SØØn vuol essere un riepilogo settimanale di alcune delle numerose novità che evolvono continuamente il mondo dell'Intelligenza Artificiale. Non è possibile darne un resoconto completo o esaustivo, ci vorrebbero decine di pagine. Scegliamo quelle che possono riguardare, direttamente o indirettamente, il mondo dell'informazione e del giornalismo. 

Lo scorso 22 maggio, il Washington Post ha comunicato una significativa perdita di 77 milioni di dollari nell'ultimo anno.  L'editore e amministratore delegato Will Lewis ha dichiarato "siamo in una voragine, e lo siamo da un po’ di tempo." Lewis, in carica da gennaio, ha sottolineato che l'audience del Post è diminuita del 50% dal 2020.

Per risollevare le sorti del giornale, Il CEO ha annunciato una nuova strategia che è stata presentata ai dipendenti, che include un mix di abbonamenti tradizionali e nuove offerte. Tra le novità, i “pagamenti flessibili” permetteranno ai lettori di acquistare articoli singoli tramite servizi come Apple Pay, una funzione che sarà disponibile dal prossimo trimestre.

Il Post introdurrà anche gli abbonamenti Post Pro e Post Plus, pensati per professionisti e lettori assidui, con contenuti aggiuntivi come una newsletter su clima ed economia. Questo modello segue l'esempio di testate come Axios e POLITICO, che hanno ottenuto successo con piani di abbonamento premium.

Ma l’investimento più significativo per risollevare le sorti del giornale dovrebbe riguardare l'intelligenza artificiale. Il Washington Post ha già iniziato a sperimentare modelli di linguaggio, utilizzando voci generate dall'intelligenza artificiale per alcune newsletter. La settimana scorsa, il redattore esecutivo Sally Buzbee ha annunciato una versione ampliata degli articoli generati dall’intelligenza artificiale e poi modificati dagli editori umani.

Nonostante l'integrazione dell'IA, il WaPo promette di mantenere al centro l'elemento umano nel suo giornalismo. Tuttavia, lo stesso giornale ha contemporaneamente comunicato che da ora in poi procederà con uno staff ridotto: in questo modo, i dubbi e le preoccupazioni che hanno sempre avvolto lo sviluppo delle tecnologie artificiali nei giornali sembrano prendere la forma peggiore e più concreta. Il pericolo reale è che le aziende debbano riallocare le risorse optando per un taglio della forza umana, investendo maggiormente nelle nuove tecnologie.

Lewis ha riconosciuto le paure associate a questa tecnologia, ma ha invitato a considerarla un assistente per il futuro del giornale. "Capisco perfettamente che c’è un’enorme paura dell’intelligenza artificiale ovunque," ha detto. "Ma voglio che andiamo oltre la paura. Il modo in cui vedo che operiamo è che abbiamo l’intelligenza artificiale ovunque: nella nostra redazione, con i nostri consumatori, nel settore inizia a considerarla come un copilota."

L'obiettivo finale del Washington Post, come ha detto Lewis, è: "Vogliamo essere il posto migliore per fare giornalismo e diventare l’organizzazione giornalistica più importante per le persone di tutto il mondo."

Mercoledì 22 maggio, News Corp e OpenAI hanno annunciato un accordo pluriennale per integrare i contenuti delle notizie di News Corp nei prodotti di OpenAI.

Questo accordo è significativo per due principali ragioni: un grande editore si allea con il principale produttore di tecnologie di intelligenza artificiale generativa, concedendogli i contenuti in cambio di un accordo commerciale rilevante, probabilmente il più importante di questo tipo fino ad oggi.

OpenAI avrà accesso sia ai contenuti attuali che a quelli archiviati delle principali pubblicazioni di News Corp, tra cui The Wall Street Journal, Barron's, MarketWatch, Investor's Business Daily, FN, New York Post, The Times, il Sunday Times, il Sun, The Australian, news.com.au, The Daily Telegraph, The Courier Mail, The Advertiser, Herald Sun e altri ancora. La partnership esclude l'accesso ai contenuti di altre attività di News Corp.

