Tuttavia, l’iniziativa si è rivelata problematica.

Il 13 dicembre, due giorni dopo il suo rilascio nel Regno Unito, il sistema, raggruppando diverse notifiche della BBC, ha generato una notifica push in cui si  affermava, erroneamente, che Luigi Mangione, il sospettato per l’omicidio del CEO di United Healthcare, si fosse tolto la vita.

In realtà, questa informazione era completamente falsa e non proveniva dalla BBC. L’emittente britannica ha prontamente contattato Apple per segnalare l’errore. Tuttavia, non è chiaro se Apple abbia risposto al reclamo.

L’accaduto ha attirato l’attenzione di Reporter Senza Frontiere (RSF), organizzazione internazionale per la libertà di stampa, che ha chiesto ad Apple di ritirare la funzione di IA generativa introdotta di recente. RSF ha definito l’incidente “un duro colpo alla credibilità dei media”, evidenziando l’immaturità dei sistemi di IA per ambiti delicati come l’informazione.

Purtroppo, il caso Mangione non è isolato, e la BBC non sembra essere l’unico editore che ha avuto titoli travisati dalla nuova tecnologia AI di Apple.

Già lo scorso 21 novembre, negli Stati Uniti, molti utenti avevano segnalato un errore del genere sulla notizia del NYT che trattava del primo ministro israeliano Benjamin Netanyahu.

In questo caso, il riassunto generato erroneamente riportava che il ministro fosse stato arrestato, confondendo un mandato della Corte penale internazionale con un effettivo arresto.

RSF, alla luce di questi avvenimenti, ha espresso preoccupazione per i rischi posti dai nuovi strumenti di intelligenza artificiale ai media, sottolineando che questi sistemi, operando in modo probabilistico, non possono garantire informazioni affidabili. Vincent Berthier, capo della sezione tecnologia e giornalismo di RSF, ha dichiarato: “Le IA sono macchine probabilistiche, e i fatti non possono essere decisi da un lancio di dadi”.

L’organizzazione ha richiamato i principi della Carta di Parigi, in cui si afferma: “i detentori dei diritti devono condizionare il riutilizzo dei loro contenuti al rispetto dell’integrità dell’informazione e dei principi fondamentali dell’etica giornalistica.” Ed ha invitato le aziende tecnologiche a collaborare con i media per garantire che l’uso dell’IA non comprometta la qualità dell’informazione e il diritto del pubblico a essere correttamente informato.

Anche il professor Petros Iosifidis, esperto di politica dei media presso la City University di Londra, ha definito l’errore di Apple “imbarazzante”, durante un’intervista a BBC News.

 “Capisco la pressione di arrivare per primi sul mercato, ma sono sorpreso che Apple abbia associato il proprio nome a un prodotto così palesemente incompleto” – ha commentato – “i vantaggi potenziali ci sono, certo, ma la tecnologia non è ancora matura e il rischio di diffondere disinformazione è concreto.”

Nel frattempo, Apple ha preferito non rilasciare commenti ufficiali sull’accaduto.

Dopo i saluti istituzionali e gli interventi dei presidenti Bartoli e Golino, Antonio Rossano, coordinatore del progetto, ha introdotto e presentato il Report. Obiettivo del Report, secondo Rossano è di comprendere come il panorama informativo italiano, un contesto davvero particolare nello scenario informativo europeo e complessivo, si inserisce nell’ecosistema globale dell’informazione.

Il Report 2023 aveva esaminato tre fenomeni principali che influenzavano l’ecosistema informativo: il calo delle vendite e della distribuzione dei giornali cartacei e digitali, l’impatto rivoluzionario dell’intelligenza artificiale sulla comunicazione e l’informazione, e il declino del pluralismo informativo, interconnesso con dinamiche economiche e politiche globali e una crescente sfiducia nei media.

Questi temi sono stati ulteriormente sviluppati nel nuovo rapporto, che ha incluso un’analisi del Regolamento europeo sui servizi digitali, evidenziando le sfide al pluralismo informativo. Si è parlato anche di come l’intelligenza artificiale, attraverso contributi concreti come quelli di Andrea Iannuzzi, stia trasformando il panorama editoriale italiano. Un altro aspetto trattato è stata la “News Avoidance”, ovvero l’evitamento delle notizie negative che affliggono la psiche.

