L'intelligenza artificiale (IA) nel settore editoriale ha registrato progressi costanti per oltre un decennio, con alcune importanti testate giornalistiche che hanno adottato sistemi automatizzati per la produzione di contenuti. Inizialmente utilizzata per le previsioni del tempo , i resoconti sportivi e i report finanziari , questa automazione si è estesa a un più ampio spettro di attività creative .
Entro il 2020, l'attenzione si è spostata in gran parte sull'intelligenza artificiale generativa, in grado di elaborare ed emulare il linguaggio umano. Ciò è stato possibile principalmente grazie a modelli avanzati di apprendimento automatico che identificano pattern all'interno di set di dati non strutturati. Questi modelli sono in grado di analizzare milioni di immagini, libri e articoli per generare contenuti scritti originali e straordinariamente simili a quelli umani, basati su specifici parametri di input.
Il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 ha aumentato significativamente l'interesse del pubblico per le tecnologie di intelligenza artificiale, suscitando la preoccupazione dei professionisti dei media di perdere il lavoro a favore dei robot. L'interfaccia intuitiva del chatbot ha permesso a un maggior numero di persone di esplorare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la qualità complessiva dei suoi contenuti ha spinto trendsetter come Nature Publishing Group e PNAS Journals a rivedere le proprie politiche editoriali.
ChatGPT ha acquisito 100 milioni di utenti a un ritmo senza precedenti , catapultando il suo sviluppatore, OpenAI, a un fatturato di oltre 1 miliardo di dollari . Questo successo rivoluzionario ha stimolato gli investimenti di capitale di rischio nelle aziende di intelligenza artificiale, che hanno raggiunto i 40 miliardi di dollari nella prima metà del 2023 e hanno spinto le aziende a esplorare le potenzialità dell'intelligenza artificiale in molti settori.
Si prevede che l'intelligenza artificiale globale nel mercato dei media e dell'intrattenimento crescerà dai 16,1 miliardi di dollari previsti nel 2023 agli 85,6 miliardi di dollari nel 2030. Fonte: Research and Markets
Considerata la crescente quantità di risorse di calcolo disponibili per l'addestramento dei modelli, i chatbot NLP avanzati devono ancora esprimere appieno il loro potenziale. Tuttavia, l'intelligenza artificiale ha già avuto un impatto profondo sul mondo dell'editoria, simile a quello avuto con l'avvento di Internet.
Un sondaggio WAN-IFRA condotto tra gli editori di notizie ha mostrato che a maggio 2023 circa la metà di loro utilizzava attivamente ChatGPT o strumenti simili, e il 70% si aspettava che aiutassero i giornalisti. Fonte: WAN-IFRA
Le nuove tecnologie hanno trasformato il panorama dell'editoria, presentando sfide e vantaggi per gli autori e nuove opportunità per i fornitori di contenuti. L'approccio basato sui dati impone alle aziende di accogliere questi cambiamenti, rendendo la competenza negli strumenti basati sull'intelligenza artificiale essenziale per giornalisti e redattori per garantire il proprio posto di lavoro.
Cos'è l'intelligenza artificiale generativa?
L'intelligenza artificiale generativa (IA) è un modello di apprendimento automatico in grado di generare nuovi contenuti, tra cui testo, immagini, musica, animazioni o codice. Questi modelli elaborano enormi quantità di contenuti prodotti dall'uomo utilizzando un formato di apprendimento autosupervisionato che consente loro di imitare i creatori umani.
Per lungo tempo, l'intelligenza artificiale si è sviluppata principalmente attorno all'interpretazione dei dati, incluso l'addestramento di algoritmi di apprendimento automatico per comprendere il contenuto di un'immagine. Tuttavia, la nuova tecnologia ha catturato l'attenzione di tutti quando i ricercatori sono passati dal riconoscimento delle immagini alla generazione di immagini. Nel gennaio 2021, OpenAI ha rilasciato DALL-E , un modello che converte le descrizioni testuali degli utenti in illustrazioni.
La copertina della rivista The Economist è stata realizzata con Midjourney, un altro generatore d'arte, che è diventato un successo dopo il suo lancio nel 2022. Fonte: The Economist
Le app di intelligenza artificiale generativa elaborano gli input attraverso modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Ispirati al cervello umano, gli LLM considerano parole e parti di parole come nodi su una mappa multidimensionale . Cercano di definire la distanza tra questi nodi e quindi di prevedere la parola che ha più probabilità di comparire in una particolare sequenza. Con più dati, un LLM può scrivere testi più complessi o creare elementi visivi pertinenti all'argomento.
