Antonio Rossano – Interskills – Media Company

Google Zero: quel clic che scompare

Antonio Rossano — Tue, 16 Sep 2025 07:38:04 +0000

Dentro la causa di Penske contro Google e l’alba delle risposte senza link

C’è un gesto che facciamo senza pensarci: digitare una domanda sul motore di ricerca e scorrere i risultati.

Da qualche tempo, però, prima dei link è comparsa una “risposta pronta”, un riquadro che condensa il web in poche righe. È lì che comincia la nostra storia: nel punto esatto in cui il clic — la valuta dell’informazione online — smette di circolare.

Venerdì 13 settembre 2025, a Washington D.C., l’editore di Rolling Stone, Billboard e Variety, la Penske Media Corporation, ha citato in giudizio Google. Nelle carte si legge che le AI Overviews — le sintesi generate in cima alla pagina di ricerca — “riusano” il lavoro giornalistico senza consenso e deviano traffico dai siti di origine. È la prima grande impugnazione in tribunale contro questa funzione da parte di un editore statunitense.

Google risponde che le Overviews “rendono la ricerca più utile” e allargano la platea dei siti che ricevono visite.

Nei numeri, il quadro prende forma: secondo Penske, circa un quinto delle ricerche che portano ai suoi contenuti mostra oggi un’Overview; e i ricavi da affiliazione sono scesi di oltre un terzo rispetto al picco, a cavallo tra 2024 e 2025. Nella denuncia c’è anche un’accusa pesante: la visibilità in ricerca sarebbe legata all’accettazione dell’uso dei contenuti nelle sintesi. Google respinge le contestazioni: “difenderemo queste pretese prive di fondamento”, dice un portavoce.

Per capire questi conti, basta seguire il percorso dell’utente. Un tempo la risposta era un invito al viaggio: titoli diversi, angolazioni diverse, il lettore che sceglie e, così facendo, alimenta l’ecosistema — pubblicità, abbonamenti, nuovi articoli. Con la risposta sintetica, il viaggio finisce prima di cominciare: l’informazione arriva, ma il clic — l’atto che sostiene economicamente chi l’ha prodotta — non parte. È ciò che alcuni osservatori chiamano la traiettoria verso il “Google Zero”, lo scenario in cui la ricerca smette di inviare traffico significativo agli editori.

Certo non dobbiamo dimenticare che anche la ricerca tradizionale, con il suo “ordine” di indicizzazione premiava alcuni e mandava in coda altri: ma con la SEO e tecniche di indicizzazione varie si poteva trovare un percorso per aspirare alla testa della classifica.

Quello di Penske non è un caso isolato. A febbraio anche l’azienda di formazione online Chegg ha portato Google in tribunale, sostenendo che le sintesi erodono la domanda per i contenuti originali.

Il filo rosso è lo stesso: se la “risposta” vive dentro la piattaforma, fuori circola meno ossigeno.

Ne avevamo già scritto anche analizzando altri aspetti delle risposte AI: se ci fermiamo alla sintesi, si assottigliano pluralità e profondità, come riportava un’analisi del Pew Research Center: in presenza di Overviews i clic verso le fonti originali crollano, con il rischio di un’informazione più omologata e governata dagli algoritmi.

È un campanello che suona non solo per i conti degli editori, ma per la qualità del sapere condiviso.

“Il clic che scompare”: il caso Reach (Mirror, Express, Star) e l’effetto dell’IA nei motori di ricerca

Antonio Rossano — Tue, 09 Sep 2025 06:51:51 +0000

Lunedì 8 settembre 2025 il gruppo editoriale britannico Reach – editore di Daily Mirror, Daily Express e Daily Star, oltre a decine di testate locali – ha annunciato un piano di riorganizzazione che mette a rischio 600 posti di lavoro, di cui 321 nelle redazioni, con la creazione in parallelo di 135 nuove posizioni orientate a video, audio e una rete di “live news”. Nella stessa nota l’azienda segnala un’accelerazione sulla strategia di abbonamenti digitali, per ridurre la dipendenza dal traffico che arriva dai motori di ricerca. È un punto di svolta che fotografa bene il momento: l’ecosistema dell’informazione si sta riconfigurando attorno a risposte generate dall’IA che intercettano l’utente prima che clicchi su un articolo.

Il dato che non si può ignorare

Le ricerche del Pew Research Center mostrano che, quando nei risultati appare un riassunto AI, gli utenti cliccano sui link tradizionali solo nell’8% delle visite, contro il 15% dei casi in cui l’overview non c’è. È quasi un dimezzamento della propensione al clic. Non stupisce allora che gli editori parlino di un “Google zero”, lo scenario in cui quasi nessun traffico organico raggiunge i siti.

A supporto, i dati di Digital Content Next (che aggrega i principali publisher premium) indicano cali di referral da Google tra l’1% e il 25% dopo l’introduzione delle AI Overviews. È un’erosione media, ma strutturale.

Dalla “ricerca” alla “risposta”: come cambia il gioco

Per oltre 20 anni l’architettura dell’online ha premiato il modello del link: cercavi, sceglievi, approfondivi. Con l’IA in SERP il percorso si accorcia: la risposta arriva in pagina, spesso con citazioni minime e—di fatto—senza bisogno di visitare le fonti. The Guardian ha raccolto stime di editori che parlano di riduzioni fino al 90% dei clic per alcune tipologie di contenuto informativo, mentre Reach spiega il suo piano proprio con il combinato disposto di abitudini dei lettori e impatto dell’IA.

Di questo passaggio “da motore di ricerca a motore di risposte” ne avevamo scritto dettagliatamente in passato e recentemente nei ns articoli “AI Overview e la crisi del clic” e “L’IA allontana i lettori, il giornalismo resta solo” .

C’è un problema a monte

La crisi non è solo di ricavi. È cognitiva. Se l’utente resta dentro l’anteprima AI, perde il contesto: salta il percorso—titolo, occhiello, grafici, fonti, caveat—che dà senso alla notizia. Per un pubblico che già fatica a distinguere accuratezza da verosimiglianza, questo significa meno pensiero critico.

Una perdita enorme

Gli annunci di Reach non sono solo numeri. Dietro ogni “321” ci sono competenze che rischiamo di perdere proprio quando servono di più: verifica, contestualizzazione, linguaggio visivo. Se la rete scivola verso il modello “risposta unica”, il giornalismo deve diventare l’antidoto, non l’eco.

Il clic che scompare non è un destino: è un segnale. Il destino del giornalismo è nelle mani degli editori e dei giornalisti, non dell’intelligenza artificiale.

Come cambia il nostro lavoro con l’IA

Antonio Rossano — Sat, 23 Aug 2025 05:54:14 +0000

Che l’intelligenza artificiale stia cambiando il mondo è ormai un dato di fatto evidente agli occhi di tutti. Ma quanto cambierà il mondo del lavoro è l’incognita che forse, più di tutte, interroga i nostri dubbi e le nostre prospettive future.

Qualche mese fa Bill Gates, fondatore di Microsoft, intervistato da Jimmy Fallon al “Tonight Show”, ha ribadito una sua previsione: l’intelligenza artificiale rivoluzionerà il mondo del lavoro al punto da ridurre drasticamente le ore necessarie per svolgere molte professioni. Certo Gates rappresenta una delle menti di riferimento e con la sua Microsoft, una pietra angolare nell’evoluzione della tecnologia digitale, ma le previsioni e le analisi devono fondare sui dati ed elementi robusti, oltre ogni intuizione.

Anthropic (l’azienda californiana di IA che ha prodotto Claude, uno dei modelli LLM più avanzati esistenti) ha rilasciato, a marzo scorso uno studio, l’Anthropic Economic Index (AEI), nel quale ha analizzato circa un milione di conversazioni su Claude nell’arco di 11 giorni successivi al lancio del modello Claude 3.7 Sonnet, classificando ogni scambio su come l’IA viene impiegata: affiancamento (quando il modello aiuta a imparare, a iterare un testo, a verificare) o automazione (quando completa un compito su richiesta, come tradurre un documento o correggere un errore di codice).

Questi stessi dati sono poi stati visualizzati e ripesati, nei giorni scorsi, dal Washington Post per mostrarli, mestiere per mestiere, in una mappa interattiva di oltre 700 professioni.

Cosa è stato analizzato

L’elemento forse più interessante di questo studio è che Anthropic ha collegato le conversazioni a 17.000 compiti descritti in ONET, il grande dizionario occupazionale del Dipartimento del Lavoro USA. Per ogni professione descrive compiti (task) e attività di lavoro a diversi livelli di generalità, insieme a conoscenze, abilità e strumenti tipici.

È una struttura standardizzata: consente di parlare la stessa lingua quando si confrontano mestieri diversi. In questo modo è stato possibile collegare l’uso dell’intelligenza artificiale a mestieri e professioni la cui strutturazione organizzativa e produttiva sono da decenni monitorati e conservati in una enorme base dati. In ONET i task sono enunciati operativi e specifici (“Tradurre documenti tecnici…”, “Analizzare requisiti e sviluppare una funzione software…”), mentre le Work Activities (e le Detailed Work Activities) sono categorie più trasversali (“Raccogliere informazioni”, “Identificare oggetti ed eventi”).

Nel tempo, il database ha raccolto decine di migliaia di enunciati di task; l’analisi AEI lavora su un sottoinsieme standardizzato di ~17.000 task per mappare in modo coerente ciò che accade nelle conversazioni con il bot IA.

