L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il Giornalismo
Una coppia vincente per un'informazione più Efficace e Personalizzata
Ciao!
Ormai conosciamo molto bene l’intelligenza artificiale, tutti i suoi pregi/difetti e le possibili applicazioni. Ammettiamolo, sotto certi punti di vista sta un po’ annoiando (e infatti si sta iniziando a parlare di un calo di interesse ed utenti).
Tuttavia è molto interessante andare nel dettaglio di uno specifico settore, il giornalismo, e capire come questi nuovi sistemi che si stanno evolvendo stiano aiutando il settore sia dal punto di vista dei giornalisti che degli utenti.
Visto che sarà un post leggermente lungo inserisco un indice con il quale potete saltare al punto che più vi interessa.
Buona Lettura!
Vediamo le varie possibili applicazioni, prima per le redazioni e poi per gli utenti.
🎙️ Trascrizioni audio
Moltissimi articoli di cronaca si basano su interviste o conferenze stampa di personaggi famosi. Tendenzialmente il giornalista segue assiduamente l’intervento e scrive i concetti importanti; magari registra anche l’audio in modo da poter riascoltare alcuni pezzi o nel migliore dei casi effettuare una trascrizione.
L’intelligenza artificiale dà i superpoteri proprio a quest’ultima fase.
Rispetto ai “vecchi” sistemi è inevitabile che algoritmi più recenti saranno più precisi nella trascrizione ma soprattutto potranno riconoscere le parti salienti ed evidenziarle per rendere la comprensione del concetto ancora più rapida per il giornalista.
Inoltre si potrebbero creare dei riassunti utili sia per la redazione che per gli utenti.
Il progetto Ultimora, attivo su Telegram e Twitter, nelle importanti conferenze stampa e durante le sedute parlamentari fa proprio questo ma in modo manuale. Sistemi di intelligenza artificiale potrebbero fare la stessa cosa in modo altrettanto rapido ma risparmiando sul personale.
✒️ Scrittura di Articoli
Abbiamo altamente imparato a conoscere l’intelligenza artificiale generativa (ChatGPT, Gemini, Copilot ecc…) e quindi perchè non sfruttarla anche nel giornalismo?
Ok, andiamo con calma.
È inevitabile che, almeno nella fase di sviluppo in cui ci troviamo ora, l’intervento umano sia fondamentale.
Le AI generative spesso fanno errori, inseriscono informazioni fuori contesto o addirittura se le inventano (le cosidette “allusioni”). Inoltre il pensiero umano, la sua capacità di ragionamento e collegamento delle informazioni non sono ancora replicabili.
Ma soprattutto è praticamente impossibile fare scrivere articoli di cronaca su fatti appena avvenuti, cioè quello su cui si basano la maggior parte delle testate giornalistiche online.
L’intelligenza artificiale può quindi aiutare soprattutto per scrivere delle informazioni generaliste di contorno a fatti di cronaca.
Vediamo un esempio pratico in cui mi sono recenentemente imbattuto:
Un articolo di hwupgrade.it riguardo l’acquisizione di Vodafone da Fastweb e il conseguente futuro del sotto-brand HoMobile, ovvero una notizia “del giorno”.
Dopo un’introduzione in cui si fa una panoramica generale sulla situazione inizia un elenco di 4 possibili scenari futuri per Ho. Appena ho letto le prime due frasi ho subito pensato: “Questo è scritto da ChatGPT”.
Ci sono varie strutture sintattiche che me lo hanno fatto intuire, ad esempio “potrebbe decidere di mantenete vivo […] sfruttandolo come brand secondario per raggiungere specifici obiettivi” (quali obiettivi??) oppure “sintetizzi i valori e le caratteristiche di entrambi le aziende”.
ZeroGPT ha confermato la mia tesi.
Un ulteriore campanello di allarme è che si tratta di un testo abbastanza generico, che non va troppo nello specifico, ma comunque che riporta informazioni realistiche e plausibili.
Non c’è nulla di male!
Insomma, può anche essere “concesso” utilizzare l’AI in un contesto simile, dove si effettuano supposizioni o argomentazioni generiche.
Minima spesa, massima resa.
Quello che non deve accadere è una automatizzazione del processo di generazione e pubblicazione. Il contenuto deve pur sempre passare attraverso un essere umano che lo rilegga innanzitutto per comprendere se ha senso e contiene informazioni corrette e successivamente per effettuare delle integrazioni o leggere correzioni.
Potenzialmente in un futuro alcuni algoritmi specializzati potrebbero aiutare nella ricerca e analisi di studi scientifici e white paper per facilitare la scrittura di articoli di approfondimento su determinati temi.