Microsoft ha confermato che il suo chatbot Bing funziona con GPT-4 LLM di OpenAI, disponibile anche per gli abbonati a ChatGPT. Chi preferisce non abbonarsi può comunque accedere liberamente a GPT-3.5. I due servizi offrono esperienze diverse , mentre Bard di Google si basa su un modello diverso .
Le capacità di questi chatbot avanzati vanno ben oltre la semplice generazione di testo. Modificano la nostra interazione con i motori di ricerca, rendendo le query e i risultati più conversazionali. Google afferma di compiere un ulteriore passo avanti in questa trasformazione con la sua Search Generative Experience (SGE) , disponibile tramite Google Labs negli Stati Uniti e nel Regno Unito.
L'immagine sopra mostra come SGE organizza la pagina dei risultati per aiutare gli utenti a ottenere di più da una singola ricerca. Fonte: Google Labs
SGE suggerisce una panoramica di un argomento e la supporta con link a risorse per ulteriori approfondimenti. Fornisce un'idea delle domande a cui una particolare pubblicazione risponderà.
Questi rapidi riassunti e raccolte semplificano la navigazione per gli utenti. Tuttavia, sollevano alcuni interrogativi per i creatori di contenuti sull'opportunità di consentire ai motori di ricerca di utilizzare i loro contenuti a fini formativi .
In definitiva, i motori di ricerca e i chatbot possono utilizzare informazioni create dagli esseri umani per aiutare i propri utenti senza indirizzarli alle loro pagine di origine.
Dove viene utilizzata oggi l'intelligenza artificiale?
Gli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) vengono utilizzati in tutto il settore editoriale, dalla definizione della distribuzione delle notizie alla personalizzazione dei percorsi degli abbonati a un paywall .
Ad esempio, Reuters ha utilizzato il suo strumento News Tracer già nel 2016 per individuare e verificare automaticamente le ultime notizie su Twitter. Inizialmente, l'intelligenza artificiale aveva lo scopo di automatizzare i processi per aiutare gli editori a concentrarsi sulla creazione di contenuti.
Il New York Times ha sperimentato un'interfaccia basata sull'intelligenza artificiale nel 2015, automatizzando le attività quotidiane di tagging e annotazione. Fonte: NYTLabs
Anche il New York Times è stato pioniere nell'uso dell'analisi prescrittiva per gestire il suo paywall. Il Dynamic Meter ha imparato dal modo in cui gli abbonati interagivano con i contenuti per decidere quanti articoli gli utenti non registrati potevano leggere gratuitamente.
Le nuove capacità hanno ampliato l'applicazione dell'intelligenza artificiale, includendo anche la creazione e la cura dei contenuti.
Secondo il sondaggio globale di JournalismAI, il 90% delle redazioni ricorre all'intelligenza artificiale in diverse fasi della produzione dei contenuti. Fonte: JournalismAI
Tendenze e rilevamento dei soggetti
Servizi di monitoraggio come Google Trends o CrowdTangle aiutano gli editori a identificare argomenti di tendenza per specifiche regioni o fasce demografiche. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono facilitare il brainstorming, offrendo suggerimenti che fungono da punto di partenza per ulteriori discussioni.
Nel giugno 2023, gli scienziati hanno presentato AngleKindling, uno strumento basato su GPT-3 per aiutare i giornalisti a esplorare i comunicati stampa. Fonte: Github (scarica PDF)
Trascrizione e traduzione
Trascrivere interviste e discussioni è storicamente uno degli aspetti meno graditi del lavoro di un giornalista. Tuttavia, assistenti alle riunioni come Otter , Sembly e Airgram possono generare note e riassunti, consentendo ai creatori di contenuti di concentrarsi su attività più importanti.
Questi servizi operano in un numero limitato di lingue, ma il quotidiano digitale danese Zetland ha sviluppato la piattaforma Good Tape , in grado di trascrivere l'audio in più di 90 lingue.
Anche la traduzione automatica per le diverse lingue si è sviluppata in modo non uniforme, ma consente principalmente di trasmettere un messaggio con un rischio minimo di disinformazione o insulto.
