Niente panico, ma questo articolo è stato scritto da un algoritmo

Non mi importa quante volte hai letto questo paragrafo di apertura. Studiatela parola per parola. Esaminalo avanti e indietro. Non sarai in grado di dire in modo definitivo se è stato scritto da un essere umano o da una macchina.

Non mi credi? Leggi questa storia sportiva e dimmi se è stata scritta da un essere umano o da una macchina:

Martedì è stata una grande giornata per W. Roberts, in quanto il lanciatore junior ha lanciato una partita perfetta per portare la Virginia alla vittoria per 2-0 su George Washington al Davenport Field.

Umano o macchina? Ecco la risposta: è stato scritto da una macchina. (Ho scritto il paragrafo di apertura.)

Vedi, quando si tratta di una storia generata dal computer, non ci sono segni rivelatori che sia prodotta da una macchina. Ecco quanto sta diventando buono questo contenuto scritto da una macchina.

Creatore di contenuti contro macchina

Forse hai sentito: le macchine stanno conquistando il mondo. Non in stile HG Wells, con macchine da combattimento dotate di raggi di calore e "fumo nero". No, questa invasione è più prosaica: le macchine ci stanno buttando fuori dal cubicolo.

In effetti, secondo uno studio della Oxford Martin School del 2013, il 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti è suscettibile all'automazione delle macchine. Ma questo non dovrebbe sorprenderci. Le macchine ci stanno sostituendo da più di un secolo.

Durante la rivoluzione industriale, le macchine hanno portato via i lavori sporchi e pericolosi. Nel 20 ° secolo, le macchine hanno portato via quelle noiose. E ora cercano lavori che richiedono decisioni.

Il 21 ° secolo ha inaugurato un'era in cui le macchine Natural Language Generation (NLG) stanno facendo notizia - e sì, questa affermazione ha un doppio significato.

Cos'è un NLG?

Gli NLG sono macchine che creano contenuti a partire dai dati. Ecco due esempi notevoli:

• Leggere i rapporti sui guadagni di Forbes ? Stai leggendo contenuti generati da macchine creati dalla piattaforma Quill di Narrative Science.
• L'Associated Press genera più di 3.000 rapporti finanziari ogni trimestre utilizzando la piattaforma Wordsmith di Automated Insights.

Gli NLG stanno anche creando recensioni di prodotti e studi economici. Le macchine potrebbero trovarsi dietro il contenuto in molti punti in cui si trova una quantità enorme, complessa e confusa di dati che devono essere analizzati e pubblicati.

Stanno persino producendo contenuti con una voce che risuona con il pubblico specifico del contenuto.

Perché non dovresti temere gli NLG

Nei contenuti generati dal computer mancano le "intuizioni di una mente curiosa e fertile".

Come scrive Jordan Teicher:

Il lato positivo qui è cruciale: coloro che danno notizia possono ottenere alcuni minuti di fama prima che le loro storie vengano riciclate da altri punti vendita, ma coloro che producono ricerche e analisi originali hanno materiale che in genere porta a un maggiore riconoscimento ed è più difficile da fregare.

Inoltre, una macchina non può riferire sulle conseguenze di un uragano devastante, intervistare testimoni oculari o esperti, o fare un live blog di una conferenza (che coinvolge decisioni su ciò che è significativo e cosa non lo è).

Questo porta i cervelli a terra.

Un'altra cosa: le macchine non possono creare un genere o uno stile di scrittura come il giornalismo gonzo. Possono essere eseguiti solo all'interno di una formula, una formula creata dagli esseri umani.

Cioè, non sono creativi nel vero senso della parola.

Ed è qui che dobbiamo concentrarci.

Cinque modi in cui i creatori di contenuti possono abbracciare l'automazione delle macchine

Come ha riportato Brian Clark nel suo primo episodio di Unemployable, la copertina del numero di giugno 2015 della Harvard Business Review recita "Meet Your New Employee" sopra la foto di un robot.

Non vuole essere un titolo allarmistico, anche se probabilmente è lecito ritenere che molti di noi sentano che le macchine si stanno avvicinando sempre di più alla nostra linea di lavoro.

Questo richiede solo una risposta, tutto qui.

La risposta in "Beyond Automation", la storia di copertina di HBR di Thomas H. Davenport e Julia Kirby, è disponibile in cinque versioni.

Esploriamo quelli.

1. Dirigiti verso un terreno intellettuale più elevato

La prima risposta degli autori ribadisce la risposta convenzionale ogni volta che le macchine hanno invaso il lavoro umano: ottenere più istruzione.

Questo probabilmente significa un MBA o un dottorato di ricerca. Oppure, se sei come la maggior parte di noi qui, semplicemente fai il bootstrap dell'istruzione superiore con i libri - MOOC - o unendoti a una comunità di formazione sul marketing dei contenuti e networking come Authority.

Più probabilmente, tutto quanto sopra.

"Ci saranno sempre posti di lavoro per persone che sono in grado di pensare in modo più ampio e di un livello di astrazione più elevato rispetto ai computer", scrivono Davenport e Kirby.

