¿Cómo cambiará la inteligencia artificial el periodismo?

Jul 29, 2023

A principios de julio, Associated Press llegó a un acuerdo con OpenAI, fabricante de ChatGPT, para obtener la licencia de "parte del archivo de texto de AP" y obtener acceso a "la tecnología y la experiencia en productos de OpenAI". Unos días después, OpenAI anunció una subvención de 5 millones de dólares, acompañada de 5 millones de dólares en “créditos” para el uso de software, para el American Journalism Project, una organización que apoya a las salas de redacción sin fines de lucro. Mientras tanto, se informa que Google ha estado presentando a las principales organizaciones de noticias, entre ellas el New York Times, el Washington Post y el Wall Street Journal, un nuevo software "asistente personal" para periodistas, cuyo nombre en código es Génesis, que promete "recoger información". – detalles de eventos actuales, por ejemplo – y generar contenido de noticias”, con un discurso descrito por algunos de los asistentes como inquietante. Varias organizaciones de noticias, incluida G/O media, propietaria de Gizmodo, Jezebel y The Onion, están experimentando con contenido estilo blog generado desde cero, y muchas otras, con distintos grados de transparencia, han comenzado a incursionar.

La semana pasada, Semafor informó que la próxima reunión importante entre organizaciones de noticias y empresas de inteligencia artificial podría ocurrir en los tribunales: el IAC de Barry Diller, junto con "un puñado de editores clave", incluidos el Times, News Corp y Axel Springer, supuestamente están "formalizando una coalición que podría encabezar una demanda y presionar para que se tomen medidas legislativas”. No buscan pequeñas subvenciones ni colaboraciones exploratorias. En su opinión, las empresas de inteligencia artificial están robando contenidos sistemáticamente para entrenar modelos de software para copiarlos. Están buscando una compensación que podría “ascender los miles de millones”.

Se trata, es justo decirlo, de acciones inconsistentes de una industria confusa que enfrenta la disrupción especulativa desde una posición de debilidad. Esto no es ideal si usted es el tipo de persona que le da mucha importancia a un Cuarto Poder funcional, pero tampoco es único: en las salas de conferencias de todo el mundo, los trabajadores administrativos se topan con conversaciones adormecedoras sobre presentaciones incoherentes sobre el inminente acercamiento de la IA con la tarea o intención de hacer algunos – ¡cualquiera! – una especie de plan. También es comprensible. Es más fácil lograr que los líderes de OpenAI y Google hablen sobre el apocalipsis que tener una idea clara incluso de sus propios planes para ganar dinero con grandes modelos de lenguaje, y mucho menos de cómo esos planes podrían afectar la información y distribución de las noticias. . Las expresiones particulares de pánico de la industria de los medios son el resultado de una sensación integral de exposición a estas nuevas formas de automatización (que posiblemente sea la mejor manera de pensar sobre la inteligencia artificial) combinada con una sensación de profunda confusión sobre cuáles son los desafíos y para quién. .

Sin embargo, las primeras respuestas dispersas de la industria a la IA parecen contener algunas suposiciones, y a partir de esas suposiciones podemos extrapolar algunos futuros posibles, si no los probables, al menos aquellos que más entusiasman a los responsables del negocio de las noticias. o al que más temen. Las primeras y agitadas respuestas de los medios de comunicación a la IA son, a su manera, predicciones. Hasta ahora, existen algunas escuelas de pensamiento dominantes al respecto.

Teoría 1: la IA reemplaza al periodismo

En un extremo, están las organizaciones de noticias en línea que están listas para comenzar a generar más contenido ahora de la manera más directa posible: solicitando herramientas basadas en nuevos modelos de lenguaje grandes para componer historias sobre xoy para publicación directa o ligeramente editada. CNET, el sitio de noticias tecnológicas, adoptó esta estrategia temprano, pero la retiró después de que se descubrió que su contenido poco leído estaba lleno de errores atroces; Sin inmutarse, G/O está probando una estrategia similar con un toque añadido de antagonismo hacia sus empleados sindicalizados.

Es tentador quedarse estancado en la cuestión de si las herramientas de IA son (o pronto serán) capaces de producir versiones plausibles de gran parte del contenido ya publicado por estas publicaciones. Sin embargo, como estrategia, el enfoque integral de la IA hace que esa pregunta sea irrelevante. Si un robot no puede producir en masa de manera convincente contenido que la gente quiera leer, o al menos contenido cuyas vistas puedan ser recopiladas de alguna manera por los editores para anuncios, entonces el plan falla. Si puede, es decir, si G/O puede reemplazar gran parte de su contenido con publicaciones de blog temáticas generadas por IA y retener algún tipo de lectores rentables, entonces parecería que el plan aún falla, porque si G/O puede, entonces cualquiera puede y lo hará. El costo de una publicación de blog leída y descartada se acercará a cero y, al igual que otras formas de contenido que ya han sido sustancialmente automatizadas (resúmenes de ganancias trimestrales, informes meteorológicos, resultados deportivos básicos), dejará de producir mucho valor por sí sola. .

