Di seguito una sintesi dei punti che abbiamo ritenuto più rilevanti per i nostri lettori, di un documento che varrebbe la pena essere integralmente letto.

Le motivazioni per l’uso dell’IA nelle redazioni

Le pressioni del mercato giocano un ruolo cruciale, con le testate giornalistiche ancora in fase di adattamento dopo il declino dei modelli di business tradizionali. Molti editori vedono nell’IA una potenziale salvezza da questa minaccia esistenziale, con la speranza di migliorare profitti e trovare nuovi modelli di business. Questa prospettiva è rafforzata da sondaggi che confermano la ricerca di modi per far crescere il pubblico, gli abbonamenti e il coinvolgimento degli utenti attraverso l’impiego dell’IA.

Le dinamiche competitive del settore spingono ulteriormente l’adozione dell’IA, con le testate giornalistiche che osservano attentamente i movimenti dei loro rivali per non rimanere indietro nelle innovazioni tecnologiche. Questa competizione costante agisce come un catalizzatore per l’implementazione tempestiva di nuove tecnologie.

Infine, l’incertezza sul futuro dell’IA, insieme all’entusiasmo e alla speranza che circondano questa tecnologia, alimenta gli investimenti, la sperimentazione e l’adozione precoce. La promessa di maggiore efficienza e possibilità precedentemente inimmaginabili spinge le testate giornalistiche a esplorare il potenziale dell’IA.

Come viene utilizzata

Recentemente, diversi studi hanno evidenziato come l’IA si sia gradualmente infiltrata in vari aspetti della produzione e distribuzione delle notizie, spesso in modo sottile e poco evidente al pubblico.

Le applicazioni dell’IA nelle notizie possono essere raggruppate in diverse categorie, ognuna con il potenziale per migliorare il valore offerto dalle testate giornalistiche. Una di queste categorie comprende la creazione di nuovi prodotti o funzionalità, come ad esempio l’introduzione di una sintesi vocale per migliorare l’accessibilità agli articoli tramite app.

Allo stesso modo, l’IA supporta attivamente la raccomandazione e la cura dei contenuti su piattaforme gestite dalle testate. Questo si manifesta attraverso suggerimenti personalizzati basati sul comportamento degli utenti, consentendo un’esperienza più mirata e coinvolgente.

Inoltre, le testate stanno sfruttando l’IA per ottimizzare le newsletter, sia automatizzando alcune parti del contenuto che personalizzando i consigli offerti ai lettori.

Tuttavia l’IA non è una panacea e molte delle sue attuali applicazioni possono sembrare relativamente banali rispetto alle aspettative create dal recente hype. È fondamentale comprendere che l’IA può portare vantaggi significativi, ma richiede un approccio realistico e consapevole delle sue limitazioni.

Le aspettative

L’intelligenza artificiale (IA) nel giornalismo è al centro di un dibattito su come possa aumentare l’efficienza e l’efficacia nel settore. Questo tema è stato citato da vari manager e dirigenti, sia negli Stati Uniti che in Germania, come una ragione chiave per adottare questa tecnologia.

Il dibattito sull’efficienza può essere sostanzialmente diviso in due campi. Da un lato, ci sono esperti e professionisti che credono che l’intelligenza artificiale libererà significativamente i giornalisti, consentendo loro di concentrarsi su compiti più creativi e strategici mentre la tecnologia si occuperà del lavoro duro. Altri sono più scettici e sostengono che l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla produttività sarà probabilmente più limitato.

Un altro esempio saliente in questa categoria è l’uso dei paywall dinamici. Questi sistemi, sempre più popolari nelle redazioni, si basano su una vasta gamma di dati relativi al comportamento degli individui durante l’utilizzo di un sito Web (ora e durata della visita, dispositivo utilizzato, contenuto consumato, tempo trascorso a consumare contenuti) per prevedere la probabilità di convertirli in abbonati paganti. e adattare di conseguenza l’accesso al paywall.

Un paywall ben implementato e attentamente ottimizzato può avere un grande impatto per l’attività di un’organizzazione giornalistica, come ha descritto Rohit Supekar, un data scientist del New York Times :  “Il Times ha raggiunto il suo obiettivo di 10 milioni di abbonati e ha fissato un nuovo obiettivo di 15 milioni di abbonati entro la fine del 2027. Questo successo è stato possibile in parte grazie ai continui miglioramenti nella strategia di paywall nel corso degli anni.”

