A inteligência artificial (IA) na indústria editorial tem avançado constantemente há mais de uma década, com alguns grandes meios de comunicação adotando sistemas automatizados para produzir conteúdo. Inicialmente utilizada para cobrir previsões meteorológicas , resumos desportivos e relatórios financeiros , esta automatização expandiu-se para cobrir um espectro mais amplo de tarefas criativas .
Na década de 2020, o foco mudou em grande parte para a IA generativa, capaz de processar e emular a linguagem humana. Isso se deveu principalmente a modelos avançados de aprendizado de máquina que identificam padrões em conjuntos de dados não estruturados. Esses modelos poderiam analisar milhões de imagens, livros e artigos para gerar conteúdo escrito original e notavelmente humano, com base em parâmetros de entrada específicos.
O lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 aumentou significativamente o interesse público nas tecnologias de IA, despertando a preocupação dos profissionais da mídia sobre a perda de seus empregos para os robôs. A interface amigável do chatbot permitiu que mais pessoas explorassem os recursos de processamento de linguagem natural (PNL), e a qualidade geral de seu conteúdo levou criadores de tendências como Nature Publishing Group e PNAS Journals a revisar suas políticas editoriais.
ChatGPT adquiriu 100 milhões de usuários em um ritmo sem precedentes , catapultando seu desenvolvedor, OpenAI, para acumular mais de US$ 1 bilhão em receitas . Este sucesso inovador estimulou investimentos de risco em empresas de IA, que atingiram 40 mil milhões de dólares no primeiro semestre de 2023 e instou as empresas a explorar as capacidades da IA em muitas indústrias.
Prevê-se que a IA global no mercado de mídia e entretenimento cresça de US$ 16,1 bilhões esperados em 2023 para US$ 85,6 bilhões em 2030. Fonte: Research and Markets
Dada a quantidade cada vez maior de computação disponível para treinamento de modelos, os chatbots avançados de PNL ainda não atingiram todo o seu potencial. No entanto, a IA já teve um impacto profundo no mundo editorial, semelhante ao surgimento da Internet.
Uma pesquisa da WAN-IFRA com editores de notícias mostrou que, em maio de 2023, cerca de metade usava ativamente o ChatGPT ou ferramentas semelhantes, com 70% esperando que ajudassem os jornalistas. Fonte: WAN-IFRA
A nova tecnologia transformou o cenário da indústria editorial, apresentando desafios e benefícios para os escritores e novas oportunidades para os fornecedores de conteúdo. A abordagem baseada em dados exige que as empresas adotem estas mudanças, tornando a proficiência em ferramentas baseadas em IA essencial para jornalistas e editores garantirem as suas posições.
O que é IA generativa?
IA artificial generativa (IA) é um modelo de aprendizado de máquina capaz de gerar novos conteúdos, incluindo texto, imagens, música, animação ou código. Esses modelos processam grandes quantidades de conteúdo produzido por humanos usando um formato de aprendizagem auto-supervisionado que lhes permite imitar criadores humanos.
Durante muito tempo, a IA desenvolveu-se principalmente em torno da interpretação de dados, incluindo o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina para entender o que está em uma imagem. No entanto, a nova tecnologia chamou a atenção generalizada quando os investigadores passaram do reconhecimento de imagens para a geração de imagens. Em janeiro de 2021, a OpenAI lançou o DALL-E — um modelo que convertia as descrições de texto dos usuários em ilustrações.
A capa da revista The Economist foi elaborada em Midjourney, outro gerador de arte, que se tornou um sucesso após seu lançamento em 2022. Fonte: The Economist
Os aplicativos generativos de IA processam entradas por meio de grandes modelos de linguagem (LLMs). Os LLMs, inspirados no cérebro humano, consideram palavras e partes de palavras como nós em um mapa multidimensional . Eles se esforçam para definir a distância entre esses nós e, assim, prever a palavra com maior probabilidade de vir a seguir em uma sequência específica. Com mais dados, um LLM pode escrever textos mais complexos ou criar recursos visuais relevantes para o assunto.
