Giornalismo e IA: come l’innovazione rivoluziona l’informazione

In tutto il mondo le redazioni stanno cercando di definire regole e buone pratiche per l’uso etico dell’intelligenza artificiale nel giornalismo. Alcuni Ordini professionali hanno iniziato ad aggiornare i propri codici deontologici orientati ad affermare un principio chiave: l’IA può affiancare e supportare i giornalisti ma non deve snaturare la funzione essenziale di chi fa informazione.

Perché dovrebbe importare anche a chi non è giornalista? Perché tutti noi, come lettori e cittadini, ci troveremo sempre più spesso ad affrontare notizie, articoli o strumenti digitali “co-creati” dall’IA. Approfondire la direzione intrapresa dal mondo dell’informazione e tenere alto lo spirito critico in un panorama sempre più denso di informazioni è argomento di interesse collettivo.

Ruolo dell’IA e compiti ripetitivi

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è entrata sempre più nelle redazioni, svolgendo numerosi compiti ripetitivi. Ciò ha consentito ai giornalisti di potersi dedicare maggiormente su temi complessi e delicati come ricerca e collegamenti.

L’intelligenza artificiale, nel frattempo, si rivela utile in mansioni come:

• trascrizione delle interviste: software di riconoscimento vocale che convertono l’audio in testo, velocizzando il lavoro di editing.
• Catalogazione di documenti: strumenti di machine learning che riconoscono e suddividono file in base a categorie (temi, date, nomi).
• Analisi preliminare dei dati: algoritmi che setacciano grandi dataset, evidenziando tendenze e correlazioni.

Questa collaborazione, che non esonera i professionisti dagli obblighi deontologici, può migliorare l’efficienza generale a patto che la supervisione umana non manchi mai altrimenti, c’è il rischio che le notizie diventino una commodity, penalizzando la qualità dell’informazione.

In molte redazioni, italiane ed estere, l’IA viene già utilizzata anche per:

• supporto nell’analisi critica dei contenuti,
• monitoraggio dei social media,
• organizzazione di flussi di lavoro,
• adattamento delle storie ai diversi canali di distribuzione.

Col moltiplicarsi dell’adozione della tecnologia in tutto il mondo, anche la produzione di dati si è moltiplicata (e con essi la sensibilizzazione alla tematica etica del trattamento dei dati). Basti pensare che nel 2010 la quantità di informazioni totali elaborate nel mondo era stimata in 2 zettabyte e Statista prevede che nel 2025 saranno 90 volte superiori: 181 zettabyte.

Uno zettabyte, per avere una dimensione di riferimento, corrisponde a un trilione di gigabyte. Circa 40 miliardi di Blu-ray da 25 GB. Una bella videoteca.

IA in azione: come le redazioni sperimentano nuovi strumenti

Le testate internazionali, oltre ad adottare l’I.A. in questi ambiti, stanno sperimentando soluzioni sia per ottimizzare i processi che per offrire servizi innovativi ai lettori. Ecco alcuni casi significativi:

Bloomberg

Bloomberg integra l’IA utilizzando modelli generativi e tecniche di machine learning per sintetizzare e semplificare il flusso informativo. In particolar modo, la società implementa strumenti che analizzano automaticamente gli articoli di Bloomberg News, generando riassunti in tre punti chiave che evidenziano le informazioni più rilevanti. Ciò consente agli utenti del Bloomberg Terminal di assimilare rapidamente contenuti complessi e prendere decisioni tempestive in un ambiente finanziario in rapido mutamento. I riassunti sono costantemente valutati e ottimizzati da esperti umani, garantendo qualità e accuratezza.

Risultato: l’IA funge da “filtro intelligente”, lasciando ai professionisti più spazio per l’analisi di alto profilo.

Semafor

Un caso recente è la collaborazione tra Semafor, Microsoft e OpenAI per la creazione di un sistema di “multi-source breaking news feed” chiamato Signals. L’IA setaccia fonti in diverse lingue di tutto il mondo, segnalando potenziali notizie emergenti. A quel punto, gli editor umani verificano e confezionano l’articolo finale.

Risultato: una copertura più rapida e sistematica delle notizie globali, senza rinunciare al controllo editoriale.

Reuters

Reuters sperimenta varie soluzioni AI, come gli “AI highlights” per velocizzare la ricerca tra i video d’archivio. L’algoritmo estrapola automaticamente sequenze chiave di conferenze stampa o eventi sportivi, consentendo al team di reperire con facilità i contenuti da riproporre ai lettori e ai canali social.

Risultato: tempo risparmiato su attività meccaniche e maggiore rapidità nella distribuzione delle news.

The New York Times

Il New York Times utilizza l’intelligenza artificiale per generare titoli, riassumere articoli lunghi e creare traduzioni iniziali in più lingue. L’output dell’IA viene sempre supervisionato dagli editor, che ne verificano la coerenza editoriale prima della pubblicazione.

Risultato: ottimizzazione del flusso di lavoro, senza sacrificare la qualità e lo stile riconoscibile del quotidiano.

Altri esempi famosi di adozione dell’IA stando al report “Ai in the news” di Felix M. Simon della Columbia University di New York sono:

• Il Washington Post utilizza Amazon Textract per l’OCR avanzato, facilitando la digitalizzazione dei documenti e l’estrazione di dati strutturati per le indagini. Questa pratica è riportata come un esempio concreto di come le testate impieghino soluzioni di AI per agevolare l’analisi di grandi volumi di documenti.
• Il Financial Times impiega modelli di machine learning, supportati da infrastrutture fornite da AWS e Google, per etichettare gli articoli in maniera coerente e per ottimizzare l’accesso ai contenuti dietro il paywall. Il report evidenzia come queste tecnologie siano usate per automatizzare processi di categorizzazione e per fornire previsioni utili agli editor.
• La FAZ (Frankfurter Allgemeine Zeitung) ha migrato parte delle sue offerte online su Microsoft Azure, sfruttando anche le capacità di personalizzazione e predizione offerte dai servizi di Google. Ciò consente alla testata di affinare la personalizzazione dei contenuti e di supportare gli editor con previsioni su quali articoli possano funzionare meglio dietro il paywall.