Altro aspetto significativo potrebbe essere il miglioramento per le attività di giornalismo investigativo laddove questo comporti l’analisi di grandi quantità di documenti. Un giornalista investigativo nel Regno Unito, ad esempio, ha identificato la “fuzzy matching” – una tecnica di apprendimento automatico in grado di identificare elementi simili ma non necessariamente identici all’interno di un set di dati – come un valido strumento per analizzare grandi quantità di documenti per indagare su argomenti come corruzione e evasione delle tasse:

“Penso che la “fuzzy matching” acceleri semplicemente il lavoro di analisi e ricerca, consentendo di scoprire abbastanza rapidamente se c’è una corrispondenza o meno nei dati, risparmiando di passare anni a sfogliare scrupolosamente i documenti cercando informazioni e corrispondenze.”

Contrariamente a quanto inizialmente immaginato sull’intelligenza artificiale, la ricerca suggerisce che la sua capacità di migliorare l’efficienza del lavoro giornalistico – e più in generale il lavoro delle testate giornalistiche – non è così semplice come potrebbe sembrare. In primo luogo, non esiste un singolo processo giornalistico che possa essere nettamente separato e misurato in termini di miglioramenti in termini di efficienza (per non parlare di automatizzazione con l’intelligenza artificiale), così come non esiste un’unica “intelligenza artificiale” il cui effetto possa essere studiato a tutti i livelli. Ciò significa che l’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro giornalistico varia a seconda dei compiti specifici da automatizzare. In alcuni casi, potrebbe, infatti, diminuire l’efficienza, ad esempio, se qualcosa prodotto dall’intelligenza artificiale finisce per dover essere faticosamente controllato da un essere umano, o se il suo risultato non può essere completamente attendibile.

Piattaforme e giornalismo

Il ruolo delle piattaforme nel contesto giornalistico è sempre più rilevante e impattante. Queste aziende, tra cui Facebook (Meta), Google (Alphabet), Twitter (ora X), Apple e TikTok (ByteDance), non solo forniscono un accesso al pubblico attraverso le loro piattaforme, ma indirizzano anche i lettori verso contenuti di notizie tramite i loro motori di ricerca. Inoltre, offrono una vasta gamma di servizi all’industria dell’informazione, che vanno dallo storage cloud all’analisi del pubblico e agli accordi di compartecipazione alle entrate.

Ma ciò che rende queste società davvero centrali nell’ecosistema giornalistico è il loro ruolo di leader nello sviluppo e nell’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA). Dispongono di ampi team interni di scienziati informatici che lavorano costantemente su miglioramenti e innovazioni nell’IA, e investono massicciamente per espandere le loro capacità in questo settore. Non solo, molte di queste società hanno acquisito o investito in aziende che si dedicano allo sviluppo dell’IA, consolidando così ulteriormente la loro posizione nel campo.

Questo ruolo di primo piano delle piattaforme digitali nell’IA ha portato a una crescente dipendenza delle testate giornalistiche da esse. Gli editori utilizzano sempre più le infrastrutture e i servizi di IA forniti da queste società per una varietà di compiti, dall’analisi dei dati alla trasformazione dei testi in audio. Questa dipendenza, tuttavia, solleva alcune preoccupazioni. Per esempio, rende le testate vulnerabili al blocco del fornitore e agli aumenti dei prezzi. Inoltre, potrebbe compromettere l’autonomia giornalistica, poiché le testate possono finire per adattarsi alle soluzioni preconfezionate offerte dalle piattaforme invece di sviluppare soluzioni personalizzate.

Ricordiamo in proposito come, ad esempio, i recenti cambiamenti delle policy di Facebook nella diffusione delle notizie provenienti da fonti giornalistiche (dovuti in parte anche alle varie normative internazionali sul Copyright e sull’equo compenso agli editori) abbiano ridotto notevolmente il traffico di visitatori da Facebook verso le testate, con conseguente grave riduzione delle entrate.

Inoltre, c’è da considerare che il controllo delle aziende che possiedono le piattaforme sull’IA potrebbe influenzare in modo significativo il panorama delle notizie e l’arena pubblica. Ad esempio, le decisioni algoritmiche prese da queste società possono modellare il flusso di informazioni online e influenzare ciò che il pubblico vede e legge. Pertanto, il ruolo delle piattaforme nell’IA solleva importanti questioni etiche e di governance che richiedono un’attenta valutazione e regolamentazione.

