L’intelligenza artificiale può cambiare il modo in cui si cercano le notizie. Il nostro lavoro si trasforma, e può ambire a diventare una forma di intelligence civica diffusa.
di Riccardo Sorrentino*
Questo articolo è parte di Tabloid Project, il magazine multimediale dell’OgL
Nelle redazioni l’intelligenza artificiale non sta sostituendo i giornalisti. Sta cambiando il modo in cui cercano le notizie. Ogni testata lavora in una direzione diversa, sperimentando, come è giusto in questa fase. L’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei giornali – nei limiti imposti dalle regole deontologiche che impediscono, in modo implicito o esplicito, di trasferire alle macchine la responsabilità di quanto si scrive – diventa in ogni caso più intenso, malgrado il timore, a volte realistico, di essere sostituiti dalle piattaforme.
Alcuni editori vedono nell’intelligenza artificiale uno strumento per ridurre costi e aumentare la produttività delle redazioni. Finora però le esperienze più avanzate mostrano che la tecnologia, come è avvenuto in passato, tende piuttosto a modificare la divisione del lavoro secondo nuove modalità e ad ampliare le nostre possibilità, grazie alla velocità e alla profondità nell’elaborazione dei dati. La presenza umana per controllare i risultati appare però comunque necessaria anche nei giornali che sono più avanzati nell’uso delle piattaforme: in quei giornali cioè, dove l’AI viene usata nella ricerca delle notizie.
Le piattaforme, è noto, non hanno accesso alla realtà, ma solo alla sua traccia linguistica: analizzano quindi le descrizioni linguistiche degli eventi, non gli eventi stessi. È spesso lo stesso materiale con cui lavorano i giornalisti; e una buona parte delle tracce di realtà passa oggi per la rete. Qui emerge il ruolo dell’AI: le capacità di elaborazione linguistica delle piattaforme — che pure non sanno, letteralmente, cosa dicono — sono enormi. Il monitoraggio dei social media alla ricerca dei trend prima ancora che diventino evidenti, la ricerca degli articoli in tempo reale e su scala globale, l’analisi dei documenti per trovare lead investigativi sono alcuni degli usi già introdotti.
Soprattutto nel settore delle news economiche, dove l’informazione ha un valore più evidente. Nel 2023, Bloomberg aveva già lanciato BloombergGpt, un modello dedicato al settore finanziario, aperto anche ai clienti dell’agenzia che effettuano trading. «Questo modello aiuterà Bloomberg a migliorare le attività di NLP finanziaria già esistenti, come l’analisi del sentiment, il riconoscimento delle entità nominate (named entity recognition), la classificazione delle notizie e il question answering, tra le altre», spiegava la nota dell’annuncio. È usato per suggerire titoli e fare analisi dei dati e dei comunicati (sentiment analysis). È comunque utilizzato soprattutto dai clienti dell’agenzia che effettuano trading: i suoi concorrenti sono, per esempio, i Gpt di Morgan Stanley, della svedese Eqt (Motherbrain) o di Klarna. A disposizione del grande pubblico c’è invece energent.ai, che ha anche un piano gratuito, con il quale però si entra nel mondo dell’analisi dei dati, anche finanziari.
Tra i concorrenti di Bloomberg, anche la Associated Press, che pure è decisamente generalista, fa ampio uso degli strumenti di intelligenza artificiale. Usa così AP Local Lede, sviluppato con AppliedXL – azienda specializzata nell’IA per il giornalismo – per cercare notizie e informazioni nei settori della sanità, dell’energia e dell’ambiente: la piattaforma «individua e contestualizza l’impatto locale delle normative federali provenienti da oltre 430 agenzie, mettendo in evidenza come le decisioni del governo incidano su comunità e imprese in tutti i 50 Stati», emulando il lavoro delle redazioni.
Il gruppo Murdoch, che possiede la DowJones e il Wall Street Journal, ha recentemente lanciato Symbolic.ai per l’analisi dei documenti finanziari complessi, l’aggregazione di dati e informazioni da fonti multiple e la loro verifica, il fact checking. Specializzato per i giornalisti, disponibile a pagamento, anche Symbolic.ai sta diventando una piattaforma completa, e non limitata alla ricerca delle notizie.
