L’intelligenza artificiale (AI) nel settore editoriale ha registrato progressi costanti per oltre un decennio, con alcuni importanti media che hanno adottato sistemi automatizzati per produrre contenuti. Inizialmente utilizzata per coprire previsioni del tempo , riepiloghi sportivi e resoconti finanziari , questa automazione si è espansa fino a coprire uno spettro più ampio di attività creative .
Negli anni 2020, l’attenzione si è spostata in gran parte sull’intelligenza artificiale generativa in grado di elaborare ed emulare il linguaggio umano. Ciò è dovuto principalmente ai modelli avanzati di apprendimento automatico che identificano modelli all’interno di set di dati non strutturati. Questi modelli potrebbero analizzare milioni di immagini, libri e articoli per generare contenuti scritti originali e straordinariamente simili a quelli umani basati su parametri di input specifici.
Il rilascio di ChatGPT nel novembre 2022 ha aumentato in modo significativo l'interesse del pubblico per le tecnologie di intelligenza artificiale, innescando la preoccupazione dei professionisti dei media di perdere il lavoro a causa dei robot. L'interfaccia intuitiva del chatbot ha consentito a più persone di esplorare le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la qualità complessiva dei suoi contenuti ha spinto trend setter come Nature Publishing Group e PNAS Journals a rivedere le loro politiche editoriali.
ChatGPT ha acquisito 100 milioni di utenti a un ritmo senza precedenti , catapultando il suo sviluppatore, OpenAI, ad accumulare entrate per oltre 1 miliardo di dollari . Questo successo rivoluzionario ha stimolato gli investimenti di venture capital nelle società di intelligenza artificiale, che hanno raggiunto i 40 miliardi di dollari nella prima metà del 2023, e ha spinto le imprese a esplorare le capacità 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 quantità sempre crescente di risorse di calcolo disponibili per l’addestramento dei modelli, i chatbot avanzati della PNL devono ancora raggiungere il loro pieno potenziale. Tuttavia, l’intelligenza artificiale ha già avuto un profondo impatto sul mondo dell’editoria, simile all’emergere di Internet.
Un sondaggio WAN-IFRA sugli editori di notizie ha mostrato che entro maggio 2023 circa la metà utilizzava attivamente ChatGPT o strumenti simili, con il 70% che si aspettava che aiutassero i giornalisti. Fonte: WAN-IFRA
La nuova tecnologia ha trasformato il panorama del settore editoriale, presentando sfide e vantaggi per gli scrittori e nuove opportunità per i fornitori di contenuti. L’approccio basato sui dati richiede che le aziende abbraccino questi cambiamenti, rendendo la competenza negli strumenti basati sull’intelligenza artificiale essenziale affinché giornalisti ed editori possano proteggere le loro posizioni.
Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?
L’intelligenza artificiale generativa (AI) è un modello di apprendimento automatico in grado di generare nuovi contenuti, inclusi testo, immagini, musica, animazioni o codice. Tali modelli elaborano enormi quantità di contenuti prodotti dall’uomo utilizzando un formato di apprendimento autocontrollato che consente loro di imitare i creatori umani.
Per molto tempo, l’intelligenza artificiale si è sviluppata principalmente attorno all’interpretazione dei dati, incluso l’addestramento di algoritmi di apprendimento automatico per capire cosa c’è in un’immagine. Tuttavia, la nuova tecnologia ha catturato l’attenzione di molti 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 Economist è stata realizzata da Midjourney, un altro generatore d'arte, 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). Gli LLM, ispirati al cervello umano, considerano le parole e parti di parole come nodi su una mappa multidimensionale . Si sforzano di definire la distanza tra questi nodi e quindi di prevedere la parola che con maggiore probabilità verrà dopo in una particolare sequenza. Con più dati, un LLM può scrivere testi più complessi o creare immagini pertinenti all'argomento.