L’opacità nei processi interni delle piattaforme genera preoccupazioni tra i giornalisti riguardo all’affidabilità e all’imparzialità dei servizi di intelligenza artificiale. La mancanza di trasparenza riguardo alle metodologie di addestramento e ai criteri decisionali porta a dubbi sull’integrità e sulla neutralità dei risultati ottenuti attraverso tali sistemi.

Il futuro della professione

Nell’ambito del giornalismo, l’adozione sempre più diffusa dell’intelligenza artificiale solleva interrogativi cruciali riguardanti il futuro della professione e la qualità dell’informazione disponibile al pubblico. Secondo alcuni esperti intervistati, vi è una sorta di “fiducia cieca” nell’intelligenza artificiale, simile a quello che lo studioso James C. Scott ha definito “alto modernismo”, una visione ottimistica del progresso tecnologico che trascura la possibilità di errori e disuguaglianze nell’implementazione dei benefici.

Attualmente, i sistemi di intelligenza artificiale collaborano principalmente con giornalisti, product manager e analisti del pubblico anziché sostituirli completamente. Tuttavia, alcuni prevedono che in futuro l’IA potrebbe prendere il posto di redattori e illustratori, specialmente nelle redazioni con risorse limitate. Questa prospettiva solleva dubbi sulla direzione etica e sulla distribuzione del potere all’interno del giornalismo, con l’IA che potrebbe privilegiare gli interessi di chi detiene il controllo a discapito di chi crea le notizie.

Inoltre, vi è una crescente preoccupazione sulle conseguenze dell’uso dell’IA sulla qualità e sulla diversità dell’informazione giornalistica. Alcuni ritengono che l’IA potrebbe concentrarsi principalmente sull’efficienza e la produttività a scapito della creatività e della rilevanza delle notizie. Tuttavia, la tecnologia da sola non può garantire un giornalismo di qualità; dipende dalle decisioni prese dai dirigenti delle testate giornalistiche sull’utilizzo e l’implementazione dell’IA.

Infine, vi è la sfida di mantenere l’integrità e l’autonomia del giornalismo di fronte all’avanzare dell’intelligenza artificiale. Sebbene l’IA possa supportare il lavoro giornalistico, non può sostituire l’importanza della ricerca sul campo e del reportage di qualità, né garantire una visione equilibrata e inclusiva del mondo. Pertanto, il futuro del giornalismo dipenderà dalle scelte e dalle azioni delle organizzazioni giornalistiche e dei loro dirigenti nell’utilizzare l’IA in modo responsabile e consapevole.

L’obiettivo principale di Bard è sempre stato fornire un accesso diretto ai modelli di intelligenza artificiale di Google. Con l’introduzione di Gemini, la nuova generazione di modelli più avanzati, questo obiettivo è ancora più tangibile. Pertanto, Google ha deciso di rinominare Bard semplicemente Gemini, cambio che riflette una trasformazione più ampia.

Con Gemini, Google mira a offrire una gamma più ampia di funzionalità e servizi. Oltre all’interazione con il modello Pro 1.0 in più di 40 lingue, compreso l’italiano, gli utenti possono esplorare due nuove esperienze: Gemini Advanced e un’applicazione mobile dedicata (attualmente non disponibile in Italia).

Gemini Advanced segna un significativo passo avanti nell’evoluzione dell’assistenza virtuale. Grazie al modello Ultra 1.0, offre capacità notevolmente potenziate, consentendo di affrontare compiti complessi che vanno dalla programmazione al ragionamento logico, dalla creazione di piani di studio personalizzati alla generazione di contenuti creativi.

Questo nuovo livello di intelligenza artificiale non solo consente conversazioni più dettagliate, ma è in grado di comprendere meglio il contesto delle richieste precedenti, offrendo un supporto più mirato e personalizzato.

Inoltre, Gemini Advanced è stato integrato nel piano Google One AI Premium, che offre agli abbonati accesso esclusivo a tutte le funzionalità avanzate dell’IA di Google, insieme a benefici come uno spazio di archiviazione di 2TB. Google ha posto una particolare attenzione sulla sicurezza e sulla fiducia degli utenti, implementando controlli rigorosi e miglioramenti continui basati sul feedback umano.

In Italia il piano è disponibile a 21,99 euro al mese e include i 2TB, ma Google ha dato la possibilità per testare il servizio di avere due mesi di prova senza costi.

