faire un pas en avant» - devenir la personne qui se porte volontaire pour créer la prochaine génération d'outils qui supplantent certains types de travail.

Quelqu'un doit créer la prochaine grande solution automatisée de souscription d'assurance. Quelqu'un comprend le besoin humain d'un meilleur système; quelqu'un en identifie la partie qui peut être codifiée; quelqu'un écrit le code; et quelqu'un conçoit les conditions dans lesquelles il sera appliqué.

Cela pourrait également être appelé l'approche Copyblogger de la création d'entreprise. À titre d'exemple, la plate-forme Rainmaker est l'aboutissement d'années où les humains ont compris le besoin d'un meilleur système, identifiant les parties qui peuvent être codifiées, écrivant le code, puis «concevant les conditions dans lesquelles il sera appliqué».

Et les tâches qui ont été déplacées par la plate-forme Rainmaker (configuration du commerce numérique, maintenance du site, mises à jour) donnent aux pigistes et aux entrepreneurs la liberté de se concentrer sur ce qui les rend vraiment géniaux et d'approfondir leurs sujets, tout en disposant d'un site Web professionnel (et beaucoup d'argent restant sur le compte bancaire).

S'adapter c'est être humain

Permettez-moi de conclure avec ceci: ne paniquez pas.

Les machines peuvent prendre en charge toutes les tâches sales, dangereuses, ennuyeuses et décisionnelles dans le monde, mais vous pouvez et vous adapterez.

C'est ce qui fait de vous un humain.

Et j'espère que les cinq réponses que j'ai partagées dans cet article vous donnent l'espoir que non seulement vous survivrez au raid de robots sur les carrières humaines, mais que vous prospérerez .

Le mystère derrière le titre de cet article

La plupart d'entre nous ici connaissent (sinon adorons ) le bulletin électronique Next Draft de Dave Pell.

C'est un bulletin quotidien où Dave organise ses 10 articles de presse préférés de ce jour-là. Il visite 75 sites, cueille les 10 articles les plus fascinants, puis les livre avec «un esprit vif qui fera vibrer votre ordinateur de plaisir».

Ce qui rend le slogan de son site si approprié: "Je suis l'algorithme."

C'est un slogan que j'adopte sans vergogne en tant que créateur de contenu numérique - celui qui a recherché pas moins de 28 sources différentes en écrivant cet article, a examiné le non essentiel en faveur du signifiant et l'a écrit avec un sarcasme qu'aucune machine ne pouvait égaler.

Vous aussi, vous pouvez être l'algorithme. Et ensemble, nous pouvons conquérir le monde avec un contenu clair, concis et convaincant qu'aucun ordinateur ne pourra jamais imiter. Qui est dans?

Rejoignez la révolution des algorithmes humains dans la discussion sur cet article sur LinkedIn…