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Panelistas del ISOJ discuten la importancia y los desafíos de integrar la inteligencia artificial al periodismo




Por Sunny Kim

Cuando hablamos de inteligencia artificial en el periodismo, debemos hablar sobre el aspecto centrado en el ser humano, dijo Nick Diakopoulos, profesor asistente de Estudios de Comunicación y Ciencias de la Computación en la Universidad de Northwestern el 13 de abril en el 20º Simposio Internacional de Periodismo Online (ISOJ, por sus siglas en inglés).

Michael Morisy, Lisa Gibbs, Ling Jiang y Clay Eltzroth. (Foto: Erika Rich/ Centro Knight).

Diakopoulos, quien es el director del Laboratorio de Periodismo Computacional y quien moderó el panel “El impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el periodismo”, dice que todos los componentes que dictan una máquina de IA, como el tipo de datos que se usó para entrenara a la máquina, cómo se usaron y definieron esos datos, a qué entrada presta atención un sistema, son todas decisiones tomadas por un humano.

“Los sistemas de inteligencia artificial son herramientas al final del día”, dijo Diakopoulos. “Están construidos por personas para satisfacer necesidades, objetivos y valores, y eso los convierte en herramientas fundamentalmente críticas. Expresan los valores que los desarrolladores eligieron desarrollar en ellos”.

Añadió que cuando se usa correctamente, la inteligencia artificial puede sugerir “oportunidades reales para [que] periodistas y organizaciones de noticias” utilicen estas herramientas para impulsar la producción y difusión de noticias.

“Creo que es hora de que pensemos en la IA como un nuevo medio, un medio en el que un periodista puede expresar y ejercer sus valores éticos y normativos”, dijo Diakopoulos. “Llamaría a los periodistas para que se unan y se conviertan en verdaderos diseñadores de IA si quieren ser dueños del futuro de los medios de comunicación”.

Sin embargo, Ling Jiang, científica de datos sénior de The Washington Post, dijo que existen ciertos desafíos con el uso de herramientas inteligentes artificiales en las salas de redacción. Las herramientas de aprendizaje automático pueden ser muy útiles para reducir el trabajo repetitivo y de rutina para un periodista, pero la confiabilidad sigue siendo un gran problema.

“Las máquinas no pueden corregirse a sí mismas sin interacción humana”, dijo Jiang. Agregó que las herramientas de aprendizaje automático pueden ser tan buenas como los datos y las personas detrás de los datos, para ayudar a resolver los problemas para los que está diseñado.

The Post utiliza ModBot para moderar el contenido en las secciones de comentarios, dijo Jiang. Siempre que haya un “comentario malo”, el ModBot clasificará estos comentarios. ModBot eliminará automáticamente ciertos comentarios que detecte como dañinos o improductivos en función de un umbral, dijo Jiang.

También hay problemas con la predicción de la popularidad, dijo Jiang. Es importante optimizar la asignación de recursos y apoyar mejores experiencias de lectura, pero a veces puede haber desafíos para estos métodos. Pero cuando se ejecutan correctamente, las herramientas de aprendizaje automático pueden ayudar a los periodistas a hacer mejor su trabajo maximizando la eficiencia, la capacidad, la comunicación y el compromiso con su audiencia.

“La tecnología es neutral”, dijo Jiang. “La clave es cómo la usamos”.

Algunos temen que la IA se lleve los trabajos de periodismo, dijo Diakopoulos. Pero solo el 15 por ciento del trabajo de un reportero y el 9 por ciento del trabajo de un editor pueden ser realizados por una máquina de IA. La comunicación compleja, que implica informar, entrevistar, transcribir y volver para obtener más información, escribir la historia con matices y equilibrio, son habilidades que los humanos pueden hacer, dijo Diakopoulos.

La agencia de noticias Associated Press utiliza inteligencia artificial para maximizar la producción de noticias y el proceso de recopilación de estas, dijo Lisa Gibbs, directora de asociaciones de noticias de Associated Press.

