Nell’era dell’informazione digitale, l’AI sta diventando un attore chiave nel plasmare e definire il futuro del giornalismo. Esploriamo, allora, attraverso l’analisi di ricerche recenti e la raccolta di opinioni rilevanti, le dinamiche emergenti, le opportunità inedite e le sfide intrinseche legate all’integrazione dell’AI nel panorama mediatico.
Così, affrontando le questioni sia dal punto di vista etico che pratico, cerchiamo di delineare un quadro dettagliato di come l’AI stia influenzando, e continuerà a influenzare, le prassi giornalistiche del XXI secolo.
In difesa della scrittura umana
Chi ha scritto questo?
Naomi S. Baron, professoressa emerita di Linguistica all’American University di Washington DC e autrice di Who Wrote This?: How AI and the Lure of Efficiency Threaten Human Writing si interroga sull’avvento dell’AI generativa nel panorama mediatico, che ha scatenato reazioni contrastanti. La sua personale angoscia è emersa e si accresciuta con il debutto di ChatGPT di OpenAI nel novembre 2022 quando sono state evidenti le capacità di scrittura del bot. Ma quanto è fondamentale che un’AI scriva al posto nostro? Per capirlo, dice, dobbiamo riflettere sull’importanza della scrittura nella nostra identità. La scrittura trasforma mente e cervello. Eric Havelock, filologo classico inglese, fu professore a Toronto, a Yale e a Harvard, nel suo prologo a Platone, ha evidenziato come l’emergere della scrittura e dell’alfabetizzazione in Grecia abbia catalizzato l’evoluzione del pensiero filosofico greco. Scrivere ha infatti potenziato la riflessione e la logica, creando testi solidi per una continua introspezione.
Se la scrittura è un mezzo per esplorare i nostri pensieri, che cosa accade quando la deleghiamo all’AI?
Il cervello formato dalla lettura e dalla scrittura ci dà la capacità di esprimere i nostri pensieri attraverso le parole. Come Flannery O’Connor, scrittrice statunitense, divenuta famosa soprattutto per i due romanzi “La saggezza nel sangue (1952)” e “Il cielo è dei violenti (1960)”, continua l’accademica, ha brillantemente osservato: “Scrivo perché non capisco cosa penso finché non vedo ciò che ho scritto”. Questa riflessione, conclude, è condivisa da molte menti letterarie come Walpole, Forster, Koestler, Shaw, Faulkner e Didion.
Quindi se e l’AI dovesse prendere il sopravvento sulla scrittura, potremmo perdere la nostra autenticità e profondità di pensiero.
Infine, conclude dicendo: “non sono una troglodita quando si tratta di collaborare con l’AI nell’impresa di scrittura. Il mio consiglio è piuttosto quello di non perdere di vista il prezioso strumento che la scrittura ci offre per formare le nostre menti e i nostri cervelli, per articolare le nostre idee e per condividerle con gli altri esseri umani”.
Back to basics
Ma che impatto sta avendo l’intelligenza artificiale sul giornalismo e sul mestiere di giornalista? Già da tempo i bot sono in grado di generare automaticamente resoconti di match o degli andamenti delle transazioni in borsa. Il mestiere si sta effettivamente orientando verso la creazione di pezzi ad alto valore aggiunto con l’utilizzo di fonti integrate, la creazione di approfondimenti e il potenziamento della capacità di scrittura e della creatività?
È essenziale distinguere tra vari concetti nel panorama del giornalismo assistito dalla tecnologia:
- Giornalismo Automatico (Automated Journalism): Questa branca dell’informatica punta a rimpiazzare i giornalisti con algoritmi che riformulano contenuti basandosi su standard predefiniti. (Riferimento: Van Dalen, A., 2012, “The algorithms behind the headlines: How machine-written news redefines the core skills of human journalists”).
- Giornalismo NLG (NLG Journalism): Questo approccio utilizza algoritmi di generazione del linguaggio naturale per assistere i giornalisti nella creazione di contenuti, amplificando le loro capacità di comunicazione. Un esempio potrebbe essere la capacità di scrivere articoli in diverse lingue. (Riferimento: Graefe, A., 2016, “Guide to automated journalism. Tow Center for Digital Journalism”).
