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Giornalismo e Intelligenza Artificiale : possibilità, limiti e risultati


Microsoft ha fatto scalpore questo maggio quando ha annunciato che avrebbe licenziato più di 50 giornalisti ed editori dalla sua forza lavoro. Molti di questi dipendenti sono stati coinvolti nel processo di cura delle notizie, selezionando contenuti selezionati che sarebbero stati eseguiti sui siti Web di Microsoft News e MSN.





Introduzione Giornalismo e Intelligenza Artificiale

Ma le loro posizioni non rimarranno vuote a lungo: Microsoft dovrebbe sostituirle non con nuove assunzioni, ma con software di intelligenza artificiale in grado di identificare articoli di tendenza e interessanti, svolgendo essenzialmente la loro vecchia funzione lavorativa. Ma la curatela è solo un compito che i "giornalisti" dell'IA possono ora svolgere. Kristian Hammond, professore di informatica e co-fondatore della società di narrazione di dati Narrative Science, ha previsto nel 2012 che in 15 anni oltre il 90% degli articoli di notizie sarebbe stato scritto da un computer. A 7 anni dalla scadenza, tuttavia, siamo ancora molto lontani da questa previsione, ma anche molto più vicini di quanto non fossimo una volta, come discuteremo di seguito.


La buona notizia per i giornalisti umani è che c'è ancora molto bisogno dei loro servizi quando scrivono articoli come questo. Ma con macchine ora in grado di svolgere più compiti che mai (e più complessi), ci troviamo di fronte a diverse domande importanti: qual è il ruolo dell'IA nel giornalismo e quali sono le sfide e le considerazioni quando si porta l'IA nella redazione?

L'intelligenza Artificiale può scrivere le notizie?

A partire dagli ultimi anni, i giornalisti di AI sono stati in grado di scrivere articoli "plug and play" che non richiedono ricerche indipendenti. Ad esempio, di seguito è riportato il paragrafo di apertura di un articolo di un giornalista di intelligenza artificiale su una partita di basket del college , creato dalla piattaforma di generazione del linguaggio naturale Wordsmith nel 2015.


Ecco l'articolo tradotto in Italiano, facci sapere nei commenti se capisci chi lo ha scritto...

L'UNC batte Louisville 72-71 sul canestro di Paige Guidato da un vincitore del gioco Paige, la Carolina del Nord sconfigge Louisville 72-71 CHAPEL HILL, NC — Marcus Paige ha segnato a nove secondi dalla fine del gioco dando alla Carolina del Nord un vantaggio di 72-71 su Louisville. Gli Heels hanno mantenuto la vittoria con lo stesso punteggio a seguito di una tripla mancata di Wayne Blackshear e di un tentativo fallito di seconda possibilità di Terry Rozier.


Questa notizia l ha scritta un IA

Per ora, gli articoli scritti dall'intelligenza artificiale sono limitati ad argomenti relativamente semplici e stereotipati: risultati di borsa, annunci di fusioni e acquisizioni, risultati di partite sportive, ecc.


Bloomberg News, ad esempio, utilizza un sistema di intelligenza artificiale chiamato Cyborg che scansiona automaticamente i rapporti trimestrali delle aziende e quindi restituisce un articolo veloce con le informazioni più rilevanti.

Qualcosa di più complicato di questo è fuori portata per ora, almeno se i giornalisti vogliono pubblicare storie che non li mettano a rischio di una causa per diffamazione. I modelli linguistici come GPT-3 hanno creato scalpore per la loro capacità di sintetizzare diversi paragrafi di testo inglese altamente realistico, ma non vi è alcuna garanzia che il contenuto che generano abbia una base nella realtà.

Intelligenza artificiale e giornalisti

Quando l'IA non scrive articoli in sé, può anche aiutare i giornalisti umani con lavori troppo intricati da gestire, come articoli di lunga durata, analisi approfondite e giornalismo investigativo.

Un caso d'uso dell'IA estremamente prezioso: la trascrizione automatizzata delle interviste, che può far risparmiare ai giornalisti umani ore incalcolabili di lavoro. Sebbene i risultati della trascrizione dell'IA siano raramente impeccabili, i pochi errori che il software commette possono essere facilmente corretti da un editor umano.

