Inteligência artificial no resgate ao jornalismo

[Um exemplo sobre a IA no mundo do jornalismo, a que se refere o texto, encontra-se no The Globe and Mail. Este jornal usa o seu sistema de inteligência artificial (IA) Sophi para a gestão dos conteúdos online, seleccionando automaticamente as notícias cuja preponderância pode estar a ser diminuída. O sistema de IA está a funcionar desde há um ano e o resultado tem sido positivo, de tal forma que o Sophi está a ser licenciado para outros editores. O programa não substitui os jornalistas mas agiliza algumas decisões.]

Estamos num cruzamento. Uma encruzilhada que determinará muito o futuro do jornalismo. A pandemia do Covid-19 resultou numa crise sem precedentes que pode dizimar alguns meios de comunicação em todo o mundo.
Uma possível solução proposta é a da inteligência artificial (IA). A IA refere-se às “máquinas inteligentes que aprendem com a experiência e realizam tarefas como seres humanos”, diz Francesco Marconi, professor de jornalismo da Columbia University, em Nova Iorque (EUA), que acaba de lançar um trabalho de referência sobre o assunto: “Newsmakers, Artificial Intelligence and the Future of Journalism“.

Francesco Marconi não chegou apenas agora. Ele liderou o Media Labs do Wall Street Journal e da Associated Press (AP), uma das maiores agências de notícias do mundo.

A sua tese é clara e inconfundível: o mundo jornalístico evolui mais lentamente do que as novas tecnologias. Portanto, é preciso aproveitar os benefícios que a IA pode oferecer numa redacção e pensar num novo modelo de negócios.
Para Marconi, estamos a perder o barco e a IA deve estar no centro desse futuro modelo de negócios. Como professor de jornalismo na UQAM, que acompanha de perto a evolução da profissão desde 1990 (CTV News, Reuters, Presse Canadienne, Journal du Québec, Canoe.ca e Huffington Post), estou cansado de concordar com ele. No Quebec, o La Presse Canadienne (PC) é, por exemplo, um dos raros media a usar a IA para facilitar a tradução de notícias.

A IA não substitui os jornalistas
A IA não existe para substituir jornalistas ou suprimir empregos. Marconi estima que 8 a 12% das tarefas actuais dos jornalistas serão assumidas por máquinas, o que pelo contrário vai redireccionar o trabalho de editores e jornalistas para o conteúdo de valor agregado: formatos longos, grandes entrevistas, análises, jornalismo de dados, jornalismo de investigação.

Neste momento, os robôs de IA estão a executar tarefas básicas, como escrever textos de dois a seis parágrafos sobre resultados desportivos, resultados trimestrais de negócios ou resultados eleitorais e olímpicos. O resultado é convincente, mas também mostra os limites da IA. Será sempre preciso um jornalista para melhorar um artigo de quatro parágrafos sobre os resultados financeiros da Bombardier, por exemplo.

A análise de grandes bases de dados por robôs de IA também permite que jornalistas da agência de notícias Bloomberg recebam um alerta assim que uma tendência ou anomalia surge do Big Data.

Para Marconi, a IA também pode economizar muito tempo aos jornalistas transcrevendo entrevistas em áudio e vídeo. O mesmo vale para os principais relatórios sobre poluição ou violência, baseados em grandes bases de dados. As máquinas podem analisar dados complexos rapidamente.

Posteriormente, o jornalista faz o seu trabalho essencial de verificar os factos, analisar, contextualizar e recolher informações. A IA dificilmente pode substituir isso. Nesse sentido, o ser humano deverá permanecer essencial em todo o processo jornalístico.

Modelo de negócio falhado
Marconi está certo quando explica que os media devem desenvolver um modelo de assinatura paga, aproximar-se da sua comunidade com conteúdo ainda mais relevante, desenvolver novos produtos (boletins, eventos, podcasts, vídeos) e novos conteúdos que a IA pode facilitar: personalização de notícias, recomendações para os leitores, por exemplo.

Alguns dos exemplos do livro de Marconi são bastante simples, como listas automatizadas ou artigos sobre novos restaurantes ou empresas locais, que são muito populares nos Estados Unidos.

A IA, nesse sentido, faz parte de um novo modelo de negócios baseado no fim dos silos nos media. Deve haver uma simbiose no sentido de “estreita união” entre a equipa editorial e outras equipas de media, como engenheiros, cientistas da computação, estatísticos, vendedores ou equipa de marketing.

Assim, é necessário numa redacção usar mais do que nunca as bases de dados para encontrar notícias relevantes para leitores, ouvintes, telespectadores e utilizadores da Internet.

E já existem várias ferramentas de IA para detectar tendências ou tópicos actuais na Internet e em media sociais como o Dataminr, Newswhip, Parsely, Crowdtangle ou Croma. Essas ferramentas também podem ajudar as redacções a melhor distribuir o conteúdo.

Cuidado com o enviesamento
Obviamente, o tamanho das redacções deve ser tido em consideração em toda esta análise. Um pequeno media semanal ou hiperlocal pode não ser capaz de agir rapidamente. Mas para os outros, é preciso começar imediatamente a fazê-lo. Os jornalistas precisam de ser melhor formados internamente; colaborar com jovens startups e universidades para ter sucesso.

Tomemos o exemplo actual do Covid-19. Esta é uma oportunidade para analisar dados de saúde pública para criar ligações, análises e procurar dados bairro a bairro e rua a rua. A AI pode ajudar nisso. Mas são necessários jornalistas de dados bem treinados para fazer esse trabalho.

Um dos perigos da IA, por outro lado, é o enviesamento dos algoritmos. Como estes são concebidos por seres humanos, há sempre necessariamente enviesamentos que podem alterar a análise dos dados e levar a sérias consequências, de acordo com Marconi. E a verificação humana do conteúdo antes da publicação permanecerá sempre o baluarte contra erros.

Uma investigação da empresa de media americana ProPublica, de financiamento filantrópico, mostrou em 2016 que os algoritmos usados ​​pelo Estado para julgar casos de liberdade condicional trouxeram um claro viés a favor dos presos brancos em detrimento dos negros. Quando se pensa nisso, esse uso de um algoritmo resultou em flagrantes injustiças.

A IA, por fim, desenvolveu sistemas para detectar vídeos falsos (“deep fakes”) e notícias falsas, que obviamente são apoiados por jornalistas experientes da Reuters e da AFP, por exemplo. Estas são boas notícias.

Nesse sentido, a transformação das redacções está apenas a começar e o ensaio de Marconi é essencial para identificar cenários de sobrevivência para media e jornalistas. Porque é disso que se trata. É melhor equipar as redacções e alterar o fluxo de trabalho de A para Z para obter uma melhor colaboração e melhores conteúdos que vão atrair novos assinantes pagos.

* Texto original de Patrick White, professor de jornalismo na Université du Québec em Montréal (UQAM), publicado no The Conversation (CC BY-ND 4.0). Fotos de eh Jon K e metamerist (Flickr/CC BY-NC-SA 2.0)
The Conversation

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