- Intelligenza Artificiale nel Giornalismo: Questa è una visione più ampia che comprende sia il giornalismo automatico che l’NLG Journalism. Include l’adozione di diverse tecnologie e metodi basati sull’AI per ottimizzare vari elementi del processo giornalistico.
Questi concetti, pur essendo interconnessi, hanno specificità e applicazioni distinte nel mondo del giornalismo moderno.
Libertà di stampa e AI: il progetto Knowing Machines.
Mike Ananny, professore associato specializzato in comunicazione e giornalismo alla University of Southern California Annenberg School, e Jake Karr, vicedirettore della Technology Law and Policy Clinic presso la New York University, sono entrambi partecipanti attivi di “Knowing Machines” un progetto di ricerca che traccia le storie, le pratiche e le politiche di come i sistemi di apprendimento automatico vengono addestrati a interpretare il mondo. La loro ricerca, dichiarano, affronta come i dataset indicizzano il mondo, fanno previsioni e strutturano le culture del sapere. Lavorando con un team internazionale, mirano a sostenere l’emergente campo degli studi critici sui dati contribuendo con ricerche, liste di letture, strumenti di ricerca e sostenendo comunità di indagine focalizzate sulle epistemologie fondamentali dell’apprendimento automatico.
In un recente articolo intitolato “Press freedom means controlling the language of AI” rappresentano l’intelligenza artificiale generativa come la più grande minaccia alla libertà di stampa degli ultimi decenni, i giornalisti, scrivono, dovrebbero agire rapidamente per organizzarsi e rimodellarne radicalmente il potere di produrre notizie.
Descrivono come il mondo del giornalismo stia esplorando intensamente le potenzialità della AI generativa: un’epoca di sperimentazione senza precedenti, dove titoli, storie, immagini, video, podcast e persino presentatori televisivi vengono generati attraverso tecnologie avanzate, che fino a poco fa erano confinate in laboratori di ricerca e prototipi. Mentre l’intelligenza artificiale ha già trovato la sua strada nelle redazioni per compiti come la creazione di storie basate su dati o la ricerca in archivi, oggi vediamo l’adozione di strumenti di media sintetici avanzati come ChatGPT, Bard, DALLE, Jasper.ai e il prototipo Genesis di Google, tra gli altri.
Alcuni esempi concreti? NewsCorp sta usando AI generativa per produrre migliaia di notizie locali in Australia ogni settimana. NPR ha utilizzato la AI generativa per creare un episodio di “Planet Money” con voci sintetizzate. E Google ha recentemente introdotto un assistente basato su AI generativa per la generazione di articoli.
Questioni cruciali sulla natura del giornalismo come servizio pubblico
Nel loro articolo segnalano come, con l’adozione crescente della AI generativa nel giornalismo, c’è il rischio di una crescente dipendenza dalle grandi aziende tecnologiche, che potrebbero non solo distribuire e moderare i contenuti, ma anche generare le notizie stesse. Questa prospettiva solleva questioni cruciali sulla natura stessa del giornalismo come servizio pubblico. Le parole scelte dai giornalisti, frutto di riflessione, giudizio e valutazione, hanno un peso e un significato unici, nati da una tradizione di impegno verso la verità, l’eloquenza e l’interesse pubblico. La AI generativa, al contrario, opera su basi statistiche, cercando di aderire a schemi identificati in vasti dataset, agendo più come “pappagalli matematici” che come narratori consapevoli. L’adozione indiscriminata di questi modelli linguistici potrebbe portare, secondo i due studiosi, a un giornalismo superficiale o monotono, compromettendo l’autonomia e l’integrità della professione. La vera essenza del giornalismo, sottolineano, risiede nella capacità di scegliere e difendere le parole, comprendendo la responsabilità e il potere che esse portano.
