L’intelligenza artificiale ha “un potenziale enorme” per le redazioni locali (se sanno come usarla)

L’intelligenza artificiale è di gran moda nel giornalismo in questo momento. I Large Language Models (LLM) come ChatGPT di OpenAI sono l’ultima iterazione di un processo in rapido sviluppo. Anche se questa “intelligenza artificiale generativa” sta ricevendo molta attenzione, è probabile che il maggiore impatto dell’intelligenza artificiale nel settore dell’informazione si svolga dietro le quinte.

Potenziale enorme per le redazioni locali

Fino ad ora, gli strumenti di apprendimento automatico sono diventati utili per attività come l’analisi di fughe di dati, la trascrizione di interviste, la messa a punto dei paywall e la fornitura di consigli sugli articoli. Editori come Buzzfeed Reach plc stanno ora iniziando a dilettarsi nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per creare articoli di notizie. Entrambi gli annunci hanno portato a speculare sul fatto che questo fosse l’ultimo chiodo nella bara per i giornalisti.

Media Voices ha recentemente pubblicato il rapporto Practical AI for Local Media in cui esplora cosa può fare l’intelligenza artificiale per le notizie locali. Uno dei grandi vantaggi è lo sviluppo del prodotto.

L’editore americano McClatchy utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare le vendite immobiliari e ha scoperto che questo è un grande fattore trainante per il nuovo pubblico, ma troppo dispendioso in termini di risorse per essere scalabile in modo significativo. Quindi l’editore ha sviluppato un bot per coprire questo ritmo. Questo nuovo prodotto, ovvero una copertura regolare delle vendite immobiliari su larga scala, ha sostenuto la sua crescita e ha offerto l’opportunità di attirare nuovo pubblico verso altre parti del suo sito.

I paesi nordici hanno da tempo testate giornalistiche che abbracciano l’intelligenza artificiale per coprire settori ad alta intensità di risorse. Ciò è aiutato in modo significativo dalla buona disponibilità di dati accessibili al pubblico e ben organizzati.

Gli argomenti presenti nel report, come i prezzi degli immobili, i resoconti sportivi e gli aggiornamenti meteorologici, si basano tutti su fonti di dati robuste e strutturate, che consentono una granularità potenzialmente illimitata nei report. L’intelligenza artificiale aiuta le redazioni locali a filtrare e identificare contenuti interessanti da grandi volumi di dati. Può far emergere storie che potrebbero essere sfuggite, come un bot focalizzato sull’hockey junior negli Stati Uniti in grado di rilevare che una squadra ha vinto per la prima volta in 40 partite, afferma Cecilia Campbell, responsabile marketing di United Robots, citata nel rapporto.

Garantire fonti di dati affidabili e accurate è fondamentale. Vengono comunemente utilizzati dati pubblici provenienti dal governo e dai servizi sanitari, insieme ai dati di grandi enti di beneficenza o fornitori di dati commerciali. Anche la fonte dei dati e la loro potenziale distorsione devono essere seriamente considerate.

Idee sbagliate e incomprensioni

Nel marzo 2022, l’ Associated Press (AP) ha pubblicato un rapporto sull’intelligenza artificiale nelle notizie locali. Ha esaminato la comprensione e la preparazione delle redazioni locali statunitensi e il modo in cui l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare la raccolta di notizie, la distribuzione, la produzione e il lato commerciale. È emerso che le redazioni locali utilizzavano a malapena gli strumenti esistenti, in gran parte a causa della mancanza di capacità del personale di apprendere come utilizzare la tecnologia, nonché per questioni legate a un uso già complesso e frammentario della tecnologia.

L’ AP utilizza l’intelligenza artificiale per supportare la creazione di contenuti di notizie ormai da alcuni anni. Un direttore del programma aveva già sottolineato nel 2021 che la tecnologia “si spera offrirà ai giornalisti opportunità di realizzare storie più profonde e ricche”.

L’intelligenza artificiale è più che tecnologia: è un risolutore di problemi. Nel Regno Unito, RADAR di PA Media, creato nel 2018, utilizza l’intelligenza artificiale per produrre storie nazionali con rilevanza locale scavando in set di dati e creando versioni specifiche per diverse aree.

Secondo il rapporto Media Voices, utilizza una combinazione di intelligenza artificiale e notizie tradizionali. I giornalisti utilizzano modelli, a volte diversi, per formattare una versione della storia a livello locale, rendendo le storie più interessanti e rilevanti per il pubblico locale.

Emilia Díaz-Struck, redattrice di ricerca presso il Consorzio Internazionale dei Giornalisti Investigativi (ICIJ), che utilizza l’apprendimento automatico nelle indagini da più di cinque anni, ha dichiarato a DataJournalism.com nel 2021 : “[L’apprendimento automatico] ha una grande componente umana [… ] non è magia, richiede tempo e risorse considerevoli. “Reporter, redattori, ingegneri informatici, accademici che lavorano insieme: è qui che avviene la magia.”

Pertanto, “inseguire l’algoritmo” o quella che potrebbe essere una “vittoria rapida” per ora, è una delle trappole da evitare per gli editori. Il professor Charlie Beckett, direttore fondatore di JournalismAI, ha dichiarato a Journalism.co.uk : “Nel breve termine, le pubblicazioni che danno priorità ai contenuti SEO di bassa qualità potrebbero vedere qualche vantaggio, ma a lungo termine altre persone lo faranno meglio.

Questo è anche ciò che credono Jonathan Heawood, direttore esecutivo della Public Interest News Foundation (PINF) e il suo capo dell’impatto Joe Mitchell. Hanno detto a Journalism.co.uk che se contenuti più economici e più elaborati “con lo stampino” minacceranno il lavoro dei “giornalisti ruspanti” dipenderà dalla “visione e dalla motivazione dell’editore”.

In tutti i casi di studio del rapporto Media Voices, l’importanza di conoscere le esigenze del pubblico e di pensare al “perché” appare centrale, sia per ridurre l’abbandono o per coinvolgere maggiormente i lettori con il giornalismo. L’obiettivo è quello di lasciare più tempo ai giornalisti per concentrarsi sull’aggiunta di valore e sul racconto di storie, mentre l’intelligenza artificiale può gestire i compiti più banali. Sembra una buona opportunità per tutte le organizzazioni mediatiche, non solo quelle locali, di pensare alla propria missione e al modo in cui servono il proprio pubblico.

Attenzione al divario tecnologico

Molte redazioni locali non utilizzano il machine learning. Iniziative globali come il progetto JournalismAI potrebbero essere fondamentali per supportare le redazioni locali, piccole e sottofinanziate, nello sviluppo degli strumenti di intelligenza artificiale di cui hanno bisogno.

Heawood e Mitchell del PINF concludono: “L’intelligenza artificiale non risolverà il deserto delle notizie. Nel peggiore dei casi, aumenterà la disuguaglianza delle notizie e, nel migliore dei casi, le piccole redazioni saranno in grado di ottenere di più. Si basa sulla capacità delle redazioni di indagare su questi strumenti e di comprenderli“.

Fonte journalism.co.uk

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