Cosa dicono i dati

Affiancamento batte automazione.
Il rapporto medio consiste in 57% di affiancamento (quando il modello aiuta) vs 43% di automazione (quando completa un compito, ovvero “sostituisce”).
In aumento la quota di apprendimento (dal ~23% a ~28% delle interazioni), segno che l’IA funziona spesso come tutor cognitivo oltre che come esecutore.
Differenze per famiglia professionale.
Le attività riconducibili a Educazione e Servizi alla comunità arrivano a circa~75% di affiancamento; in Produzione e in Informatica & Matematica l’equilibrio si avvicina al 50–50.
Pattern per singoli mestieri.
Copywriter/editor mostrano il massimo di co-scrittura iterativa; traduttori/interpreti hanno tra le quote più alte di esecuzione diretta (automazione “directive”).
Pensiero esteso dove serve progettare.
La modalità di ragionamento prolungato (extended thinking) si attiva di più in domini tecnico-creativi: ~10% dei compiti legati a ricercatori in informatica, ~8% sviluppatori, ~7% artisti multimediali, ~6% game designer.
Impatto medio sulle mansioni.
Il Washington Post, rielaborando il dataset AEI, stima che circa un quarto delle mansioni quotidiane, in media, sia già toccato dall’IA tra affiancamento e automazione (fine 2024). La sua metodologia esplicita che il calcolo deriva dall’open dataset di Anthropic, ribilanciato per includere anche i compiti non osservati nelle conversazioni.

Cosa rappresentano i dati

L’IA cambia il lavoro “per compiti”, non “per etichette di mestiere”.
Non scompare “il traduttore” o “il programmatore”: si riscrive la composizione dei loro compiti. Quelli formali e ripetitivi (traduzioni standard, refactoring, formattazioni) sono più delegabili; quelli contestuali e relazionali (progettare una lezione, fare una revisione critica, guidare un team) restano in affiancamento. Questa granularità è resa possibile dalla mappa O*NET, non da opinioni impressionistiche.
Dove ci sono regole chiare, l’automazione avanza; dove c’è relazione, prevale l’affiancamento.
Nei domini a linguaggio formale (codice, traduzione standard) l’IA “capisce le istruzioni” e porta a termine il compito. Nei contesti educativi e di cura, l’IA libera tempo dai passaggi preparatori e documentali, ma la relazione resta umana. Non è una frattura netta: l’uso del pensiero esteso mostra che, anche in ambito tecnico, l’IA aiuta a ragionare, non solo a fare.
Passiamo dal “fare” al “far fare bene”.
La competenza che cresce di valore è la regia del compito: definire l’obiettivo, specificare vincoli, fare controllo di qualità sull’output del modello, decidere cosa non delegare. I dati sull’aumento di sessioni di apprendimento e sulla co-scrittura raccontano proprio questo spostamento verso abilità metacognitive.
Strumenti più verticali ⇒ più delega dei pezzi ripetitivi.
Quando gli strumenti sono specializzati (per esempio agenti di coding), la quota automatizzabile cresce. Ma il valore si sposta su compiti creativi, coordinativi, relazionali. L’interattivo lo mostra chiaramente: Informatica & Matematica più esposte all’automazione; educatori e bibliotecari più “affiancati”.

La qualità dell’attenzione come bene scarso

Se l’IA toglie attrito ai lavori di bassa intensità cognitiva (formati, bozze, traduzioni standard), ciò che diventa raro è la buona attenzione: distinguere il quasi giusto dal giusto, accorgersi dei bias del modello, progettare domande che generano risposte utili. Senza una cultura dell’attenzione condivisa, l’automazione moltiplica anche gli errori.

Autorialità e responsabilità.
Nella co-scrittura, chi è “autore”? I dati AEI mostrano che l’uso iterativo è pervasivo; questo non diminuisce la responsabilità umana, semmai la alza di livello: saper giustificare scelte, ricostruire il processo, documentare controlli. L’opacità, più che tecnica, rischia di essere organizzativa.

Apprendimento continuo senza fratture.
La crescita delle interazioni di apprendimento racconta la convergenza tra formazione e produzione: si impara mentre si lavora. È un’opportunità, ma anche un carico cognitivo: servono tempi protetti per riflessione e pratica deliberata, altrimenti l’IA diventa soltanto acceleratore di scadenze.

Giustizia organizzativa e traiettorie di carriera.
Se alcuni orchestrano e altri eseguono, può emergere una frattura tra “registi” e “operatori”. I dati non la impongono, ma la rendono plausibile. Evitarla richiede percorsi di crescita verso ruoli di regia, criteri trasparenti su cosa si automatizza e reti di transizione nelle aree più esposte.

Valore delle relazioni.
Nel lavoro relazionale (scuola, servizi alla persona) l’IA restituisce tempo di relazione: ascolto, motivazione, cura. Ma perché accada occorre progettare questo esito; altrimenti il tempo liberato viene riassorbito da adempimenti e amministrazione.

Un metro condiviso per l’IA in redazione, evitando che i lettori abbandonino i giornali

Antonio Rossano — Sun, 13 Jul 2025 10:58:38 +0000

Quando Charlotte Li e i colleghi del progetto Generative AI in the Newsroom hanno convocato ventitré giornalisti alla Northwestern University per un workshop intensivo, il gruppo era concentrato su un’unica domanda: esistono benchmark (sistemi di misurazione/valutazione ndr) che dicano davvero quale modello generativo usare in un contesto giornalistico concreto?

La risposta, per ora, è «non ancora», ma lo studio “Benchmarking LLM Performance for Journalism” prova ad individuarne almeno i criteri.

Dal laboratorio alla redazione: la nascita di un benchmark “su misura”

Durante la giornata di lavoro i partecipanti hanno smontato in mille pezzi il mito dei test “one-size-fits-all”, ovvero che basti un unico benchmark generico per sapere quale modello linguistico sia “il migliore” in qualunque contesto.

Prima hanno elencato sei situazioni tipiche in cui un LLM potrebbe aiutare i giornalisti:

estrazione di dati e informazioni
ricerca semantica in archivi interni
riassunti rapidi di testi lunghi
trasformazione di formato (ad esempio audio→testo)
ricerca di background e contesto
fact-checking puntuale

Subito dopo le hanno incrociate con sei valori fondanti del mestiere – accuratezza, trasparenza, gestione dell’incertezza, accountability, obiettività/bias, tempestività – scoprendo che, senza questi valori a formare un vero e proprio “filtro etico”, qualsiasi metrica rimane cieca.

L’esercizio ha fatto emergere un problema di fondo: la vita dei modelli è troppo instabile; un benchmark compilato oggi rischia di essere vecchio la settimana prossima, perché ogni release può cambiare comportamento o, peggio, inglobare i dati del test nel proprio addestramento

L’altra difficoltà è la condivisione dei dataset: molto materiale d’inchiesta è coperto da copyright o da clausole di riservatezza. Di conseguenza Li e colleghi propongono due percorsi paralleli:

un benchmark “macro” unificato, buono per dare un segnale alle big-tech ma inevitabilmente grossolano;
schede di lavoro già impostate, un po’ come modelli di documento o fogli di calcolo—che ogni redazione può scaricare, aprire e riempire con i propri articoli, le proprie domande e i propri criteri.

La retromarcia dei lettori

Mentre il mondo accademico studia come misurare i modelli, le redazioni si scontrano con un fenomeno più immediato: i lettori, a causa delle risposte dei chatbot IA, arrivano sempre meno sulle pagine originali. Ne avevamo scritto lo scorso giugno, nell’articolo: “L’IA allontana i lettori, il giornalismo resta solo”.

Il pezzo fotografava un effetto a cascata: le risposte sintetiche dei chatbot riducono il traffico di referral, accorciano il tempo di permanenza e, di riflesso, prosciugano la pubblicità che alimenta le redazioni. «L’intelligenza artificiale generativa cambia il giornalismo, riducendo il contatto diretto tra lettori e fonti», avevamo osservato.

Il problema non è soltanto economico.

Quando il lettore riceve un riassunto “prefabbricato” smette di confrontare versioni diverse, di apprezzare la voce di una singola testata, di riconoscere la fatica della verifica. Nasce così la tentazione di scrivere pensando più agli algoritmi che alle persone: dal vecchio SEO si è passati al GEO – Generative Engine Optimisation – cioè l’arte di diventare la risposta di un LLM invece di guadagnarsi un clic. Il risultato? Più “uniformità” e meno identità editoriale.

Un paradosso: modelli sempre migliori, lettori sempre più lontani dai giornali

Lo studio della Northwestern University mostra che possiamo – e dobbiamo – chiedere all’IA accuratezza, trasparenza, controllabilità. Tuttavia, se i benchmark misurano soltanto la qualità tecnica dell’output senza considerare l’effetto sul pubblico, rischiamo di ottimizzare i modelli per produrre testi impeccabili… che nessuno leggerà sul sito originario.

Dovremmo quidi immaginare un’estensione del benchmark che includa variabili di impatto editoriale:

retention e profondità di scroll sugli articoli generati o assistiti da IA;
tasso di backlink e citazione del brand: l’LLM preserva la fonte o la diluisce?
tempo di verifica richiesto al desk: quanto lavoro umano serve per passare da bozza automatica a pubblicabile?

Misure del genere collegherebbero il mondo dei modelli al mondo dei lettori, aiutando a premiare quelle soluzioni che – oltre a scrivere bene – mantengono vivo il patto di fiducia fra testata e pubblico.

Oltre la tecnica: alleanze e governance

Sia il workshop di Northwestern sia a nostra analisi puntano, da angolazioni diverse, verso la stessa conclusione: il giornalismo non può subire l’IA, deve governarla. Servono consorzi fra università, redazioni e piattaforme che:

raccolgano dataset condivisibili senza violare copyright o confidenzialità;
definiscano KPI che uniscano qualità redazionale e sostenibilità economica;
spingano le big-tech a esporre metriche interoperabili, così che le testate non siano costrette a rincorrere aggiornamenti opachi.

Perché, come ricordano Li e colleghi, un benchmark che non misura ciò che conta davvero… conta poco.