Più interessante, perché più vicina al lavoro giornalistico, la piattaforma di Semafor, Signals, sviluppata con Microsoft e OpenAI, attiva da febbraio 2024. La testata punta a distinguere con attenzione fatti e notizie, e Signals aiuta i suoi giornalisti a «cercare tra fonti di notizie in più lingue e aree geografiche, permettendo di ampliare il raggio d’azione e offrire ai lettori un numero maggiore e più diversificato di prospettive. Quando utilizzano questi strumenti di ricerca basati sull’intelligenza artificiale, i nostri redattori valutano e verificano poi le fonti, redigono sintesi e citano chiaramente le fonti originali, collegando i lettori alle informazioni di partenza». È importante la differenza di ruoli: Signals individua pattern e segnali, i giornalisti interpretano.
Semafor mostra che l’AI non è appannaggio solo delle grandi testate. In Norvegia iTromsø – nel quale lavorano 25 giornalisti e vende 10mila copie – usa il machine learning e l’intelligenza artificiale per analizzare i dati pubblici – dai dati fiscali ai registri automobilistici – e cercare notizie. Ha così potuto mostrare le ineguaglianze nascoste delle diverse aree della città, ha svelato frodi e illegalità nell’attività di pesca. Il suo strumento principale, sviluppato con Ibm, è Djinn (Data Journalism Interface for Newsgathering and Notifications) che estrae documenti da archivi municipali, li riassume e li valuta in base alla notiziabilità. Djinn è stato poi trasferito a tutte le 35 testate del gruppo editoriale Polaris Media (attivo anche in Svezia), che si è poi dotato di una struttura centralizzata di AI.
Anche i network di giornalismo investigativo hanno usato l’IA: un caso importante, sviluppato dall’International Consortium of Investigative Journalists, è stato quello che ha portato a rivelare che Isabel dos Santos, una delle donne più ricche dell’Africa, figlia dell’ex presidente dell’Angola, si è appropriata e ha portato fuori dal Paese centinaia di milioni di dollari. I 700mila documenti sono stati analizzati con AI Studio, della Quartz. Il workflow è ora pubblico, su GitHub. In questo modo il confine tra data journalism e ricerca delle notizie tende però a dissolversi: i testi diventano a loro volta dati da esplorare.
Molte altre testate usano, anche a scopi cosiddetti “investigativi”, piattaforme non customizzate, non adattate al lavoro della singola testata. Qui però l’uso dell’IA tende a convergere non solo con il data journalism, ma con l’Osint, l’Open source intelligence, anche se sono due mondi piuttosto diversi: l’intelligenza artificiale analizza dati su scala enorme, alla ricerca di pattern e anomalie, mentre l’Osint è, per così dire, artigianale, nel senso nobile della parola, e permette di individuare dettagli in una sorta di indagine sul campo (digitale). L’AI, insomma, non scopre i fatti, scopre gli indizi (anche se la distinzione tra segnali e notizie potrebbe essere orientata dalle piattaforme: un problema, questo che va tenuto presente). Il lavoro giornalistico diventa, in ogni caso, insostituibile.
Dataminr, Feedly AI o GDELT, che è anche open source, sono usati per captare “segnali” nei media in tutto il mondo (e sono usati quindi anche da aziende non editoriali). Altri strumenti usati nelle redazioni sono MeCodify (limitato però a X), Samdesk, Agolo e Varia Research (tedesco e specializzato per i giornalisti). Ognuna meriterebbe una sua analisi. Un punto resta comunque fermo. Le macchine possono setacciare gli archivi del mondo. La selezione di ciò che diventa notizia dipende ancora da processi editoriali che combinano analisi dei dati, verifica delle fonti e criteri professionali di notiziabilità.
Guardata nel suo insieme, questa evoluzione suggerisce anche un cambiamento più profondo del lavoro giornalistico: assume sempre più le caratteristiche di una disciplina empirica che analizza in tempo reale le società attraverso i dati che producono: una sorta di intelligence civica distribuita, diffusa, non per sostenere decisioni politiche e militari, ma per diffondere la conoscenza pubblica. Non è uno scenario che prelude alla sua scomparsa.
*questo articolo è stato realizzato con l’ausilio di Perplexity, mentre l’analisi successiva del testo è stata realizzata con ChatGpt usando una metodologia elaborata dall’autore. Tutte le informazioni sono state controllate e la responsabilità del contenuto resta dell’autore.
