Hilke Schellmann, giornalista investigativa, non a caso ha affermato, in un’intervista rilasciata a Laptop Mag lo scorso 3 luglio, che, nonostante l’IA può aiutare nella ricerca e nella generazione di idee, c’è un rischio significativo che le informazioni presentate possano essere inesatte o che le fonti non vengano citate correttamente, andando a danneggiare la reputazione delle organizzazioni giornalistiche e a minare la fiducia dei lettori. Secondo Schellmann, i principi più importanti del giornalismo sono l’accuratezza e il “contenuto fattuale corretto” e a ciò consegue che nell’utilizzo degli strumenti di Intelligenza Artificiale, i giornalisti devono garantire il rispetto di tali principi.

Una prospettiva diversa, nello stesso articolo, viene offerta Jonathan Soma, professore di giornalismo dei dati alla Columbia Journalism School che insegna l’uso responsabile dell’IA in redazione. Soma riconosce che l’IA può essere utilizzata per generare risposte che sembrano plausibili ma non necessariamente vere. Questo solleva una preoccupazione riguardo la fiducia nel giornalismo: se le informazioni pubblicate non fossero verificate con precisione, i lettori potrebbero essere ingannati o confusi.

Tuttavia, Soma sostiene che la crisi di fiducia nel giornalismo non è causata solo dall’uso di tecnologie come l’IA, ma deriva in prevalenza da problemi sociali più ampi. A tal proposito, risulta necessario un rigoroso lavoro di fact-checking per mantenere l’accuratezza delle informazioni.

Diversi studi e ricerche hanno messo in luce, gli aspetti psicologici che i lettori sperimentano dinnanzi a notizie generate con l’IA con il prevalere di un mix di ansia, preoccupazioni etiche, e il desiderio di trasparenza.

Benjamin Toff, direttore del Minnesota Journalism Center ha condotto una ricerca, (di cui avevamo scritto in precedente articolo) che è stata presentata al Poynter’s Summit on AI, Ethics and Journalism lo scorso 11 giugno. La ricerca, attraverso il metodo dei focus group che coinvolgevano 26 consumatori medi di notizie, con differenti livelli di conoscenza sull’uso dell’Intelligenza Artificiale nel giornalismo, ha offerto un’analisi degli atteggiamenti dei consumatori di notizie.

Lo studio ha rilevato che l’utilizzo dell’IA nel giornalismo veniva percepito come una minaccia alla trasparenza, soprattutto per la difficoltà nel distinguere le notizie generate da giornalisti e dunque frutto di un’attenta analisi, da contenuti generati artificialmente dalle tecnologie di IA. I partecipanti alla ricerca richiedono che le organizzazioni giornalistiche comunichino chiaramente quando e come l’IA viene utilizzata. Questa trasparenza è vista come essenziale per mantenere la fiducia del pubblico e garantire l’integrità delle notizie.

Anche il Digital News Report del Reuters Institute dell’università di Oxford, pubblicato lo scorso 15 giugno, ha rilevato che il pubblico ha opinioni contrastanti sull’uso dell’IA nella creazione di notizie; infatti, emerge circa il 49% del campione della ricerca a livello globale, ha letto poco o nulla al riguardo e dunque ha una bassa consapevolezza dell’utilizzo dell’IA. D’altra parte, coloro che sono più informati, hanno esposto preoccupazioni riguardo all’accuratezza delle informazioni create mediante l’IA e sul potenziale di disinformazione. Inoltre, le opinioni sull’Intelligenza Artificiale variano da paese a paese, e sono influenzate ampiamente dalla copertura mediatica e dalle opportunità offerte dalle tecnologie. Ad esempio, risulta che gli intervistati negli Stati Uniti sono più a loro agio con l’uso dell’IA rispetto a quelli in Europa, dove la copertura mediatica dell’IA tende ad essere più negativa e sensazionalista.

In generale, dai vari studi emerge che, mentre l’uso di IA per compiti di supporto, come la trascrizione di interviste o la sintesi di materiali, è generalmente accettato, l’uso dell’IA per la creazione di contenuti autonomi è visto con maggiore scetticismo.

Se progrediscono accuratezza e correttezza relative alle risposte dei sistemi GenAI più diffusi e commercializzati, possiamo d’altra parte immaginare che la ricerca e l’innovazione all’interno dei laboratori delle aziende sia avanzata anche più di quanto immesso sul mercato.