Oltre a fornire i contenuti, News Corp metterà a disposizione la sua competenza giornalistica per assicurare che l’offerta di OpenAI mantenga i più elevati standard giornalistici.

Robert Thomson, amministratore delegato di News Corp, ha dichiarato: “Crediamo che questo accordo storico stabilirà nuovi standard di veridicità, virtù e valore nell’era digitale. Siamo lieti di aver trovato partner di principio in Sam Altman e nel suo team che comprendono l'importanza commerciale e sociale dei giornalisti e del giornalismo. Questo accordo storico non è la fine, ma l’inizio di una bellissima amicizia in cui ci impegniamo congiuntamente a creare e fornire istantaneamente comprensione e integrità”.

Sam Altman, CEO di OpenAI, ha aggiunto: “La nostra partnership con News Corp è un momento di orgoglio per il giornalismo e la tecnologia. Apprezziamo molto la storia di News Corp come leader nella segnalazione delle ultime notizie in tutto il mondo e siamo entusiasti di migliorare l'accesso dei nostri utenti alla sua reportistica di alta qualità. Insieme, stiamo gettando le basi per un futuro in cui l’intelligenza artificiale rispetta, migliora e sostiene profondamente gli standard del giornalismo di livello mondiale”.

News Corp si unisce a un crescente numero di editori che hanno stretto accordi con OpenAI, tra cui Politico, Axel Springer (proprietario di Business Insider), l’Associated Press, Le Monde, il Financial Times e Dotdash Meredith (che pubblica People e Better Homes & Gardens). Tuttavia, altri editori come il New York Times stanno contrastando OpenAI e il suo finanziatore Microsoft in tribunale, sostenendo che i loro contenuti sono stati utilizzati senza autorizzazione per addestrare strumenti di intelligenza artificiale.

Tra i vari accordi editoriali di OpenAI, il patto triennale con Axel Springer vale almeno dai 25 ai 30 milioni di dollari in tre anni, secondo fonti citate dal Wall Street Journal. L’accordo con Financial Times, invece, si stima valga dai 5 ai 10 milioni di dollari l’anno.

Creare un chatbot potrebbe sembrare complesso, ma in realtà Jonathan Soma, professore di giornalismo dei dati presso la Columbia University, ha dimostrato come sia possibile realizzare un chatbot personalizzato in pochi semplici passaggi.

Attraverso una serie di conferenze video pubblicate su YouTube e sessioni di formazione, Soma ha illustrato ai giornalisti l'importanza e il potenziale dell'intelligenza artificiale nel migliorare la qualità e l'efficienza del giornalismo contemporaneo.

In particolare, ha fornito agli operatori dell'informazione gli strumenti e le conoscenze necessarie per sviluppare chatbot in grado di analizzare documenti complessi e rispondere in modo preciso a domande specifiche.

Il processo proposto da Soma si basa su un approccio metodologico rigoroso e strutturato. Inizialmente, i documenti vengono caricati in un sistema di elaborazione testi che assegna un identificatore numerico univoco a ciascun paragrafo, consentendo una sorta di indicizzazione del contenuto.

Successivamente, quando una domanda viene posta, la macchina converte la richiesta in una serie di numeri che riflettono il contesto e l'argomento della domanda stessa. Utilizzando questi numeri, il sistema individua quindi i paragrafi più rilevanti e significativi e li invia a un sistema di intelligenza artificiale per l'elaborazione della risposta.

Questo approccio non solo semplifica e ottimizza il processo di ricerca e analisi di informazioni complesse, ma consente anche di ottenere risposte precise e affidabili in tempi più rapidi rispetto ai metodi tradizionali.

Nonostante le differenze nelle modalità di implementazione, l'obiettivo fondamentale rimane sempre quello di fornire risposte accurate e pertinenti basate sui documenti analizzati.