Ad esempio, il servizio automatizzato di sintesi vocale Trint è stato fondato dall'ex giornalista televisivo Jeff Kofman. Trint ha chiuso un round di finanziamento di 4,5 milioni di dollari nell'aprile 2019 e annovera tra i suoi investitori Associated Press e Google Digital News Innovation Fund. Le trascrizioni in uscita dalla piattaforma Trint vengono automaticamente mappate sulla sorgente audio o video, consentendo ai giornalisti di cercare facilmente contenuti specifici. Secondo Kofman, il software è in grado di fornire tassi di precisione dal 95 al 99% per un audio relativamente pulito in pochi minuti. Ho usato molto Trint durante il mio dottorato e mi ha fatto risparmiare un sacco di tempo.

La tecnologia AI può anche identificare tendenze e sviluppi interessanti che meritano di essere esaminati dai giornalisti umani. Nel 2018, Forbes ha lanciato un nuovo sistema di gestione dei contenuti abilitato all'intelligenza artificiale chiamato "Bertie" che raccomanda possibili argomenti e titoli degli articoli ai contributori, in base al loro lavoro precedente. Finora l'esperimento sembra essere stato un successo: secondo Forbes, il numero di visitatori fedeli (cioè quelli che visitano il sito di Forbes più di una volta al mese) è raddoppiato nei mesi successivi al lancio di Bertie.


Contenuti curati per gli utenti

L'intelligenza artificiale non solo influisce sulle notizie che vengono scritte, ma controlla anche gli articoli che le persone vedono, come abbiamo visto con la decisione di Microsoft di utilizzare i curatori di notizie sull'intelligenza artificiale.

È risaputo che l'algoritmo del feed di notizie di Facebook suggerisce (quello che ritiene essere) il contenuto più rilevante per gli utenti, in base alle pagine che hanno messo mi piace e alle loro precedenti interazioni sulla piattaforma. Allo stesso modo, la tecnologia AI può tenere traccia degli articoli che gli abbonati visitano su un sito Web di notizie, imparando il loro comportamento e le loro preferenze (ad esempio, quanto tempo trascorrono a leggere ciascun articolo).

Più una testata giornalistica conosce i propri clienti, più contenuti pertinenti può visualizzare sul sito Web o in una newsletter settimanale, offrendo un'esperienza personalizzata che aiuta a incoraggiare l'interazione dell'utente e scoraggiare l'attrito. Secondo un sondaggio del 2019 della società di media digitali Digiday, il 70% degli editori digitali afferma di personalizzare i contenuti per i visitatori. Alcuni esempi di personalizzazione dei contenuti nel giornalismo includono:

  • L' app mobile del New York Times mostra un'importante sezione "Per te" sulla sua home page.

  • Il Boston Globe utilizza una piattaforma di dati sui clienti per raccogliere informazioni sugli abbonati e ha scoperto che i suoi lettori rispondono del 70% in più ai messaggi mirati.

  • Il gruppo Hearst Newspapers ha utilizzato l'API di Google Cloud Natural Language per classificare i propri contenuti digitali, aiutando a segmentare gli utenti in base alle loro preferenze di lettura.


Decisioni aziendali basate sui dati

L'ufficio commerciale di una testata giornalistica può trarre vantaggio dall'IA tanto quanto i giornalisti stessi. Raccogliendo dati e calcolando i numeri, l'IA può aiutare manager e dirigenti a prendere decisioni su quale tipo di contenuto produrre, a quali abbonati ed ex abbonati scegliere come target, quali campagne di marketing eseguire, quanto addebitare per annunci e abbonamenti e altro ancora.

Un uso intrigante dell'IA per il business del giornalismo è il paywall dinamico del Wall Street Journal , in cui a utenti diversi vengono mostrate quantità diverse di informazioni in base alla probabilità che acquisteranno un abbonamento. Ad esempio, gli utenti che hanno cercato articoli sul sito Web WSJ sono visti come clienti più probabili rispetto agli utenti che hanno trovato gli stessi articoli tramite i social media. Di conseguenza, questi lead promettenti sono in grado di vedere più contenuti prima che venga loro chiesto di iscriversi.