Capire cosa accade nei laboratori di OpenAI, di Google o di Anthropic e delle altre aziende che stanno rivoluzionando il nostro universo informativo e comunicativo, è la domanda che molti si pongono, spesso con velate preoccupazioni o dubbi.

D’altra parte, sono passati solo pochi mesi da quando, lo scorso novembre, una rivoluzione è avvenuta in OpenAI con il cambiamento improvviso del consiglio di amministrazione e la deposizione di Altman. La decisione di licenziare Altman è stata basata su una generica “perdita di fiducia” nella sua capacità di guidare l’organizzazione. Licenziamento tanto repentino quanto breve, con il riposizionamento di Altman al vertice dopo poche settimane. Le specifiche motivazioni dietro questa perdita di fiducia sono, ad oggi, ancora opache ma, fonti affidabili hanno parlato di disaccordi significativi tra Altman e alcuni membri del consiglio su come gestire le questioni relative alla sicurezza e all’etica dell’intelligenza artificiale, nonché sulle strategie dell’azienda. La più preoccupante di queste indiscrezioni, narrava di OpenAI vicina alla realizzazione di una AGI (Intelligenza Artificiale Generale), ovvero una IA con abilità e competenze assimilabili a quelle umane.

In questo scenario appare pertanto comprensibilmente tranquillizzante la presentazione, da parte di OpenAI, ovvero del suo CEO, in una riunione con i dipendenti, di un sistema di classificazione a cinque livelli per misurare i progressi verso la costruzione dell’intelligenza artificiale generale (AGI).

Una presentazione fatta “all’interno” dell’azienda ma il cui probabile destinatario è un pubblico tutto esterno.

Questo teorico sistema di classificazione si articola nei seguenti cinque livelli:

• Livello 1 – “ChatBots”: l’IA attualmente disponibile in grado di interagire in linguaggio colloquiale con le persone.
• Livello 2 – “Reasoners”: sistemi in grado di svolgere attività di risoluzione di problemi di base, analoghe a quelle di un essere umano con un’istruzione di livello di dottorato, ma senza l’ausilio di strumenti.
• Livello 3– “Agents”: IA che possono agire per diversi giorni per conto di un utente, svolgendo compiti complessi e prolungati.
• Livello 4 – “Innovators”: IA capaci di elaborare nuove innovazioni, mostrando creatività e inventiva.
• Livello 5 – “Organizations”: IA in grado di svolgere il lavoro di un’intera organizzazione, dimostrando una competenza e una gestione di compiti su larga scala.

Attualmente, OpenAI afferma di trovarsi al Livello 1, con sistemi di Intelligenza Artificiale capaci di interazioni colloquiali e risposte complesse. Tuttavia, i recenti sviluppi in GPT-4, che hanno dimostrato nuove competenze sempre più simili al ragionamento umano, suggeriscono che il passaggio al Livello 2 sia prossimo.  I livelli sono stati immaginati da dirigenti ed altri professionisti ai vertici di OpenAI ma sono ancora in fase di sviluppo.

Altman, mediante il sistema a 5 livelli ha delineato il quadro strategico che dovrebbe guidare OpenAI negli anni a venire esprimendo una trasparente e strutturata rassicurazione sulle capacità dell’Intelligenza Artificiale attuali e potenziali. D’altro canto, questo sistema potrebbe aiutare a fornire una definizione delle future tappe del “temuto” progresso dell’IA orientata alla costruzione dell’AGI, anziché lasciarlo all’interpretazione ed all’immaginazione.

In questa attività di evidenti PR, Altman adotta un approccio che mira a rasserenare l’opinione pubblica, puntando il suo discorso su criteri di sicurezza e fiducia. Inoltre, Altman propone di aiutare investitori, partner e il pubblico in generale a comprendere meglio il pensiero di OpenAI sulla sicurezza e il futuro dell’Intelligenza artificiale, tracciando e comunicando i progressi in modo più trasparente e responsabile.

Non a caso questa nuova scala di valutazione è stata introdotta un giorno dopo che OpenAI ha annunciato la sua collaborazione con il Los Alamos National Laboratory, che mira ad esplorare come modelli di intelligenza artificiale avanzati come GPT-4o possano assistere in modo sicuro nella ricerca bioscientifica.