L’intelligenza artificiale, ovvero l’insieme delle tecniche di raccolta ed elaborazioni di grandi quantità di dati, è presente da anni nelle redazioni giornalistiche: già nel 2014 l’agenzia statunitense di stampa internazionale Associated Press utilizzava Wordsmith1, uno specifico software Large Language Model, in grado cioè di riconoscere e riprodurre parole e quindi di produrre contenuti. Tuttavia, è stato solo con la popolarizzazione di questi modelli, avvenuta con la demo gratuita di Chat-GPT nel novembre 2022, che si è fatta largo nel dibattito pubblico la riflessione su se, come e perché questi algoritmi debbano essere utilizzati e con quali conseguenze.
Come ogni scelta editoriale, anche questa non è neutra e impatta sulla qualità dell’informazione, sulla sostenibilità economica, sul rapporto di fiducia con te che leggi e ascolti i nostri contenuti e soprattutto condividi la nostra idea di mondo: e, come abbiamo scritto la settimana scorsa, crediamo che, nel 2024, un progetto editoriale digitale non possa non includere un pensiero sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei propri processi.
Con questa lente, abbiamo osservato cosa si muove attorno a noi sia lato “utenti” (le redazioni, i blogger, le organizzazioni editoriali nazionali e internazionali) sia lato “fornitori” (le aziende che propongono soluzioni di IA per l’editoria e l’informazione). E attraverso questa lente, abbiamo deciso di raccontarti in queste settimane non solo come e quando usiamo l’IA, ma anche di dichiarare quale stiamo usando, perché l’abbiamo scelta, quali standard rispetta. Iniziamo questa settimana proprio con una sintesi del panorama su IA e giornalismo a livello nazionale e internazionale.
Cosa succede nel mondo
Uno studio dell’Associated Press2 pubblicato ad aprile 2024 e condotto su un campione di 300 persone impiegate nei media europei e statunitensi mostra come l’intelligenza artificiale generativa stia rimodellando i ruoli e il flusso di lavoro delle redazioni: quasi il 70% del campione ha affermato di utilizzare tecnologie di intelligenza artificiale per creare post, newsletter e titoli nei social media, per la traduzione e trascrizione delle interviste, per i contenuti multimediali, inclusi grafica e video social.
Infatti, l’IA può essere usata in redazione sia per la raccolta che per la produzione che per la distribuzione delle storie. Lato raccolta, l’intelligenza artificiale automatizza la ricerca di informazioni in database interni ed esterni alle redazioni. Lato produzione, l’intelligenza artificiale consente di aumentare la capacità di reporting attraverso le trascrizioni e traduzioni automatiche delle interviste oppure attraverso la pubblicazione di contenuti automatici basati sui dati (andamento borsa, risultati gare sportive, risultati elezioni).
Tra le attività invece più innovative, alcune testate sperimentano l’utilizzo dell’intelligenza artificiale come test di “autocritica”, per individuare e ridurre i bias di rappresentazione prima della pubblicazione delle storie.3
Lato distribuzione, esistono poi diversi sistemi in grado di individuare e analizzare le caratteristiche dei pubblici e produrre, in base a queste, versioni diverse della stessa storia, targettizzando il pubblico non solo secondo i formati di consumo preferiti, ma anche secondo il profilo anagrafico e la localizzazione geografica.
Uno degli aspetti che rende però complicato implementare queste funzionalità dell’IA nelle redazioni medio-piccole è il costo di sviluppo e/o noleggio delle piattaforme algoritmiche: a valle, un costo correlato al numero di attività che si vogliono automatizzare o velocizzare; a monte, un costo relativo all’addestramento e il mantenimento degli algoritmi sulla base di dataset enormi di cui spesso le piccole realtà editoriali non dispongono o che non hanno le risorse per produrre.
Per queste ragioni, spesso le soluzioni adottate sono frutto di un compromesso tra il costo di questi modelli e le necessità delle singole realtà editoriali. Come nel nostro caso: per Mangrovia abbiamo scelto di investire nell’intelligenza artificiale non per generare più contenuti, ma per cercare di offrire valore aggiunto sull’attività principale: la ricerca di storie da raccontare che incrociano arte, cultura, tecnologia e società a partire da luoghi e soggettività considerate marginali.