Microsoft ha confermato che il suo chatbot Bing funziona su GPT-4 LLM di OpenAI, disponibile anche per gli abbonati ChatGPT. Chi preferisce non abbonarsi può comunque accedere liberamente a GPT-3.5. I due servizi offrono esperienze diverse , mentre Bard di Google è alimentato da 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 colloquiali. Google afferma di fare il prossimo 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 collegamenti a risorse per ulteriori approfondimenti. Dà l'idea di quali domande risponderà una particolare pubblicazione.
Questi riepiloghi e compilazioni rapidi semplificano la navigazione per gli utenti. Tuttavia, sollevano alcune domande ai creatori di contenuti sull'opportunità di consentire ai motori di ricerca di utilizzare i loro contenuti per la formazione .
In definitiva, i motori di ricerca e i chatbot possono utilizzare informazioni create dall’uomo per aiutare i propri utenti senza indirizzare i lettori alle loro pagine di origine.
Dove viene utilizzata l’intelligenza artificiale oggi?
Gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) vengono utilizzati in tutto il settore editoriale, dalla definizione della distribuzione delle notizie alla personalizzazione dei percorsi degli abbonati a pagamento .
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 riguardava l’automazione dei 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
Il New York Times è stato anche il pioniere dell’uso dell’analisi prescrittiva per gestire il proprio paywall. Il misuratore dinamico ha imparato dal modo in cui gli abbonati interagivano con i contenuti per decidere quanti articoli gli utenti non registrati potevano leggere gratuitamente.
Nuove capacità hanno ampliato l'applicazione dell'intelligenza artificiale per includere la creazione e la cura dei contenuti.
Secondo il sondaggio globale JournalismAI, il 90% delle redazioni ricorre all’intelligenza artificiale nelle diverse fasi della produzione dei contenuti. Fonte: JournalismAI
Tendenze e rilevamento del soggetto
Servizi di monitoraggio come Google Trends o CrowdTangle aiutano gli editori a identificare argomenti di tendenza per particolari regioni o dati demografici. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare nel brainstorming, con 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 stato storicamente uno degli aspetti meno graditi del lavoro di un giornalista. Tuttavia, gli assistenti alle riunioni come Otter , Sembly e Airgram possono generare note e riepiloghi, consentendo ai creatori di contenuti di concentrarsi su attività più preziose.
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 audio in più di 90 lingue.
Anche la traduzione automatizzata per 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, controllati anche da un madrelingua. Yle aveva già iniziato a fornire informazioni in somalo, arabo, curdo e farsi durante la pandemia.
Scrittura e modifica
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono controllare la grammatica e offrire riepiloghi 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 machine learning semplificano i processi di produzione dei contenuti e ne aumentano la velocità.
L'indagine di AuthorityHacker su 3.812 esperti di marketing digitale ha rilevato che l'85,1% di coloro che hanno utilizzato l'intelligenza artificiale l'hanno utilizzata per scrivere articoli o blog. Fonte: AuthorityHacker
Nel luglio 2023, News Corp Australia ha rivelato che la tecnologia AI consentiva 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 basate su modelli , come aggiornamenti sui prezzi del carburante o elenchi giornalieri dei tribunali, e che tutti gli articoli vengono controllati dal team umano.
Creazione di immagini
Le reti neurali come Midjourney, DALL-E o Stable Diffusion consentono ad autori ed editori 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 con marchio.
Il costo per creare un'immagine unica è un abbonamento di $ 8 al mese, che è relativamente basso, considerando che le immagini uniche hanno maggiori possibilità di posizionarsi nella ricerca di 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 tempi migliori per fornire contenuti pertinenti a un particolare gruppo di lettori. Vari siti Web personalizzano le proprie pagine iniziali in base alle caratteristiche demografiche e al comportamento precedente del visitatore.
La personalizzazione dei contenuti include la traduzione automatica degli articoli, campagne dinamiche di email marketing o la personalizzazione dei contenuti esistenti per diverse piattaforme di social media.