Nel 2022, l'emittente pubblica finlandese Yle ha lanciato un servizio per i rifugiati ucraini che forniva resoconti tradotti automaticamente e verificati da un madrelingua. Yle aveva già iniziato a fornire informazioni in somalo, arabo, curdo e persiano durante la pandemia.
Scrittura e modifica
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono controllare la grammatica e offrire riassunti concisi dei contenuti, creare notifiche, personalizzarle per newsletter o piattaforme di social media e trasformare testi scritti in script per podcast o video.
ChatGPT, Bing, Claude e altri servizi basati su LLM possono suggerire elenchi di titoli accattivanti. Sebbene necessitino ancora di validazione, gli algoritmi di apprendimento automatico semplificano i processi di produzione dei contenuti e ne aumentano la velocità.
Un sondaggio di AuthorityHacker condotto su 3.812 esperti di marketing digitale ha rilevato che l'85,1% di coloro che utilizzavano l'intelligenza artificiale la utilizzava per scrivere articoli o blog. Fonte: AuthorityHacker
Nel luglio 2023, News Corp Australia ha rivelato che la tecnologia AI ha permesso a quattro membri dello staff di produrre 3.000 articoli di notizie locali a settimana . Ciò ha contribuito a far sì che le testate iperlocali rappresentassero il 55% di tutti gli abbonamenti.
Tuttavia, News Corp ha successivamente chiarito che l'automazione riguarda principalmente informazioni predefinite , come gli aggiornamenti sui prezzi del carburante o gli elenchi giornalieri dei tribunali, e che tutti gli articoli vengono controllati dal team umano.
Creazione di elementi visivi
Reti neurali come Midjourney, DALL-E o Stable Diffusion consentono ad autori e redattori di creare illustrazioni per i loro articoli e post. Ci sono voluti circa sette minuti per creare, scegliere e modificare l'immagine di copertina di base per questo articolo, prima che venissero aggiunte ulteriori sovrapposizioni brandizzate.
Il costo per creare un'immagine unica è di un abbonamento di 8 $ al mese, una cifra relativamente bassa, considerando che le immagini uniche hanno maggiori probabilità di essere classificate nella Ricerca Immagini di Google rispetto alle foto stock.
Un'altra immagine creata appositamente per questo articolo utilizzando Midjourney
Distribuzione dei contenuti
L'intelligenza artificiale aiuta gli editori a segmentare i propri clienti e a identificare i canali, i formati e i momenti migliori per fornire contenuti pertinenti a un determinato gruppo di lettori. Diversi siti web personalizzano le proprie home page in base alle caratteristiche demografiche e al comportamento precedente del visitatore.
La personalizzazione dei contenuti include la traduzione automatica degli articoli, campagne di email marketing dinamiche o l'adattamento dei contenuti esistenti per diverse piattaforme di social media.
Strumenti dedicati ai social media, ad esempio WordStream o Emplifi, offrono pianificazione intelligente, ottimizzazione delle campagne pubblicitarie, monitoraggio avanzato e approfondimenti sul pubblico.
Vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'editoria
L'intelligenza artificiale (IA) offre a case editrici, organi di stampa e singoli giornalisti l'opportunità di risparmiare tempo e denaro grazie a operazioni quotidiane più rapide e decisioni più consapevoli. Permette inoltre agli editori di migliorare le relazioni con i propri lettori, attrarre nuovo pubblico e migliorare la qualità dei propri testi.
Efficienza dei costi
L'intelligenza artificiale può ridurre significativamente i costi operativi degli editori semplificando le attività manuali ripetitive e riducendo il carico di lavoro dei dipendenti. Gli algoritmi di apprendimento automatico forniscono informazioni fruibili per ottimizzare i contenuti e le strategie di marketing senza gli elevati costi associati alle ricerche di mercato. Insieme agli strumenti disponibili per la creazione di contenuti, consente ai team più piccoli di operare su larga scala.
Un targeting avanzato del pubblico, la generazione rapida ed economica di immagini e assistenti di scrittura e editing come Grammarly offrono opportunità senza precedenti per l'editoria digitale. Una maggiore accuratezza nella distribuzione consente ai media di nicchia di entrare in contatto con i lettori senza dover investire ingenti risorse pubblicitarie. Con l'aumento dell'efficienza, gli editori possono coprire una gamma più ampia di eventi.