Cosa succede in Italia
In Italia, pochi giornali dichiarano di utilizzare l’IA. È noto il caso di Slow News, il primo progetto di slow journalism italiano, che ha lavorato e reso pubblica sul proprio sito una bozza di AI policy in cui spiega come la redazione utilizzi le IA generative. Dichiarare le regole di utilizzo in redazione dell’IA significa stringere un nuovo patto di fiducia e trasparenza con chi legge, nel nome di quell’accountability che spesso il giornalismo chiede a enti e istituzioni ma che non sempre riesce a implementare al proprio interno.
Altre sperimentazioni, sia italiane che internazionali, sono raccolte nel report 2023 dell’Osservatorio del Giornalismo Digitale dell’Ordine dei Giornalisti. Come si legge nelle conclusioni, lo stato dell’arte è molto diverso tra le redazioni italiane e quelle estere, di cui vengono riportate numerose sperimentazioni: dai giornali che clonano i conduttori televisivi più amati (Deep Brain AI, in Corea del Sud) a quelli che usano gli algoritmi per decidere quando è il momento di far pagare gli articoli a un lettore (The Wall Street Journal) e per prevedere quali emozioni susciterà un articolo (The New York Times), fino a chi sta creando nuovi team nelle redazioni per prototipare potenziali usi dell’apprendimento automatico a beneficio di chi scrive e chi legge.
Più diffuse sono le applicazioni dell’IA per analizzare il comportamento dell’utente e realizzare strategie di contenuti totalmente data-driven (The Times e The Sunday Times hanno sviluppato James, una tecnologia basata su algoritmi di machine learning che propone al pubblico esperienze personalizzate della stessa edizione del giornale).
In Italia, il report segnala la produzione di notizie automatizzate sulla pandemia da parte di Ansa, la sperimentazione di rassegne stampa e sottotitolazioni automatiche in RAI, l’assistenza automatizzata nell’editing a “Il Secolo XIX”.
Se nel resto del mondo anche le piccole realtà editoriali si lanciano nelle sperimentazioni, sebbene sempre finanziate da fondazioni o multinazionali di settore, come è emerso da questo panel ospitato nell’ultima edizione del Perugia Journalism Festival, in Italia l’innovazione è legata principalmente ai grandi gruppi editoriali e riguarda micro-testi semi-automatizzati, CMS intelligenti ed esperienze personalizzate.
Aldilà delle singole esperienze, l’intero settore del giornalismo è al centro di un processo di regolamentazione che ha l’obiettivo di disciplinare l’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale tutelando l’indispensabile ruolo sociale e democratico dell’informazione: il principale riferimento specifico in questo ambito sono le linee guida del Consiglio d’Europa pubblicate a dicembre 2023 per un’implementazione responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale nel giornalismo. Tutti questi elementi sono considerati nella sperimentazione di Mangrovia con l’intelligenza artificiale.
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L’immagine di copertina è “Hidden Labour of Internet Browsing” di Anne Fehres e Luke Conroy & AI4Media Browsing, distribuita con licenza CC-BY 4.0. Questa immagine esplora il lavoro nascosto dell’intelligenza artificiale nell’uso quotidiano di Internet. L’immagine mostra un incrocio caotico pieno di elementi reCAPTCHA come strisce pedonali, idranti e semafori, che rappresentano il lavoro invisibile nell’etichettatura dei dati.
- The Associated Press. (2024, March 12). Artificial Intelligence. Leveraging AI to advance the power of facts. In AP. https://www.ap.org/solutions/artificial-intelligence/. ↩︎
- Diakopoulos, N., Cools, H., Li, C., Helberger, N. (2024). Generative AI in Journalism: The Evolution of Newswork and Ethics in a Generative Information Ecosystem. https://www.researchgate.net/publication/379668724_Generative_AI_in_Journalism_The_Evolution_of_Newswork_and_Ethics_in_a_Generative_Information_Ecosystem. ↩︎
- Un esempio è Janet Bot, l’alert che è stato utilizzato dal Financial Times per riequilibrare le immagini di genere nella homepage. https://labs.ft.com/product/2018/11/07/janetbot.html. ↩︎
