Zach Seward, direttore editoriale delle iniziative AI del New York Times è intervenuto durante la conferenza South by South West 2024 di Austin, uno dei principali appuntamenti legato alle industrie creative negli Stati Uniti, per esaminare lo stato attuale del giornalismo basato sull’intelligenza artificiale concentrandosi sul ruolo che l’IA artificiale potrebbe svolgere nelle redazioni.

Ha illustrato diversi casi in cui le redazioni hanno adottato l’intelligenza artificiale, evidenziando sia situazioni in cui l’impiego di questa tecnologia ha portato a gravi errori immediatamente riconoscibili, sia casi positivi in cui i risultati hanno superato le aspettative.

Tra i casi negativi ha ricordato quello di NET, di proprietà di Red Ventures, che è stata scoperta nel gennaio scorso a pubblicare consigli finanziari utilizzando una “tecnologia di automazione”, ma presentati come se fossero stati scritti dallo staff di CNET Money. Gli articoli erano pieni di errori e alcuni sono stati persino plagiati da altre fonti aumentando la disinformazione.

Poi il caso ormai famoso di Arena Group, licenziatario di Sports Illustrated e proprietario di The Street, che è stato scoperto a pubblicare recensioni scritte dall’intelligenza artificiale con nomi e foto inventati.

Ma Seward evidenzia che soffermarsi solo sugli errori non sarebbe corretto, laddove ci sono state numerose testate giornalistiche che hanno invece utilizzato questi strumenti in modo corretto, portando dei buoni risultati, come nel caso del giornalismo investigativo che sta adottando sempre più l’intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati altrimenti inaccessibili agli esseri umani.

Un esempio è rappresentato da Quartz che, nel 2019, in collaborazione con il Consorzio Internazionale dei Giornalisti Investigativi, ha ricevuto una vasta raccolta di documenti finanziari riguardanti il paradiso fiscale dell’isola di Mauritius. Jeremy Merrill e John Keefe, giornalisti di Quartz, hanno sviluppato uno strumento basato sull’IA per esplorare questi documenti, consentendo di individuare rapidamente passaggi rilevanti relativi alle elusioni fiscali permettendo di individuare correlazioni e modelli altrimenti non rilevabili

Il Wall Street Journal ha utilizzato l’IA per identificare la presenza di cavi di piombo in scuole e altre aree pubbliche, sfruttando immagini di Google StreetView e un modello di apprendimento automatico addestrato per individuare i cavi.

Seward ha ricordato anche il lavoro svolto dal The new York Times che ha condotto un’indagine approfondita sulle conseguenze dei bombardamenti israeliani nel sud di Gaza. Poiché non esistevano resoconti ufficiali sul numero di bombe sganciate, il Times ha utilizzato uno strumento IA per analizzare le immagini satellitari alla ricerca dei crateri lasciati dalle bombe: l’IA ha individuato oltre 1.600 possibili crateri, che sono stati poi verificati manualmente per eliminare falsi positivi.

Seward ha evidenziato come la giusta collaborazione tra machine learning, giornalisti ed esperti nell’indagine e nella narrazione possa portare alla scoperta e alla narrazione di storie altrimenti non raccontabili.

Ma L’impiego dell’Intelligenza Artificiale nell’ambito giornalistico può essere di grande supporto non solo per progetti di ampia portata come quelli appena citati, ma anche per semplificare quelle attività meccaniche affidate ai giornalisti, accelerando così il processo lavorativo.

Ha infine sottolineato che tali strumenti devono essere sempre utilizzati sotto la supervisione umana. Gli umani guidano il processo di riassunto e verificano i risultati, istruendo il modello a operare in contesti specifici come i rapporti di audit e decidendo quando è appropriato affidare il controllo al modello stesso.