🖼️ Generazione Immagini
Sempre restando nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale generativa, c’è anche il grande settore della creazione di foto e, soprattutto nel prossimo futuro, video.
Ci sono molti casi in cui il tema dell’articolo è abbastanza astratto ed è difficile scegliere un’immagine di copertina. Con l’AI è possibile creare una foto ad hoc che rappresenti al meglio ciò che è scritto e magari, con alcuni accorgimenti nella fase di generazione, possa attirare un maggiore pubblico rispetto ad una banale fotografia.
Io stesso ho utilizzato questa metodologia per alcuni post qui su substack (e forse l’avrò usata anche per questo post!).
In questi mesi OpenAI sta sviluppando Sora, una tecnologia per generare video, che invece potrebbe essere utile per condividere le notizie sottoforma di video brevi sui social con la voce del giornalista o perchè no, per rimanere in tema, con un text-to-speech (anche se credo che faccia perdere un po’ di autorevolezza alla notizia).
🌍 Traduzione Multilingua
Qual è l’obiettivo dei giornali? Guadagnare
Come fanno a guadagnare? Con le pubblicità
Come si mostrano le pubblicità a più persone? Aumentando il pubblico
Come si aumenta il pubblico? Scrivendo in più lingue diverse
Ci sono alcune tipologie di articolo, ad esempio recensioni, confronti o particolari approfondimenti che possono essere pressochè unici nel web e quindi potrebbero attirare pubblico da tutto il mondo.
Tradurli manualmente però richiederebbe del personale apposito specializzato in questo settore. Certo, si potrebbero usare dei classici traddutori (Deepl, Reverso ecc…) ma in alcuni casi si potrebbe notare che si tratta di una traduzione automatica o potrebbe essere un po’ imprecisa.
Usando modelli come GPT-4, Gemini o Claude il tutto può essere fatto in modo più accurato.
Qualcuno ovviamente ci ha già pensato, ovvero la testata italiana dday.it
Hanno creato il sotto-sito global.dday.it contenente alcuni articoli specifici tradotti in inglese.
Il processo è semi automatizzato sfruttando le API di GPT-4 che possono essere configurate per effettuare una traduzione più letterale oppure più “leggibile”. Per ora hanno scelto un approccio molto conservatore ma sono tutti esperimenti quindi probabilmente ci saranno dei cambiamenti.
Abbiamo un esempio del genere proprio vicino a noi quindi speriamo che comunichino alcune informazioni in più sia tecniche che riguardo ai risultati raggiunti.
👤 Contenuti Personalizzati
È possibile sfruttare gli algoritmi per creare dei contenuti personalizzati per il singolo utente.
Inevitabilmente ognuno di noi ha delle preferenze in termini di argomenti su cui restare informato e quindi testate giornalistiche con ampia copertura potrebbero analizzare il comportamento del lettore e personalizzare la homepage. Qualcuno si troverà in primo piano la notizia “del giorno”, qualcun’altro gli avvenimenti della politica e altri ancora quelli legati all’informatica.
Tutti i contenuti rimarrebbero uguali, solamente disposti in modo diverso.
Non è una cosa totalmente nuova nel mondo del giornalismo, ci sono vari quotidiani/settimanali che hanno versioni diverse in base alla zona di pubblicazione. Tra queste possono differire totalmente gli articoli o semplicemente l’ordine in cui vengono presentati.
Il “Corriere dello Sport” ad esempio ha la sua versione principale in Lazio/Molise/Abruzzo/Toscana in cui viene data priorità alle squadre Roma e Lazio mentre un’altra per il Nord Italia in cui sono enfatizzate (nel titolo e nelle prime pagine) squadre come Juventus, Inter e Milan.
Un ulteriore personalizzazione dei contenuti può avvenire con la creazione di riassunti giornalieri o newsletter focalizzati sull’interesse dell’utente.
Anche su questo utilizzo ci sono dei progetti pratici: JAMES (Journey Automated Messaging for Higher Engagement through Self-Learning), un algoritmo del TheTimes per personalizzare le newsletter. Non solo riguardo agli argomenti ma anche alla presenza o meno di immagini e all’orario di ricezione.
Se ci pensate è qualcosa di potentissimo per far apprezzare di più il proprio contenuto al lettore, e così è stato: il tasso di disiscrizione, generalmente abbastanza alto nelle newsletter dei giornali, si è ridotto del 50%.
Altro simpatico esempio arriva dal WallStreetJournal e dai suoi hedcuts, ovvero delle illustrazioni con uno stile caratteristico che vengono fatte ai personaggi famosi protagonisti di un articolo.