Gemini non è più limitato ai computer desktop, ma è ora disponibile anche su dispositivi mobili attraverso una nuova app su Android e nell’app Google su Ios (a breve anche nel ns paese). Ciò consente agli utenti di sfruttare le capacità avanzate dell’IA mentre sono in viaggio, permettendo loro di digitare, parlare o inviare immagini per ottenere assistenza in qualsiasi momento e ovunque.

Il cambiamento significativo che l’azienda di Mountain View sta mettendo in atto, l’obiettivo finale di questo processo, è l’integrazione di Gemini in una vasta gamma di prodotti e servizi Google, dall’email ai documenti, dalle presentazioni ai fogli di calcolo, diventando così un ecosistema completo, supportando sia i prodotti di uso quotidiano che le piattaforme per sviluppatori e aziende.

In quest’ottica, Midjourney, uno dei brand più affermati e consolidati nella generazione di immagini tramite intelligenza artificiale, sta valutando la possibilità di vietare l’utilizzo del suo software per la creazione di immagini politiche raffiguranti figure di spicco come Joe Biden e Donald Trump.

L’obiettivo è impedire che tali strumenti vengano utilizzati in modo distorto e influenzare il processo elettorale.

David Holz, fondatore di Midjourney, ha chiarito che l’azienda sta per imporre un divieto sull’uso di immagini politiche, incluse quelle dei principali candidati presidenziali, per i prossimi 12 mesi, al fine di tutelare l’integrità del processo democratico in un periodo così critico.

Durante una discussione con gli utenti di Midjourney su una chat room su Discord (uno dei siti più utilizzati al mondo per le chat verticali su specifici settori tra cui i videogame e che attualmente è la porta di accesso al tool di Midjourney) , Holz ha commentato: “So che può sembrare divertente creare foto di Trump, lo faccio anch’io. Trump è esteticamente molto interessante. Tuttavia, probabilmente è meglio astenersi, specialmente in queste elezioni.”

Il software dispone già di una serie di misure di sicurezza: le linee guida sugli standard della community di Midjourney vietano le immagini che sono “irrispettose, dannose, rappresentazioni di personaggi pubblici/eventi o potenzialmente fuorvianti”, ma sono facilmente superabili.

Hany Farid, esperto di digital forensics e professore presso l’Università della California, Berkeley, sottolinea che, anche se Midjourney proibisce agli utenti di creare immagini contenenti figure politiche specifiche, ciò rappresenta al massimo una soluzione temporanea e non risolutiva.

Questa problematica coinvolge non solo Midjourney, ma anche altre aziende come Inflection AI e Facebook di Meta, che stanno adottando misure per contrastare la disinformazione politica.

Mustafa Suleyman, CEO di Inflection AI, ha dichiarato che il chatbot della sua azienda non supporterà alcun candidato politico, mentre Facebook di Meta prevede di identificare e contrassegnare i contenuti generati tramite strumenti di intelligenza artificiale come parte della sua strategia per contrastare la disinformazione durante il periodo elettorale.

Tra le aziende più attive, OpenAI mostra una preoccupazione per la trasparenza e la democrazia, adottando misure preventive contro un possibile abuso dell’IA.

OpenAI ha recentemente aggiornato le proprie politiche sull’utilizzo dei suoi prodotti, vietando agli utenti di utilizzare strumenti come ChatGPT, DALL-E e altri per impersonare candidati o istituzioni, per campagne politiche o lobbying, o per diffondere disinformazione elettorale. Inoltre, l’azienda prevede di incorporare credenziali digitali per autenticità nelle immagini generate da DALL-E, in collaborazione con la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), insieme ad aziende come Microsoft, Amazon, Adobe e Getty.

OpenAI sta anche collaborando con National Association of Secretaries per indirizzare gli utenti verso la piattaforma CanIVote.org, una fonte affidabile di informazioni sul voto negli Stati Uniti. L’integrazione di ChatGPT con fonti di informazione esistenti permetterà agli utenti di accedere a notizie in tempo reale con attribuzioni e collegamenti, promuovendo la trasparenza e aiutando gli elettori a valutare meglio le informazioni.

Un esempio emblematico emerso dalla ricerca è l’identificazione di un modello capace di generare personaggi sui social media per diffondere disinformazione in modo altamente convincente ed efficiente.

