Inteligencia artificial y periodismo: un desafío desigual y combinado

Un periodista del New York Times contó que Sidney, la inteligencia artificial (IA) de Microsoft añadida al buscador Bing, se enamoró de él y le pidió que dejase a su esposa. Otro contó que la IA le mentía alevosamente en base a sus propios sesgos, otros hackearon al sistema para que creara teorías falsas, para que mintiera, otros para que reconociera sus fuentes, o para que hiciera todo lo que el buen periodismo no haría. En suma: se han escrito decenas de artículos sobre las fallas evidentes de las inteligencias artificiales que, semana a semana, en la etapa actual, han ido saliendo desde Open AI (Chat GPT3 primero, Chat GPT4 por estas horas), Google (en el Workspace) o Microsoft (Bing), entre otros. También se han escrito decenas de premoniciones, admoniciones y hasta epitafios del mundo tal cual lo hemos conocido. Un poco ha sido para quitarse el miedo, sí, para jugar, también, pero también como modo de prevenir –y prevenirse– sobre el aún rol vital del periodismo bien entendido. Sin embargo, lejos de estas croniquitas del yo en vínculo con la artificialidad, hay algunas preguntas interesantes que empiezan a ser respondidas con acciones, políticas y manuales, cargos, jerarquías y acciones.

El Financial Times se adelanta y nombra a una editora de IA por aquí, la Fundación Gabo saca un manual de operaciones por allá, la revista norteamericana especializada en tecnología Wired saca un manifiesto –en el que dicen que harán caso omiso de textos e imágenes artificialmente creadas, pero que podrán cambiar en el tiempo– y empieza a diseminarse un uso pensado por otros lados.

En su resumen ejecutivo y los anticipos que hace al inicio de cada año, Nic Newman, director del Instituto Reuters en Oxford, aseguró que “la IA brinda a los medios, por fin, la oportunidad de ofrecer información y formatos más personales y puede ayudar a lidiar con la fragmentación de canales y la sobrecarga de información. Pero estas nuevas tecnologías también traerán consigo cuestiones existenciales y éticas, junto con más deepfakes, pornografía falsa y otras alteraciones”, y llamó a abrocharse los cinturones. Lo cierto es que todo este tipo de modelos de lenguajes de inteligencia artificial ya eran utilizados para producir distintos tipos de contenidos y la gran novedad pasa, ahora, por dos focos: las IA conversacionales, capaces de simular humanidad y responder algorítmicamente con la velocidad de un rayo; y la generación de contenidos escritos y audiovisuales a partir de los ya famosos prompts o indicaciones breves, asertivas y rápidas.

La automatización no es nueva, claro, pero la diferencia es que este nuevo modelo presentado por Open AI además escribe y puede hacerlo con distintos formatos, garantizando información y proveyendo cierta solidez gramatical. Y, si el periodista era, ante todo, el ser letrado, ahora pierde una de sus aristas exclusivas. Estamos ante inteligencias artificiales generativas basadas en procesamiento de lenguaje natural capaces de suplir algunas tareas rudimentarias y mecánicas, ¿pero hasta qué punto lo que se pierde no es acaso una ventaja o un buen punto de partida?

Reproducir información hasta el hartazgo, los listados clickbaiteros, la sarasa que se copia medio a medio, poco parece para un periodista interesado en cubrir y descubrir los grandes males o novedades del mundo. Quizás la automatización libere a los periodistas –otra cosa son los medios, entendidos como los recursos, y las empresas, claro– de tareas rutinarias y de poco valor periodístico agregado.

En efecto, las inteligencias artificiales ya se usaban tanto para reproducir resultados y artículos deportivos como reportes financieros o de climatología. En esos tres rubros ya hay notables y vastas experiencias a lo largo del mundo. En eso y en algo más: el medio anglosajón Semafor, por ejemplo, usa IA para animar contenidos sobre la guerra de Ucrania, simulando presencia en donde no se está. Es la misma tecnología que puede generar deepfakes. El ying y el yang.

¿Las herramientas que nos desafían también nos ayudan? En efecto, el director ejecutivo de Chequeado, Pablo Fernández, escribió hace unos días un artículo en el diario argentino La Nación en el que advertía sobre los riesgos de deepfakes y campañas virales de desinformación con inteligencia artificial, pero también ponderaba lo dicho: que la herramienta será lo que se haga con ella. Que la potencia de uso periodístico está. De hecho en Chequeado ya utilizaban la automatización en su Chequeabot, un robot destinado a desgrabar e identificar frases potencialmente verificables, con el fin de detectar desinformaciones virales y recurrentes.