“Cuando empezamos… fuimos unos de los primeros”, dijo Gibbs. “Hoy en día hay salas de redacción en todo el mundo que utilizan la producción de historias utilizando IA, y se está convirtiendo cada vez más en una herramienta de rutina”.

“Creemos absolutamente que esta tecnología ayudará a los periodistas a hacer mejor su trabajo, si se ejecuta correctamente”, dijo Gibbs. “No va a reemplazar el trabajo del periodista”.

Ella habló sobre cómo la AP fue capaz de infundir la innovación y el espíritu empresarial en la AP trabajando con un proveedor de datos llamado Automated Insights. Mediante el uso del sistema Automated Insights, la AP pudo producir 3.700 historias de ganancias de la compañía frente a las 300 historias que pudieron producir antes de usar el sistema.

“Tuvo un impacto real en el periodismo que la AP pudo producir”, dijo Gibbs. “Para fines de 2019, estaremos produciendo 40.000 historias generadas automáticamente”.

Añadió que 40.000 parece ser un gran número, pero considerando que la AP produce alrededor de 1.000 historias por día, aún es una escala pequeña, pero está creciendo. Otro proyecto interesante en el que está trabajando la agencia, es tratar de ver si pueden ayudar a las organizaciones de noticias locales a recopilar documentos de una manera más fácil y eficiente.

En cuanto a la recopilación de noticias, la inteligencia artificial se usa para ayudar al a AP con la detección de eventos al explorar el gran mar de los canales de las redes sociales e identificar posibles historias que podrían funcionar para la AP. Ciertos algoritmos, como NLP, NER y geolocalización, ayudan a la AP a explorar redes sociales y detectar noticias más rápido, dijo Gibbs. La autenticación de los redes sociales para verificar si una historia o un video apareció en internet antes, es otra herramienta útil, dijo Gibbs.

Actualmente, hay unos 500 ingenieros que trabajan en Bloomberg y ayudan con proyectos de IA y otros problemas técnicos en la organización de noticias, dijo Clay Eltzroth, gerente de productos de Bloomberg News. Pero enfatizó la importancia de enseñar a los reporteros lo que el aprendizaje automático de IA puede hacer.

“Creo que la educación en torno a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es una de las cosas más importantes para las salas de redacción en el futuro”, aseguró Eltzroth.

Michael Morisy, quien es el cofundador y director ejecutivo de la Fundación MuckRock, dice que su organización ayuda a las salas de redacción a realizar y rastrear las solicitudes en registros públicos. Hasta ahora, la organización ha podido archivar y rastrear más de 60.000 archivos, lo que se divide en categorizar 336.840 comunicaciones entrantes con varias agencias gubernamentales, dijo Morisy.

“Construimos un sistema de micro-tarea para simplificar este proceso”, dijo Morisy. “Esto en realidad redujo el tiempo de tarea al 50 por ciento y también facilitó la capacitación de nuevos miembros del equipo”.

Diakopoulos, quien moderó la sesión de preguntas y respuestas posterior a las presentaciones individuales, les preguntó a los panelistas qué tipo de habilidades serían útiles para los periodistas que se dedican al aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Eltzroth dijo que la codificación definitivamente sería útil, pero también es importante comprender qué es la codificación y poder explicársela a otros de manera integral. “Si hay cosas que el aprendizaje automático no puede hacer, lo más importante es la educación sobre lo que está ahí y lo que puede hacer”, dijo Eltzroth.

Un periodista que puede pensar en estos problemas no como un problema aislado, sino de manera sistemática, también sería una habilidad esencial, dijo Morisy.

“Queremos facilitar el trabajo de los periodistas, en lugar de que ellos hagan el trabajo de la estenografía”, dijo Gibbs. “Se trata de cambiar de trabajo en lugar de eliminarlos”.

El video del panel estarán disponibles en isoj.org.




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