Otro problema de esta estrategia es que enfrenta a los pequeños editores que utilizan las herramientas de las empresas de tecnología con las propias grandes empresas de tecnología. Google está probando una función que proporciona respuestas generadas por IA en la parte superior de sus resultados de búsqueda. Lo uso desde hace unos meses y sus perspectivas son interesantes y complicadas. Las tareas para las que parece más competente: proporcionar algunos antecedentes rápidos sobre un tema amplio, una noticia o un concepto; sugerir productos o contenidos; recitar hechos objetivos sobre una persona o cosa son los que hacen que parezca más una máquina de plagio. Es mejor de lo que esperaba en un sentido estricto. Pero también ha sido sorprendente en un sentido psicológico y de comportamiento en el sentido de que el contenido de IA creíble y aparentemente relevante de Google se ha convertido, al menos para este usuario, en algo así como un anuncio: un bloque de contenido de segundo nivel sobre el cual mis ojos están aprendiendo a hojear. . Menciono esto no para hacer una predicción sobre los límites del contenido de los medios de comunicación generado por IA, sino para enfatizar la desesperanza de competir con él como una publicación tradicional que espera cosechar tráfico de búsqueda con contenido generado por IA, por definición peor y menos relevante. contenido de los medios de comunicación masiva. Una vez más, las respuestas a la pregunta más obvia (qué tipo de contenido puede generar una máquina manteniendo el interés de los lectores humanos) se vuelven irrelevantes.

En otras palabras, el blog G/O teórico totalmente automatizado no gana. Lo más probable es que, a los ojos de las plataformas digitales, se enfrente a la relegación a la categoría de spam. Es poco probable que cualquier organización de noticias existente termine explorando esa posibilidad en su plena expresión a pesar de su atractivo superficial para la gerencia. Si lo hiciera, enfrentaría (o al menos nosotros) un último problema: un producto informativo totalmente automatizado, producido por máquinas de síntesis poco curiosas, basado en información ya disponible y sin una pizca de acción opositora, equivaldría, en el mejor de los casos, a agregación de bajo valor y, en el peor de los casos, algo parecido a la publicidad. ¡O propaganda! Sería automatizar las partes de “las noticias” que ya son baratas.

Teoría 2: la IA mejora el periodismo

Mucho más comunes, hasta ahora, son los planes tentativos para descubrir cómo las herramientas de generación de texto podrían ser útiles en la producción y distribución de noticias centradas en el ser humano. En abril, el editor de Insider, Nicholas Carlson, dio permiso o dirección a su sala de redacción para utilizar herramientas como ChatGPT. "Mi conclusión después de bastante experimentación con ChatGPT es que la IA generativa puede convertirlos a todos en mejores editores, reporteros y productores también", escribió en un memorando al personal, al mismo tiempo que advertía que tales herramientas pueden proporcionar resultados incorrectos. información y plagiar efectivamente. “Sabemos que puede ayudarte a resolver problemas de escritura. Pero tus historias deben ser escritas completamente por ti”, escribió, dejando al personal con una serie de preguntas de seguimiento o tal vez sólo con un poco de margen de maniobra. (En una entrevista con Axios, enmarcó la IA generativa como un tsunami: "Podemos aprovecharla o ser aniquilados por ella"). Farhad Manjoo, columnista del Times, compartió cómo ya estaba usando ChatGPT para trabajar en menores. formas de asistencia que a él le parecieron útiles y éticas: transiciones de intercambio de ideas; recordando palabras que se le habían escapado; “despegarse”.

Alguna versión de esta estrategia ocurrirá naturalmente en las redacciones, a medida que empleados como Farhad (un columnista de opinión, no un reportero de investigación) experimenten con nuevas herramientas que faciliten su trabajo, pisando algunos rastrillos en el camino. La herramienta de generación de historias “Génesis” de Google representa una expresión más completa de este enfoque. Como software que intentará sintetizar información seleccionada y al menos teóricamente novedosa en forma de noticia, promete reemplazar o agilizar un paso importante en la producción de historias. (No sería la primera vez que Google automatiza parcialmente la práctica del periodismo: muchas historias, grandes y pequeñas, informadas y compuestas descuidada y cuidadosamente, comienzan con una búsqueda en Google).