Ma un giornalismo che rinuncia a misurare l’effetto delle sue scelte rischia di contare ancora meno, almeno agli occhi dei lettori che vogliamo (ri)portare a casa.

L’Intelligenza Artificiale che trasforma il giornalismo: dal podcast alla trascrizione in tempo reale

Antonio Rossano — Wed, 12 Mar 2025 13:05:18 +0000

Uno degli aspetti più interessanti nell’integrazione di strumenti di intelligenza artificiale nel giornalismo è la possibilità di decodificare, trascrivere e sintetizzare contenuti multimediali.

I podcast, i video e Le trasmissioni televisive (da sempre) ed oggi video e podcast – spesso visti esclusivamente come strumenti di intrattenimento – oggi influenzano in modo determinante il discorso politico e sociale. Sono molte le analisi che spiegano come video e podcast, sostanzialmente in trasmissione differita, abbiano avuto un ruolo determinante nelle ultime presidenziali americane.

Bloomberg, per esempio, riporta che alcuni dei podcast più conosciuti, che si sono apertamente schierati con Trump, tra cui quello di Tucker Carlson, quello di The Daily Wire ed il The All-In Podcast, hanno complessivamente raggiunto i 7 milioni di ascolti. Altrettanto importanti sono stati, per le elezioni, decine di live stream su Youtube.

I meccanismi che caratterizzano l’influenza di questi media sono diversi ed hanno a che vedere con alcuni fattori determinanti nella comunicazione, quali l’abilità degli autori dei podcast nell’utilizzare un linguaggio comprensibile ed empatico per i propri ascoltatori ed una popolarità conquistata anche attraverso la presenza in trasmissioni televisive e radiofoniche ed in altri podcast famosi.

Pertanto, considerando l’impatto di questi media nell’agenda pubblica, in un ecosistema mediatico evidentemente complesso ed articolato, appare evidente quanto possa essere rilevante per l’informazione giornalistica, avere accesso a tutto questo materiale audio e video, riuscire ad estrarne le trascrizioni ed effettuarne le sintesi, verificare le ricocrrenze, i framework, gestirne la classificazione.

E tutto questo possono farlo solo strumenti di Intelligenza Artificiale.

Tecnologie di Trascrizione e Sintesi: Numeri e Applicazioni

La base di questi strumenti risiede in algoritmi di intelligenza artificiale e modelli di deep learning. Ad esempio, i sistemi di Google Cloud Speech-to-Text e IBM Watson Speech to Text sono in grado di ridurre i tempi di elaborazione del 30–40% grazie a una trascrizione quasi istantanea del parlato.

Questi strumenti, sfruttando avanzate tecnologie di Natural Language Processing (NLP), possono sintetizzare centinaia di ore di audio in decine di minuti, rendendo accessibili enormi quantità di dati in pochissimo tempo.

Due ex giornalisti Kaveh Waddell e Patrick Swanson hanno fondato un laboratorio di consulenza sull’intelligenza artificiale chiamato Verso e creato “Roganbot”, uno strumento di intelligenza artificiale che può ascoltare e sintetizzare audio e video. Il nome “Roganbot” deriva da Joe Rogan, un podcaster molto famoso e prolifico, anch’egli coinvolto nel sostegno a Trump alle ultime presidenziali.

Waddel e Swanson, che volevano approfondire l’influenza di Rogan sul suo pubblico, si sono scontrati con un dato quantitativo impressionante: Rogan, nei 15 anni circa in cui ha realizzato il suo podcast, ha pubblicato 2286 episodi della durata ciascuno di circa 2,5 ore. Da qui l’idea di creare Roganbot.

Roganbot ha dei compiti molto precisi: ascolta l’audio, crea una trascrizione ricercabile collegata all’audio con timestamp e suddivide gli episodi in argomenti chiave, citazioni degne di nota, suggerisce potenziali controversie e verifiche dei fatti.

Roganbot rappresenta un primo test concreto di una categoria più ampia di tecnologie che Swanson e Waddell definiscono “strumenti di visibilità”. Si tratta di sistemi basati sull’intelligenza artificiale che consentono ai giornalisti di monitorare argomenti specifici con maggiore efficacia e precisioni. Ad esempio, Roganbot potrebbe risultare utile a chi voglia monitorare i discorsi e le narrazioni della cosiddetta “manosfera“, ma uno strumento simile potrebbe essere altrettanto efficace per un giornalista locale interessato a seguire da vicino le sedute del consiglio comunale.

Come riporta NiemanLab, secondo i creatori, “questi strumenti di visibilità forniscono occhi e orecchie dove una redazione non può essere fisicamente presente, amplificandone significativamente le capacità operative. Consentono infatti di esternalizzare parte del processo mentale nel sistema stesso, alleggerendo così il carico cognitivo del giornalista.”

GenAI come Gatekeeper: come l’IA generativa riduce il traffico dei siti di news

Antonio Rossano — Fri, 07 Mar 2025 11:51:22 +0000

Il podcast di quest’articolo è generato con NotebookLM

Premessa

Negli ultimi anni l’evoluzione degli algoritmi di intelligenza artificiale ha dato vita a cambiamenti radicali nel modo in cui le informazioni vengono prodotte, distribuite e fruite. L’introduzione dell’IA generativa, in particolare, ha modificato il tradizionale ecosistema mediatico, agendo come filtro e, in molti casi, come “gatekeeper” dell’informazione.

Mi sono soffermato più volte[1] sull’osservazione di come la ricerca generativa e, più in generale l’IA generativa, potrebbero interrompere quello che è stato il flusso virtuoso di traffico dei motori di ricerca tradizionali verso i siti di news in questi pur difficili anni in cui il giornalismo ha dovuto, con fatica, adattarsi al mondo digitale.

Gli accordi stipulati negli ultimi due anni tra editori ed aziende di IA per l’addestramento dei loro modelli con dati “affidabili”, ( tra questi ricordiamo Associated Press, Reuters, The Atlantic, Axel Springer, Condé Nast, Financial Times, GEDI, Hearst, Le Monde, News Corp, Prisa (El País), Time e Vox Media), hanno spostato di fatto i lettori, dai siti dei giornali a quei “walled garden” che sono i chatbot dell’IA. Ed il ragionamento, più volte ribadito, è semplice, se vogliamo elementare: in epoca in cui il tempo della lettura, statisticamente è drasticamente diminuito[2], una persona che trova, all’interno di un chatbot IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, etc…) una risposta esaustiva ad una ricerca di informazioni, risposta dettagliata, ricca di particolari, “certificata” dai link che con tanta fatica gli editori hanno ottenuto siano posti in calce ai testi che ne citano i contenuti, per quale motivo dovrebbe poi approfondire ulteriormente la lettura?

E non parliamo del fraintendimento che, l’uso di una terminologia antropomorfica[3], come “intelligenza” anteposto alla parola “artificiale” possa generare nelle persone: se è “intelligente” è anche attendibile…

Arrivano le dis”conferme”

In uno studio presentato su Medium[4], Nicholas Diakopoulos, professore di studi sulla comunicazione alla Northwestern University di cui dirige il Computational Journalism Lab e Nick Hagar, postdoc nella stessa Università, hanno estratto alcune serie di dati provenienti da Comscore (società di ricerca e analisi digitale che si occupa di misurare il comportamento degli utenti su Internet, quotata al NASDAQ ed operante a livello globale) rilevando un cambiamento significativo nel comportamento degli utenti, che tendono a rivolgersi a piattaforme dotate di algoritmi generativi per ottenere risposte immediate e sintetiche. Tale fenomeno non solo diminuisce il flusso diretto verso i siti giornalistici, ma implica anche una ristrutturazione dei modelli di distribuzione delle notizie.

Lo studio, come scritto, si basa su dati Comscore raccolti su un panel di ~364 mila utenti desktop (la precisazione è necessaria e non sufficiente in quanto l’accesso principale alle news resta il mobile) negli Stati Uniti, nel periodo luglio–novembre 2024, che utilizzavano ChatGPT e/o Perplexity come GenAI.

I risultati indicano che solo una frazione minima dei referral (cioè, delle visite fatte cliccando link suggeriti da questi strumenti AI) riguarda siti di news. In particolare, appena il 3,2% del traffico in uscita da ChatGPT è diretto verso fonti di notizie, mentre per Perplexity la quota sale al 7,4%. La stragrande maggioranza dei link seguiti dagli utenti attraverso queste piattaforme punta invece verso altre tipologie di contenuti: siti educativi (fino al 30% del traffico di Perplexity), risorse tecniche e di programmazione (circa 18% del traffico da ChatGPT), oppure articoli scientifici e accademici open-access.

In termini assoluti, il volume di utenti del panel che approda su siti di news tramite AI è esiguo. Nell’arco di cinque mesi, solo il 7% degli utenti ChatGPT monitorati (circa 1.400 persone su ~20.000) ha cliccato almeno un link verso una testata giornalistica (!), percentuale che sale al 21% per gli utenti Perplexity (circa 800 su ~4.000). Su un totale di 143 siti di news tracciati, appena 5 testate hanno ricevuto più di 100 visitatori unici provenienti da queste due piattaforme AI nell’intero periodo considerato.

In altre parole, il contributo di ChatGPT e Perplexity al traffico delle news online appare al momento trascurabile. Gli autori dello studio sottolineano che, ad oggi, l’IA generativa non si è affermata come un intermediario significativo per il pubblico delle notizie.

Va notato che alcune differenze emergono tra i due servizi analizzati. Perplexity – un motore di ricerca AI con base di utenti più piccola ma focalizzato sulle query web – tende a indirizzare verso un numero maggiore di siti d’informazione (110 fonti news contro 69 per ChatGPT nello studio) ed ha le news come terza categoria per volume di referral (dopo istruzione e fonti accademiche).