Assistenza alla ricerca e verifica dei fatti
L'intelligenza artificiale può aiutare i giornalisti a leggere grandi quantità di testo per individuare storie rilevanti e collegamenti nascosti tra fatti, eventi, entità e persone.
new/s/leak DMINR dell'Università di Londra .
L'intelligenza artificiale aiuta a distinguere i fatti dai falsi confrontando le informazioni appena pubblicate con set di dati di fonti affidabili o tracciando la cronologia di un'immagine sin dal suo primo rilevamento da parte dei motori di ricerca.
Uno screenshot che conferma che i "robot" al SoFi Stadium di Los Angeles erano attori che pubblicizzavano il film The Creator. Fonti: Reuters , Fact Check Explorer
Personalizzazione dei contenuti
Nonostante le preoccupazioni sulla privacy, la domanda di esperienze personalizzate continua a crescere. Un sondaggio ha dimostrato che questa domanda potrebbe spingere oltre la metà dei consumatori a diventare acquirenti abituali (scarica il PDF) , con un aumento del 7% su base annua.
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale consentono alle organizzazioni mediatiche di personalizzare i propri contenuti per una distribuzione mirata. Nel 2020, il Washington Post ha lanciato aggiornamenti elettorali audio basati sull'intelligenza artificiale , personalizzati in base alla posizione geografica degli ascoltatori del suo podcast politico.
Screenshot di un chatbot avanzato personalizzato per le aziende del settore media. Fonte: Techcrunch
L'intelligenza artificiale generativa offre agli editori la possibilità di interagire personalmente con i propri lettori e ora possono integrare i modelli esistenti nei loro servizi di assistenza clienti.
Nel febbraio 2023, i co-fondatori di Instagram hanno lanciato Artifact , un'app di notizie personalizzata che suggerisce articoli affidabili e verificati in base alle preferenze dei lettori. Inoltre, Artifact consente agli utenti di scegliere tra lettura e ascolto, poiché applica un modello di sintesi vocale con voci dal suono naturale.
Uno screenshot mostra che gli utenti di Artifact possono ascoltare resoconti e storie letti con la voce di Snoop Dogg o Gwyneth Paltrow. Fonte: Medium
Casi di successo dell'intelligenza artificiale nell'editoria
I casi d'uso dell'intelligenza artificiale (IA) nell'editoria continuano a crescere, creando nuove opportunità per migliorare l'efficienza. Analizziamo alcune storie di successo per comprendere meglio come questa tecnologia stia plasmando il settore.
5 progetti multimediali basati sull'intelligenza artificiale
1. BuzzFeed
BuzzFeed ha annunciato nel gennaio 2023 che stava sperimentando ChatGPT per automatizzare il processo di creazione dei suoi quiz.
Il test è stato un successo in termini di maggiore coinvolgimento degli utenti. I visitatori hanno dedicato il 40% di tempo in più ai quiz generati dall'intelligenza artificiale rispetto a quelli creati da redattori umani.
Un'intera pagina di BuzzFeed dedicata ai quiz generati dall'intelligenza artificiale. Fonte: BuzzFeed
2 Forbes
Il colosso dell'informazione finanziaria ha lanciato Bertie sistema di gestione dei contenuti (CMS) basato sull'intelligenza artificiale ha fornito ai giornalisti e ai collaboratori della redazione elenchi di argomenti di tendenza basati sulle loro pubblicazioni precedenti.
Inoltre, offriva titoli accattivanti e immagini pertinenti, pur non tentando di scrivere articoli completi. Dopo il lancio del sistema, Forbes raddoppiò il numero dei suoi visitatori mensili.
Il CMS di Bertie suggerisce idee per i titoli. Fonte: Forbes
3. Bloomberg
Bloomberg ha presentato BloombergGPT , un modello di linguaggio specifico per dominio basato su 50 miliardi di parametri.
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La tabella mostra come BloombergGPT superi in prestazioni i modelli aperti esistenti di dimensioni simili nelle attività finanziarie. Fonte: arXiv
4. Il BMJ
Il British Medical Journal (BMJ) ha esaminato la capacità di GPT-3 di produrre titoli accattivanti a tema natalizio per articoli di ricerca. È interessante notare che gli intervistati hanno giudicato i titoli generati dall'intelligenza artificiale almeno altrettanto piacevoli di quelli creati da autori umani.
