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Se l’Intelligenza Artificiale passa al servizio della informazione

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Il mondo dell’informazione ha visto una fortissima accelerazione nell’introduzione di componenti innovativi e nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel lavoro di redazione.

Il paradosso

All’aumento della richiesta di informazione portato dalla pandemia non è corrisposto un aumento di numero di giornalisti, anzi, molti hanno perso il lavoro: a farne le spese alla fine è stata la qualità della copertura anche in ambito sanitario. L’integrazione dell’intelligenza artificiale ci potrebbe portare verso un’informazione più tempestiva e affidabile, più radicata nei fatti, più scientifica. Un giornalismo che si rinvigorisce con l’integrazione alla AI.

AI

Artificial intelligence significa, in senso lato, che alcune operazioni che richiedono un certo grado di intelligenza non vengono affidate a esseri umani ma a software. Nelle 71 testate di 32 paesi presi in esame da uno studio del think tank di giornalismo della London School of Economics, l’automazione viene utilizzata come uno strumento di supporto editoriale e commerciale non per sostituire il lavoro, o il giudizio, degli esseri umani.

Nel 68% dei casi si tratta di applicazioni per rendere efficace il lavoro dei giornalisti o, in misura minore, di strumenti per far arrivare i contenuti più rilevanti al pubblico (45%) e per migliorare i processi di business (18%).

Machine Learning

Le applicazioni più interessanti sperimentate da gruppi editoriali – incluso il Sole 24 Ore da cui è estratto l’articolo – chiamano in causa tecnologie di machine learning, che sono un livello ulteriore di automazione dove un sistema risolve un dato problema trovando la soluzione in maniera autonoma dopo aver ingerito una grande quantità di dati in fase di addestramento. Se da un algoritmo ci si può aspettare un esito affidabile e prevedibile, il risultato di un algoritmo di machine learning viene espresso in termini di probabilità.

Questo significa che una simile tecnologia è soggetta a errori

La garanzia che questi errori siano tenuti sotto controllo ricade nel principio che l’attività giornalistica si fonda sulla verità sostanziale dei fatti. Bisogna potersi fidare: se una testata ha costruito un rapporto di trust con il pubblico, quel contratto deve essere considerato valido anche quando entrano in gioco i risvolti etici dell’automazione.

Un rapporto di fiducia: controllo delle fonti

Questa fiducia di fondo non viene messa in dubbio dalla complessità degli algoritmi che varia oggi da operazioni ordinarie come il supporto alla ricerca avanzata all’utilizzo di reti neurali e deep learning.  

Uno dei principali ambiti è quello della raccolta di notizie e include strumenti per il controllo automatizzato delle fonti, per l’analisi di grossi volumi di dati e documenti.

Ulteriore macro-ambito è quello della distribuzione di contenuti che si declina in front-end intelligenti, nella personalizzazione dei prodotti editoriali fino alla profilazione degli interessi del pubblico, alla lead generation e alla monetizzazione.

APPROFONDIMENTI

MEDIA: COME L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE CAMBIA IL MONDO DELL’INFORMAZIONE

A cura di Hublab e Il Sole 24 Ore

INTELLIGENZA ARTIFICIALE: FRANCESCO MARCONI ALLA MILANO DIGITAL WEEK

A cura di Franceso Marconi