ChatGPT invece sembra meno orientato alle news, con meno testate raggiunte e una maggiore propensione a linkare risorse tecniche o di altro genere. Ciò potrebbe riflettere differenze d’uso: Perplexity viene usato in modo più simile a un motore di ricerca classico, mentre ChatGPT è spesso impiegato per quesiti di natura generale o tecnica. In entrambi i casi, comunque, i contenuti giornalistici rimangono ai margini dell’ecosistema delle risposte fornite dall’IA.

Il trend confermato da altre ricerche

Un rapporto di Similarweb citato da Press Gazette[5] ha rilevato che il traffico web globale indirizzato da ChatGPT verso 14 tra i principali siti d’informazione (tra cui New York Times, CNN, BBC, Guardian, Washington Post, ecc.) è passato da circa 435.000 visite in agosto 2024 a 3,5 milioni in gennaio 2025, con un incremento di otto volte grazie anche all’introduzione della modalità “ChatGPT Search” con fonti citate. Attenzione a male interpretare questa crescita apparentemente “impressionante” in valori assoluti: la quota rimane insignificante rispetto al traffico complessivo di quei siti: le stesse testate hanno totalizzato 3,8 miliardi di visite nel solo gennaio 2025, il che significa che le visite provenienti da ChatGPT rappresentavano meno dello 0,1% del totale.

In altre parole, per ogni 1000 accessi a un sito di news, meno di 1 arrivava dal chatbot di OpenAI.

Anche Perplexity.ai mostra numeri modesti: nel semestre osservato ha generato tra i 450.000 e 850.000 click al mese verso quelle 14 testate. Inoltre, diversamente da ChatGPT, non ha registrato un trend di crescita altrettanto netto, forse perché la sua base utenti è più limitata o stabile.

Questi dati confermano la tesi che, pur aumentando in valore assoluto, il contributo delle piattaforme di IA generativa al traffico dei publisher news rimane poco significativo e, sarebbe forse utile trovare il modo di rapportare questi incrementi in valore assoluto alla crescita degli strumenti di IA ed al numero degli utenti che “restano” invece nella ragnatela generativa, come fatto da Diakopoulos e Hagar. Alcuni addetti ai lavori riportano sì un recente incremento di visite da ChatGPT (ad esempio The Atlantic ha dichiarato +80% di referral da ChatGPT tra dicembre e gennaio), ma si tratta comunque di variazioni su numeri di partenza molto bassi. La maggior parte degli editori continua a vedere un flusso quasi nullo di utenti provenienti da queste fonti.

Un altro dato interessante riguarda le abitudini degli utenti di questi chatbot: secondo un’analisi citata dagli stessi ricercatori, meno del 2% delle query poste ai modelli linguistici generativi riguarda notizie o attualità. La stragrande maggioranza delle domande a ChatGPT e simili verte su altri ambiti (curiosità, istruzioni, coding, consigli pratici, etc.). Questo suggerisce che, almeno finora, il pubblico non sta usando massicciamente i chatbot AI per cercare e leggere notizie – preferendo forse altri canali tradizionali per informarsi – oppure che quando lo fa si accontenta della risposta sintetica senza approfondire oltre cliccando la fonte originale.

L’impatto dell’AI generativa sulla ricerca Google e il “calo invisibile”

Oltre ai nuovi attori come ChatGPT e Perplexity, anche i giganti della ricerca web stanno integrando funzionalità di IA generativa che potrebbero incidere sul traffico degli editori. Google, in particolare, ha introdotto negli Stati Uniti e nel Regno Unito le AI Snapshot/Overview – riquadri in cima ai risultati di ricerca che forniscono una risposta generata dall’IA di Google (basata su il suo modello Gemini) con un breve riassunto e link alle fonti.[6] L’implementazione di queste “risposte rapide” ha sollevato preoccupazioni tra i publisher sin dal debutto, per il timore che gli utenti trovino ciò che cercano direttamente sul motore di ricerca senza più bisogno di cliccare sui siti di notizie.

Nel mercato britannico, dove le AI Overviews sono attive da metà 2024, alcuni editori parlano già di un calo misurabile del traffico da Google Search. Secondo un rappresentante di una associazione editoriale britannica, citato da The Media Leader[7], nelle settimane successive al lancio delle risposte AI si è osservato un decremento del 5–10% delle visite da ricerca organica verso i siti di news. Questa stima, definita “prudente”, potrebbe aggravarsi man mano che le AI Overviews diventeranno più comuni su ulteriori query, erodendo spazi che prima garantivano clic verso i contenuti editoriali.

Un dirigente SEO di un grande gruppo media ha commentato che Google sta compiendo un cambiamento di strategia “da un indice dell’informazione mondiale a un motore di risposta”, cercando di trattenere gli utenti sul proprio ecosistema fornendo direttamente le risposte – e il risultato diretto è una riduzione del potenziale di traffico per gli editori.

NOTE

[1] – Antonio Rossano, ChatGPT è una minaccia per il giornalismo?, interskills.it, 21 giugno 2024, https://www.interskills.it/2024/06/21/chatgpt-e-una-minaccia-per-il-giornalismo/
– Antonio Rossano, Giornalismo e IA: la sfida della complessità , Media Studies, 27 settembre 2024, https://www.mstudies.it/2024/09/27/la-sfida-della-complessita/
– Antonio Rossano, Problemi dell’informazione: i motori di ricerca generativi, interskills.it, 5 novembre 2024, https://www.interskills.it/2024/11/05/problemi-dellinformazione-i-motori-di-ricerca-generativi/

[2] – il tempo medio settimanale dedicato ai libri tra chi si dichiara lettrice o lettore, nel 2024 è stato pari a 2 ore e 47 minuti, contro le 3 ore e 16 minuti del 2023- dati Associazione Italiana Editori (AIE), illibraio.it, Ancora in calo il tempo medio dedicato alla lettura di libri in Italia, https://www.illibraio.it/news/ebook-e-digitale/tempo-lettura-di-libri-1464607/
– Il tempo medio giornaliero dedicato alla lettura di notizie sui siti web è passato a soli 2 minuti e 35 secondi. Questo dato rappresenta una diminuzione di circa 1 minuto e 23 secondi rispetto al 2019. Dati Audiweb. Andrea Valente, Quarto potere, anzi potere 4.0. Il tempo di lettura degli italiani online, Informazione senza filtro, https://www.informazionesenzafiltro.it/tempo-di-lettura-italiani-online

[3] Luciano Floridi, Anna C Nobre, Anthropomorphising Machines and Computerising Minds: The Crosswiring of Languages between Artificial Intelligence and Brain & Cognitive Sciences, Springer Nature, 25 aprile 2024, https://link.springer.com/article/10.1007/s11023-024-09670-4

[4] Nicholas Diakopoulos, Nick Hagar, GenAI as News Gatekeeper? What Traffic Data Shows, Medium, 6 marzo 2025, https://generative-ai-newsroom.com/genai-as-news-gatekeeper-what-traffic-data-shows-783795ba2103

[5] Bron Maher, ChatGPT referrals to top publishers up eight times in six months but still negligible, PressGazette, 21 febbraio 2025, https://pressgazette.co.uk/platforms/chatgpt-perplexity-news-ai-referral-search/

[6] Carla Federico, Le AI Overview di Google alla prova di Brightedge, interskills.it, 26 luglio 2024, https://www.interskills.it/2024/07/26/le-ai-overview-di-google-alla-prova-di-brightedge/

[7] Jack Benjamin, Publishers say Google’s AI Overviews have reduced traffic potential, The MediaLeader, 26 novembre 2024, https://uk.themedialeader.com/publishers-say-googles-ai-overviews-have-reduced-traffic-potential/

Domande frequenti su Gemini 2.0 Flash

FAQ Realizzate con

Qual è il ruolo dell’IA generativa come “gatekeeper” dell’informazione e come sta influenzando il traffico dei siti di news?

L’IA generativa sta agendo come un filtro, e in molti casi come un “gatekeeper,” dell’informazione, modificando il tradizionale ecosistema mediatico. Gli utenti, trovando risposte esaustive direttamente nei chatbot IA (come ChatGPT, Gemini, Perplexity), potrebbero essere meno incentivati a visitare i siti di news originali. L’IA generativa interrompe il flusso virtuoso di traffico dai motori di ricerca tradizionali ai siti di news, che si erano adattati al mondo digitale con fatica. La tendenza è esacerbata dalla diminuzione del tempo dedicato alla lettura

Quali dati supportano l’affermazione che l’IA generativa sta riducendo il traffico dei siti di news?

Uno studio condotto da Nicholas Diakopoulos e Nick Hagar ha analizzato dati Comscore e ha rilevato che solo una minima frazione dei referral da piattaforme IA (ChatGPT e Perplexity) riguarda siti di news. In particolare, solo il 3,2% del traffico da ChatGPT e il 7,4% da Perplexity sono diretti a fonti di notizie. La maggior parte dei link punta a siti educativi, risorse tecniche o articoli scientifici. In termini assoluti, solo una piccola percentuale di utenti di ChatGPT e Perplexity clicca su link verso testate giornalistiche.

Ci sono differenze tra i vari strumenti di IA generativa (come ChatGPT e Perplexity) per quanto riguarda il referral di traffico verso i siti di news?

Sì, ci sono differenze. Perplexity, un motore di ricerca AI focalizzato sulle query web, tende a indirizzare verso un numero maggiore di siti di informazione rispetto a ChatGPT. ChatGPT, d’altra parte, sembra meno orientato alle news e più propenso a linkare risorse tecniche. Queste differenze potrebbero riflettere diversi modelli d’uso: Perplexity è usato più come un motore di ricerca tradizionale, mentre ChatGPT è impiegato per quesiti di natura generale o tecnica.

Come si concilia la crescita del traffico dai chatbot IA verso i siti di news con l’affermazione che il loro impatto è trascurabile?