Otros usos conocidos hasta ahora: aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para hacer más eficientes los procesos de producción: “Resúmenes, conversión de texto a voz y reconocimiento de imágenes para automatizar el etiquetado y los subtítulos” son algunos ejemplos que enumera Mathieu Halkes, jefe de Producto de Schibsted. “Cada vez son más los casos de uso que vemos y aplicamos a diario”, agregó en un artículo de reciente publicación. El elemento central que realizan en su caso es el de gestionar tareas en redes sociales y optimizar titulares y textos para publicar en esos segmentos.

Pero hay más. Previo al efecto noviembre –la salida al mundo de las personas de a pie del Chat GPT3– ya se usaba IA para traducción y hasta para desgrabar, dos tareas mecánicas y odiosas –así como históricas– del periodismo.

“En este contexto, partirán con desventaja aquellos medios que aún no hayan acogido plenamente lo digital. Los próximos años no se definirán por la rapidez con que adoptemos lo digital sino por cómo transformemos nuestros contenidos digitales para satisfacer a un público cuyas expectativas cambian rápidamente”, señaló Newman en su reporte 2023 como conclusión y, quizás, advertencia.

En ese mismo resumen, producto de respuestas de más de 300 directivos de medios en 53 países alrededor del mundo, Reuters concluye que casi un tercio de las empresas ya usa IA y 40% ha probado algo en ese sentido. Se espera una mayor explosión de contenidos semiautomatizados en los próximos meses y años por venir.

Pero la situación no es igual en todos lados. Desde la Sociedad Interamericana de Prensa acaban de lanzar los resultados de un sondeo en el que, desde Latinoamérica, muestran un resultado abrumadoramente menos auspicioso: sobre los 326 medios de 22 países participantes, un tercio de las respuestas señalaron que veían posible la desaparición de su medio. Lejos de las inteligencias artificiales –y en ese rubro sólo 1,5% dijo que utilizaban tecnologías de ese tipo–, la preocupación se ciñe sobre la subsistencia y la forma de hacer sustentable el periodismo. No es algo exclusivo de América ni de Latinoamérica, pero sí muestra una distancia con aquellos centros innovadores del periodismo anglosajón. Una cosa no quita la otra: más de 70% dijo que está interesado en explorar con el universo de las IA y, probablemente, sean incorporadas en forma veloz –aunque no siempre con sagacidad o meditación–.

En ese sentido, desde The Muffin, su newsletter de negocios y medios, el especialista mexicano Mauricio Cabrera advirtió en uno de sus últimos envíos sobre ese aspecto: “Hasta ahora la mayor obsesión de los medios ha pasado por ver cómo hacer más contenido. No por cómo hacer mejor contenido. La pregunta recurrente de editores con que me he encontrado pasa siempre por cómo encontrar un atajo para ganar la batalla en buscadores a través del contenido automatizado. No por cómo hacer un mejor contenido para la audiencia. Y es ésta la que tendría que ser la máxima prioridad frente a los tiempos que llegan. Nos estamos concentrando demasiado en cómo producir más información cuándo tendríamos que estar sumergidos en la familiaridad de la información. En cómo hacer que nuestros contenidos sean identificables. En cómo hacer que a una comunidad definida y construida a fuego lento le resulte relevante lo que hacemos antes que lo que hace el resto”.

Entre los desafíos es interesante recuperar otra vez el matiz de la desinformación, dado que las experiencias con generadores de texto, imágenes y videos basados en inteligencia artificial muestran una reticencia, cuando no negación directa, a señalar las fuentes proveedoras de dichas informaciones que nutren sus algoritmos creativos. En ese sentido, Fernández, de Chequeado, ponderó en su artículo: “Conociendo cómo funcionan estos sistemas, que aprenden de las interacciones con sus millones de usuarios, es probable que mejore la calidad de las respuestas y que, si OpenAI lo quiere, se diga de dónde sale cada dato o afirmación, con los desafíos que eso genera en cuanto a derechos”.

Como en otros aspectos ya vividos, antes con Meta, Google y otras plataformas, la opacidad algorítmica se presenta como un problema a tener en cuenta. En un oficio que se pretende revelador y transparente, que hace las veces de contrapoder o de reflejo, la opacidad es un arma peligrosa.