A Microsoft confirmou que seu chatbot Bing roda no GPT-4 LLM da OpenAI, também disponível para assinantes do ChatGPT. Quem preferir não assinar ainda pode acessar gratuitamente o GPT-3.5. Os dois serviços oferecem experiências diversas , enquanto o Bard do Google é movido por um modelo diferente .
As capacidades destes chatbots avançados abrangem muito mais do que a geração de texto. Eles modificam nossa interação com os motores de busca, tornando as consultas e os resultados mais conversacionais. O Google afirma dar o próximo passo nesta transformação com sua Search Generative Experience (SGE) , disponível através do Google Labs nos EUA e no Reino Unido.
A imagem acima mostra como a SGE organiza a página de resultados para ajudar os usuários a obter mais com uma única pesquisa. Fonte: Laboratórios Google
A SGE sugere uma visão geral de um tópico e a apoia com links para recursos para exploração adicional. Dá uma ideia de quais perguntas uma determinada publicação responderá.
Esses resumos e compilações rápidas simplificam a navegação dos usuários. No entanto, levantam algumas questões aos criadores de conteúdos sobre se devem permitir que os motores de pesquisa utilizem o seu conteúdo para formação .
Em última análise, os mecanismos de pesquisa e os chatbots podem usar informações criadas por humanos para ajudar seus usuários sem enviar os leitores às páginas de origem.
Onde a IA é usada hoje?
Algoritmos de inteligência artificial (IA) são usados em toda a indústria editorial, desde moldar a entrega de notícias até personalizar as jornadas de assinantes de um acesso pago .
Por exemplo, a Reuters utilizou a sua ferramenta News Tracer já em 2016 para identificar e verificar automaticamente as últimas notícias no Twitter. Inicialmente, a IA tratava de automatizar processos para ajudar os editores a se concentrarem na criação de conteúdo.
O New York Times experimentou uma interface baseada em IA em 2015, automatizando as tarefas diárias de marcação e anotação. Fonte: NYTLabs
O New York Times também foi pioneiro no uso de análises prescritivas para gerenciar seu acesso pago. O Dynamic Meter aprendeu com o envolvimento dos assinantes com o conteúdo para decidir quantos artigos usuários não cadastrados poderiam ler gratuitamente.
Novas habilidades ampliaram a aplicação da IA para incluir criação e curadoria de conteúdo.
Segundo a pesquisa global JournalismAI, 90% das redações recorrem à IA em diferentes etapas da produção de conteúdo. Fonte: JornalismoAI
Tendências e detecção de assuntos
Serviços de monitoramento como Google Trends ou CrowdTangle ajudam os editores a identificar tópicos de tendência para regiões ou dados demográficos específicos. Além disso, as ferramentas de IA podem ajudar no brainstorming, com sugestões servindo como ponto de partida para discussões futuras.
Em junho de 2023, os cientistas apresentaram o AngleKindling, uma ferramenta baseada em GPT-3 para ajudar jornalistas a explorar comunicados de imprensa. Fonte: Github (download em PDF)
Transcrição e Tradução
Transcrever entrevistas e discussões tem sido historicamente um dos aspectos mais detestados do trabalho de um jornalista. No entanto, assistentes de reuniões como Otter , Sembly e Airgram podem gerar notas e resumos, permitindo que os criadores de conteúdo se concentrem em tarefas mais valiosas.
Estes serviços operam num número limitado de idiomas, mas o jornal digital dinamarquês Zetland desenvolveu a plataforma Good Tape , capaz de transcrever áudio em mais de 90 idiomas.
A tradução automática para diferentes línguas também se desenvolveu de forma desigual, mas permite principalmente transmitir uma mensagem com risco mínimo de desinformação ou insulto.
