ChatGPT, MidJourney y compañía están a punto de transformar la producción de contenidos. Hablamos con Nic Newman, del Reuters Institute, sobre la automatización, los reporteros virtuales y los riesgos asociados a la IA. Nic Newman no es ajeno a los cambios tecnológicos en las empresas de medios de comunicación. Este estratega digital y antiguo periodista ha desempeñado un papel clave en la configuración de los servicios en línea de la BBC durante más de una década. También ha sido el autor principal del Digital News Report durante 11 años, considerado el estudio anual más completo sobre el consumo de noticias en todo el mundo.

Newman, de 62 años, es actualmente investigador asociado en el Instituto Reuters para el Estudio del Periodismo de la Universidad de Oxford. En esta entrevista, Newman comparte su perspectiva sobre lo que significa para el periodismo el auge de los productos de inteligencia artificial generativa, tecnologías que generan por sí mismas palabras, imágenes y otros medios.

También destaca cómo las empresas de medios de comunicación pueden generar confianza con sus audiencias en la IA y por qué los gemelos digitales pueden aumentar la personalización de las noticias.

Newman: En primer lugar, toda esta tecnología existe desde hace tiempo. Algunos periodistas han estado experimentando entre bastidores, pero en realidad no han visto la luz del día. Lo que es diferente ahora es que estas herramientas de repente son útiles y están disponibles gratuitamente, por lo que se empiezan a ver casos concretos de uso para el periodismo. Eso ha provocado el efecto sorpresa.

La tecnología ha mejorado mucho, un ejemplo de ello es ChatGPT. Y va a seguir mejorando: se dice que GPT-4, la próxima versión de los grandes modelos lingüísticos de OpenAI, ya es compatible con el rediseñado motor de búsqueda Bing y el navegador web Edge de Microsoft. Estas interfaces permiten que los chatbots tengan aplicaciones realmente útiles.

Parte de la "cuestión de la existencia" tiene que ver con el hecho de que la automatización está llegando. Muchas de las cosas que hacen los periodistas hoy en día son procesos repetitivos que pueden automatizarse. Eso significa que vamos a tener que replantearnos qué significa ser periodista.

Porque hasta ahora, parte del periodismo consistía en transcribir entrevistas como ésta. Pero ahora, mientras hablamos, Google está transcribiendo utilizando inteligencia artificial. Puede que todavía necesitemos nuevas habilidades para averiguar dónde va a cometer errores para que podamos hacer las transcripciones, pero en general la IA se encargará de eso.

En cuanto a las posibilidades, son demasiadas. Una aplicación muy importante es este atractivo masivo de una audiencia fragmentada, con jóvenes y mayores que quieren cosas distintas, y también la multitud de formatos disponibles. La inteligencia artificial ofrece a los periodistas la posibilidad no sólo de crear su historia, sino también de versionarla de forma mucho más barata y eficiente que antes. Además, puede hacer que el contenido sea más relevante, personal y atractivo para diferentes personas. Así que este avance de la IA cumplirá realmente la promesa de noticias personalizadas de la que llevamos hablando 20 años.

Periodistas y robots trabajan mano a mano

Ha mencionado la detección de errores por IA. Uno de los primeros experimentos con chatbots de IA fue el del medio de comunicación estadounidense CNET, donde la IA escribió al menos 75 artículos que contenían todo tipo de errores, como explicar incorrectamente el interés compuesto. ¿Qué podemos aprender de este y otros experimentos notables con IA en el periodismo?

El ejemplo de CNET es muy bueno porque muestra las posibilidades y la dirección a seguir. Se puede dejar que la IA añada contexto a las historias o -como hizo CNET- crear guías de generación de tráfico. ChatGPT hace esto increíblemente bien en principio, pero el problema es que también puede parecer plausiblemente malo, que es lo que ocurrió en el caso de CNET. Ahora va a mejorar. La otra clave es que podrá entrenar estos modelos con contenidos fiables. ChatGPT se entrena actualmente con miles de fuentes, algunas de las cuales son correctas y otras erróneas.

Ahora se habla mucho de ChatGPT, y con razón, pero se trata más bien de un escaparate. En el futuro, espero que OpenAI, Google y otras empresas concedan licencias de sus chatbots a las redacciones, que pagarán por el servicio y entrenarán la IA con sus propios datos para asegurarse de que los chatbots son fiables y satisfacen sus propias necesidades.

Uno de los problemas a los que se enfrentan los periodistas en la actualidad es que todavía hay que dedicar mucho esfuerzo y tiempo a proporcionar contexto o antecedentes a las piezas periodísticas. En el futuro, el sistema lo hará por ti, quizá con la opción de que el autor reescriba manualmente. Algunos ejemplos son los cuadros de contexto o las herramientas de resumen, como las viñetas en la parte superior de los artículos. Pueden autogenerarse rápidamente y ser verificados por el autor.

¿Cómo conduce esto al contenido personalizado?

La inteligencia artificial puede ayudar a los periodistas a versionar sus historias averiguando a quién quieren mostrar viñetas o cuadros de contexto. Así, las personas que suelen hacer clic en historias con recuadros contextuales verán más de ellos, y viceversa.

El objetivo final es crear bloques de contenidos de mayor alcance que se adapten a las diferentes necesidades del público. Los generadores de imágenes de IA, como OpenAI DALL-E, MidJourney y otros, también serán activos valiosos aquí.