Infine, il rapporto ha sottolineato la perdita di rilevanza del giornalismo, con un focus sul ruolo emergente di influencer e creatori di contenuti non tradizionali, e la necessità per il giornalismo di riscoprire la propria identità etica e deontologica. Sono stati anche esplorati ampiamente gli aspetti legali e normativi dell’intelligenza artificiale, con un confronto tra diversi contesti normativi internazionali, sottolineando come la velocità della tecnologia superi quella delle istituzioni regolatorie.

In un mondo dove l’intelligenza artificiale sta definendo i confini dell’innovazione tecnologica, le aziende leader del settore si stanno impegnando in una ricerca incessante di dati digitali, vitali per l’evoluzione delle loro tecnologie. Giganti come OpenAI, Google e Meta sono al centro di un dibattito acceso, poiché le loro strategie di acquisizione dati sollevano questioni legali e etiche, come emerge da un’indagine approfondita condotta dal New York Times dal titolo “Come i giganti della tecnologia smussano gli angoli per raccogliere i dati per l’A.I.” e dal sottotitolo ancora più esplicativo “OpenAI, Google e Meta hanno ignorato le politiche aziendali, alterato le proprie regole e discusso di aggirare le leggi sul copyright mentre cercavano informazioni online per addestrare i loro nuovi sistemi di intelligenza artificiale.”

Il NYT ha svolto questa indagine basandosi su pareri di scienziati, dati noti e pubblici, e una grande quantità di fonti interne alle aziende che restano, per ovvi motivi, anonime.

L’elemento centrale che emerge dall’analisi rappresenta forse la problematica più grande per tutti i sistemi di intelligenza artificiale: la carenza di dati per addestrare i modelli; carenza dovuta da un lato, alla effettiva voracità di questi sistemi i cui progressi sono direttamente collegati alla quantità di dati acquisiti in fase di addestramento, come dimostra la ricerca di Jared Kaplan della Johns Hopkins University, pubblicata nel gennaio 2020 che ha fornito un sostegno teorico a queste iniziative pratiche, suggerendo una correlazione diretta tra la quantità di dati di addestramento e l’efficacia dei modelli linguistici. Kaplan ha illustrato come i modelli di IA, simili agli studenti che apprendono da un maggior numero di libri, migliorano la loro precisione e capacità analitica con l’aumentare dei dati a loro disposizione.

L’articolo di Kaplan ha fornito una prospettiva innovativa, mostrando che queste “leggi di scala” nell’IA hanno una precisione paragonabile a quelle osservate in campi come l’astronomia o la fisica, un confronto che ha sorpreso molti nel settore. Questa rivelazione ha portato a un nuovo mantra nell’IA: “La scala è tutto ciò di cui hai bisogno”.

L’altro limite alla possibilità di acquisire i dati per l’addestramento dei modelli viene, come ben evidenziato nell’articolo del Times, dall’insieme di norme e restrizioni varie che vanno dal diritto d’autore alla privacy e che pongono ostacoli che però non sembrerebbero aver fermato le grandi aziende protagoniste di questa corsa sfrenata a divorare tutto.

Nel novembre 2020, OpenAI ha lanciato GPT-3, un modello formatosi su una quantità di dati senza precedenti nella storia dell’intelligenza artificiale: 300 miliardi di token. Questo progresso ha permesso a GPT-3 di eseguire compiti con una precisione eccezionale, creando post di blog, poesie e perfino programmando software.

Nello sviluppo del suo modello di punta, GPT-4, OpenAI si è confrontata con la carenza di testi in inglese di alta qualità, un ostacolo significativo. Per superare questa barriera, secondo fonti interne ad OpenAI, i ricercatori avrebbero utilizzato Whisper, un avanzato strumento di riconoscimento vocale capace di trasformare l’audio in testo, per convertire i video di YouTube in testo, nonostante le preoccupazioni interne relative alla potenziale violazione delle direttive della piattaforma.

Questa non è l’unica mossa audace nel settore: Meta ha contemplato l’acquisizione dell’editore Simon & Schuster, un piano che avrebbe potuto garantirle un flusso costante di contenuti letterari di qualità. Tra le strategie valutate da Meta ci sono la negoziazione di licenze e l’acquisizione di editori per accedere a un maggiore volume di contenuti.