I limiti dell' Intelligenza artificiale nel giornalismo

Finora il giornalismo abilitato all'intelligenza artificiale ha mostrato grandi promesse, ma c'è un limite a questa promessa? Secondo il rapporto JournalismAI di novembre 2019 , che ha intervistato 71 testate giornalistiche in 32 paesi, ci sono ancora difficoltà significative che le testate giornalistiche devono affrontare nell'adottare l'IA. Le prime tre sfide per portare l'IA nella redazione sono state:

  • Risorse finanziarie (27%)

  • Mancanza di conoscenze o abilità (24%)

  • Resistenza culturale (24%)

Al di là di queste barriere istituzionali, c'è anche una buona ragione per chiedersi se l'IA nel giornalismo sia davvero il punto di svolta che i suoi sostenitori affermano che sarà. Il professore di giornalismo della Columbia Francesco Marconi stima che in futuro solo dall'8 al 12 per cento dei compiti dei giornalisti sarà sostituito da una macchina. Lo stato dell'intelligenza artificiale per il giornalismo aiuta a illustrare la differenza tra IA forte e debole. L'IA forte o "generale", una macchina che si avvicina all'intelligenza a livello umano su tutta la linea, è ancora lontana decenni e potrebbe non essere mai veramente raggiungibile. L'IA debole, d'altra parte, si riferisce all'intelligenza artificiale che è altamente qualificata in un'attività o una serie di attività ben definite.

In sostanza, ci sono ottime ragioni per essere scettici sul fatto che le redazioni vedranno mai un "robot reporter" che martella il pavimento come i suoi colleghi umani, conducendo interviste e scrivendo storie da zero. Ma ci sono anche prove intorno a noi che l'IA ha un ruolo importante da svolgere nel campo del giornalismo, creando riassunti di articoli, generando idee e proposte, analizzando dati per trovare storie interessanti, e che questo ruolo sta aumentando ogni anno che passa.


Le ripercussioni dell' IA nel giornalismo

L'etica giornalistica è già un argomento delicato, così come l'etica nell'IA, il che rende la loro combinazione particolarmente controversa. Dopotutto, questa è un'era in cui le " notizie false " sono una preoccupazione crescente: solo il 41% degli americani afferma di ritenere che i media siano equi e accurati e il 46% degli europei afferma di fidarsi della loro stampa scritta, il che è esattamente perché stiamo sviluppando Mavin in modo che tutti possano riconoscere immediatamente di quali articoli fidarsi.

Ci sono due preoccupazioni distinte su come la tecnologia AI viene applicata nel giornalismo: l'uso dell'IA per generare contenuti e l'uso dell'IA per curare e mostrare i contenuti all'utente finale. Entrambi questi problemi devono essere gestiti con cura. Nel 2014, ad esempio, Facebook ha rivelato i risultati di un controverso esperimento con i feed di notizie degli utenti . Le persone che sono state esposte a "contenuti emotivi positivi" su Facebook più spesso hanno pubblicato post più positivi, mentre l'effetto inverso si è verificato con le persone che hanno visto più contenuti negativi.

Allo stesso modo, una società di notizie che promuove articoli basati solo sulle interazioni degli utenti si troverebbe probabilmente in una corsa al ribasso in termini di qualità: sputando articoli clickbait e notizie che provocano forti emozioni, tra cui tristezza e indignazione.

Per evitare questo destino, le testate giornalistiche devono mantenere una mano umana ferma al volante, anche se cedono più responsabilità ai giornalisti e ai curatori dell'IA. Sebbene le macchine possano sfornare centinaia di storie taglia e incolla al giorno, questi articoli richiedono comunque la supervisione umana e il controllo dei fatti prima di andare in stampa. Allo stesso modo, gli esseri umani devono supervisionare e verificare gli algoritmi di cura delle notizie per garantire che i risultati siano costantemente di alta qualità (e per frenare il contraccolpo che gli algoritmi di raccomandazione hanno ricevuto negli ultimi anni).

I giornalisti dell'IA hanno mostrato enormi possibilità per eliminare gran parte del duro lavoro sul campo: raccogliere dati, trascrivere registrazioni, scrivere meno articoli interessanti, ecc. Ma quando si tratta del lavoro che distingue davvero una testata giornalistica: reportage approfonditi e analisi, commenti politici, colonne di opinione: è chiaro che gli esseri umani saranno una parte essenziale di questo mestiere anche in futuro.

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