Em 2022, a emissora pública finlandesa Yle lançou um serviço para refugiados ucranianos que fornecia reportagens traduzidas automaticamente e também verificadas por um falante nativo. Yle já tinha começado a dar informações em somali, árabe, curdo e farsi durante a pandemia.
Escrita e Edição
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem verificar a gramática e oferecer resumos concisos de conteúdo, criar notificações, adaptá-los para boletins informativos ou plataformas de mídia social e transformar textos escritos em scripts para podcasts ou vídeos.
ChatGPT, Bing, Claude e outros serviços com tecnologia LLM podem sugerir listas de manchetes envolventes. Embora ainda precisem de validação, os algoritmos de aprendizado de máquina simplificam os processos de produção de conteúdo e aumentam sua velocidade.
A pesquisa da AuthorityHacker com 3.812 profissionais de marketing digital descobriu que 85,1% daqueles que usaram IA a usaram para escrever artigos ou blogs. Fonte: AuthorityHacker
Em julho de 2023, a News Corp Australia revelou que a tecnologia de IA permitia que quatro funcionários produzissem 3.000 artigos de notícias locais por semana . Isso contribuiu para que os mastheads hiperlocais representassem 55% de todas as assinaturas.
No entanto, a News Corp esclareceu posteriormente que a automação envolve principalmente informações padronizadas , como atualizações de preços de combustível ou listas judiciais diárias, e que todos os artigos são verificados pela equipe humana.
Criando recursos visuais
Redes neurais como Midjourney, DALL-E ou Stable Diffusion permitem que autores e editores criem ilustrações para seus artigos e postagens. Demorou cerca de sete minutos para criar, escolher e editar a imagem da capa base deste artigo antes que sobreposições adicionais de marca fossem adicionadas.
O custo para criar uma imagem exclusiva é uma assinatura de US$ 8 por mês, o que é relativamente pequeno, considerando que imagens exclusivas têm mais chances de serem classificadas na Pesquisa de imagens do Google do que fotos de banco de imagens.
Outra imagem criada especialmente para este artigo usando Midjourney
Distribuição de conteúdo
A IA ajuda os editores a segmentar seus clientes e identificar os melhores canais, formatos e horários para entregar conteúdo relevante a um determinado grupo de leitores. Vários sites adaptam suas páginas iniciais dependendo das características demográficas e do comportamento anterior do visitante.
A personalização de conteúdo inclui tradução automática de artigos, campanhas dinâmicas de email marketing ou adaptação de conteúdo existente para diferentes plataformas de mídia social.
Ferramentas dedicadas para mídias sociais, por exemplo, WordStream ou Emplifi, oferecem agendamento inteligente, otimização de campanhas publicitárias, rastreamento avançado e insights de público.
Benefícios da IA na publicação
A inteligência artificial (IA) oferece às editoras, meios de comunicação e jornalistas individuais a oportunidade de poupar tempo e dinheiro com operações diárias mais rápidas e decisões mais informadas. Também permite que os editores melhorem as relações com os seus leitores, atraiam novos públicos e elevem a qualidade dos seus textos.
Eficiência de custos
A IA pode reduzir significativamente os custos operacionais para os editores, simplificando tarefas manuais repetitivas e reduzindo as cargas de trabalho dos seus funcionários. Algoritmos de aprendizado de máquina fornecem insights acionáveis para otimizar seu conteúdo e estratégias de marketing sem os altos custos associados à pesquisa de mercado. Juntamente com as ferramentas disponíveis para criação de conteúdo, permite que equipes menores operem em maior escala.
A segmentação avançada de público, a geração de imagens rápida e barata e os assistentes de redação e edição, como Grammarly, oferecem oportunidades sem precedentes para publicação digital. Uma maior precisão de distribuição permite que meios de comunicação de nicho se conectem com os leitores sem grandes investimentos em publicidade. À medida que os editores aumentam a eficiência, eles podem cobrir uma gama mais ampla de eventos.