Google, d’altra parte, ha espanso i suoi orizzonti aggiornando i termini di servizio per integrare dati da Google Docs e Google Maps, una manovra strategica per arricchire le sue risorse informative per l’AI.

L’urgenza di acquisire dati è palpabile, con previsioni che indicano una possibile scarsità di dati di alta qualità disponibili online entro il 2026. Questa situazione spinge le aziende a un consumo di dati senza precedenti, spesso al limite delle regolamentazioni vigenti. In questo contesto frenetico, figure come Sy Damle di Andreessen Horowitz evidenziano che l’addestramento su vasti insiemi di dati senza vincoli di licenza potrebbe essere l’unica via percorribile per mantenere il passo dell’innovazione.

DeepMind, affiliato a Google, ha seguito pedissequamente queste indicazioni, spingendo i limiti con il modello Chinchilla, addestrato su 1,4 trilioni di token. Ma questa cifra è stata presto superata da altre innovazioni, come il modello Skywork cinese, addestrato su 3,2 trilioni di token, e PaLM 2 di Google, che ha sfiorato i 3,6 trilioni di token.

Tuttavia, questa frenetica corsa ai dati non è priva di complicazioni. L’uso massiccio di opere creative per addestrare questi modelli ha sollevato questioni legali, come evidenziato dalle azioni legali intraprese dal Times contro OpenAI e Microsoft per l’utilizzo di contenuti senza permesso. Questa situazione ha spinto oltre 10.000 entità a esprimere, negli Stati Uniti, le loro preoccupazioni al Copyright Office, avviando un ampio dibattito sui diritti d’autore nell’era digitale.

Le aziende di spicco nel settore, tra cui Google e Meta, hanno dichiarato di utilizzare dati acquisiti legalmente, con Google che sottolinea l’uso di contenuti di YouTube secondo accordi con i creatori e Meta che vanta investimenti nell’intelligenza artificiale, utilizzando immagini e video da Instagram e Facebook.

Parallelamente, Google naviga in acque turbolente, confrontandosi con dilemmi legali riguardanti l’utilizzo dei dati di YouTube. Sebbene la politica interna di Google permetta l’uso dei dati per migliorare i servizi interni, rimane ambiguo se tali dati possano essere utilizzati per sviluppare servizi commerciali esterni. In questo contesto, Google ha valutato l’espansione dell’utilizzo dei dati degli utenti, esplorando l’integrazione di informazioni da Google Docs e altre app nelle iniziative di IA.

Nel tentativo di superare la penuria di dati, Altman ha proposto un approccio pionieristico: addestrare l’IA su dati sintetici generati dall’intelligenza artificiale stessa. Questa metodologia potrebbe offrire una soluzione alla dipendenza da dati protetti da copyright, benché presenti sfide tecniche significative, come il rischio di feedback loop che possono rinforzare errori e limitazioni nei modelli di IA.

Il Consiglio svizzero della stampa tutela la libertà di stampa e di espressione e vuole incentivare la riflessione su questioni etiche riguardanti i media: In Svizzera giornalisti e pubblico dei lettori possono ricorrere al Consiglio che può decidere rispetto alla validità di un articolo e la sua diffusione sui media, garantendo che non violi il codice giornalistico.

Lo scorso 6 marzo, l’organo di autoregolamentazione della stampa svizzera ha pubblicato le “linee direttrici” sull’approccio giornalistico all’intelligenza artificiale (AI), approvate nella riunione plenaria del 17 gennaio 2024.

Nella redazione di queste indicazioni normative il Consiglio ha ritenuto che i principi basilari per la regolamentazione dell’uso degli strumenti di IA fossero già ricompresi all’interno della “Dichiarazione dei doveri e dei diritti dei giornalisti” (anche Codice deontologico). Pertanto, partendo da questa osservazione, le linee sono state redatte in forma concisa e adatta all’uso quotidiano, basandosi sull’esperienza di professionisti qualificati, poiché le tre camere che compongono il Consiglio, comprendono giornalisti di tutti i media, da Tamedia, NZZ, Ringier, CH Media, RSI/RTR, «Le Temps» a «Republik» e WOZ.

Le linee direttrici si concentrano in particolare sui programmi d’IA generativa, tant’è che nella introduzione delle stesse direttrici si indica che: «[…] i programmi d’IA generativa sono in grado di produrre contenuti verosimili (testi, immagini, suoni) con un effetto fortemente realistico. I giornalisti devono quindi essere attenti e cauti nell’utilizzo di questi programmi, in modo da garantire un giornalismo veritiero.»