Anche se il traffico da piattaforme come ChatGPT verso i siti di news è aumentato in valore assoluto (ad esempio, un rapporto ha rilevato un incremento da 435.000 a 3,5 milioni di visite in pochi mesi), la quota rimane insignificante rispetto al traffico complessivo di quei siti. Ad esempio, per ogni 1000 accessi a un sito di news, meno di 1 arriva dal chatbot di OpenAI. È quindi importante rapportare questi incrementi alla crescita degli strumenti di IA e al numero di utenti che “restano” nella rete generativa senza cliccare sui link.

Qual è l’impatto delle AI Overview di Google sul traffico dei siti di news?

Le AI Overview di Google (risposte generate dall’IA visualizzate in cima ai risultati di ricerca) sollevano preoccupazioni tra i publisher, poiché gli utenti potrebbero trovare ciò che cercano direttamente sul motore di ricerca senza bisogno di cliccare sui siti di notizie. Alcuni editori nel Regno Unito, dove le AI Overviews sono attive, hanno già segnalato un calo misurabile (5-10%) del traffico da Google Search verso i siti di news. Google sta passando da un “indice dell’informazione mondiale” a un “motore di risposta”, trattenendo gli utenti nel proprio ecosistema e riducendo il potenziale di traffico per gli editori.

Quali sono le abitudini degli utenti quando utilizzano chatbot IA come ChatGPT?

Meno del 2% delle query poste ai modelli linguistici generativi riguarda notizie o attualità. La maggior parte delle domande verte su altri ambiti come curiosità, istruzioni, coding, e consigli pratici. Questo suggerisce che, finora, il pubblico non sta usando massicciamente i chatbot AI per cercare e leggere notizie, preferendo altri canali o accontentandosi di risposte sintetiche senza approfondire.

Quali sono gli accordi tra editori e aziende di IA e come influenzano il traffico dei siti di news?

Gli accordi tra editori e aziende di IA per l’addestramento dei modelli con dati “affidabili” (come Associated Press, Reuters, The Atlantic, Axel Springer, ecc.) hanno spostato di fatto i lettori dai siti dei giornali ai “walled garden” dei chatbot IA. Se una persona trova una risposta esaustiva e “certificata” in un chatbot, potrebbe non sentire la necessità di approfondire ulteriormente la lettura sul sito originale.

Quali sono le implicazioni dell’uso di una terminologia antropomorfica, come “intelligenza artificiale”, sulla percezione dell’attendibilità delle informazioni generate dall’IA?

L’uso di una terminologia antropomorfica, come “intelligenza” anteposta alla parola “artificiale”, può generare fraintendimenti nelle persone, portandole a credere che, se qualcosa è “intelligente”, è anche automaticamente attendibile. Questo può influenzare la fiducia che gli utenti ripongono nelle risposte generate dall’IA, a discapito delle fonti di informazione tradizionali.

LeCun e l’IA di domani, tra innovazione tecnologica e responsabilità umanistica

Antonio Rossano — Tue, 04 Feb 2025 16:15:43 +0000

Al World Economic Forum di Davos, lo scorso 23 gennaio, durante una sessione dal titolo “Debating Technology“, Yann LeCun, il capo dell’intelligenza artificiale di Meta, ha tracciato una visione futuribile dell’intelligenza artificiale, intrecciando riflessioni tecniche e considerazioni etiche in un racconto che sembra anticipare una nuova era. Con la sua solita lucidità, LeCun ha illustrato come l’IA attuale, per quanto utile, debba evolversi per poter comprendere appieno il mondo in cui viviamo.

La sessione “Debating Technology” a Davos

LeCun ha affermato che, nei prossimi 3-5 anni, assisteremo all’emergere di un nuovo paradigma nelle architetture dell’IA, capace di andare oltre le attuali modalità generative. Questa visione va oltre le soluzioni attuali, immaginando sistemi in cui la capacità di prevedere le conseguenze delle proprie azioni e di organizzare una serie di comportamenti in funzione di obiettivi specifici, diventa realtà.

Immaginate una tecnologia che non si limita a prevedere parole in sequenze, come fanno gli attuali modelli linguistici, ma che sia in grado di cogliere la complessità della realtà fisica, di conservare memorie che durino e di ragionare e pianificare con la stessa fluidità e adattabilità di un essere vivente.

Una trasformazione che, a suo dire, potrebbe inaugurare il decennio della robotica, dove macchine autonome non saranno più un’utopia, ma parte integrante della nostra quotidianità.

Abbiamo già scritto di autorevoli visioni sul futuro dell’IA. Sam Altman, figura di spicco nel mondo dell’IA e CEO di OpenAI, in un post dal titolo “The Intelligence Age” sul suo blog, ha elaborato un percorso in cinque tappe che descrive il cammino dell’intelligenza artificiale verso una forma sempre più evoluta. Altman immagina un graduale passaggio: partendo da sistemi in grado di dialogare, passando per capacità sempre più complesse di ragionamento, fino ad arrivare a sistemi agentivi capaci di agire in autonomia, fino infine a raggiungere un livello in cui l’IA potrebbe gestire intere organizzazioni. La visione di Altman si fonde perfettamente con quella di LeCun: entrambi vedono un futuro in cui l’intelligenza artificiale non sarà solo uno strumento passivo, ma un collaboratore attivo, in grado di operare in ambienti complessi e dinamici.

In una visione sovrapposta a queste prospettive tecniche, il filosofo Luciano Floridi ci offre una lente etica attraverso cui osservare l’evoluzione dell’IA. Floridi invita a riflettere sul ruolo dell’uomo in un mondo dove le macchine assumono un ruolo sempre più determinante.

Prof. Luciano FLoridi per Focus Talks

Secondo Floridi, l’intelligenza artificiale deve essere un mezzo per migliorare il benessere collettivo, integrandosi armoniosamente con le culture e le diversità umane. Questo approccioappare in armonia con le affermazioni di LeCun, che ha sottolineato l’importanza di adottare modelli open source per assicurare che la tecnologia non si concentri nelle mani di pochi, ma si diffonda in maniera democratica e inclusiva.

Così, mentre Altman delinea il percorso evolutivo dell’IA, Floridi ci ricorda che ogni passo avanti tecnologico deve essere accompagnato da una riflessione etica, affinché l’innovazione serva davvero l’umanità.

L’insieme di queste visioni racconta una storia in cui la tecnologia non è fine a sé stessa, ma si intreccia con il tessuto sociale, culturale ed etico del nostro tempo.

Immaginiamo le parole di LeCun, che guardano al futuro con una miscela di pragmatismo e speranza, fondersi con il percorso evolutivo proposto da Altman e con l’attenzione all’impatto umano e sociale evidenziata da Floridi. In questo scenario, l’intelligenza artificiale appare come un alleato in grado di aprire nuove prospettive: dalla capacità di gestire ambienti complessi fino alla possibilità di dare vita a robot e assistenti digitali che comprenderanno e risponderanno alle nostre esigenze in maniera sempre più sofisticata.

Così, in una narrazione che unisce la tecnica alla filosofia, il discorso di LeCun diventa un invito a immaginare un futuro dove il progresso tecnologico si sposa con un profondo rispetto per la diversità e la responsabilità umana. Un futuro in cui, anziché rimanere intrappolati in modelli limitati, potremo assistere alla nascita di sistemi capaci di adattarsi e agire come veri agenti del cambiamento, contribuendo a scrivere un nuovo capitolo nella storia dell’innovazione.

Reuters Institute: Tendenze e Previsioni per il 2025

Antonio Rossano — Thu, 09 Jan 2025 12:47:03 +0000

Il podcast di quest’articolo è generato con NotebookLM

Reuters Institute: Tendenze e Previsioni per il 2025

Il Reuters Insititute ha pubblicato oggi, come ogni anno, il rapporto “Journalism and Technology Trends and Predictions 2025”, curato da Nic Newman e Federica Cherubini, con un ampio panorama sulle difficoltà e le opportunità che caratterizzeranno il settore dei media e del giornalismo nel prossimo futuro.

Il rapporto è basato su un sondaggio realizzato tra il 20 novembre e il 20 dicembre 2024.

326 partecipanti, provenienti da 51 paesi e territori, sono stati intervistati in quanto ricoprivano posizioni senior (editoriali, commerciali o relative al prodotto) in aziende editoriali tradizionali o native digitali ed erano responsabili di aspetti legati alla strategia digitale o ai media in generale

Il 2025 rappresenta un anno cruciale per il futuro del giornalismo, tra sfide tecnologiche, cambiamenti nei modelli di business e crescenti pressioni sociali. Le organizzazioni di notizie dovranno innovare senza perdere di vista i propri valori fondamentali. La capacità di adattarsi rapidamente e collaborare con piattaforme emergenti sarà fondamentale per mantenere la rilevanza e la fiducia del pubblico.

Il documento rappresenta le molteplici difficoltà, ma evidenzia anche spunti di ottimismo che si possono sostanziare in una crescente attenzione verso contenuti di qualità, esperienze personalizzate e modelli di business diversificati, in un settore che sta cercando nuovi modi per sopravvivere in un panorama in continua evoluzione.

L’Intelligenza Artificiale (IA) come Trasformazione e Sfida

L’IA sta emergendo come forza centrale nell’evoluzione del giornalismo. Le piattaforme basate su modelli generativi, come ChatGPT e Perplexity, stanno rivoluzionando il modo in cui le notizie vengono create e distribuite. Questi strumenti sono in grado di produrre sintesi di articoli e risposte a domande basate su fonti giornalistiche, ma questo processo sta sollevando preoccupazioni significative:

Trends and Predictions 2025 – Domanda: Come l’IA sta trasformando le redazioni?