Questi casi sono emblematici di un approccio sinergico produttivo tra tecnologie e professionisti dell’informazione. L’obiettivo è lasciare più tempo alla redazione per la verifica delle fonti, l’interpretazione e la narrazione approfondita.

Utilizzi scorretti dell’intelligenza artificiale nell’informazione

La semplificazione può essere una tentazione. Non sempre però è facile mantenere l’equilibrio tra ottimizzazione e accuratezza: a farne le spese (oltre a taluni giornalisti), sono i lettori.

Lo sa bene Aaron Pelczar, giornalista del quotidiano Cody Enterpirse, quotidiano fondato nel 1899 in Wyoming, che dopo essersi affidato troppo dell’intelligenza artificiale si è dovuto dimettere dal giornale per cui lavorava.

Cj Baker, reporter con oltre 15 anni d’esperienza, dopo aver notato un articolo del collega con affermazioni che lo hanno insospettito, ha iniziato ad indagare sulle pubblicazioni di Aaron Pelczar, verificando citazioni su almeno sette persone mai effettivamente intervistate.

Pur essendo innocue, queste citazioni riguardavano il proprietario di un negozio di liquori, un astronomo e un procuratore distrettuale, tirati in ballo da allucinazioni dell’IA.

Incalzato da Baker, Pelczar ha ammesso di aver utilizzato l’intelligenza artificiale nella redazione dei suoi articoli, scusandosi per non aver verificato la veridicità delle affermazioni prodotte.

Il futuro del rapporto tra giornalismo e IA

In un panorama in cui velocità, efficienza e affidabilità devono convivere con la necessità di riconoscere il ruolo insostituibile dei professionisti dell’informazione, l’ingresso dell’IA sta mutando gli equilibri tra editori, redazioni e grandi piattaforme tecnologiche.

Molte testate, infatti, hanno avviato tavoli di confronto con i big tech per disciplinare l’uso dei contenuti giornalistici come materiale di addestramento per i modelli IA e garantire un’adeguata tutela del diritto d’autore.

Un esempio recente è il caso Perplexity, motore di ricerca conversazionale che si propone di “reinventare il browsing” grazie a un nuovo browser chiamato Comet, dotato di funzioni IA integrate.

La novità attrae investitori e utenti ma solleva anche polemiche: diversi editori accusano la piattaforma di “cleptocrazia dei contenuti”, usufruendo dei loro contenuti per rielaborarli senza un’adeguata condivisione di ricavi o riconoscimento dei diritti d’autore.

L’episodio evidenzia come giornali e piattaforme tecnologiche dovranno negoziare nuovi equilibri per gestire correttamente dati e contenuti senza che ciò impatti negativamente sull’esperienza degli utenti.

Questioni fondamentali da affrontare

Nonostante le opportunità, l’adozione dell’IA nel giornalismo comporta sfide concrete che richiedono una gestione attenta e responsabile:

• Bias algoritmici. I dati di training con cui si istruiscono i modelli IA possono contenere distorsioni o lacune. Ciò può influire sia sull’oggettività delle informazioni sia sulla rappresentazione di minoranze e gruppi vulnerabili. Queste lacune impongono verifiche costanti ai responsabili.
• Proprietà intellettuale. La gestione del diritto d’autore e delle licenze per l’uso dei contenuti giornalistici è un terreno ancora inesplorato. Le piattaforme AI “estraggono” valore dalle notizie, talvolta senza un adeguato riconoscimento per gli editori.
• Formazione e competenze. I giornalisti dovranno acquisire nozioni di data analysis, comprensione degli algoritmi e capacità di valutare criticamente i risultati dell’IA, integrandole al loro bagaglio tradizionale di verifica delle fonti, indagine e scrittura.
• Trasparenza nell’uso dell’IA. Alcune redazioni iniziano a dichiarare se un pezzo è stato co-scritto dall’IA o solo revisionato da un giornalista. Questo modus operandi potrebbe aumentare la fiducia del lettore e prevenire equivoci sull’origine delle informazioni.

Il funambolesco futuro dell’informazione

Il valore aggiunto del giornalismo resta la professionalità di chi sa analizzare la complessità del reale con rigore e spirito critico. Unire pezzi, connettere elementi e fornire dati in modo equilibrato è un compito che, oggi più che mai, richiede responsabilità. Se adottata con trasparenza, l’IA può potenziare questo processo, alleggerendo la parte più meccanica del lavoro e facilitando l’accesso a grandi moli di informazioni.

La sfida è fare in modo che l’intelligenza artificiale diventi un alleato, e non un ostacolo, salvaguardando i principi fondamentali del mestiere — etica, correttezza, autonomia — e garantendo i diritti di chi produce notizie di valore.

L’evoluzione del rapporto tra editori, giornalisti, piattaforme tecnologiche e lettori sarà decisiva nel delineare un futuro in cui velocità e affidabilità possano convivere senza sacrificare la qualità dell’informazione.

In tutto questo, il lettore rimane un garante insostituibile: come ricorda lo psicologo e professore emerito Paolo Legrenzi, “è grazie al pensiero critico che si forma quel ‘capitale umano’ che è il patrimonio più rilevante delle società tecnologicamente avanzate.”

A noi spetta, dunque, tenere alta la guardia e coltivare la nostra capacità di valutare e discernere le fonti.