Due approcci integrati per sfruttare l’AI nel giornalismo
Concludono l’articolo indicando come i giornalisti potrebbero sfruttare l’era dell’AI generativa per consolidare la libertà di stampa attraverso due approcci integrati:
- Unione e Collaborazione: Ispirandosi alle associazioni di sceneggiatori e attori, i giornalisti potrebbero unirsi per avere una voce collettiva sull’AI generativa. Mentre alcuni editori stanno cercando di collaborare per ottenere compensi equi dalle aziende che utilizzano l’AI generativa, grandi testate come il New York Times preferiscono procedere in modo indipendente. Oltre alle questioni di copyright, i giornalisti dovrebbero esaminare come l’AI generativa, con la sua natura statistica e proprietaria, si allinea con una stampa che ha pieno controllo sul suo linguaggio.
- Riformare l’Infrastruttura dell’AI: I giornalisti dovrebbero non solo utilizzare l’AI generativa ma anche comprenderla a fondo, analizzando le politiche dei dataset e dei modelli. Ciò significa scrutare l’origine dei dati, le categorie, le assunzioni e la frequenza di errore. Gli studenti di giornalismo dovrebbero essere formati per interrogare non solo i dati ma anche le politiche alla base dei dataset e modelli dell’AI generativa. I giornalisti devono imparare a districarsi tra le promesse dell’AI generativa e la precisa arte del linguaggio giornalistico.
Costruire un LLM specifico per i giornalisti
Aimee Rinehart è la responsabile del programma per l’iniziativa AI delle Notizie Locali dell‘Associated Press (AP), che mira a colmare il crescente divario tecnologico tra le redazioni nazionali e locali. In un suo recente intervento, si inserisce nel solco tracciato da Mike Ananny e Jake Karr, suggerendo unione e collaborazione finalizzata alla creazione di uno specifico LLM per i giornalisti. Sottolinea che l’esigenza del settore è quella di costruire LLM affidabili, basati su contenuti autentici e rappresentativi. Ad ora, infatti, la provenienza dei dati di formazione per gli LLM rimane spesso oscura.
Tre proposte
Tre proposte emergono per la costruzione di LLM specifici per il giornalismo:
- Ottimizzare un modello esistente, dimostrando che la creazione di un LLM è accessibile a tutti e cercando supporto da varie entità.
- Collaborare con le università, sfruttando le loro risorse e competenze. La comunità Open Source ha già dimostrato rapidi progressi in questo campo.
- Creando dei partenariati con le grandi aziende tecnologiche, confrontando vari modelli e valutando l’importanza dei contenuti di qualità in un LLM.
Nonostante le potenzialità, gli LLM si basano sulla probabilità e possono produrre risultati imprevisti. Le redazioni dovrebbero quindi proteggere i propri contenuti con robot.txt per prevenire scraping non autorizzato. Conclude dicendo che unendo le forze, il settore giornalistico potrebbe rivendicare la propria autonomia tecnologica, promuovendo la democrazia e la qualità dell’informazione. La collaborazione è fondamentale per evitare errori passati e garantire un vantaggio nel panorama tecnologico.
Generare il cambiamento, un’indagine su ciò che le organizzazioni giornalistiche stanno facendo con l’AI
Il rapporto Generating Change di recente pubblicazione, a firma Charlie Beckett e Mira Yaseen della LSE e del JournalismAI Lab, si basa su un’indagine condotta su 105 organizzazioni giornalistiche e mediatiche di 46 Paesi diversi in merito all’intelligenza artificiale e alle tecnologie associate.
Nel report si sottolinea come l’Intelligenza Artificiale stia provocando ondate trasformative nel mondo del giornalismo. L’adozione e distribuzione dell’intelligenza artificiale nelle redazioni appare disomogenea. Mentre le grandi redazioni, specialmente nel Nord del mondo, abbracciano rapidamente le nuove potenzialità dell’AI, le redazioni più piccole e quelle dei paesi del Sud del mondo, ancora intrappolati nelle ripercussioni del post-colonialismo, sono a rischio di rimanere indietro. In fondo come ha sostiene Richard Baldwin, la società attuale è caratterizzata da una forte divisione tra coloro che vivono in un presente simile al passato e chi diversamente è immerso in un futuro prossimo che sembra fantascienza.
