Durante la Media Party 2022, que se realizó a fines de agosto en Buenos Aires, hubo muchos eventos que abordaron la relación del periodismo con las nuevas tecnologías. La intervención de Mattia Peretti, de JournalismAI, una iniciativa de la London School of Economics, se enfocó en un tema que de a poco empieza a colarse en las conversaciones dentro del ámbito periodístico en Latinoamérica: ¿qué uso se le puede dar a la inteligencia artificial en el periodismo?
Peretti comienza su respuesta con un disclaimer necesario: la inteligencia artificial no es lo que la ciencia ficción construyó en nuestro imaginario, es decir, robots más inteligentes que nosotros con intenciones peligrosas. A priori, y por lo menos hasta ahora, la inteligencia artificial (IA) representa un conjunto de técnicas que pueden facilitar algunos aspectos de nuestros procesos. Es, ante todo, un vehículo de optimización.
Un buen ejemplo es el caso de Pinpoint, la herramienta de búsqueda de datos desarrollada por Google que usa inteligencia artificial. Pinpoint ayuda a hacer algo que a los periodistas nos toma mucho tiempo: registrar grandes cantidades de documentos e informes, muchas veces dispersos en múltiples fuentes, y sistematizarlos. La herramienta no hará un análisis crítico ni una narración de los hechos. Tampoco develará por si sola el resultado de una investigación, pero sí hace un aporte significativo al proceso de reportería. Ese es el eje de la explicación de Peretti sobre el tema: el trabajo periodístico es irremplazable, pero hay formas de hacerlo más ágil y riguroso.
En una conversación con IJNet, Peretti explicó que JournalismAI busca integrar el uso de la tecnología de machine learning al periodismo. “Hay un montón de oportunidades: ya hay herramientas de transcripción y traducción, por ejemplo, pero la IA puede servir muchísimo para reporteo basado en datos”, explica. Una de las cosas que destaca es la oportunidad de usar IA para filtrar comentarios y mejorar el engagement de las audiencias: “No es solo indicarle a la herramienta qué comentarios son ‘buenos’ o ‘malos’, sino entrenarla para reconocer comentarios tóxicos, ofensivos o dañinos por su lenguaje”.
Peretti destacó como ejemplo de esto el Political Misogynistic Discourse Monitor (Monitor de Discurso Político Misógino), un proyecto desarrollado por periodistas de Argentina, México y Brasil que usó la inteligencia artificial para investigar la violencia en redes contra mujeres de la política y el periodismo en América Latina. El proyecto comenzó de manera artesanal (leyendo y procesando tweet por tweet) hasta que las integrantes participaron en el Collab Challenge 2021 de JournalismAI y GNI, y así desarrollaron una metodología más ágil que les permitió crear una API que detecta discurso de odio en español y portugués.
Sin embargo, en los países de América Latina la inclusión de estas herramientas tiene algunos problemas más esenciales como, por ejemplo, el acceso a estas herramientas y tecnologías, que generalmente requieren buena conectividad y disponibilidad de equipos. “Los problemas de acceso a las tecnologías y de acceso a la inteligencia artificial están totalmente interconectados”, explica Peretti. Es por eso que, aunque quizás no esté en la lista de cosas más urgentes, conocer las herramientas y a quienes las están diseñando puede ayudar a tener un mapa de cómo incorporarlas en las redacciones en el futuro. “La IA no puede resolver los problemas de conectividad, por lo que para muchas redacciones la IA en este momento es algo genial para conocer, pero que quizás no está en la lista de prioridades”, dice.
Según Peretti, la IA ayuda mucho a identificar materiales periodísticos valiosos en tiempos de abundancia de datos e información: “La tecnología te ayuda a darte cuenta de qué cosas son plausibles de reportear, e incluso ayuda a encontrar cosas que no hubieras visto porque hay tanta información, tanto sucediendo”. De hecho, consorcios como el ICIJ la han usado para algunos de sus relevamientos más significativos.
El entrenamiento de estas herramientas lleva a una pregunta fundamental: ¿quién las entrena, y para qué? Peretti reconoce que el poder que se identifica en muchas estructuras (especialmente en tecnología y medios) puede afectar el desarrollo de las tecnologías basadas en IA si no se prevén ciertos riesgos. “El sesgo es un gran problema: la IA es solo una herramienta. Hay una dinámica de poder en la que la mayoría de estas tecnologías son desarrolladas en países centrales como Estados Unidos, los europeos o China”, explica. “Por eso, las conexiones con otros países pueden ayudar a que haya perspectivas diversas en la herramienta”.
En periodismo a veces es difícil no sentir nostalgia por aquellos tiempos donde se reporteaba con menos herramientas. Pero, de acuerdo a Peretti, conocer las nuevas tecnologías e incluirlas al trabajo diario ayuda a mejorarlas: “de alguna forma u otra, la IA va a ser una parte de nuestro día a día en el periodismo. Cuanto más se construyan estas tecnologías desde SIlicon Valley, menos vamos a poder garantizar que sean diversas”. Igualmente es optimista: “Tenemos la oportunidad de ser creativos y usar estas herramientas no solo para mejorarlas, sino para mejorarnos a nosotros mismos”.
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Imagen de DeepMind en Unsplash.
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