Tuttavia, garantire l'accuratezza delle risposte dei chatbot rimane una sfida significativa e in continua evoluzione. Sebbene sia possibile creare rapidamente una prova di concetto, mantenere e migliorare la precisione delle risposte richiede un impegno costante e un lavoro collaborativo tra giornalisti, sviluppatori e esperti di intelligenza artificiale.

Per i giornalisti, l'utilizzo di queste tecnologie offre indubbi vantaggi, consentendo loro di accedere a un vasto pool di informazioni e di ottimizzare il processo di ricerca e analisi. Tuttavia, afferma Soma, è essenziale adottare un approccio critico e consapevole nell'interpretare le risposte dei chatbot.

Come sottolinea il professore, è fondamentale trattare tali risposte con lo stesso livello di scetticismo e rigorosità riservato alle affermazioni umane, verificandole e incrociandole con altre fonti per garantirne l'attendibilità e l'accuratezza.

Le principali aziende nel campo dell'intelligenza artificiale stanno virando verso modelli di dimensioni ridotte per innovare nelle loro strategie di business. Giganti come Apple, Microsoft, Meta e Google hanno recentemente introdotto nuove soluzioni basate su intelligenza artificiale, caratterizzate da meno parametri ma con prestazioni avanzate.

L'obiettivo di queste mosse è stimolare l'adozione dell'intelligenza artificiale tra le aziende, affrontando le preoccupazioni legate ai costi e alla potenza di calcolo necessaria per eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni. Questi ultimi sono comunemente utilizzati per supportare chatbot avanzati come ChatGPT di OpenAI.

Un maggior numero di parametri generalmente migliora le prestazioni del software di intelligenza artificiale, consentendo di affrontare compiti più complessi. Ad esempio, i recenti lanci includono il modello GPT-4o di OpenAI e il Gemini 1.5 Pro di Google, entrambi con oltre un trilione di parametri.

Meta, dal canto suo, sta concentrando gli sforzi nello sviluppo di una versione ridotta del suo modello open source Llama, dotato di 400 miliardi di parametri. Nonostante i vantaggi prestazionali dei modelli più grandi, esistono significative barriere all'adozione, tra cui il costo elevato e le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati.

Per affrontare queste sfide, sia Meta che Google stanno ora proponendo modelli linguistici di dimensioni più contenute, con pochi miliardi di parametri, che offrono un'alternativa economica, efficiente dal punto di vista energetico e facilmente personalizzabile. Questi modelli richiedono meno energia per l'addestramento e possono garantire una maggiore sicurezza dei dati, poiché consentono di eseguire elaborazioni localmente su dispositivi anziché in cloud.

Google ha già integrato il modello "Gemini Nano" nei suoi ultimi Pixel e nei Samsung S24, mentre Apple sta esplorando l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale nei suoi dispositivi iPhone più diffusi. Recentemente, Apple ha lanciato OpenELM, un modello compatto progettato per eseguire compiti basati su testo direttamente sul dispositivo.

Microsoft ha dichiarato che l'adozione di modelli più piccoli aprirà la strada a nuove applicazioni, estendendosi fino ai telefoni e ai laptop. OpenAI, d'altra parte, continua a offrire modelli di intelligenza artificiale di diverse dimensioni per soddisfare diverse esigenze, con un impegno continuo nello sviluppo di modelli più grandi per raggiungere un'intelligenza di livello umano.

Negli ultimi anni, l'India ha assistito a un crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale, che ha sicuramente fatto da protagonista nelle campagne elettorali, che hanno portato alle elezioni iniziate ad aprile ed ancora in corso.

Come avevamo già sottolineato questa tecnologia ha permesso la creazione di messaggi politici iperpersonalizzati, adattati alle diverse peculiarità culturali e linguistiche del paese.

È emersa sin da subito, come riporta Nieman Lab, la necessità da parte dei giornalisti di andare a identificare e rilevare i deepfake per limitare quanto più è possibile la diffusione di disinformazione ed infatti nelle redazioni indiane stanno sviluppando processi efficaci per tale scopo.