In sostanza, chiedi ai computer di svolgere il lavoro più duro mentre ti concentri sulla strategia.

2. Metti in pratica i tuoi punti di forza

La seconda risposta implica scoprire i tuoi punti di forza all'interno di un campo di lavoro, e quindi migliorare i tuoi punti di forza così tanto che alla fine padroneggi quel campo e il tuo nome diventa sinonimo di quel campo.

Pensaci. Non puoi codificare il gusto di un designer, la voce unica di uno scrittore o le superbe capacità di intervista di un podcaster. Questi sono i punti di forza che li rendono maestri delle loro discipline e sinonimo del campo.

Ancora più importante, non puoi codificare abilità trasversali come l'empatia (quel tocco umano), che è essenziale per eccellere in quasi tutti i campi di lavoro. Quindi osa la tua intelligenza emotiva e sociale.

3. Monitorare e modificare il lavoro

Il 3 gennaio 2014, la città di Los Angeles si è svegliata per un terremoto di magnitudo 3.0. In pochi minuti, la storia è stata raccolta e pubblicata online da Ken Schwencke. Ma l'articolo era opera di una macchina.

Ken è un programmatore e giornalista del Los Angeles Times che ha creato un algoritmo per aiutarlo ad auto-segnalare e pubblicare storie sui terremoti.

Nel mondo della creazione di contenuti, ad esempio, potresti utilizzare un NLG per creare una bozza di massima, quindi modificare quella bozza in forma, aggiungendo il tuo tocco unico al prodotto finito.

4. Restringi la tua attenzione (specializzarsi)

Il quarto consiglio che gli autori danno è di trovare una nicchia e scavare in profondità al suo interno.

L'idea è di creare "un nome per te stesso come la persona che va un miglio in profondità su un argomento largo un pollice".

Questo non significa che non puoi avere altri interessi. (In effetti, è altamente incoraggiato a farlo: solo allora puoi entrare in dimensioni strane.)

Ma ciò che è importante è che padroneggi una fetta di un argomento così sottile che non ha senso finanziario per nessuno automatizzare quella conoscenza.

E abbastanza presto, il tuo nome diventerà sinonimo di quella nicchia.

5. Sviluppa la prossima serie di strumenti di spostamento

Questo ultimo consiglio è semplicemente quello di "fare un passo avanti" - diventare la persona che si offre volontaria per creare la prossima generazione di strumenti che sostituiscono certi tipi di lavoro.

Qualcuno deve costruire la prossima grande soluzione automatizzata di sottoscrizione assicurativa. Qualcuno intuisce il bisogno umano di un sistema migliore; qualcuno ne identifica la parte che può essere codificata; qualcuno scrive il codice; e qualcuno progetta le condizioni in base alle quali verrà applicato.

Questo potrebbe anche essere chiamato l'approccio di Copyblogger alla costruzione del business. Ad esempio, la piattaforma Rainmaker è il culmine di anni in cui gli esseri umani hanno intuito la necessità di un sistema migliore, identificando le parti che possono essere codificate, scrivendo il codice e quindi "progettando le condizioni in cui verrà applicato".

E le attività che sono state spostate dalla piattaforma Rainmaker (configurazione del commercio digitale, manutenzione del sito, aggiornamenti) danno a liberi professionisti e imprenditori la libertà di concentrarsi su ciò che li rende veramente grandi e approfondire i loro argomenti, pur avendo un sito web professionale (e molti soldi rimasti nel conto bancario).

Adattarsi è essere umani

Vorrei concludere con questo: niente panico.

Le macchine potrebbero assumersi ogni singolo compito sporco, pericoloso, noioso e decisionale nel mondo, ma tu puoi e ti adatterai.

Questo è ciò che ti rende umano.

Ed è mia speranza che le cinque risposte che ho condiviso in questo articolo ti diano la speranza che non solo sopravviverai al raid robotico sulle carriere umane, ma prospererai .

Il mistero dietro il titolo di questo articolo

La maggior parte di noi qui intorno conosce (se non ama ) la newsletter di Next Draft di Dave Pell.

È una newsletter quotidiana in cui Dave cura i suoi 10 articoli di notizie preferiti di quel giorno. Visita 75 siti, coglie i 10 articoli più affascinanti e poi li consegna con uno "spirito conciso che farà vibrare di gioia il tuo computer".

Il che rende lo slogan del suo sito così appropriato: "Io sono l'algoritmo".

È uno slogan che adotto senza scusarsi come creatore di contenuti digitali - uno che ha ricercato non meno di 28 fonti diverse durante la stesura di questo articolo, ha esaminato il non essenziale a favore del significativo e lo ha scritto con sarcasmo che nessuna macchina potrebbe eguagliare.

Anche tu puoi essere l'algoritmo. E insieme possiamo conquistare il mondo con contenuti chiari, concisi e convincenti che nessun computer potrebbe mai imitare. Chi è dentro?

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