Le direttrici, che di seguito riportiamo integralmente, sono sei e, ove indicato, riferiscono direttamente alla” Dichiarazione dei doveri e dei diritti dei giornalisti”:

1. Nel caso di testi, immagini, audio, video e altri elementi generati artificialmente, i giornalisti e le redazioni sono sempre responsabili in ultima istanza del rispetto degli standard etico-professionali. I testi o le porzioni di testo generati con l’ausilio di programmi d’IA devono quindi venir utilizzati con cautela e consapevolezza, e prima della pubblicazione devono venir rigorosamente controllati in base ai consueti criteri giornalistici (veridicità, accuratezza, affidabilità). Il metodo di lavoro giornalistico rimane il medesimo anche quando vengono utilizzati programmi d’IA: si basa sulla ricerca della verità e richiede una corretta gestione delle fonti.

• Cifra 1 della «Dichiarazione» / Direttiva 1.1 (Rispetto della verità)
• Cifra 3 della «Dichiarazione»/ Direttiva 3.1 (Fonti dell’informazione)

2. I contenuti creati con l’aiuto di un programma d’IA devono essere segnalati come tali. A questo proposito, il Consiglio della stampa raccomanda la massima trasparenza possibile. Le redazioni devono indicare esplicitamente dove e come utilizzano gli strumenti d’IA.
3. Le fonti su cui si basa il contenuto generato artificialmente devono essere note, valutate e citate come in un contributo giornalistico «tradizionale».

• Cifra 3 della «Dichiarazione» / Direttiva 3.1 (Fonti dell’informazione)

4. Immagini, suoni o video generati artificialmente non devono mai essere fuorvianti o causare confusione per la loro somiglianza con la realtà.

• Cifra 4 della «Dichiarazione»

5. Non si possono inserire nei programmi d’IA dati riservati, personali o comunque sensibili, ove non sia garantito il controllo sul loro ulteriore utilizzo. Viceversa, occorre verificare se l’uso dei dati personali forniti dai programmi d’IA è consentito.

• Cifra 7 della «Dichiarazione»

6. Devono venir rispettati i diritti d’autore. I contenuti (testi, immagini, audio, video e altri elementi) che un programma d’IA prende da fonti esistenti devono essere citati nella pubblicazione secondo i criteri abituali.

• Cifra 4 della «Dichiarazione»/ Direttiva 4.7 (Plagio)

In calce alle linee direttrici, il Consiglio della stampa, considerando la rapida evoluzione di queste tecnologie, si impegna a rivedere regolarmente le proprie linee guida e direttive (doveri e diritti), adattandole se necessario.

Genesis si presenta come uno “strumento responsabile” basato su modelli generativi, sviluppati per raccogliere informazioni e creare contenuti giornalistici unici, accurati e tempestivi.

Il progetto è stato già presentato alle principali testate giornalistiche statunitensi, tra cui il New York Times, il Washington Post e il Wall Street Journal e, come prevedibile, ha sollevato reazioni di vario tipo.

Secondo alcuni esponenti del NYT convenuti alla presentazione, il software sembrerebbe in grado di assorbire dettagli e informazioni su eventi attuali e generare articoli pertinenti; alcuni dirigenti del giornale hanno descritto il software addirittura come “inquietante” ed hanno sollevato dubbi sulle capacità di generare contenuti sufficientemente precisi e accurati da essere pubblicati senza interventi umani.

Risulta evidente che, sin da subito, la possibile introduzione di Genesis susciti preoccupazioni tra esperti, dirigenti e giornalisti, riguardo alle sue implicazioni etiche, alla qualità dei contenuti prodotti e alla possibile perdita di credibilità del giornalismo e dei giornalisti.

L’automazione dei processi e la figura del giornalista

La questione centrale che emerge dall’introduzione di Genesis è quella dell’equilibrio tra automazione e competenze umane.

Da una parte vi è la preoccupazione, particolarmente sentita tra coloro che hanno dedicato la loro carriera al giornalismo tradizionale e vedono l’IA come una potenziale minaccia, che l’automazione completa dei processi informativi possa ridurre l’intervento umano (e quindi i livelli occupazionali), in quanto i modelli generativi potrebbero creare contenuti in modo più rapido ed efficiente.