L’idea era quella di realizzarli anche per i propri abbonati, cosa però abbastanza improponibile dal punto di vista logistico per i disegnatori. La questione è stata risolta allenando un modello linguistico con moltissimi disegni fatti a mano e creando un tool online che in pochi secondi produce il risultato finale a partire da una foto.
Sempre restando in tema, con un buon modello di intelligenza artificiale è possibile fornire ai lettori dei contenuti inediti basati sulle loro domande.
Ci è da esempio il progetto Talk2020, lanciato sempre dal WallStreetJournal in occasione delle elezioni presidenziali in USA.
Le campagne elettorali possono essere sotto certi aspetti confusionarie per i cittadini che potrebbero non riuscire a capire le posizioni dei vari candidati o le loro dichiarazioni su determinati temi.
Questo progetto non era altro che un motore di ricerca al quale si potevano fare domande sui candidati ed esso forniva rapidamente una risposta andando ad analizzare tutte le dichiarazioni ed interviste che erano state trascritte (e qui ci ricolleghiamo al primo punto).
Tutte queste iniziative legate alla personalizzazione dei contenuti e alla traduzione degli articoli sono sia a vantaggio dell’utente (che viene soddisfatto ed è più spronato ad informarsi) che delle redazioni (maggiori utenti e soddisfazione corrisponde a maggiore guadagno)
✔️ Fact Checking
Uno dei grandi problemi del mondo online, da sempre, sono sicuramente le fake news.
In realtà volendo essere più precisi queste si suddividono in ulteriori tre sottocategorie, se vi va potete approfondire nel canale telegram.
Algoritmi di Intelligenza Artificiale possono essere allenati proprio per riconoscere queste notizie e quindi segnalarlo direttamente agli utenti o alla squadra di moderazione.
Di questo se nè occupata l’Unione Europea con vari progetti: GoodNews + Fandando (2018) e ora, basandosi sui risultati ottenuti da questi, è in atto AI4TRUST.
È capace di effettuare uno “scraping” continuo dei social network alla ricerca di notizie false ma può anche venire usato dai giornalisti per smascherare rapidamente fake news e poi eventualmente segnalarlo ai propri lettori.
Risulta utile anche a scienziati e ricercatori per assicurarsi che gli studi e dati che si utilizzano come fonte per un proprio progetto siano veri.
Tra l’altro i modelli di Intelligenza Artificiale, conoscendo sè stessi e come lavorano, possono riconoscere a loro volta ulteriori contenuti scritti dall’intelligenza artificiale.
Ci sono poi moltissimi altri progetti e tool sia per gli utenti ma soprattutto per le redazioni giornalistiche.
🔎 Ricerca Informazioni
Molte persone hanno iniziato ad usare ChatGPT o Google Gemini come dei veri e propri motori di ricerca.
Tutto sommato, per alcuni tipi di ricerche, funzionano discretamente bene ma ovviamente l’attualità e temi che potrebbero aggiornarsi nel corso del tempo non sono il loro forte.
Ci sono altri chatbot invece più specializzati su questo, ad esempio Perplexity che funziona in modo egregio.
È possibile fare una domanda e si ottiene una buona risposta: lunga il giusto in base a ciò che si ha chiesto e completa di tutte le principali informazioni.
Inoltre vengono condivise alcuni fonti da cui approfondire insieme a qualche foto/video.
Può essere molto utile per argomenti articolati in cui bisognerebbe visitare molteplici siti per recuperare al meglio tutte le informazioni.
In questo fase comunque un rapido controllo umano non fa mai male!
Le domande possono essere anche in italiano ma le risposte spesso arrivano in inglese.
Un altro esempio simile lo si può vedere nel browser Arc, che si distacca un bel po’ dalla massa con funzioni aggiuntive tra cui un “motore di ricerca” in-app basato su AI.
Altri tool simili sono You.com, Exa Search o Phind
🗂️ Cose Interessanti
Clef Notes sembra essere un potente tool per registrare conversazioni, trascriverle ed evidenziare i punti salienti.
Esattamente ciò che abbiamo detto all’inizioSimplify Gmail è un’estensione per browser che va a modificare l’interfaccia della mail rendendola più minimale e produttiva.
Il DMA ha avuto i suoi effetti positivi; moltissimi utenti sono passati a browser alternativi su iPhone.
Che cosa ci hanno detto i 300 alberi con i sensori di Milano
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È stato approvato un ddl che prevede la possibilità di sequesto di Smartphone, PC e supporti di archiviazione.
Grazie per essere arrivati fino a qui, spero che abbiate apprezzato questo post.
A presto 👋🏻