La maggior parte delle redazioni ha già integrato l’AI in diverse fasi della produzione delle notizie, dalla raccolta alla distribuzione. Questa integrazione mira principalmente a migliorare l’efficienza e a liberare i giornalisti per compiti più creativi. Va sottolineato però che solo circa un terzo delle redazioni ha una chiara strategia sull’AI, l’approccio varia notevolmente in base alle dimensioni e alle risorse della redazione. Molte redazioni stanno già sentendo l’effetto trasformativo dell’AI sui ruoli tradizionali. L’AI offre opportunità per formazione e aggiornamento, ma porta anche sfide in termini di trasparenza, etica e bias. Mentre le limitazioni finanziarie e le difficoltà tecniche sono tra le principali preoccupazioni, le questioni etiche sono altrettanto preminenti. Molti giornalisti sostengono l’adozione di un’AI che sia comprensibile e spiegabile oltre che l’istituzione di linee guida etiche per garantire che l’AI sia utilizzata in modo responsabile.
La resistenza culturale all’AI, combinata con paure di spostamento lavorativo e scetticismo, è un ostacolo significativo. Come soluzione possibile si sottolineano come la collaborazione tra diversi dipartimenti e la formazione potrebbero essere la chiave per superare questi problemi. La velocità con cui l’AI sta evolvendo è una sfida in sé, e molte redazioni hanno difficoltà a tenere il passo. Sorprendentemente, nonostante le sfide, la maggior parte dei giornalisti vede l’AI in una luce positiva. Molti vedono opportunità in aree come la verifica dei fatti, l’analisi delle fonti e l’automazione dei contenuti. Le grandi aziende tecnologiche, pur essendo all’avanguardia nell’innovazione dell’AI, sono viste con sospetto a causa della loro natura orientata al profitto e della mancanza di trasparenza. E mentre la maggioranza dei giornalisti ha già sperimentato la tecnologia di AI generativa (genAI), la sua adozione per compiti editoriali è motivo di preoccupazione per alcuni. Infine, la necessità di bilanciare la tecnologia con l’essenza del giornalismo rimane una preoccupazione centrale. La collaborazione tra redazioni, organizzazioni mediatiche e istituti accademici potrebbe essere la chiave per garantire che l’AI sia utilizzata in modo che rafforzi, piuttosto che minare, la missione del giornalismo.
Cosa significa quindi l’AI per il mondo del giornalismo?
Esiste una premessa fondamentale: ci troviamo di fronte a una narrativa in costante evoluzione. La “legge di Amara”, formulata dal futurologo americano Roy Amara, trova applicazione in questo contesto: “Tendiamo a sopravvalutare l’impatto della tecnologia nel breve termine e a sottostimarlo a lungo andare.” Alcune innovazioni tecnologiche necessitano di tempo per manifestare il loro impatto reale. Il primo giornale online vide la luce nel 1980, eppure sono serviti ben 17 anni prima che BBC Online diventasse una realtà. OpenAI ha lanciato ChatGPT solo alla fine del novembre 2022, ma già nel gennaio 2023 vantava un milione di utenti. Il panorama si evolve rapidamente, portando con sé potenziali turbolenze. Le modalità operative stanno mutando, alcuni ruoli stanno scomparendo mentre altri emergono, richiedendo competenze e responsabilità inedite.
Molti giornalisti, avendo sperimentato l’AI generativa, percepiscono le sue potenzialità nel rendere il loro lavoro più efficiente e innovativo, ampliando l’offerta al pubblico. L’AI rappresenta, come sintetizzato nel rapporto, una variabile complessa per le testate giornalistiche. La maggior parte è sensibile ai potenziali rischi delle tecnologie AI, soprattutto in relazione ai pericoli di pregiudizi e inesattezze. Emergono le promettenti opportunità immediate dell’impiego dell’AI nella produzione di notizie, sebbene la sua influenza a lungo termine rimanga un’incognita.
Conclusioni
È fondamentale collocare tutto ciò in un contesto più ampio. Esistono questioni preponderanti legate alla regolamentazione, alla proprietà intellettuale e alla concorrenza commerciale. Si avvertono, inoltre, profonde preoccupazioni per la società riguardo l’AI, in particolare in relazione a disinformazione, discriminazione e pregiudizio, nonché ai rischi di una manipolazione mediatica da parte di grandi entità corporative o governative. È cruciale mantenere una visione olistica che trascenda i confini del solo settore giornalistico.