Rischio di perdita di traffico: Negli ultimi anni, il traffico di referral dai social media verso i siti di notizie ha subito un calo significativo, ma ora sono i motori di ricerca a rappresentare una sfida potenzialmente più grave. Le piattaforme stanno integrando sempre più sintesi generate dall’IA, che potrebbero ridurre ulteriormente la visibilità dei link verso contenuti giornalistici.
Gli editori temono che l’integrazione delle sintesi generative nelle ricerche riduca ulteriormente il traffico verso i loro siti web, già colpito dal crollo delle visite da piattaforme come Facebook (-67% negli ultimi due anni).
Secondo il sondaggio, il 74% degli editori si dice preoccupato per un possibile declino del traffico da motori di ricerca nel 2025. D’altra parte, l’opportunità di collaborare con le piattaforme per sviluppare nuovi modelli di monetizzazione e raggiungere un pubblico più ampio, può rappresentare un aspetto positivo.
Licenze e equità: La mancanza di trasparenza e la concentrazione di accordi con pochi grandi editori internazionali (come News Corp e Reuters) rischiano di accentuare le disuguaglianze a discapito delle realtà locali.

La Polarizzazione e la Crisi della Fiducia

Il rapporto evidenzia un aumento degli attacchi politici al giornalismo, in un contesto globale sempre più polarizzato. In paesi come gli Stati Uniti, leader politici preferiscono comunicare tramite canali propri o influencer, evitando i media tradizionali. Questo fenomeno, unito all’ascesa di creatori indipendenti senza formazione giornalistica, sta erodendo la fiducia nel giornalismo istituzionale. Solo il 41% dei leader intervistati si dice fiducioso sul futuro del giornalismo come istituzione.

Al contempo, piattaforme come TikTok e Instagram stanno diventando sempre più influenti, soprattutto tra i giovani, offrendo una miscela di intrattenimento e opinioni politiche. Questo rappresenta una nuova concorrenza per le testate tradizionali.

Nuovi Modelli di Business e Prodotti

Di fronte alla contrazione delle entrate pubblicitarie e al rallentamento della crescita degli abbonamenti, gli editori stanno puntando su strategie innovative:

Diversificazione delle entrate: L’abbonamento rimane la principale fonte di reddito per il 77% delle testate, ma altre strategie, come eventi, crowdfunding e sponsorizzazioni, stanno guadagnando terreno.
Lancio di nuovi prodotti: Molti editori stanno sviluppando offerte mirate, tra cui giochi (29%), prodotti educativi (26%) e contenuti video o audio personalizzati. E qui, osserviamo noi, ci si potrebbe/dovrebbe chiedere se questa mutazione morfologica delle aziende editoriali non rappresenti un vulnus per l’informazione come fondamento della democrazia.
In sostanza, non è che spostando l’attenzione da un’informazione approfondita e indipendente verso prodotti commerciali o di intrattenimento, si rischia di compromettere il ruolo cruciale del giornalismo nella società?

Gli editori stanno integrando l’IA non solo nei processi di produzione, ma anche nell’esperienza utente. Funzionalità come sintesi audio, traduzioni multilingue e personalizzazione dei contenuti stanno rendendo le notizie più accessibili e fruibili. Tuttavia, questo progresso solleva interrogativi su occupazione, etica e qualità dell’informazione.

Il Dilemma delle Relazioni con le Piattaforme

Le relazioni tra editori e grandi piattaforme tecnologiche come Google, OpenAI e Meta sono al centro del dibattito. Mentre molti editori stanno cercando di stringere collaborazioni per accedere a nuove fonti di reddito, altri preferiscono ridurre la dipendenza da queste aziende. La crescita di canali alternativi come Bluesky e WhatsApp riflette il desiderio degli editori di diversificare le loro strategie di distribuzione.

Un trend emergente, osservato nel Report, è la crescente influenza dei creatori di contenuti. Figure come Joe Rogan o Johnny Harris stanno ridefinendo il rapporto tra pubblico e informazione, grazie a formati innovativi e relazioni più dirette con gli spettatori.

Uno Sguardo al Futuro

Nonostante le sfide, il 56% dei leader del settore si dice ottimista sulle prospettive di crescita per il 2025. La capacità di innovare, mantenendo saldi i valori fondamentali del giornalismo, sarà cruciale per riconquistare la fiducia del pubblico e affrontare i rapidi cambiamenti tecnologici e sociali.

La domanda centrale per il futuro del giornalismo non è solo come adattarsi, ma come guidare il cambiamento, riaffermando la propria rilevanza in un panorama sempre più dominato da algoritmi e piattaforme digitali.

Domande frequenti su Gemini 2.0 Flash

FAQ Realizzate con

Quali sono le principali sfide che il giornalismo affronterà nel 2025? nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?

Nel 2025, il giornalismo si troverà a fronteggiare diverse sfide significative. Innanzitutto, continueranno gli attacchi da parte di figure politiche ostili e le difficoltà economiche, che metteranno a dura prova la sostenibilità delle testate. Si prevede anche una battaglia per la tutela della proprietà intellettuale contro piattaforme che sfruttano l’IA. In particolare, le modifiche ai motori di ricerca, con l’introduzione di risposte “simil-articolo” generate dall’IA, causeranno una riduzione della visibilità dei contenuti giornalistici. Inoltre, un ecosistema di notizie alternativo, guidato da personalità e creator esterni alle norme giornalistiche, sta guadagnando influenza e fiducia, erodendo il ruolo dei media tradizionali.

Come sta cambiando il rapporto tra le testate giornalistiche e le grandi piattaforme tecnologiche?

Le testate giornalistiche si trovano in una posizione ambivalente nei confronti delle piattaforme tecnologiche. Da un lato, alcune cercano di rafforzare i legami per accedere a nuove fonti di reddito e raggiungere un pubblico più ampio. Dall’altro, molte cercano di ridurre la loro dipendenza, viste le problematiche legate alla diminuzione del traffico di referral da social e motori di ricerca, e la scarsa trasparenza e concentrazione degli accordi di licenza con le piattaforme AI. Di conseguenza, si osserva una diversificazione delle strategie, con testate che esplorano canali alternativi come Bluesky e WhatsApp. Il rapporto è quindi in evoluzione, con alcuni che vedono un’opportunità per cambiare le regole del gioco a loro favore.

Qual è l’impatto dell’Intelligenza Artificiale (IA) sul giornalismo nel 2025?

L’IA sta trasformando profondamente il giornalismo. Strumenti basati sull’IA generativa sono utilizzati per creare sintesi di articoli, rispondere a domande e automatizzare altri processi. Questo porta dei benefici, come la maggiore accessibilità dei contenuti grazie a sintesi audio, traduzioni e personalizzazione, ma anche dei rischi, quali la potenziale perdita di traffico verso i siti di notizie, l’aumento della disinformazione (AI slop), e problematiche legate ai diritti d’autore e alla remunerazione del lavoro giornalistico. L’IA è dunque un’opportunità, ma anche una sfida che le testate dovranno gestire con attenzione.

In che modo i modelli di business delle testate giornalistiche stanno evolvendo?

Di fronte alla contrazione delle entrate pubblicitarie e al rallentamento della crescita degli abbonamenti, le testate stanno diversificando i loro modelli di business. Gli abbonamenti restano la principale fonte di reddito, ma diventano cruciali entrate da eventi, crowdfunding, sponsorizzazioni, e-commerce e altri business correlati. Inoltre, si assiste a un aumento dell’offerta di prodotti nuovi, mirati a un pubblico più ampio e giovane, tra cui giochi, prodotti educativi, podcast, contenuti video e audio personalizzati. In particolare, la strategia del “bundling”, che offre un’unica sottoscrizione a più servizi, sta guadagnando popolarità.

Come sta cambiando il ruolo dei giornalisti nell’ecosistema mediatico?

L’ecosistema dei media sta diventando sempre più orientato alla figura del “creator”, con giornalisti che cercano più controllo sul loro lavoro e sulle relazioni con il pubblico, spesso lanciandosi come substacker, podcaster o youtuber. Questo fenomeno divide: alcuni lo vedono positivamente, come un’opportunità per nuove prospettive e connessioni con il pubblico, altri sono preoccupati per il rischio di una minore attenzione al controllo delle fonti, maggiore disinformazione e disparità di genere nella visibilità dei giornalisti. Si prevede anche un aumento di collaborazioni tra media tradizionali e figure influencer per raggiungere pubblici diversi e rafforzare la credibilità.

Quali sono le preoccupazioni principali riguardo alla gestione del personale nelle redazioni?

Le testate giornalistiche sono sempre più preoccupate di attrarre e trattenere talenti, soprattutto nelle aree tecnologiche come la scienza dei dati e l’ingegneria del software. La perdita di talenti editoriali “di punta”, spesso attratti da piattaforme esterne o da un lavoro autonomo, è un’altra criticità. I media sono meno preoccupati di attrarre giornalisti editoriali in generale. Le figure di spicco vengono spesso riconosciute come fonte di engagement per le testate, rendendo più complesse le negoziazioni contrattuali e di permanenza. Si evidenzia la necessità per le redazioni di adattarsi e innovare nelle strategie di gestione del personale.

Come stanno le testate reagendo alla crescente “news fatigue” tra il pubblico e i giornalisti?

Le testate stanno affrontando la crescente “news fatigue” in diversi modi. Da un lato, cercano di offrire un’informazione più “lenta”, con approfondimenti e analisi, e contenuti costruttivi che non generino ansia. Dall’altro, puntano a formati alternativi come l’audio e i video, anche sfruttando l’IA, o a contenuti più specifici per i target di riferimento come i giovani. Si assiste anche a un ritorno all’interesse per la carta stampata come strumento meno invasivo e più stimolante del digitale. L’obiettivo è di trovare nuove modalità per coinvolgere il pubblico e combattere la disinformazione in un mondo sovraccarico di contenuti.