Strumenti dedicati per i social media, ad esempio WordStream o Emplifi, offrono pianificazione intelligente, ottimizzazione delle campagne pubblicitarie, monitoraggio avanzato e approfondimenti sul pubblico.
I vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'editoria
L’intelligenza artificiale (AI) offre alle case editrici, ai media e ai singoli giornalisti l’opportunità di risparmiare tempo e denaro con operazioni quotidiane più veloci e decisioni più informate. Consente inoltre agli editori di migliorare le relazioni con i propri lettori, attirare nuovo pubblico e migliorare la qualità della copia.
Efficienza dei costi
L'intelligenza artificiale può ridurre significativamente i costi operativi per gli editori semplificando le attività manuali ripetitive e riducendo i carichi di lavoro dei dipendenti. Gli algoritmi di apprendimento automatico forniscono informazioni utili per ottimizzare i contenuti e le strategie di marketing senza i costi elevati associati alle ricerche di mercato. Insieme agli strumenti disponibili per la creazione di contenuti, consente ai team più piccoli di operare su scala più ampia.
Il targeting avanzato del pubblico, la generazione di immagini rapida ed economica e gli assistenti di scrittura e modifica, come Grammarly, offrono opportunità senza precedenti per la pubblicazione digitale. Una maggiore accuratezza della distribuzione consente ai media di nicchia di connettersi con i lettori senza pesanti investimenti in pubblicità. Man mano che gli editori aumentano l’efficienza, possono coprire una gamma più ampia di eventi.
Assistenza alla ricerca e verifica dei fatti
L’intelligenza artificiale può aiutare i giornalisti a navigare in grandi quantità di testo per identificare storie rilevanti e connessioni nascoste tra fatti, eventi, entità e persone.
new/s/leak , gestito dalla Language Technology dell'Università di Amburgo, è uno strumento gratuito progettato per vagliare le informazioni distribuite da Wikileaks. Un altro esempio di progetto di intelligenza artificiale per indagare sul giornalismo è il DMINR .
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 delle immagini sin dal loro primo rilevamento da parte dei motori di ricerca.
Uno screenshot che conferma che i "robot" del 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 richiesta di esperienze personalizzate continua a crescere. Un sondaggio ha dimostrato che questa domanda potrebbe indurre oltre la metà dei consumatori a diventare acquirenti abituali (download PDF) , con un aumento del 7% su base annua.
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale consentono alle organizzazioni dei media di personalizzare i propri contenuti per una distribuzione mirata. Nel 2020, il Washington Post ha pubblicato aggiornamenti audio sulle elezioni alimentati dall'intelligenza artificiale , personalizzati per corrispondere alla posizione degli ascoltatori di podcast politici.
Schermate di un chatbot avanzato personalizzato per le società di media. Fonte: Techcrunch
L’intelligenza artificiale generativa offre agli editori la possibilità di interazione personale con i propri lettori e ora possono integrare i modelli esistenti nei propri servizi di assistenza clienti.
Nel febbraio 2023, i cofondatori 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 lette con le voci di Snoop Dogg o Gwyneth Paltrow. Fonte: media
Casi di successo dell’intelligenza artificiale nell’editoria
I casi d’uso dell’intelligenza artificiale (AI) nell’editoria continuano a crescere, creando nuove opportunità per migliorare l’efficienza. Esploriamo alcune storie di successo esistenti per comprendere meglio come questa tecnologia modella 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 quiz.
Il test è stato un successo in termini di generazione di maggiore coinvolgimento degli utenti. I visitatori hanno trascorso il 40% di tempo in più sui quiz generati dall’intelligenza artificiale rispetto a quelli creati da redattori umani.
Un'intera pagina BuzzFeed dedicata ai quiz generati dall'intelligenza artificiale. Fonte: BuzzFeed
2 Forbes
Il colosso delle notizie finanziarie ha lanciato Bertie sistema di gestione dei contenuti (CMS) basato sull'intelligenza artificiale ha fornito ai giornalisti e ai collaboratori delle redazioni elenchi di argomenti di tendenza basati sulle loro pubblicazioni precedenti.
