El impacto de la inteligencia artificial en el periodismo y otros ámbitos de la comunicación Parte II
Apuntes del curso “Cómo usar ChatGPT y otras herramientas de IA generativa en tu redacción”, impartido por el Centro Knight para el Periodismo en las Américas.
PARTE II
En la entrega anterior del blog, compartí la PARTE I de los apuntes del curso: “Cómo usar ChatGPT y otras herramientas de IA generativa en tu redacción”, el cual realicé con el Centro Knight para el Periodismo en las Américas, enfatizando para la audiencia de EscribaNos (Escrib & OS) los aspectos que tienen un impacto directo en el periodismo y otros ámbitos de la comunicación. En esta entrega, abordaré los contenidos de los módulos 3 y 4 del curso.
En el módulo 3 volvimos a contar con Sil Hamilton como instructor experto, quien, como dije en la publicación anterior, es investigador sobre Inteligencia Artificial (IA) en Hacks/Hackers, “una red de periodistas que reflexiona y analiza el futuro de las noticias a través de charlas, hackathones y conferencias”.
Concluí la publicación anterior estableciendo que hay una serie de “discusiones abiertas sobre la Inteligencia Artificial generativa”, como por ejemplo: dado que los sistemas de IA han sido entrenados con grandes cantidades de información preexistente ¿De quién es esa información que ha sido tomada para entrenarlos y sobre la cual no se han otorgado créditos? Y otra cuestión, toda vez que un sistema de Inteligencia Artificial es alimentado con nueva información sobre la que se le pide que realice alguna acción, como por ejemplo transcribir, traducir o mejorar el texto ¿Cómo este reutiliza esa información para seguir entrenándose y generando más contenido para otros usuarios?
En esta entrega, intento traer algunas de las reflexiones que sobre estas y otras cuestiones realizamos en el módulo 3 del curso, durante el cual, además, se introdujo una especie de glosario con términos relacionados a este campo de la IA. Publicamos la lista de conceptos y sus definiciones en la tercera edición de ACADEMO, pueden consultarla en academo.substack.com o profundizar al respecto en otras fuentes.
Una de las lecturas realizadas durante este módulo del curso fue el artículo académico de Emily Bender, que analiza varios aspectos de un artículo publicado en The New York Times bajo el titulo “La IA está dominando el lenguaje ¿Deberíamos confiar en lo que dice?”, el cual, desde la perspectiva de Bender, parecía exagerar algunos aspectos negativos de la IA, e incluso presentar otros que ella consideró sin suficiente fundamento científico.
Durante todo el módulo 3 fue recurrente la literatura sobre los diferentes casos de implementación de IA que se están desarrollando en el mundo, especialmente en el campo de los medios de comunicación y la producción de noticias. Y a pesar de la ansiedad que este tema ha generado en muchos periodistas, la mayor parte de la información parece sugerir que la IA permitirá el desarrollo de herramientas que complementarán al periodista, no así que lo sustituirán.
Diversas empresas mediáticas han anunciado a sus colaboradores que se encuentran explorando los usos que estas herramientas permiten y hay otros casos en los que ya se están desarrollando soluciones a la medida que han sido solicitadas por algunas corporaciones de medios. En todos estos, sin embargo, la intervención humana sigue siendo un factor clave, así sea en una fase de supervisión.
Asimismo, vale la pena subrayar una cuestión que ha sido recurrente, la posibilidad de entrenar a los sistemas de IA para que desarrollen tareas rutinarias donde la creatividad no es un factor determinante, para dejar espacio a los periodistas para tareas que requieran una mayor capacidad creativa. Los aspectos legales relativos al derecho de autor y otras cuestiones relacionadas siguen en discusión, cada vez más intensa.
En el último módulo del curso contamos nuevamente con la instrucción experta de Aimee Rinehart, gerente senior de Producto de Inteligencia Artificial de Associated Press (AP). Este módulo se centró en brindar información de calidad para que las personas, y especialmente las corporaciones de noticias, puedan tomar decisiones informadas sobre cuáles herramientas de IA utilizar, cómo utilizarlas, en cuáles tareas de la cadena de valor de las noticias y otros aspectos relacionados que también fueron rigurosamente abordados. Uno de los materiales a los que tuvimos acceso durante la última semana del curso fue la Guía de AP con nuevas directrices para la cobertura periodística sobre IA, la cual fue escrita por su reportero Garance Burke, y cuya lectura es recomendable para los comunicadores que se encuentren realizando algún trabajo sobre IA.
Los resultados de un estudio sobre IA con 200 redacciones de noticias:
La instructora, Aimee Rinehart, comentó los resultados del estudio que ella y su colega de AP, Ernest Kung, realizaron con al menos 200 salas de redacción de noticias, a las que preguntaron en cuáles áreas de la cadena de valor de noticias necesitaban ayuda, con énfasis en aquellas tareas repetitivas y tediosas que con la implementación de la IA podrían liberar tiempo a los periodistas para tareas más complejas. Esta pregunta se realizó teniendo en cuenta el marco de uso de IA que elaboró AP, el cual tiene como objetivo principal identificar las tareas repetitivas que se llevan a cabo en las salas de redacción de noticias, e incluye los siguientes aspectos:
- Defender los valores de la institución.