Qual è l’impatto dei “conversational interfaces” e degli “intelligent agents” sul consumo di notizie?

I “conversational interfaces” e gli “intelligent agents” rappresentano una delle tendenze più importanti per il 2025. I consumatori saranno sempre più in grado di interagire con i contenuti attraverso la voce e di avere assistenti virtuali che ricercano e forniscono informazioni personalizzate. Questo cambiamento ha un impatto notevole sul consumo di notizie, con testate che sperimentano chatbot per rispondere alle domande dei lettori, e piattaforme che integrano funzionalità di “chat with the article” (dialoga con l’articolo). Questa evoluzione promette un’interazione più fluida e personalizzata con le notizie, ma solleva anche ulteriori questioni in merito alla visibilità e alla remunerazione dei contenuti giornalistici.

Dow Jones e Factiva: un diverso rapporto tra intelligenza artificiale e giornalismo

Antonio Rossano — Thu, 19 Dec 2024 07:30:08 +0000

Il podcast di quest’articolo è stato generato con NotebookLM

Dow Jones, una delle aziende più influenti nel panorama dei media finanziari, ha recentemente annunciato di aver negoziato accordi specifici sull’uso e la gestione dei contenuti nell’ambito dell’intelligenza artificiale con quasi 4.000 editori di notizie. Questi accordi stabiliscono regole per l’utilizzo dei contenuti da parte di modelli di IA, includendo linee guida per la protezione della proprietà intellettuale e la garanzia di compensi equi per gli editori.

In un momento abbastanza critico di rapporti tra editori ed aziende tecnologiche, questo passo rappresenta un importante sviluppo per la salvaguardia del diritto d’autore o, almeno, un tentativo in tal senso.

Vale la pena ricordare che Dow Jones è controllata da News Corp, uno dei più grandi e influenti conglomerati editoriali a livello globale. News Corp possiede testate iconiche come il “The Wall Street Journal,” il “New York Post” e il “The Times” di Londra, oltre a gestire un ampio portafoglio di media digitali, emittenti televisive e piattaforme di informazione in diversi paesi.

La società, in precedenza, aveva già siglato un accordo significativo con OpenAI.

In quel contesto, News Corp ha concesso l’accesso ai propri contenuti per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, garantendo al contempo la tutela dei diritti d’autore e ricevendo una compensazione economica.

Al centro di questa iniziativa di Dow Joens, troviamo Factiva, piattaforma sviluppata da Dow Jones, che fornisce accesso a un archivio vastissimo di notizie provenienti da tutto il mondo, incluse fonti primarie, articoli di riviste specializzate e contenuti multimediali.

La sua offerta è rivolta principalmente a professionisti, aziende e ricercatori che necessitano di informazioni accurate e aggiornate per prendere decisioni strategiche.

Video presentazione Factiva

Dal suo lancio, Factiva si è distinta per la sua capacità di aggregare contenuti da oltre 32.000 fonti di notizie in più di 28 lingue. Questo la rende uno strumento essenziale per analisi di mercato, monitoraggio delle tendenze globali e approfondimenti settoriali. Inoltre, Factiva non è semplicemente un archivio: grazie all’integrazione con strumenti di intelligenza artificiale, è in grado di organizzare e personalizzare i dati in base alle esigenze degli utenti.

IA e giornalismo: un equilibrio delicato

L’intelligenza artificiale ha cambiato profondamente il modo in cui i dati vengono analizzati e utilizzati, ma il suo impatto sul giornalismo è stato spesso oggetto di dibattito. Dow Jones, attraverso Factiva, afferma di voler garantire che l’uso di tecnologie avanzate rispetti i diritti degli editori e dei giornalisti. Gli accordi appena siglati prevedono linee guida chiare sull’uso di contenuti per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale generativa, un tema che ha sollevato preoccupazioni sulla protezione della proprietà intellettuale.

“L’obiettivo è creare un ecosistema in cui le innovazioni tecnologiche siano compatibili con il valore del giornalismo di qualità,” ha dichiarato un portavoce di Dow Jones. Questo significa che i contenuti presenti su Factiva non possono essere utilizzati indiscriminatamente da modelli di IA senza il consenso esplicito degli editori, un approccio che potrebbe diventare un esempio per altre piattaforme simili.

Implicazioni per il futuro del giornalismo

L’accordo con quasi 4.000 editori non è solo un traguardo, ma anche una dichiarazione di intenti. Riflette la volontà di Dow Jones di agire come intermediario tra tecnologia e contenuti, con l’obiettivo (dichiarato) di promuovere un utilizzo etico e trasparente dell’IA. Per gli editori, questa potrebbe rappresentare un’opportunità per monetizzare i propri contenuti e proteggere il proprio lavoro dall’uso improprio.

Per il giornalismo, l’integrazione con l’IA rappresenta sia una possibilità che un rischio. Da un lato, strumenti come Factiva possono ampliare le opportunità di analisi e distribuzione dei contenuti. Dall’altro, è fondamentale mantenere il controllo sul diritto d’autore e sul valore delle notizie, evitando che vengano ridotti a semplici dati per addestrare modelli di machine learning.

Domande frequenti su Gemini 2.0 Flash

FAQ Realizzate con

1. Qual è l’importanza degli accordi stipulati da Dow Jones con quasi 4.000 editori di notizie?

Questi accordi rappresentano un passo significativo per la salvaguardia dei diritti d’autore e la gestione dei contenuti nel contesto dell’intelligenza artificiale. Stabiliscono regole chiare sull’utilizzo dei contenuti da parte dei modelli di IA, garantendo una compensazione equa agli editori e proteggendo la proprietà intellettuale. In un momento di tensioni tra editori e aziende tecnologiche, questo approccio si pone come un tentativo di creare un ecosistema più bilanciato e rispettoso del lavoro giornalistico.

2. Chi è Dow Jones e quale ruolo svolge nel panorama mediatico?

Dow Jones è una delle aziende più influenti nel settore dei media finanziari, controllata da News Corp. News Corp è un conglomerato editoriale globale che possiede testate importanti come il “The Wall Street Journal”, il “New York Post” e il “The Times” di Londra. Oltre alla stampa tradizionale, gestisce anche un vasto portafoglio di media digitali e piattaforme di informazione.

3. Cos’è Factiva e qual è la sua funzione all’interno di Dow Jones?

Factiva è una piattaforma sviluppata da Dow Jones che fornisce accesso a un vasto archivio di notizie provenienti da tutto il mondo, includendo fonti primarie, articoli di riviste specializzate e contenuti multimediali. È uno strumento essenziale per professionisti, aziende e ricercatori che necessitano di informazioni accurate e aggiornate per prendere decisioni strategiche. Factiva si distingue per la sua capacità di aggregare contenuti da oltre 32.000 fonti in più di 28 lingue.e aiutino i creatori a concedere in licenza le loro opere per l’addestramento dell’IA e a essere remunerati in modo appropriato.

4. Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale all’interno di Factiva?

Factiva non è solo un archivio di dati, ma integra anche strumenti di intelligenza artificiale per organizzare e personalizzare le informazioni in base alle esigenze degli utenti. Questi strumenti consentono agli utenti di analizzare grandi quantità di dati, individuare trend e ottenere approfondimenti settoriali, sfruttando al meglio il potenziale dell’IA.

5. Quali sono le preoccupazioni sollevate dall’utilizzo dell’IA nel giornalismo e come vengono affrontate da Dow Jones?

L’utilizzo dell’IA nel giornalismo ha sollevato preoccupazioni sulla protezione della proprietà intellettuale e sul valore del lavoro giornalistico. Dow Jones, attraverso Factiva, cerca di garantire che l’utilizzo di tecnologie avanzate rispetti i diritti degli editori e dei giornalisti. Gli accordi siglati prevedono linee guida chiare sull’utilizzo dei contenuti per l’addestramento di modelli di IA generativa, evitando un uso indiscriminato dei contenuti senza il consenso degli editori.

6. In che modo l’accordo con gli editori potrebbe influenzare il futuro del giornalismo?

L’accordo di Dow Jones con gli editori potrebbe rappresentare un’opportunità per monetizzare i contenuti e proteggere il lavoro giornalistico dall’uso improprio. L’integrazione con l’IA presenta sia opportunità che rischi. È cruciale mantenere il controllo sul diritto d’autore e sul valore delle notizie, evitando che i contenuti vengano ridotti a semplici dati per l’addestramento di modelli di machine learning. L’accordo potrebbe diventare un esempio per altre piattaforme simili, promuovendo un utilizzo più etico e trasparente dell’IA.

7. Qual è il ruolo di Dow Jones nel tentativo di creare un equilibrio tra tecnologia e giornalismo?

Dow Jones mira a fungere da intermediario tra tecnologia e contenuti, promuovendo un utilizzo etico e trasparente dell’IA. L’obiettivo è di creare un ecosistema in cui le innovazioni tecnologiche siano compatibili con il valore del giornalismo di qualità. Questo approccio implica la necessità di equilibrare l’innovazione con la tutela dei diritti degli editori.

8. Cosa significa per gli editori il fatto che i contenuti presenti su Factiva non possono essere utilizzati indiscriminatamente da modelli di IA?

Significa che il lavoro giornalistico viene tutelato e che il consenso degli editori è necessario prima che i loro contenuti possano essere utilizzati per l’addestramento di modelli di IA. Questo approccio mira a garantire un sistema più giusto in cui il valore del giornalismo venga riconosciuto e compensato, evitando l’uso improprio dei contenuti per l’addestramento di algoritmi.

In UK il governo valuta di consentire l’addestramento dell’IA con opere protette da copyright

Antonio Rossano — Tue, 17 Dec 2024 15:46:08 +0000

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Il Dipartimento per la Cultura, Media e Sport (DCMS) del Regno Unito ha lanciato una consultazione pubblica per definire nuove norme che regolino l’utilizzo di contenuti protetti da copyright per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale.