Inoltre, offriva titoli accattivanti e immagini pertinenti, sebbene non tentasse di scrivere articoli interi. Dopo il lancio del sistema, Forbes ha raddoppiato il numero dei suoi visitatori mensili.
Il Bertie CMS suggerisce idee per i titoli. Fonte: Forbes
3. Bloomberg
Bloomberg ha presentato BloombergGPT , un modello linguistico specifico per dominio basato su 50 miliardi di parametri, nel marzo 2023.
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La tabella mostra come BloombergGPT supera 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 valutato i titoli generati dall’intelligenza artificiale almeno altrettanto divertenti di quelli realizzati da autori umani.
Il test presentato da BMJ suggerisce di riconoscere i titoli generati automaticamente. Fonte: BMJ
5. Il globo e la posta
Il quotidiano canadese ha venduto la sua piattaforma di content curation e analisi , Sophi Inc., alla società globale di gestione delle entrate Mather Economics nell'agosto 2023. Lo strumento basato sull'intelligenza artificiale è stato progettato per gestire i paywall di The Globe and Mail, ma si è espanso ad altri domini dopo la transizione .
Sfide per l’implementazione delle soluzioni AI
Le organizzazioni che adottano l’intelligenza artificiale (AI) spesso devono affrontare vincoli finanziari e tecnici. Ad esempio, i media più piccoli potrebbero non avere fondi per assumere ingegneri qualificati.
Gli editori devono anche considerare i rischi legali e reputazionali che un’applicazione incauta dell’intelligenza artificiale può causare.
Oltre il 40% dei manager dei media deve affrontare sfide tecniche, inclusa la necessità di maggiori finanziamenti, durante i progetti di integrazione dell’intelligenza artificiale. Fonte: GiornalismoAi
Problemi tecnici
Nonostante i vantaggi derivanti dall’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 nuove soluzioni nei sistemi esistenti. C'è anche la paura di diventare dipendenti da qualcosa che non comprendono appieno.
Qualità dei contenuti
Il testo generato potrebbe non essere all'altezza delle aspettative, suscitando severe critiche nei confronti 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 dei colletti bianchi. La sua implementazione può suscitare apprensioni tra i dipendenti, richiedendo una comunicazione interna proattiva.
Rischi legali
Anche l’intelligenza artificiale solleva preoccupazioni sulla sicurezza dei dati, data la sua necessità di elaborare volumi sostanziali di dati degli utenti per generare contenuti personalizzati. Inoltre, crescono le preoccupazioni aziendali per le fughe di dati dovute all’inserimento da parte degli utenti di informazioni sensibili per l’analisi automatizzata del testo.
Inoltre, i contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale si trovano ancora in una zona grigia in termini di protezione del copyright, poiché i casi sono ancora in fase di elaborazione nel sistema.
Gli editori non sono pronti a fare pieno affidamento 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 il 90% dei contenuti online potrà essere generato sinteticamente entro il 2026. Se tale previsione si rivela accurata, l’intelligenza artificiale (AI) è destinata ad avere un profondo impatto sul settore dell’editoria e della creazione di contenuti nel suo complesso.
Redattori di giornali, creatori di TikTok, designer, scrittori: tutti all'interno dello spazio creativo sentiranno in qualche modo l'impatto di questo ridimensionamento. Modificherà i mercati del lavoro, sottolineando l’importanza delle competenze di ingegneria dei dati 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 imprenditoriali del settore editoriale si allineeranno più strettamente ai valori etici, data la necessità di verificare i fatti per salvaguardarsi dal rischio reputazionale.
Detto questo, gli editori devono ancora sfruttare l’intelligenza artificiale per mantenere l’autorità, esplorare il comportamento dei lettori e raggiungere un pubblico più ampio se vogliono rimanere competitivi.