Il test presentato dal BMJ suggerisce di riconoscere i titoli generati automaticamente. Fonte: BMJ
5. Il Globe and Mail
Il quotidiano canadese ha venduto la sua piattaforma di analisi e cura dei contenuti , Sophi Inc., alla società globale di gestione dei ricavi Mather Economics nell'agosto 2023. Lo strumento basato sull'intelligenza artificiale era stato progettato per gestire i paywall del Globe and Mail, ma dopo la transizione si è esteso ad altri domini.
Sfide nell'implementazione delle soluzioni di intelligenza artificiale
Le organizzazioni che adottano l'intelligenza artificiale (IA) spesso si trovano ad affrontare vincoli finanziari e tecnici. Ad esempio, le aziende di piccole dimensioni potrebbero non avere i fondi necessari per assumere ingegneri qualificati.
Gli editori devono anche considerare i rischi legali e reputazionali che un'applicazione poco attenta dell'intelligenza artificiale potrebbe comportare.
Oltre il 40% dei responsabili dei media si trova ad affrontare sfide tecniche, tra cui la necessità di maggiori finanziamenti, durante i progetti di integrazione dell'intelligenza artificiale. Fonte: JournalismAi
Problemi tecnici
Nonostante i vantaggi dell'adozione di nuove tecnologie, la sfida di superare la curva di apprendimento iniziale può scoraggiare gli editori. Non solo devono assicurarsi il consenso editoriale, ma devono anche integrare le nuove soluzioni nei sistemi esistenti. C'è anche il timore di diventare dipendenti da qualcosa che non comprendono appieno.
Qualità dei contenuti
Il testo generato potrebbe non soddisfare le aspettative, suscitando aspre critiche da parte degli editori . Inoltre, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tendono a perpetuare gli errori dei set di dati su cui sono stati addestrati.
Un problema degno di nota è il perpetuarsi di vari pregiudizi, una caratteristica comune dell'intelligenza artificiale, costantemente sottolineata dalla ricerca .
Sfide etiche
I pregiudizi rappresentano un problema etico che deve essere affrontato. Un'altra sfida riguarda i rischi lavorativi causati dall'intelligenza artificiale, in particolare per le posizioni impiegatizie. La sua implementazione può suscitare apprensione tra i dipendenti, richiedendo una comunicazione interna proattiva.
Rischi legali
L'intelligenza artificiale solleva anche preoccupazioni in termini di sicurezza dei dati, data la necessità di elaborare volumi ingenti di dati degli utenti per generare contenuti personalizzati. Inoltre, le aziende temono sempre più la fuga di dati dovuta all'inserimento di informazioni sensibili da parte degli utenti per l'analisi automatica del testo.
Inoltre, i contenuti prodotti dall'intelligenza artificiale si trovano ancora in una zona grigia in termini di tutela del copyright, poiché i casi sono ancora in fase di elaborazione nel sistema.
Gli editori non sono ancora pronti a fare affidamento esclusivamente sui contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Fonte: WAN-IFRA
Altri rischi includono l'eccessiva automazione e la conseguente perdita di un tono di voce unico e di un tocco umano generale. Ma questo ci porta direttamente alla necessità di una supervisione continua da parte del team editoriale.
Considerazioni finali
Si prevede che entro il 2026 il 90% dei contenuti online sarà generato sinteticamente. Se questa previsione si rivelerà esatta, l'intelligenza artificiale (IA) avrà un impatto profondo sull'intero settore dell'editoria e della creazione di contenuti.
Redattori di giornali, creatori di TikTok, designer, scrittori: tutti coloro che operano nel mondo creativo sentiranno in qualche modo l'impatto di questa espansione. Cambierà il mercato del lavoro, sottolineando l'importanza delle competenze di data engineering e delle conoscenze tecniche per i giornalisti.
Con il progredire dell'integrazione dell'intelligenza artificiale, gli editori devono adottare strategie trasparenti ed etiche e formare task force dedicate. Le aspirazioni aziendali dell'editoria si allineeranno sempre più ai valori etici, data la necessità di verificare i fatti per tutelarsi dai rischi reputazionali.
Detto questo, gli editori devono comunque sfruttare l'intelligenza artificiale per mantenere l'autorevolezza, esplorare il comportamento dei lettori e raggiungere un pubblico più ampio se vogliono rimanere competitivi.