Una teoría optimista sobre herramientas como esta es que simplemente harán que ciertas operaciones periodísticas sean más productivas, automatizando parcialmente procesos llenos de fricciones (mecanografía, transcripción, tal vez incluso descifrando la estructura) y liberando recursos para dedicarse, digamos, a reportajes reales. Se piensa que gran parte de lo que publican las organizaciones de noticias, incluidas las revelaciones incrementales de información nueva o rara más comúnmente asociada con “las noticias”, se presenta en formas y estilos bastante estandarizados. Las noticias se vuelven novedosas y valiosas por lo que revelan, no por el estilo particular de su revelación o distribución.

Esta escuela de pensamiento coloca herramientas como ChatGPT en un espectro con formas anteriores de automatización dentro y alrededor del negocio de las noticias, desde procesadores de texto y correctores ortográficos hasta publicaciones en Internet y redes sociales; también adopta una visión idealista del periodismo y su función en el mundo. Aborda las preocupaciones sobre la precisión, el sesgo y el plagio al enfatizar el papel final del escritor humano, quien se convierte, supongo, en una especie de editor o auditor del contenido producido no por herramientas de inteligencia artificial, sino con la ayuda de ellas.

Este optimismo depende de algunos supuestos diferentes. Una es que las herramientas tipo ChatGPT resultarán realmente útiles para los periodistas a largo plazo, brindando una ayuda significativa a las personas que trabajan para informar, contextualizar y analizar nueva información sobre el mundo, una suposición que, en este punto, parece estar respaldada. por breves experiencias probando ChatGPT y una desafortunada susceptibilidad a narrativas de tecnología inevitable. Otra es que, en los lugares de trabajo reales en los que se produce el periodismo, el tiempo y los recursos liberados por una producción de contenidos más sencilla se reasignarían automáticamente, por ejemplo, a periodismo de rendición de cuentas, reportajes sobre el terreno o cualquier otra cosa que a los ejecutivos de noticias les guste decir. quieren más de. Pero ¿por qué no... reducir los niveles de personal? ¿Mayores expectativas para el volumen total de contenido producido? En un momento en el que muchas redacciones están sufriendo crisis de distribución e ingresos (problemas para los cuales la IA generativa no ofrece ninguna ayuda obvia), el uso más obvio para cualquier forma de automatización es la reducción de costos.

Cuando Manjoo describe el uso de herramientas generativas como "llevar un jet-pack", está describiendo el proceso de usarlas en sus propios términos en un contexto profesional donde la mayoría de las personas (gerentes, compañeros de trabajo, pares) no lo hacen. ¡Es interesante! Los trabajadores de oficina pioneros en diversas industrias han estado compartiendo experiencias similares desde que apareció ChatGPT sobre cómo la capacidad de subcontratar la redacción automática de correos electrónicos o tareas básicas de programación ha liberado tiempo o energía. Quizás también sea fugaz. A largo plazo, no serán los trabajadores quienes decidan cómo se implementan las nuevas herramientas de productividad o cómo se absorben las ganancias potenciales de productividad; serán las personas a cargo del negocio de las noticias, que tienen sus propias prioridades que, por decirlo así, suavemente, no siempre se alinean con los de su personal.

Teoría 3: la IA se traga el periodismo

Las salas de redacción interesadas en la automatización proporcionarán un terreno fértil para las disputas laborales, ya que los puestos de trabajo se modifican sutilmente (o tal vez rápidamente) con el despliegue de nueva maquinaria y las expectativas cambiantes de la gerencia. Como fenómeno real y discurso amenazador, la automatización ha tendido a dar influencia a los propietarios y a la gerencia, y no está claro por qué deberíamos esperar que esta vez sea diferente. La IA no fue el principal motivador de las huelgas de WGA y SAG-AFTRA, pero se ha convertido, en parte debido a las fantasías abiertas de los ejecutivos de los estudios sobre la sustitución de escritores y actores, en un tema central de la disputa.

En el periodismo, sin embargo, parece que una lucha temprana por el apalancamiento y la IA podría desarrollarse entre organizaciones de noticias y empresas de tecnología (entre propietarios y propietarios) en forma de demandas y acuerdos para compartir contenido. Los informes de Semafor que sugieren que un consorcio de organizaciones de noticias quieren miles de millones de dólares en compensación de empresas de IA implica algunas predicciones interesantes de su parte. Digamos que el consorcio lo entiende (una cuestión legal sin precedentes claros) y Google y OpenAI, financiado por Microsoft, terminan pagando tarifas elevadas para utilizar el contenido de las organizaciones de noticias para capacitación o como fuente de información nueva para mantener sus productos actualizados. ¿Qué ha sido de la industria periodística en este escenario? ¿Las organizaciones de noticias siguen produciendo contenido para que la gente lo lea y simplemente permiten que las voraces empresas tecnológicas lo absorban y aprendan de él también? ¿O su suministro de contenido a las empresas de IA es más específico y deliberado, con periodistas que brindan modelos con información de alto valor (citas de fuentes, información extraída de informes del mundo real, documentos que de otro modo no se divulgan públicamente) para reenvasarlos en otros lugares?