Assistência à pesquisa e verificação de fatos
A IA pode ajudar os jornalistas a navegar por grandes quantidades de texto para identificar histórias relevantes e ligações ocultas entre factos, eventos, entidades e pessoas.
new/s/leak , mantido pela Language Technology da Universidade de Hamburgo, é uma ferramenta gratuita projetada para filtrar as informações distribuídas pelo Wikileaks. Outro exemplo de projeto de IA para investigar jornalismo é o DMINR .
A IA ajuda a distinguir factos de falsificações, comparando informações recentemente publicadas com conjuntos de dados de fontes fiáveis ou traçando um histórico de imagens desde a sua primeira deteção pelos motores de busca.
Uma captura de tela confirmando que os “robôs” no SoFi Stadium de Los Angeles eram atores anunciando o filme The Creator. Fontes: Reuters , Explorador de verificação de fatos
Personalização de conteúdo
Apesar das preocupações com a privacidade, a procura por experiências personalizadas continua a crescer. Uma pesquisa mostrou que essa demanda pode influenciar mais da metade dos consumidores a se tornarem compradores recorrentes (download do PDF) , um aumento de 7% ano a ano.
Ferramentas alimentadas por IA permitem que as organizações de mídia personalizem seu conteúdo para distribuição direcionada. Em 2020, o The Washington Post lançou atualizações eleitorais de áudio alimentadas por IA , personalizadas para corresponder à localização dos ouvintes de seus podcasts políticos.
Capturas de tela de um chatbot avançado personalizado para empresas de mídia. Fonte: Techcrunch
A IA generativa oferece aos editores a oportunidade de interação pessoal com seus leitores e agora eles podem integrar modelos existentes em seus serviços de suporte ao cliente.
Em fevereiro de 2023, os cofundadores do Instagram lançaram o Artifact , um aplicativo de notícias personalizado que sugere artigos confiáveis e verificados com base nas preferências do leitor. Além disso, o Artifact permite aos usuários escolher entre ler e ouvir, pois aplica um modelo de conversão de texto em fala com vozes que soam naturalmente.
Uma captura de tela mostra que os usuários do Artifact podem ouvir relatórios e histórias lidas nas vozes de Snoop Dogg ou Gwyneth Paltrow. Fonte: Médio
Casos de sucesso de IA na publicação
Os casos de utilização da inteligência artificial (IA) na publicação continuam a crescer, criando novas oportunidades para melhorar a eficiência. Vamos explorar algumas histórias de sucesso existentes para compreender melhor como esta tecnologia molda a indústria.
5 projetos de mídia orientados por IA
1.BuzzFeed
O BuzzFeed anunciou em janeiro de 2023 que estava experimentando o ChatGPT para automatizar o processo de criação de questionários.
O teste foi um sucesso em termos de gerar mais engajamento do usuário. Os visitantes gastaram 40% mais tempo em questionários gerados por IA do que naqueles criados por editores humanos.
Uma página inteira do BuzzFeed dedicada a questionários gerados por IA. Fonte: BuzzFeed
doisForbes
A gigante das notícias financeiras lançou o Bertie sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS) baseado em IA forneceu aos jornalistas e colaboradores da redação listas de tópicos de tendência com base em suas publicações anteriores.
Além disso, ofereceu manchetes envolventes e imagens relevantes, embora não tenha tentado escrever artigos inteiros. Após o lançamento do sistema, a Forbes dobrou o número de visitantes mensais.
O Bertie CMS sugerindo ideias para manchetes. Fonte: Forbes
3. Bloomberg
A Bloomberg revelou o BloombergGPT , um modelo de linguagem específico de domínio baseado em 50 bilhões de parâmetros, em março de 2023.
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A tabela mostra como o BloombergGPT supera os modelos abertos existentes de tamanho semelhante em tarefas financeiras. Fonte: arXiv
4. O BMJ
O British Medical Journal (BMJ) examinou a capacidade do GPT-3 de produzir títulos envolventes com temática natalina para artigos de pesquisa. Curiosamente, os entrevistados classificaram os títulos gerados por IA como pelo menos tão agradáveis quanto aqueles criados por autores humanos.
