Contenido
- Reporteros robóticos convencionales
- Noticias falsas y manipulación de información (AKA - "The Bad Stuff")
- La batalla contra noticias falsas - El otro lado de la moneda
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- La introducción de la IA en la difusión y los medios
- El impacto de la IA en la publicación académica
- Conclusión
Fuente: Saniphoto / Dreamstime.com
Para llevar:
Desde recursos de investigación mejorados hasta reporteros robóticos totalmente automatizados, la industria editorial está viendo cambios revolucionarios gracias a la IA.
El escándalo de Cambridge Analytica nos mostró cómo las noticias falsas rusas impulsadas por la inteligencia artificial tenían el poder de dirigir la campaña presidencial de EE. UU. 2016. Ahora es un hecho que las máquinas inteligentes no son el futuro de los medios y las publicaciones, pero el presente. Aunque esa última oración puede parecer ominosa, nuestro futuro no está necesariamente vinculado a una pesadilla de noticias falsas y administradores de redes sociales que roban nuestra información privada. La inteligencia artificial, la automatización, el aprendizaje automático y todas las últimas tendencias tecnológicas de los últimos años van a revolucionar nuestro escenario actual, y tal vez, incluso de una mejor manera.
Reporteros robóticos convencionales
Lo creas o no, probablemente hayas leído artículos de noticias escritos completamente por una máquina. Los principales editores han comenzado a usar AI para escribir algunas de sus historias para ellos. De hecho, el reportero automatizado del Washington Post publicó 850 artículos en su primer año usando Heliograf. Durante las elecciones presidenciales, el reportero robot fue lo suficientemente inteligente como para hacer ping en la sala de redacción cada vez que los resultados comenzaron a tomar una dirección inesperada, ayudando efectivamente a los reporteros humanos en sus trabajos. El New York Times, Reuters y otros gigantes de los medios han utilizado con éxito otras aplicaciones de inteligencia artificial para automatizar tareas cotidianas, racionalizar los flujos de trabajo de los medios y procesar muchos datos. (Lea sobre este y otros usos de AI en 5 formas en que las empresas pueden considerar usar AI).
Noticias falsas y manipulación de información (AKA - "The Bad Stuff")
¿Sabía que un estudio de la Universidad de Stanford demostró que algunas IA son tan inteligentes para comprender a los seres humanos que pueden detectar la orientación sexual de las personas con un 81 por ciento de posibilidades de éxito con solo mirar uno ¿imagen? Y esta red neuronal profunda es tan avanzada que, cuando el número de imágenes aumenta a cinco, el porcentaje de éxito se convierte en 91 por ciento. Y la sexualidad no es el único parámetro que esta impresionante IA podría adivinar simplemente mirando alguna foto aleatoria de Instagram. Las emociones, el coeficiente intelectual e incluso las preferencias políticas pueden ser entendidas por esta máquina que es capaz de detectar cosas que ningún ser humano podría imaginar.
Una vez más, si crees que esta tecnología puede ser el futuro del reconocimiento facial, bueno, te equivocas: este sorprendente descubrimiento en realidad es cosa del pasado - aunque reciente. Lo primero que viene a la mente es: "Si estas cosas asombrosas pueden hacer conjeturas tan precisas a partir de solo un par de imágenes, ¿cuántos datos se pueden extraer de las personas al acceder a sus cuentas de redes sociales?" Aparentemente, mucho, tanto que parece que otras IA similares pueden haber sido utilizadas ampliamente por razones políticas. Es muy posible que sean algunas de las razones por las que Donald Trump es ahora el Presidente de los Estados Unidos y los británicos abandonaron la Unión Europea a través del Brexit.
El perfil psicométrico impulsado por inteligencia artificial se utiliza para extraer datos de los perfiles de las redes sociales y utilizar esta información para mostrar a los votantes potenciales un subconjunto específico de noticias falsas específicas o anuncios políticos. La idea es manipular la información hasta un punto en que los humanos no puedan entender lo que es verdad y lo que ya no es. Para poner las cosas en perspectiva, esta técnica es tan efectiva que algunos alegan que también se ha utilizado nuevamente en Italia, y con mucha menos sutileza.
Lo que es aún peor es que la IA no solo ayuda a encontrar el objetivo correcto para las noticias falsas, sino que en realidad puede generar noticias falsas a una velocidad que ningún escritor humano podría esperar lograr. Puede automatizar todo el proceso de escritura y envío de spam a millones de artículos en solo unos segundos.
AI puede crear videos falsos absolutamente creíbles e incluso alterar lo que dijo una persona, por ejemplo, durante una entrevista. O puede generar fotografías realistas y realistas desde cero que son absolutamente indistinguibles de un ser humano real. Y es bastante difícil entender cuál es la verdad cuando no puedes creer ni siquiera tus propios ojos.