¿Cuáles son algunas de las formas innovadoras en que estos generadores de imágenes por IA se utilizan ya y se utilizarán en el futuro en el periodismo?

Un buen ejemplo es la start-up estadounidense Semafor. Su departamento de vídeo experimenta e innova mucho. Uno de sus proyectos más interesantes es una serie llamada "Witness", en la que entrevistaron a víctimas de la invasión rusa de Ucrania. A continuación, ilustraron las entrevistas sin imágenes reales utilizando relatos de testigos oculares como texto para los creadores de imágenes de IA combinados con el estilo del artista. El resultado es esta película realmente interesante con imágenes bastante borrosas y caricaturescas.

Siguiendo con el aspecto visual de la IA generativa, este año verás ilustraciones generadas por IA por todas partes. Ya estamos viendo cómo sustituyen a imágenes de Unsplash u otros proveedores en la parte superior de los artículos.

Cuando se trata de aplicaciones relacionadas con el audio, tomar un artículo de texto y convertirlo en un artículo de audio o convertir un artículo de audio en diferentes idiomas es realmente apasionante. Un caso de uso es la clonación de voces de periodistas: se puede entrenar a la IA con la voz del presentador favorito de la audiencia y hacer que una voz sintética lea, por ejemplo, artículos de texto. Un gemelo digital iría un paso más allá: Un corresponsal real tendría una versión virtual que podría responder a preguntas a través de chatbots o asistentes virtuales como Alexa. Y los periodistas reales seguirían haciendo el trabajo más importante, como moderar los informativos de televisión.

Otro gran campo es el uso de la inteligencia artificial como fuente de inspiración. Si tengo que hacer una entrevista pero no tengo tiempo para investigar, puedo pedirle a mi chatbot favorito algunas pistas sobre lo que podría ser interesante. Igual que hacía (antes) con un asistente de investigación humano. Otro trabajo que la IA puede hacer asombrosamente bien es el de los subeditores o correctores. Cuando pegas una guía de estilo, básicamente encuentra todas las comas mal puestas, los errores gramaticales y la mala sintaxis. En el futuro, el papel de subeditor desaparecerá y se tratará más bien de gestionar indicaciones de texto. Además, la IA realizará la optimización de motores de búsqueda mucho mejor que cualquier experto humano en SEO.

Obviamente, la automatización plantea la cuestión de cómo señalizar esto y cómo ser transparente al respecto. Es más, cualquiera puede entrenar a alguien para que suene como un gemelo digital que no lo es, y puede vomitar basura.

Mayor protagonismo de la IA y los humanos
Esto nos lleva al temor a que los contenidos no verificados y manipuladores inunden Internet. Qué implicaciones tiene la ingente cantidad de medios sintéticos para la verificación de hechos y para la confianza en el periodismo?

Será aún más difícil para los periodistas sacar a la luz las falsificaciones profundas y todo lo demás. Por supuesto, la inteligencia artificial también se puede utilizar para detectar falsificaciones, así que es este tipo de batalla en la que la inteligencia artificial se utilizará para crear y detectar contenido basura. Creo que la detección va a ser mucho más importante en la mezcla periodística de las redacciones y las agencias de noticias. Habrá que invertir más dinero en ello y se aumentará mucho más con herramientas de inteligencia artificial para ayudar a los verificadores de hechos a hacer su trabajo.

En segundo lugar, creo que las plataformas tienen un problema aún mayor. Necesitan morder e identificar y promover fuentes más fiables, lo que requiere una detección y reducción de falsedades, etc. mucho mejor con sus algoritmos, así como dedicar más personal y recursos a la detección.

En tercer lugar, las organizaciones de noticias deben centrarse más en establecer relaciones personales. Parte de ello consiste en hacer que el contenido sea más relevante gracias a la IA, pero gran parte consiste en ayudar a los usuarios a establecer relaciones más profundas con la marca haciendo que el talento humano destaque más. Si logramos establecer una conexión más directa entre periodistas y público, podremos recuperar parte de la confianza perdida en muchos países durante la última década.

Los periodistas son difíciles de sustituir
¿Qué papel desempeña la transparencia en el restablecimiento y la consolidación de la confianza en los contenidos generados por IA? Participar más en la explicación de los procesos de creación de contenidos_.

Va a ser todo un reto, porque cada vez que aparece una nueva tecnología, puede llevar mucho tiempo acostumbrarse a ella, tanto por parte de los productores como de los consumidores. Y mientras tanto ocurrirán muchas cosas malas.

Reconocer el cambio y desarrollar una política para abordarlo debe ser la primera prioridad. Otras dos cosas que hay que hacer son, por supuesto, un etiquetado transparente y comprender la situación jurídica.

También hay que formar y educar a los periodistas para que se impliquen. Existe una profunda preocupación por que la IA sustituya el trabajo de los humanos, pero el periodismo es una de las profesiones que probablemente no sustituya a la IA, en parte porque la IA no sabe lo que acaba de ocurrir o lo que está a punto de ocurrir.

Los periodistas deben centrarse más en cosas que las máquinas no pueden hacer. Por ejemplo, si hay noticias de última hora en Ucrania, la IA no será de mucha ayuda. Pero serán geniales para los antecedentes: "ChatGPT, ¿cómo hemos llegado hasta aquí? Dame una cronología".

Eso es lo esencial: dará a los periodistas más tiempo para noticias de última hora y análisis en tiempo real. Solo tenemos que asegurarnos de que los chatbots se formen con el material adecuado y la supervisión adecuada.

(DW.de/RoZ)