Inoltre, l’istituto ha scoperto che gli agenti IA, parti dedicate a funzioni specifiche degli LLM, erano in grado di ingannare gli utenti umani: in una simulazione, un LLM è stato utilizzato come operatore di borsa e, pur essendo costretto a effettuare insider trading, ha deciso spesso di mentire al riguardo, ritenendo che fosse “meglio evitare di ammettere di farlo”.

La valutazione dei modelli è stata condotta utilizzando il metodo “red-teaming”, in cui specialisti tentano di violare le garanzie per verificare i livelli di sicurezza.

L’AI Safety Institute, che collabora con altri enti interessati, tra cui stati, accademici e politici, impiega attualmente 24 ricercatori che testano sistemi avanzati di intelligenza artificiale, concentrandosi su questioni quali:

• l’impatto sull’interazione umana
• la capacità di auto replicazione
• l’aggiornamento dei sistemi.

L’AI Safety Institute collabora inoltre con altre aziende, come Faculty AI, azienda tecnologica con sede a Londra che offre soluzioni avanzate nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati, per testare una quantità di modelli maggiore e verificare se violino violare le linee guida di sicurezza stabilite.

Anche negli Stati Uniti è stato annunciato un istituto per la sicurezza dell’intelligenza artificiale, supportato da un consorzio di grandi aziende tecnologiche, come Meta, Google, Apple e OpenAI, che aiuteranno la Casa Bianca a raggiungere gli obiettivi del suo ordine esecutivo del 30 ottobre 2023, sulla sicurezza dell’IA.

Attualmente, l’industria dell’IA sta ancora lavorando per stabilire standard comuni per identificare immagini, video e audio generati dall’IA.

Vi sono progressi in tal senso da parte di alcune aziende, come Meta che, fin dalla creazione del suo strumento di generazione di immagini, Meta AI, ha iniziato ad etichettare le immagini fotorealistiche, introducendo marcatori visibili, filigrane invisibili e metadati nei file di immagine.

Tuttavia, per Meta rimane prioritario riconoscere anche i contenuti IA non generati con gli strumenti di Meta AI. L’azienda sta cercando di collaborare con altri attori del settore, come  come la Partnership on AI (PAI), per definire standard tecnici comuni che indichino quando un contenuto è stato creato con l’IA e consentire anche il riconoscimento di immagini generate dall’IA e pubblicate su piattaforme come Facebook, Instagram e Threads.

Meta come ha dichiarato con un post sul suo blog  sta quindi lavorando per introdurre gli standard tecnici C2PA (Consortium for Content Provenance and Authenticity: consorzio globale composto da aziende leader nel settore dei media, tra cui Google, Microsoft, la BBC, che ha l’obiettivo di sviluppare e promuovere standard tecnici e best practice per la provenienza e l’autenticità dei contenuti digitali) e IPTC (International Press Telecommunications Council  un’organizzazione globale senza scopo di lucro che ha sviluppato standard per l’industria editoriale e dei media), al fine di etichettare le immagini generate da aziende come Google, OpenAI, Microsoft, Adobe, Midjourney e Shutterstock.

L’etichettatura dei contenuti generati dall’IA non riguarda solo le immagini, ma anche i video e l’audio. Tuttavia, rilevare e etichettare questi contenuti è un compito ancora più difficile. Meta riconosce che mettere in atto queste policy richiede un impegno congiunto da parte delle piattaforme e degli utenti. Diventa cruciale non solo per le aziende, ma anche per gli utenti utilizzare gli strumenti di divulgazione ed etichettatura quando pubblicano contenuti organici con un video fotorealistico o un audio realistico creato o alterato digitalmente. Per combattere la diffusione di deepfake è necessario anche una forte responsabilizzazione degli utenti.

Tuttavia, secondo Nick Clegg, Presidente Affari globali di Meta, rilevare questi tipi di contenuti falsi rimane generalmente difficile, poiché la marcatura e il watermarking non sono ancora stati adottati su larga scala per consentire un efficace rilevamento: “Non è ancora possibile identificare tutti i contenuti generati dall’Ai, poiché esistono modi in cui le persone possono eliminare i marcatori invisibili. Per questo stiamo valutando una serie di opzioni lavorando con impegno per sviluppare classificatori che ci aiutino a individuare automaticamente i contenuti generati dall’Ai, anche quelli che non presentano contrassegni invisibili e allo stesso tempo, stiamo cercando modi per rendere più difficile la rimozione o l’alterazione delle filigrane invisibili”