A veces es fácil ser cínico. Cuando leo piezas que sugieren que en el futuro los robots harán todo el periodismo, me pregunto: ¿no ha sucedido eso ya? Mis noticias están llenas de artículos que destacan los tweets divertidos que vi ayer, regurgitando comunicados de prensa e incrustando clips de YouTube de alguien que no reconozco "totalmente destruido". por alguien de quien no he escuchado. Probablemente podrías automatizar eso en una tarde..

Ya estamos acostumbrados a la agregación de noticias, donde los algoritmos crean fuentes personalizadas. ¿Podría el siguiente paso ser la escritura automatizada??

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Poco profundo no es estúpido

No tan rápido, bots. Buzzfeed hace un periodismo brillante e importante, al igual que muchas otras propiedades de los medios que también publican material poco profundo. En nuestra utopía impulsada por la publicidad, en la que casi nadie quiere pagar las noticias, la pelusa es a menudo la que paga las cuentas y financia las cosas buenas, porque el buen periodismo requiere tiempo, esfuerzo y dinero; lo que importa es que rara vez es lo que atrae a los anunciantes.

El mapa de conocimiento del Washington Post agrega automáticamente información contextual y de fondo a los artículos.

Si los robots pueden asumir el trabajo duro, que en muchos casos pueden, entonces eso tiene el potencial de reducir los costos de las organizaciones de medios y permitirles gastar una mayor proporción de sus ingresos de publicidad en material más serio. Esa es una noticia terrible para cualquiera cuyo trabajo actual sea rastrear Twitter para tweets ligeramente sucios de concursantes de reality shows, pero una gran noticia para las organizaciones que financian a la periodista de Guardian Carole Cadwalladr, quien rompió el escándalo Facebook / Cambridge Analytica. No es?

Lo que los newsbots pueden (y no pueden) hacer

Un montón de periodismo es un simple reportaje: simplemente dice, “aqui hay una cosa que paso”. Y eso puede ser muy valioso..

Cuando la Oficina Meteorológica del Reino Unido emite una advertencia del clima, es información crucial para los agricultores. Cuando una compañía emite una advertencia de negociación o los bancos centrales consideran aumentar las tasas de interés, eso es importante para los mercados financieros. Cuando una publicación en una parte del mundo publica una historia, puede ser información realmente útil para organizaciones en otra parte del mundo, y así sucesivamente. Automatizar ese tipo de cosas es bastante sencillo, por lo que, por ejemplo, un robot puede tomar el comunicado de prensa financiero de una empresa y resumirlo en un sitio de noticias financieras..

Ya estamos acostumbrados a la agregación de noticias, con algoritmos que crean fuentes personalizadas para nosotros. ¿Podría ser el siguiente paso automatizar la escritura de historias??

La tecnología puede ayudar con una gran cantidad de informes básicos. Por ejemplo, el proyecto Radar de la Asociación de la Prensa del Reino Unido (Reporteros y datos y robots) apunta a automatizar una gran cantidad de informes de noticias locales extrayendo información de agencias gubernamentales, autoridades locales y la policía. Todavía será supervisado por “periodistas humanos calificados”, al menos en el futuro previsible, pero la escritura real será automatizada: utiliza una tecnología llamada Natural Language Generation, o NLG para abreviar. Think Siri, Alexa o las demostraciones recientes de Google Duplex que imitan el habla humana, pero dedicadas a escribir en lugar de hablar.

De acuerdo con el jefe de redacción de Urbs Media, Gary Rogers, quien está trabajando con PA en el proyecto RADAR, “los periódicos locales no tienen el personal para escribir esas historias y ninguna operación centralizada, incluso a escala de AP, se encargará de escribir 250 historias localizadas. Nos dimos cuenta de que si podemos escribir esta automatización en el proceso de producción de noticias local, no estamos aceptando el trabajo de alguien, estamos haciendo algo que nadie más está haciendo..”

Herramientas del oficio

Donde la automatización se vuelve interesante es cuando asiste a los periodistas en lugar de reemplazarlos. El exprimidor de la BBC “toma artículos de la BBC y otros sitios de noticias, los analiza automáticamente y los etiqueta con entidades DBpedia relacionadas. Las entidades se agrupan en cuatro categorías: personas, lugares, organizaciones y cosas (todo lo que no cae en las primeras tres).”

La aplicación Editor del New York Times, mientras tanto, escanea, clasifica y etiqueta artículos para procesar datos más rápido de lo que los humanos pueden. El Mapa de Conocimiento del Washington Post ayuda a los lectores al vincular contenido relacionado, automáticamente “Proporcionar antecedentes relevantes, información adicional o respuestas a las preguntas más frecuentes, cuando el lector lo desee.”.

El Juicer de la BBC escanea y clasifica historias de múltiples fuentes para ayudar a los periodistas con su investigación

Luchando contra las falsificaciones

Mi mayor preocupación acerca de la inteligencia artificial al escribir historias es que si metes basura, sacas basura. A pesar de su supuesta batalla contra las noticias falsas, Facebook ha sido reacio a excluir el sitio político InfoWars de su plataforma, a pesar de que InfoWars ha informado de diversas maneras que la horrible masacre de escolares de Sandy Hook fue un engaño y que la NASA tiene una plataforma esclava en Marte. En YouTube, el algoritmo de temas de tendencias a menudo prioriza el sin sentido del papel de aluminio sobre el hecho verificable; en Twitter, hemos visto el aumento de bots que publican sin cesar las mismas afirmaciones a menudo infundadas. Una IA que considera creíbles estas fuentes es una IA que promueve noticias falsas en lugar de combatirlas..

Las noticias falsas no son un problema nuevo, esta caricatura es de 1894, pero la tecnología la ha armado.

Y, por supuesto, las noticias falsas tienen consecuencias muy reales, ya sea que se trate de engaños que causen violencia en el mundo real o charlatanes y pseudociencia que resuciten enfermedades mortales de las que pensamos que nos habríamos eliminado..

Luchando contra fuego con fuego.

La respuesta puede ser más AI. Por ejemplo, el inicio AdVerif.ai usa AI para detectar noticias falsas y otro contenido problemático en nombre de los anunciantes que no quieren que sus anuncios aparezcan al lado del contenido creado. Se describe a sí mismo como “como PageRank para noticias falsas, aprovechando el conocimiento de la web con un aprendizaje profundo”. En la práctica, eso significa verificar no solo el contenido de la página, sino también la confiabilidad de su editor, y compararlo con una base de datos de artículos de noticias falsos conocidos. Está en sus primeras etapas, y los errores se solucionan, pero este y otros sistemas similares tienen el potencial de ayudarnos a separar los hechos de la ficción..

Por otra parte, como Internet ha demostrado una y otra vez, los malos también encuentran formas de usar la tecnología y, a menudo, son más astutos que los buenos. No es difícil imaginar un futuro no muy lejano en el que un grupo de AIs se enfrenta a noticias falsas, mientras que a otro grupo se le ocurren formas cada vez más ingeniosas de luchar contra el primer grupo de AIs..

¿Podría la IA conducir a una carrera de armamentos en línea entre los fakebots y los newsbots como el de los anunciantes y los bloqueadores de anuncios? Mi lado optimista dice que no, pero dos décadas y media en línea me dicen que sí.

Tal vez debería pedirle a Siri que investigue.

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