Dall’altra pareri differenti sottolineano come l’utilizzo di queste nuove tecnologie  potrebbe essere utile  per migliorare la produttività giornalistica: Joshua Benton ha paragonato questa trasformazione all’introduzione dei word processor negli anni ’80, che inizialmente sollevò preoccupazioni riguardo alla scrittura e alla produttività, ma alla fine si dimostrò un prezioso strumento per migliorare il processo di scrittura.

Lo stesso Benton inoltre  sottolinea che, così come gli altri sistemi di intelligenza artificiale, Genesis riesce a sviluppare articoli completi solo nei casi in cui siano presenti dati ben strutturati: (ad es. il programma sarebbe in grado di scrivere perfette storie di gioco di baseball perché basate sul box score, oppure potrebbe scrivere articoli sull’andamento di un’azienda perché i basti sui rapporti sugli utili aziendali), ma in mancanza di tali documenti, non comprendendo completamente il contesto sociale e politico delle notizie, il software produce contenuti che mancano di accuratezza e contestualizzazione, facendo emergere la necessità di controlli e modifiche da parte dei giornalisti.

La qualità delle notizie prodotte

Oltre all’implicazione della riduzione occupazionale, che indubbiamente costituisce uno degli aspetti centrali nell’introduzione dell’IA, come spiegato in precedenza, un ulteriore aspetto da mettere in rilievo riguarda l’integrità dell’informazione erogata. Uno dei pericoli principali che emergono dall’utilizzo dell’IA nel mondo dell’informazione sorge dall’eventualità che l’automazione possa condurre a una semplificazione eccessiva del processo redazionale, trascurando la rilevanza di un approccio critico e meticoloso tipico del giornalista.

Una sfida di primaria importanza deve essere quella di mantenere elevati standard qualitativi nella produzione delle notizie, evitando di sottovalutare la complessità e la precisione richieste nell’ambito giornalistico.

I chiarimenti forniti da Google

Google, attraverso la portavoce Jenn Crider, ha chiarito l’intenzione di Genesis: è uno strumento, sviluppato in collaborazione con testate giornalistiche, che mira a fornire diverse opzioni per titoli o stili di scrittura al fine di migliorare l’efficienza e l’accuratezza del lavoro dei giornalisti proprio come un’”assistente personale”.

Jenn Crider, ha dichiarato che: “[…] Il nostro obiettivo è offrire ai giornalisti la scelta di utilizzare queste tecnologie emergenti in un modo che migliori il loro lavoro e la loro produttività […]” e poi, ancora  “[…] molto semplicemente questi strumenti non intendono e non possono sostituire il ruolo essenziale che i giornalisti hanno nel riportare, creare e verificare i loro articoli […]”

Problemi etici

Un altro aspetto critico che bisogna evidenziare riguarda l’etica giornalistica, il rapporto autoriale con il lettore e la responsabilità dell’utilizzo dell’IA in relazione alle informazioni prodotte. La domanda che va posta è: “Chi sarà ritenuto responsabile in caso di errori o notizie fuorvianti generate dall’IA?”

I giornalisti restano i custodi della verità e della precisione delle notizie, ma l’automazione potrebbe rendere difficile tracciare la responsabilità o ridisegnarne la mappa, in caso di informazioni errate.

Jeff Jarvis, direttore del Tow-Knight Center for Entrepreneurial Journalism presso la Craig Newmark Graduate School of Journalism della City University di New York, ha espresso il concetto che l’adozione dell’IA generativa dovrebbe essere guidata dalla responsabilità e dalla consapevolezza: “Se questa tecnologia fosse in grado di fornire informazioni affidabili, i giornalisti dovrebbero usarla, se invece i giornalisti e le organizzazioni giornalistiche ne fanno un uso improprio su argomenti che richiedono sfumature e comprensione culturale, allora si rischia di danneggiare la credibilità non solo dello strumento, ma anche delle organizzazioni giornalistiche che lo utilizzano.”

Conclusioni

In definitiva, la riflessione di Jeff Jarvis pone in luce l’importanza di un equilibrio tra l’innovazione tecnologica rappresentata dall’IA generativa e la preservazione dell’essenza e dell’integrità del giornalismo, sottolineando la necessità di una guida etica e responsabile nell’adozione di queste nuove soluzioni.