La inteligencia artificial también cambia el periodismo

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Cuando pensamos en inteligencia artificial, puede que imaginemos a robots capaces de enamorar a humanos, máquinas que aprenden por sí mismas o un futuro en el que los androides planten cara a la Humanidad. Aunque aún nos encontremos lejos de esa posible realidad, la inteligencia artificial ya está presente en nuestra rutina en forma de recomendación de contenido, traducción instantánea o reconocimiento de voz. 

El periodismo no escapa de la irrupción de la inteligencia artificial y el nuevo panorama está generando oportunidades e inquietudes a partes iguales. 

En 2013, la agencia de noticias estadounidense Associated Press comenzó a emplear la herramienta Automated Insights para producir historias a partir de datos. Primero fueron las noticias de deportes. Después, los informes corporativos. El The Washington Post utiliza el sistema Heliograf para noticias políticas y de deportes. En Los Angeles Times, Bot Quake informa inmediatamente después de que se produzca un terremoto. La lista de medios de comunicación que emplean la IA diariamente continúa con CNN, Forbes The Wall Street Journal, entre otros muchos.

Como señala Associated Press en su Guía para redacciones en la era de las máquinas inteligentes, muchos medios de comunicación están logrando capacitar a periodistas para analizar datos, identificar patrones, convertir datos en texto u obtener mayor velocidad, exactitud y diversidad de cobertura.

Tomemos el caso de los Papeles de Panamá. Cerca de 400 periodistas del Consorcio Internacional de Periodismo de Investigación (ICIJ, por sus siglas en inglés) trabajaron durante dos años analizando 2,6 terabytes de datos. El ICIJ no empleó IA al comienzo de la investigación. “De haberlo hecho”, apunta Caruana Galizia, el desarrollador web del ICIJ, “ese proceso habría sido mucho más rápido para los periodistas”.

Con todo, el uso de inteligencia artificial en periodismo plantea una serie de dilemas éticos relacionados con los valores sustanciales de la profesión.

¿Supone la aplicación de tecnología inteligente la conquista de la tan ansiada objetividad completa?

La imparcialidad es uno de ellos. ¿Supone la aplicación de tecnología inteligente la conquista de la tan ansiada objetividad completa? Los investigadores tienen clara la respuesta. “La inteligencia artificial está diseñada por humanos, y los humanos cometemos errores. Un sistema de IA es tan bueno como los datos con los que se le alimenta”, señalan desde Associated Press. “Igual de importante es verificar la fiabilidad de una fuente como la de un sistema de IA”.  

El aprendizaje automático o machine learning se refiere a cómo un sistema puede ajustarse automáticamente sin necesidad de que se le den órdenes. Los algoritmos, por tanto, evolucionan con la experiencia. Así, si los sistemas son capaces de tomar sus propias decisiones, pueden caer en la parcialidad tanto como los humanos que los programaron. 

La precisión del periodismo automatizado será posible siempre y cuando el algoritmo base esté libre de sesgos ideológicos y los programadores no distorsionen los datos. Esto sostiene el jurista Matteo Monti en su estudio Problemas Éticos y Jurídicos Relacionados con la IA en Prensa, en el que señala al principio ético de la exactitud como guía a la hora de buscar datos. “Buscar los datos más rigurosos y verificar diferentes bases de datos es una excelente manera de evitar errores embarazosos o difundir noticias falsas”, reitera. 

En quién recae la responsabilidad de una pieza generada mediante IA es otro tema espinoso. ¿Es responsable el proceso de aprendizaje autónomo del algoritmo? ¿O lo es quien lo diseñó en un primer momento?

A la hora de diseñar algoritmos, el criterio de quien los desarrolla es fundamental. Como señala Bennie Mols, periodista científico especializado en IA, “son los seres humanos quienes han construido y diseñado la IA y han introducido valores morales en su código. Los humanos siempre deberían ser responsables, porque la tecnología está en sus manos”. 

De ahí que los procesos de control de los sistemas sean indispensables. Unos procesos que solo pueden estar en manos de periodistas de carne y hueso. Que una pieza periodística haya sido generada por una herramienta que consideramos más inteligente, eficiente y eficaz no es sinónimo de exactitud. 

“Los algoritmos no cometen errores ortográficos ni aritméticos”, dice Lisa Gibbs, editora de negocios internacionales de Associated Press. “Los errores son por problemas con los datos. Si los datos son malos, tendrás una mala historia”.

La moraleja es, entonces, que debemos fiarnos de nuestro colega electrónico solo para ciertas tareas (traducción automática, búsqueda y procesamiento de datos, historias cortas sobre deportes, meteorología o finanzas, detección de noticias falsas…), siendo el periodista el encargado de monitorizar el proceso para asegurar un buen resultado final. 

Para ello, la colaboración con los programadores es esencial. La Universidad de Columbia alerta de que gran parte de los problemas que plantea la IA se debe a la falta de conocimiento de los ingenieros que generan el código sobre los valores editoriales del periodismo.

En este sentido, Mols recalca que “los ingenieros deben conocer la manera de trabajar de los periodistas y viceversa. Tanto la ciencia computacional como el periodismo transforman información para añadirle valor. Una nueva disciplina se está desarrollando en torno a esto: el periodismo computacional”.  

Una vez publicada la pieza, el lector entra en juego. ¿Hasta qué punto consumiríamos reportajes, documentales, crónicas… hechas por máquinas? La transparencia es clave en la ética periodística, ¿se debe entonces informar del grado de empleo de la IA?

Matteo Monti menciona que los datos podrían, por ejemplo, proceder de una fuente con cierta orientación política. “Al igual que la audiencia tiene derecho a conocer la ideología política de un periódico, también lo tiene a saber el origen de los datos utilizados y su orientación”. 

Los investigadores de Columbia también insisten en el deber de los periodistas de describir las decisiones tomadas al construir algoritmos y señalar cualquier parcialidad que pudiesen generar.

“Cuanto mayor sea el papel que la IA juega en el resultado final, más importante es hacérselo saber al público”, concluye Mols.

La solución a los ‘enredos’ éticos que trae consigo la IA podría pasar por la creación de códigos de conducta que guíen a programadores y periodistas en la conservación de los valores tradicionales

La solución a los ‘enredos’ éticos que trae consigo la IA podría pasar por la creación de códigos de conducta que guíen a programadores y periodistas en la conservación de los valores tradicionales del periodismo. Aún no se ha desarrollado ningún documento de este tipo, pero sí que se están generando debates e iniciativas que buscan arrojar algo de luz y descubrir el camino común a seguir. 

El Centro Europeo de Medios y Ciencia del Parlamento Europeo celebró el pasado junio en Estrasburgo las Jornadas Europeas de Medios y Ciencia, dedicadas a introducir a jóvenes periodistas en el uso de inteligencia artificial.

También Polis, el think-tank de periodismo de la London School of Economics, y Google News Initiative lanzaron a finales de 2018 Journalism AI, un proyecto que busca fomentar la reflexión en torno a la IA en redacciones de todo el mundo. 

La inteligencia artificial ya no es futuro, sino presente, y la adaptación es la única opción para los periodistas. Compañeros de los medios, parece que la automatización va a dar mucho que hablar, así que preparen sus plumas. Si es que no las han cambiado ya por una tablet.

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Este artículo se publica gracias al patrocinio del Banco Sabadell, que no interviene en la elección de los contenidos.

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