Esto convertiría a las organizaciones de noticias en servicios de noticias disminuidos sin la necesidad de escribir historias completas para su distribución; simplemente estarían llenando espacios en blanco para algún aparato de producción de noticias impulsado por IA aún por determinar. Funcionalmente, también los haría un poco como los web scrapers que las empresas de IA ya utilizan para construir sus conjuntos de capacitación y los trabajos de sus reporteros, un poco más como los de los ejércitos de contratistas de los que las empresas de IA ya dependen para mantener sus productos en funcionamiento.

Un resultado en este sentido (las organizaciones de noticias se convierten en asistentes de capacitación y proveedores de datos para los gigantes de la IA) parece, a pesar o quizás debido a la gran petición inicial, anticipar el dominio total de las empresas tecnológicas y la destrucción de los medios como industria distinta. Los propietarios de medios parecen estar intentando una especie de repetición fantástica de la era de las redes sociales, donde, claro, sus negocios todavía quedan marginados, pero al menos se les paga. Si se entiende como una táctica legal, podría sobrestimar el valor de las organizaciones de noticias para las empresas que venden generación de texto multipropósito y tienen mucho otro material del que sacar provecho. Si un posible objetivo es poner fin a la recopilación de historias no autorizada, bueno, genial, pero es probable que Google, que es probablemente la operación de rastreo web más avanzada del mundo, encuentre una manera de obtener lo que necesita para escupir anuncios de búsqueda competentes. .

Como muchos debates sobre la IA, estos enfoques ofrecen soluciones especulativas a problemas especulativos. Si bien no es exactamente agradable pensar en ellos, son menos sombríos que la situación que se vive inmediatamente frente a las redacciones en 2023. También está ausente el público: los lectores, las personas que en teoría se sentirán atendidas, complacidas u obligadas a actuar por el periodismo en los próximos años. ¿Cuánta automatización quieren en su periodismo? ¿Cuánto creen que quieren? ¿Cuánto quieren querer? La gente consume noticias y colabora con los medios por todo tipo de razones, algunas más conscientes que otras: aburrimiento; un sentido de responsabilidad; compromisos ideológicos; esperanza; miedo; espíritu de venganza; sentirse inteligente; Enfadarse. El éxito del Times seguramente puede atribuirse en parte a su incomparable paquete de contenido informativo de calidad, pero no puede entenderse completamente sin, básicamente, un análisis sociológico de los liberales estadounidenses y sus hábitos de consumo. ¿Podría ChatGPT proponer una columna plausible de Thomas Friedman? Absolutamente. ¿Querrían sus numerosos seguidores leerlo y pagar por él, sabiendo que sus metáforas cuidadosamente mezcladas fueron generadas por un software entrenado en sus archivos? Sinceramente lo dudo! (La incognoscibilidad fundamental de las motivaciones de la audiencia es igual de complicada en el contexto de Hollywood. ¿Es predatorio copiar y automatizar la imagen de un actor? Obviamente. ¿Producirá algo que la gente quiera ver, oír o hablar? Menos claro. ¿Los ejecutivos de Hollywood darán ¿Es una oportunidad de todos modos? Puedes apostar.)

Algunos aspectos estrechos de la producción de noticias probablemente serán más fáciles de automatizar de lo que los escépticos sospechan o admiten. Bloomberg ha estado utilizando herramientas de inteligencia artificial para ayudar a optimizar los informes financieros básicos durante años, y los servicios de noticias han estado utilizando generadores de historias para escribir resúmenes deportivos y resumir informes de ganancias durante más de una década. Un simple resumen no es glamoroso, pero es útil y explica mucho de lo que el público consumidor de noticias realmente lee.

Sin embargo, es probable que los intentos inevitables de automatizar el resto choquen con el desorden fundamental del periodismo como concepto y como práctica, es decir, la publicación y contextualización cuestionada de información que aún no está disponible en Internet esperando ser publicada. enrollados en un conjunto de entrenamiento o sintetizados automáticamente en un fragmento agregado de noticias. Esta colisión no es un escenario fácil de predecir o controlar. Un riesgo subestimado es que los editores se maten en el intento.