La proposta giunge in un momento in cuil’equilibrio tra l’innovazione tecnologica e la protezione del diritto d’autore rappresenta un punto cruciale per lo sviluppo delle tecnologie artificiali.

Secondo quanto riportato, la proposta del governo consentirebbe alle aziende tecnologiche di utilizzare opere protette da copyright per addestrare i loro modelli di IA, a patto che vengano rispettate determinate condizioni e che venga stabilito un quadro chiaro per la compensazione degli autori.

Il governo ha avviato una consultazione pubblica invitando i principali stakeholder, inclusi creatori di contenuti, aziende tecnologiche e accademici, a esprimere le proprie opinioni. La consultazione è stata annunciata il 17 dicembre 2024 e rimarrà aperta per un periodo di 12 settimane. Secondo la segretaria alla Cultura Lucy Frazer, l’obiettivo è “favorire l’innovazione senza compromettere il diritto dei creatori a ricevere un compenso equo”.

Questa consultazione rappresenta una risposta alla crescente pressione esercitata da entrambe le parti: da un lato le Big Tech, come Google e OpenAI, che richiedono libertà di accesso ai dati, e dall’altro artisti, scrittori ed editori, come il gruppo Society of Authors e la British Phonographic Industry (BPI), che chiedono protezione per le proprie opere.

Nei propositi governativi la creazione di un modello di “fair use” che promuova sia l’accesso alle informazioni per lo sviluppo tecnologico sia il riconoscimento del valore delle opere creative.

Il focus è sulle tecnologie di intelligenza artificiale generativa, che necessitano di vasti dataset per migliorare la loro capacità di creare contenuti come testi, immagini e musica.

Una questione cruciale

L’uso di opere protette per addestrare l’IA è un tema globale che ha già generato conflitti significativi negli Stati Uniti e nell’Unione Europea. Nel contesto britannico, questa consultazione ha il potenziale per:

Definire un precedente giuridico e normativo che potrebbe influenzare altri paesi.
Determinare il futuro della competitività tecnologica del Regno Unito.
Influenzare l’economia creativa, che rappresenta una parte significativa del PIL britannico.

Le aziende di IA sostengono che l’accesso ai dati protetti è essenziale per lo sviluppo di modelli avanzati e competitivi.

Secondo l’articolo del The Guardian, Jo Twist, CEO di UK Music, ha dichiarato che è necessario garantire che “gli artisti vengano remunerati in modo equo per il valore che le loro creazioni portano ai modelli di IA”. Molti creatori vedono in questa pratica una violazione diretta dei loro diritti. Essi chiedono non solo compensi equi, ma anche maggiore trasparenza su come vengono utilizzate le loro opere nei dataset.

La proposta britannica ha generato reazioni contrastanti.

Le aziende tecnologiche, come Google DeepMind (casa madre di Google Gemini) con sede a Londra, accolgono con favore la consultazione, sperando in una normativa chiara che garantisca sicurezza legale e favorisca l’innovazione.

Gli autori e le organizzazioni creative, rappresentati da figure come Nicola Solomon della Society of Authors, temono che le loro opere possano essere sfruttate senza un adeguato riconoscimento economico e morale.

Per esperti legali, come Jonathan Griffiths, professore di diritto della proprietà intellettuale alla Queen Mary University, la definizione di “uso equo” varia tra i paesi e richiede un equilibrio complesso tra interessi divergenti.

Uno dei punti più delicati è l’applicazione della normativa: come verrà monitorato l’uso delle opere? Le aziende saranno obbligate a divulgare i contenuti utilizzati per l’addestramento? Questo aspetto rimane una delle questioni centrali del dibattito.

Se il Regno Unito adotterà regole permissive sull’utilizzo di contenuti protetti, potranno emergere diversi scenari:

Spinta all’innovazione tecnologica: le aziende britanniche potrebbero acquisire un vantaggio competitivo nello sviluppo di modelli di IA.

Rischio per l’economia creativa: gli autori potrebbero subire perdite economiche e vedere svalutata la propria opera.

Effetto domino globale: altri paesi potrebbero seguire l’esempio britannico, favorendo una normativa più aperta sull’uso del copyright per l’IA.

La consultazione pubblica del governo britannico rappresenta, in questo momento storico, un passaggio cruciale nella definizione del rapporto tra IA e diritto d’autore.

La segretaria Lucy Frazer ha ribadito l’impegno del governo a trovare un equilibrio tra la promozione dell’innovazione e la protezione degli autori e creatori. L’esito di questa proposta potrebbe non solo ridefinire il panorama tecnologico e creativo del Regno Unito, ma anche influenzare la direzione futura del dibattito globale sull’intelligenza artificiale e diritto d’autore.

Domande frequenti su Gemini 2.0 Flash

FAQ Realizzate con

1. Qual è il problema principale affrontato dalla consultazione pubblica nel Regno Unito riguardo all’IA e al copyright?

La consultazione si concentra sull’equilibrio tra l’innovazione nel settore dell’intelligenza artificiale e la protezione dei diritti d’autore. Nello specifico, si tratta di determinare se e come le aziende tecnologiche possano utilizzare opere protette da copyright (come testi, immagini, musica) per addestrare i loro modelli di IA, senza violare i diritti dei creatori. Questo include la questione di come garantire una compensazione equa agli autori e la trasparenza nell’uso delle loro opere.

2. Quali sono le principali preoccupazioni dei creatori di contenuti (artisti, scrittori, ecc.) riguardo all’addestramento dell’IA con le loro opere?

I creatori sono preoccupati che le loro opere vengano utilizzate senza il loro consenso e senza una giusta remunerazione. Vedono questo come una violazione dei loro diritti di proprietà intellettuale. Chiedono maggiore trasparenza su come e dove le loro opere vengano utilizzate per l’addestramento dei modelli di IA, nonché un sistema che assicuri una compensazione adeguata al valore del loro lavoro. C’è anche una preoccupazione per la potenziale svalutazione delle loro opere a causa dell’uso diffuso per addestrare l’IA.

3. Quali sono le proposte principali in fase di valutazione nella consultazione del Regno Unito?

La consultazione esamina diverse proposte, tra cui:

L’obbligo per le aziende di IA di essere più trasparenti riguardo ai dataset utilizzati per l’addestramento dei modelli, in modo da permettere ai detentori dei diritti di sapere quando e come il loro materiale è stato impiegato.
Una possibile eccezione alla legge sul copyright per l’addestramento dell’IA a fini commerciali, che consentirebbe un uso più libero ma con la possibilità per i detentori dei diritti di riservarsi tali diritti e controllare l’uso del loro contenuto.
Misure che aiutino i creatori a concedere in licenza le loro opere per l’addestramento dell’IA e a essere remunerati in modo appropriato.

4. Qual è l’argomentazione principale delle aziende tecnologiche per l’accesso ai dati protetti da copyright per l’addestramento dell’IA?

Le aziende tecnologiche sostengono che l’accesso a vasti dataset, compresi quelli protetti da copyright, è fondamentale per lo sviluppo di modelli di IA avanzati e competitivi. Affermano che la restrizione di tale accesso ostacolerebbe l’innovazione e lo sviluppo tecnologico, impedendo la creazione di IA generativa capace di produrre contenuti sempre più complessi e accurati.

5. In che modo il Regno Unito si distingue dagli Stati Uniti nell’approccio alla questione del copyright e dell’IA?

Il Regno Unito sembra avere un approccio più orientato alla protezione della proprietà intellettuale rispetto agli Stati Uniti, dove le grandi aziende tecnologiche esercitano una forte influenza sul processo legislativo. Questo potrebbe rendere il Regno Unito più incline a emanare normative che tutelino i creatori, a differenza degli Stati Uniti, dove si teme che il peso delle lobby delle Big Tech possa portare a soluzioni meno favorevoli ai titolari di copyright.

6. Quali sono i rischi e le opportunità derivanti dall’adozione di regole permissive sull’utilizzo di contenuti protetti da copyright?

L’adozione di regole permissive potrebbe portare a una spinta all’innovazione tecnologica, con aziende britanniche che guadagnano un vantaggio competitivo nello sviluppo dell’IA. Tuttavia, ciò potrebbe anche mettere a rischio l’economia creativa, con autori che subiscono perdite economiche e vedono il valore del loro lavoro sminuito. Inoltre, questa scelta potrebbe creare un effetto domino a livello globale, con altri paesi che adottano politiche simili, favorendo un approccio più aperto all’uso del copyright per l’IA.

7. Qual è il concetto di “fair use” in relazione all’addestramento dell’IA e come si pone la questione nel contesto della consultazione?

Il “fair use” (uso equo) è un concetto che permette l’uso di opere protette in determinate circostanze senza violare il copyright, ad esempio per scopi di critica, commento, istruzione o ricerca. Nel contesto della consultazione, il governo britannico sta cercando di determinare se e come l’addestramento dell’IA dovrebbe essere considerato “fair use” e quali condizioni debbano essere soddisfatte, creando quindi un quadro normativo chiaro e condiviso. Questo è un punto cruciale del dibattito in quanto la definizione di “fair use” può variare tra i paesi.

8. In che modo la consultazione britannica influenzerà il futuro dell’IA generativa e della creatività?

La consultazione del Regno Unito rappresenta un momento cruciale nella definizione del rapporto tra IA e diritto d’autore. Le decisioni che verranno prese potrebbero ridefinire il panorama tecnologico e creativo non solo del Regno Unito, ma anche di altri paesi. L’esito influenzerà il modo in cui l’IA viene sviluppata e addestrata, il futuro delle professioni creative e l’equilibrio tra innovazione e protezione della proprietà intellettuale a livello globale.