Ricardo Rebelo di Boom Live ha sottolineato come il rilevamento dei deepfake richieda la collaborazione con ricercatori accademici, organizzazioni no-profit contro la disinformazione e sviluppatori di IA, sia in India che all'estero.

A marzo, una coalizione di organizzazioni indiane di fact-checker ha lanciato la Deepfake Analysis Unit su WhatsApp (DAU), finanziata da Meta, per centralizzare gli sforzi di autenticazione dei media politici. Tre redattori in India valutano le segnalazioni e, se sospettano un deepfake, avviano un processo di autenticazione con partner forensi. La DAU gestisce clip in inglese, hindi, tamil e telugu, migliorando l'efficienza e riducendo i costi per le redazioni.

Un altro progetto è il laboratorio di Mayank Vatsa all'Indian Institute of Technology (IIT) di Jodhpur.  Vatsa ha lanciato Itisaar in collaborazione con la startup indiana DigitID. Itisaar è un portale web che consente la verifica automatizzata dei file, offrendo un servizio gratuito fino a 10 file e un abbonamento mensile per un numero maggiore di upload.

La piattaforma riceve uno o due potenziali deepfake ogni ora e ha oltre 80 utenti approvati. Ha valutato oltre 500 campioni, fornendo risultati importanti durante le elezioni. Ad esempio, Boom Live ha utilizzato Itisaar per determinare che i video di Aamir Khan e Ranveer Singh criticanti Modi erano manipolati tramite "scambio vocale". Questi risultati sono stati riportati da Indian Express, NDTV e Hindustan Times.

Una delle sfide più significative in questi processi, in India, è la diversità linguistica. Infatti, le redazioni nazionali possono monitorare disinformazione nelle lingue principali, ma non per le altre 22 lingue ufficiali e oltre 120 lingue regionali. Il team di Vatsa ha quindi creato un database di 4,1 milioni di deepfake audio in 14 lingue, inclusi hindi, inglese, tamil, telugu e urdu, e un set di dati video deepfake di oltre 130.000 campioni.

Va ricordato però che negli ultimi anni, la crescente pressione e censura da parte del governo Modi ha reso il lavoro dei giornalisti e dei fact-cheking sempre più difficile. Un esempio è l'arresto nel 2022 di Mohammed Zubair, fondatore di Alt News, per un post sui social media. Più recentemente, il governo ha imposto restrizioni ai giornalisti sui social media e istituito un controverso organismo per il controllo dei fatti.

A causa di tali limitazioni nazionali sui deepfake, molti giornalisti si rivolgono regolarmente a esperti internazionali. Nilesh Christopher, un giornalista indipendente, ad esempio, ha collaborato con Witness, una ONG di Brooklyn. L'anno scorso, Witness ha lanciato la Deepfake Rapid Response Force per aiutare i giornalisti ad affrontare casi complessi di deepfake.

In un'indagine pubblicata da Rest of World nel luglio 2023, Witness ha analizzato clip audio di un politico del Tamil Nadu. Il politico sosteneva che le clip compromettenti erano generate dall'IA.

La Deepfake Rapid Response Force ha condotto test approfonditi, coinvolgendo esperti di lingua tamil, e ha determinato che una delle clip era autentica, rivelando che l'accusa di deepfake era una strategia per salvare la faccia.

Secondo Christopher, servizi offerti da organizzazioni non-profit occidentali sono essenziali per i giornalisti indiani.

È evidente che si sta lavorando in questa direzione: Hive Moderation offre una dashboard gratuita per il rilevamento di immagini, audio e video, mentre AI or Not offre 10 test gratuiti di file immagine al mese. Eleven Labs ha creato AI Speech Classifier per rilevare deepfake audio generati da loro stessi. OpenAI ha annunciato uno strumento per il rilevamento di immagini generate da Dall-E, e l'anno scorso ha rilasciato un classificatore per il testo generato dall'IA, chiuso dopo sei mesi per il basso tasso di precisione.

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