- Identificar las habilidades del personal.
- Proteger los datos.
- Establecer límites.
Hay un aspecto que fue constantemente subrayado durante este módulo del curso, y es el hecho de que cualquier herramienta de IA que se implemente en una redacción de noticias debe estar alineada con su misión y valores. Asimismo, se enfatizó la importancia de no automatizar un mal proceso; es decir, antes de realizar una inversión económica y un esfuerzo de aprendizaje colectivo por parte del personal sobre una determinada herramienta de IA, debemos asegurarnos de que el proceso es adecuado, oportuno, que rinde los resultados que debe rendir y que está éticamente concebido, porque la IA no arregla lo que está mal concebido, probablemente, de hecho, podría empeorarlo.
La transparencia sobre el uso de la IA es el otro elemento crucial para su implementación. Esto significa que la audiencia debe ser informada cuando se ha hecho uso de la misma, a través de una explicación pública de por qué y cómo se ha utilizado. Dado que la IA representa una disrupción tecnológica, los expertos sugieren que la experimentación colectiva es la mejor forma de poder establecer los límites de sus usos. Una cuestión que ya se sabe es que si bien la IA permite la personalización del contenido, esta podría tener un alto costo para la privacidad de la audiencia, porque darle a cada quien lo que necesita o quiere, también supone brindarle al sistema de IA suficiente información sobre el perfil de cada persona.
¿Cómo cambiará la búsqueda bibliográfica en Internet con las herramientas de IA?
Según expuso Rinehart, se prevé que los motores de búsqueda en Internet realicen ajustes importantes para el próximo 2024, cambiando la forma en que estos han arrojado los resultados de búsqueda hasta el momento. Es posible que esta revisión haga más difícil que las personas encuentren las referencias bibliográficas en Internet porque los sistemas de IA, de algún modo, los habrán reescrito en tantas formas distintas como usuarios hayan solicitado información sobre los temas. De hecho, las principales plataformas sociales como Instagram, Facebook y X (anteriormente Twitter) ya no dan prioridad a los artículos de noticias locales.
Se prevé que tan pronto como el próximo año los motores de búsqueda respondan a una solicitud de información con un párrafo que resuma el tema y algunos enlaces debajo que no necesariamente redireccionarán a las fuentes originales. Y, por tanto, el marketing de contenido será cada vez más difícil porque el Search Engine Optimization (SEO) “pasará de ser un gran tablero de datos a a tener que dar en el blanco cada vez, para que tu contenido sea uno de los pocos enlaces destacados”.
La nueva era que parece abrirse con la IA en el campo de la producción de noticias también parece sugerir que las corporaciones de medios tendrán que desplegar mayores esfuerzos en la elaboración de boletines especializados, podcast, grupos de WhatsApp y otras herramientas de mensajería para poder dirigir a su audiencia hacia sus propias plataformas.
¿De la pirámide invertida hacia un nuevo modelo de presentación de las noticias?
El periodismo, clásicamente, ha sido impactado por los avances tecnológicos; y para cada una de esas etapas disruptivas, este campo parece haber ideado respuestas. La clásica lección de las escuelas de comunicación sobre la pirámide invertida es, precisamente, un ejemplo de esa reinvención constante, ya que surgió como una respuesta para contrarrestar las fallas de conectividad que presentaba el telégrafo en 1899, lo que se intentó solucionar priorizando la información más importante al inicio de la noticia. Comparable con esto es la nueva modalidad en que se prevé que los motores de búsqueda presentarán la información a los usuarios de Internet, brindando respuestas directas a sus preguntas en lugar de solo proporcionar enlaces para su exploración. Asimismo, es posible que las nuevas herramientas de IA cambien el modo en la que las corporaciones mediáticas presentan las noticias a sus audiencias.
Actualmente, AP desarrolla al menos cinco proyectos de IA de código abierto que incluyen periódicos, emisoras de radio, televisión y, por supuesto, proyectos digitales. Algunos de estos proyectos, que se centran en la elaboración de resúmenes a partir de la transcripción de videos, ya han encontrado un primer inconveniente cuando la calidad de los videos es baja, pero en la mayoría de los casos los proyectos avanzan brindando soluciones a la medida a una diversidad de problemas que las redacciones tenían en diferentes etapas de su cadena de producción de noticias. Sin embargo, es importante subrayar que para la implementación de estos, o cualquier proyecto de IA, se sugiere: primero, determinar con precisión las necesidades y, segundo, tener en cuenta tanto la cadena de valor de las noticias como el citado marco de implementación elaborado por AP.
Finalmente, se destacan los esfuerzos que están haciendo diferentes organizaciones para promover un uso responsable de la IA, generando guías didácticas que orientan al respecto y otras iniciativas e investigaciones que tienen el mismo propósito.