La batalla contra noticias falsas - El otro lado de la moneda
No se desespere, no todo está perdido. Algunos de los software de aprendizaje automático más potentes están listos para implementarse para explorar la web y detectar todas esas mentiras descaradas, comenzando con Google, cuya plataforma de Noticias ahora podrá filtrar toda esa información que se determina que es engañosa o simplemente falsa . Según los portavoces de Googles, la IA extraerá datos sobre la credibilidad de la información de un cierto rango de fuentes confiables, y también organizará y separará el contenido en noticias, opiniones y análisis para ayudar a las personas a conocer la diferencia entre un hecho y una opinión.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Otro software también está disponible o se está desarrollando actualmente, para estimar si el título de un artículo refleja con precisión el cuerpo del artículo en sí. Esto es increíblemente útil para eliminar todos esos artículos de noticias espantosos que usan titulares engañosos para aprovecharse de la pereza de las personas que ni siquiera abren el artículo para leer su contenido. En pocas palabras, la idea es alejar a las personas del contenido extremo y engañoso y dirigirlas a artículos más confiables e imparciales. El objetivo es dejar de llevar a las personas a tomar decisiones emocionales en lugar de racionales.
La introducción de la IA en la difusión y los medios
Se puede argumentar que la transmisión es una de esas tecnologías que aún sobrevive gracias a su gran popularidad en décadas anteriores, a pesar de que ahora se está volviendo obsoleta de muchas maneras. La adopción de IA puede ayudar a regenerar este sector, aunque el proceso aún se encuentra en una etapa temprana. Hasta el 56 por ciento de los compradores de tecnología de medios dijeron que probablemente lo adoptarían en los próximos 2-3 años.
Netflix, por ejemplo, se encuentra entre los que ya han empleado la eficiencia de la inteligencia artificial para reducir la carga de trabajo de rutina a través de la automatización.Y los resultados están justo en frente de los ojos de todos (juego de palabras). La compañía de rápido crecimiento afirma que ahorró casi $ 1 mil millones por año, gracias también a la capacidad de IA para reducir la rotación de clientes. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden extraer datos de las redes sociales y usarlos para establecer una relación más personal con los espectadores, lo cual es particularmente efectivo ya que hablaban sobre cómo el cliente pasará su tiempo libre.
AI también puede ayudar a gestionar y organizar eficientemente el contenido, que tradicionalmente ha sido un problema grave debido a la naturaleza no estructurada de los datos de video y audio. Todos los avances recientes en el reconocimiento del habla y las emociones, así como la visión por computadora, potenciaron las herramientas de inteligencia artificial más recientes que ahora pueden clasificar fácilmente los archivos que antes se consideraban inaccesibles. Los algoritmos y la automatización también se pueden implementar para optimizar y mejorar la eficiencia de las redes, lo que es una gran ayuda para los operadores de televisión de pago que desean reducir sus problemas de ancho de banda en los servicios de transmisión. (Si la IA continúa siendo implementada en varias industrias, ¿cómo se ganarán la vida los humanos? Vea ¿La revolución de la IA va a hacer del ingreso universal una necesidad?)
El impacto de la IA en la publicación académica
El mundo académico es, en muchos sentidos, un mundo cerrado. Enclavado en un puñado de torres de marfil, el ecosistema moderno de publicación académica se basa en la capacidad del académico para poder realizar búsquedas web manuales como si todavía fuera 2001. Muchos de los avances que han mejorado y refinado algoritmos de búsqueda en el comercial El mundo no ha llegado al mundo de la literatura académica, que también carece de muchos de los descubrimientos menores que se difunden a través de blogs, comunicados de prensa y redes sociales.
Tomemos, por ejemplo, el "trabajo relacionado" de un artículo académico común. La sección transversal completa de los supuestos desarrollos contemporáneos de una disciplina dada es a menudo minúscula y limitada a un conjunto de referencias artificialmente circunscritas de ese subcampo específico. Las citas son casi exhaustivas, y con frecuencia los académicos no entienden cuántos otros estudios y trabajos similares ya se han publicado que, en verdad, describieron lo mismo (posiblemente utilizando un método aún mejor).
La IA puede, una vez más, ayudar a expandir el alcance de estas búsquedas e incluir todos estos subconjuntos de datos que los humanos simplemente no tienen la esperanza de monitorear y digerir. Las figuras científicas pueden ser "leídas" y descritas por máquinas con estructuras de metadatos que les permiten clasificarlas, analizarlas y buscarlas. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) ayuda a la IA a comprender la verdadera naturaleza del documento e integrar datos provenientes de fuentes externas (blogs de la empresa, revistas tecnológicas, etc.) para compararlo con otros estudios relevantes, incluidos aquellos fuera de la disciplina original.
El aprendizaje automático puede emplear análisis estadísticos automatizados para mejorar el proceso de revisión por pares, mostrando fuentes de revisores humanos que de otro modo podrían haberse perdido. El proceso de verificación de citas también se simplifica, ya que la IA puede ayudar rápidamente a marcar una cita que se atribuyó incorrectamente a otro artículo, o recorrer un documento completo en minutos para detectar citas erróneas o contenido plagiado. Aún mejor, los algoritmos modernos de evaluación de imágenes podrían detectar fácilmente cualquier signo de manipulación de imágenes en revistas biomédicas.
Conclusión
Para aquellos que se preguntan si este artículo ha sido escrito por una IA, bueno, la respuesta es no. Al menos por ahora, los seres humanos siguen siendo necesarios. Y con la debida probabilidad, los humanos nunca serán sustituidos por robots en publicaciones y medios, ya que la creatividad y el arte son una parte fundamental e insustituible de la escritura. En verdad, a medida que los escritores humanos recibamos asistencia de AI, nuestros trabajos serán más fáciles y la calidad promedio de nuestros productos será aún mejor.