O teste apresentado pelo BMJ sugere o reconhecimento de títulos gerados automaticamente. Fonte: BMJ
5. O Globo e o Correio
O jornal canadense vendeu sua plataforma de curadoria e análise de conteúdo , Sophi Inc., para a empresa global de gestão de receitas Mather Economics em agosto de 2023. A ferramenta alimentada por IA foi projetada para operar os paywalls do The Globe and Mail, mas se expandiu para outros domínios após a transição .
Desafios para a implementação de soluções de IA
As organizações que adotam a inteligência artificial (IA) enfrentam frequentemente restrições financeiras e técnicas. Por exemplo, os meios de comunicação mais pequenos podem não ter financiamento para contratar engenheiros qualificados.
Os editores também devem considerar os riscos legais e de reputação que a aplicação descuidada da IA pode causar.
Mais de 40% dos gestores de mídia enfrentam desafios técnicos, incluindo a necessidade de mais financiamento, durante projetos de integração de IA. Fonte: JornalismoAi
Problemas técnicos
Apesar das vantagens da adoção de novas tecnologias, o desafio de superar a curva de aprendizagem inicial pode desanimar os editores. Eles não só precisam garantir a adesão editorial, mas também integrar novas soluções nos sistemas existentes. Há também o medo de se tornarem dependentes de algo que não entendem totalmente.
Qualidade do conteúdo
A cópia gerada pode ficar aquém das expectativas, gerando severas críticas aos editores . Além disso, grandes modelos de linguagem (LLMs) tendem a perpetuar erros nos conjuntos de dados nos quais foram treinados.
Uma questão notável é a perpetuação de vários preconceitos, uma característica comum da IA, consistentemente sublinhada pela investigação .
Desafios Éticos
Os preconceitos apresentam um problema ético que precisa ser resolvido. Outro desafio diz respeito aos riscos profissionais causados pela IA, especialmente para cargos de colarinho branco. Sua implementação pode gerar receios entre os colaboradores, exigindo comunicação interna proativa.
Riscos Legais
A IA também levanta preocupações em matéria de segurança de dados, dada a sua necessidade de processar volumes substanciais de dados dos utilizadores para gerar conteúdos personalizados. Além disso, existem preocupações empresariais crescentes sobre fugas de dados, graças ao facto de os utilizadores introduzirem informações sensíveis para análise automatizada de texto.
Além disso, o conteúdo produzido pela IA ainda está numa zona cinzenta em termos de protecção de direitos de autor, uma vez que os casos ainda estão a tramitar no sistema.
Os editores não estão prontos para confiar totalmente no conteúdo gerado por IA. Fonte: WAN-IFRA
Outros riscos incluem o excesso de automação e a subsequente perda de um tom de voz único e do toque humano geral. Mas isso nos leva diretamente à necessidade de supervisão contínua por parte da equipe editorial.
Considerações Finais
Espera-se que 90% do conteúdo online possa ser gerado sinteticamente até 2026. Se essa previsão se mostrar precisa, a inteligência artificial (IA) deverá impactar profundamente a indústria editorial e de criação de conteúdo como um todo.
Editores de jornais, criadores de TikTok, designers, escritores – todos dentro do espaço criativo sentirão o impacto dessa expansão de alguma forma. Irá alterar os mercados de trabalho, sublinhando a importância das competências de engenharia de dados e do conhecimento técnico para os jornalistas.
À medida que a integração da IA avança, os editores devem adotar estratégias transparentes e éticas e formar grupos de trabalho dedicados. As aspirações empresariais da indústria editorial alinhar-se-ão mais estreitamente com os valores éticos, dada a necessidade de verificação de factos para salvaguardar contra riscos de reputação.
Dito isto, os editores ainda precisam aproveitar a IA para manter a autoridade, explorar o comportamento do leitor e alcançar públicos mais amplos se quiserem permanecer competitivos.
