Intel·ligència artificial en periodisme: usos i recursos

«No, els robots no es faran càrrec del periodisme. Sí, les màquines aviat podran tenir la capacitat de fer molta feina periodística de rutines. Però la realitat i el potencial de la intel·ligència artificial (IA), l’aprenentatge automàtic i el processament de dades serveix per donar als periodistes nous poders de descobriment, creació i connexió». Així és com comença l’informe New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence, elaborat a partir de l’enquesta sobre l’estat d'ànim de 71 organitzacions de notícies de 32 països centrada en la intel·ligència artificial (IA) i les tecnologies associades, que analitza com es fa servir i parla de la manca d’estratègia de la IA, a més de l’ètica i la política editorial, tot posant com a centre de l’engranatge les redaccions.

Què és la intel·ligència artificial?

«La intel·ligència artificial (IA) és una part de la informàtica dedicada al desenvolupament d’algorismes que permet a una màquina (habitualment un computador) prendre decisions intel·ligents o, si més no, comportar-se com si tingués una intel·ligència semblant a la humana.» La IA té dues dimensions: una de més simple, que s’encarrega de les tasques mecàniques i sistematitzades preparades en un algoritme dissenyat prèviament; i una altra que es fonamenta en l’aprenentatge automàtic, millora de l’algoritme original i presa decisions en situacions d’informació imperfecta, fet que l’apropa molt a la creativitat humana. Segons un estudi de Reuters Institute d’aquest 2021, la IA serà la tecnologia més important per al periodisme.

Tal com ens va explicar Montañà, la intel·ligència artificial es pot classificar en forta o general i dèbil. A més, conceptes com machine learning o aprenentatge automàtic, deep learning i natural language processing són clau per poder entendre els usos i el potencial de la IA. A més, convé no deixar de banda en aquest context les dades i els algoritmes, que són peces imprescindibles per fer que funcioni, aprengui i millori. L’aprenentatge automàtic té models entrenats per a la classificació, regressió, clúster i reducció i les opcions per entrenar aquest model són: supervisat, no supervisat i reforç. Però no ens volem allargar més en la part més conceptual i teòrica.

Usos i futur en les redaccions

L’origen o, com a mínim, el que s’ha considerat el primer robot periodista del món, va ser el Dreamwriter, que va escriure un article financer de 916 paraules «impecable» en només 60 segons. Va ser dissenyat per la companyia xinesa de videojocs Tencent. A l’Estat espanyol, LeoRobotIA va ser el primer robot periodista capaç d’escriure textos en llengua castellana i amb una gran variabilitat lingüística, partint de dades estructurades que converteix en mil·lèsimes de segon en informacions. Dels projectes pioners en IA d’El Confidencial i Sport, s’ha ampliat a una llarga llista de mitjans: El Independiente, El Español, Televisión Española (TVE), la Agencia EFE i la televisió autonòmica de Catalunya TV3.

Però, retornant a l’enquesta, els tres motius principals per fer ús de la IA són que els periodistes puguin fer la feina de manera més eficient (68%), entregar contingut més rellevant als lectors/oients (45%) i millorar l’eficiència de negoci (18%). L’anàlisi de les respostes detecta una falta d’estratègia en l’aplicació dins de les empreses de comunicació, i també alerta que en poden sortir menys beneficiats els mitjans/empreses petites.

Pel que fa al futur de l’ús de la IA, les àrees més habituals on voldrien que s’apliqués és en l’etiquetatge automàtic/extracció d’entitats (recopilació de notícies); la millora de contingut generat automàticament (producció de notícies) i la personalització/recomanació d’informacions.

No podem parlar d’IA sense incloure l’ètica i, en el taller igual que a l’informe, es va fer esment a la necessitat que els periodistes adquireixin unes bones competències tecnològiques per no deixar el diàleg en mans exclusivament de desenvolupadors o tecnòlegs i sense perdre de vista la perspectiva de l’usuari/prosumidor.

Per tant, cal seguir treballant per un millor periodisme, per recuperar la confiança i la rellevància del públic, ja sigui amb IA o sense. Per altra banda, la IA també té una gran tasca a fer a l’hora d’ajudar el consumidor de mitjans en la sobrecàrrega d’informació, a distingir les notícies falses i a proporcionar-li informacions del seu interès.

Eines i recursos

Seguidament recollim part dels enllaços i eines d’intel·ligència artificial explicades al taller, perquè l’alumnat o professorat interessat pugui tenir-les recollides en un article.

Algunes de les empreses líders en l’aplicació de la IA en periodisme són: Narrativa i Google Cloud. Google Cloud té part de les aplicacions gratuïtes i també opcions avançades en formació per crear i entrenar models de machine learning.

Recomanem aquesta Guía básica de la IE. Cómo entender la inteligencia artificial. Web amb informació textual per entendre i aprendre el funcionament.

Una altra eina és Pintpoint, que permet analitzar àmplies col·leccions de documents, fer transcripcions, extreure text de notes manuscrites, buscar en àudios i moltes més prestacions d’elevat ús en el dia a dia del periodista.

També us animem a participar en experiments per entendre millor l’aprenentatge del machine learning: https://experiments.withgoogle.com/collection/ai

I, per acabar, aquesta eina: Perspective: Using machine learning to reduce toxicity online, que permet detectar comentaris no respectuosos en una publicació, entre d’altres, i per tant excloure’ls.

Per saber-ne més:

BECKETT, Charlie (2019). «New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence». JournalismAI.

KAPLAN, Andreas; HAENLEIN, Michael (2018). «Siri, Siri in my Hand, who’s the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence». Business Horizons, vol. 62(1).

Citació recomanada

OLLÉ, Candela. Intel·ligència artificial en periodisme: usos i recursos. COMeIN [en línia], maig 2021, no. 110. ISSN: 1696-3296. DOI: https://doi.org/10.7238/c.n111.2138