Às vezes é fácil ser cínico. Quando leio peças sugerindo que no futuro os robôs farão todo o jornalismo, me pergunto: isso já não aconteceu? Meus feeds de notícias estão cheios de peças destacando os tweets engraçados que eu vi ontem, regurgitando comunicados de imprensa e incorporando vídeos do YouTube de alguém que eu não reconheço estar 'totalmente destruído!' por alguém que eu não tenha ouvido falar. Você provavelmente poderia automatizar isso em uma tarde.

Já estamos acostumados com a agregação de notícias, onde os algoritmos criam feeds personalizados. Poderia o próximo passo ser automatizado escrevendo?

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Raso não é estúpido

Não tão rápido, bots. O Buzzfeed faz algum jornalismo brilhante e importante, assim como muitas outras propriedades de mídia que também publicam o material superficial. Em nossa utopia dirigida por anúncios, na qual quase ninguém mais quer pagar por notícias, a penugem é muitas vezes o que paga as contas e está financiando as coisas boas, porque o bom jornalismo exige tempo, esforço e dinheiro; o importante é raramente o que está trazendo os olhos para os anunciantes.

O Mapa do Conhecimento do Washington Post adiciona automaticamente informações contextuais e de fundo aos artigos

Se os robôs podem assumir o trabalho pesado, o que, em muitos casos, pode, então, isso tem o potencial de reduzir os custos das organizações de mídia e permitir que eles gastem uma proporção maior de sua receita de publicidade em material mais sério. Essa é uma notícia terrível para qualquer um cujo trabalho atual seja vasculhar o Twitter por tweets levemente fúteis de reality shows, mas ótimas notícias para organizações que financiaram jornalistas da Guarda Carole Cadwalladr, que quebrou o escândalo Facebook / Cambridge Analytica. Não é?

O que os newsbots podem (e não podem) fazer

Muito jornalismo é simples: simplesmente diz, “aqui é uma coisa que aconteceu”. E isso pode ser muito valioso.

Quando o Met Office do Reino Unido emite um aviso meteorológico, essa é uma informação crucial para os agricultores. Quando uma empresa emite um aviso de negociação ou os bancos centrais consideram aumentar as taxas de juros, isso é importante para os mercados financeiros. Quando uma publicação em uma parte do mundo publica uma história, pode ser uma informação realmente útil para organizações em outra parte do mundo, e assim por diante. Automatizar esse tipo de coisa é bastante simples, por exemplo, um bot pode pegar o press release financeiro de uma empresa e resumi-lo para um site de notícias financeiras..

Já estamos acostumados com a agregação de notícias, com algoritmos criando feeds personalizados para nós. Poderia o próximo passo para ser automatizado a escrita de histórias?

A tecnologia pode ajudar com muitos relatórios básicos. Por exemplo, o projeto de Radar da Associação de Imprensa do Reino Unido (Repórteres e Dados e Robôs) tem como objetivo automatizar muitas reportagens locais, obtendo informações de agências governamentais, autoridades locais e a polícia. Ainda será supervisionado por “jornalistas humanos qualificados”, pelo menos no futuro previsível, mas a escrita atual será automatizada: ela usa uma tecnologia chamada Natural Language Generation, ou NLG, abreviada. Pense no Siri, no Alexa ou nas recentes demonstrações do Google Duplex que imitam a fala humana, mas dedicadas a escrever em vez de falar.

De acordo com o editor-chefe da Urbs Media, Gary Rogers, que está trabalhando com a PA no projeto RADAR, “os jornais locais não têm a equipe para escrever essas histórias e nenhuma operação centralizada - mesmo na escala do PA - vai assumir a escrita de 250 reportagens localizadas. Percebemos que se podemos escrever essa automação no processo de produção de notícias locais, não estamos assumindo o trabalho de alguém, estamos fazendo algo que ninguém mais está fazendo.”

Ferramentas do comércio

Onde a automação fica interessante é quando ela ajuda jornalistas ao invés de substituí-los. Juicer da BBC “pega artigos da BBC e outros sites de notícias, automaticamente os analisa e os marca com entidades relacionadas à DBpedia. As entidades são agrupadas em quatro categorias: pessoas, lugares, organizações e coisas (tudo o que não cai nos três primeiros).”

Enquanto isso, o aplicativo do New York Times, o Editor, escaneia, classifica e marca artigos para processar dados mais rapidamente do que os humanos. O Mapa do Conhecimento do Washington Post auxilia os leitores ao vincular o conteúdo relacionado, automaticamente “fornecendo informações relevantes, informações adicionais ou respostas a perguntas frequentes, quando o leitor quiser”.

O Juicer da BBC escaneia e classifica histórias de várias fontes para ajudar jornalistas com suas pesquisas

Lutando contra as falsificações

Minha maior preocupação com as histórias de escrita de inteligência artificial é que, se você colocar lixo, você recebe lixo. Apesar de sua suposta batalha contra notícias falsas, o Facebook tem sido relutante em excluir o site político InfoWars de sua plataforma - mesmo que o InfoWars tenha relatado que o horrível massacre de crianças em idade escolar foi uma farsa e que a NASA tem uma plataforma escrava em Marte. No YouTube, o algoritmo de trending topics prioriza muitas vezes o absurdo do chapéu de papel-alumínio sobre fatos verificáveis; no Twitter, vimos o surgimento de bots postando infinitamente as mesmas alegações muitas vezes infundadas. Uma IA que vê essas fontes como credíveis é uma IA que promove notícias falsas em vez de combatê-las.

Notícias falsas não são um problema novo - este cartum é de 1894 - mas a tecnologia o armou.

E, claro, notícias falsas têm conseqüências muito reais, sejam fraudes que causam violência no mundo real ou charlatanismo e pseudociência ressuscitando doenças mortais que pensávamos ter nos livrado de vez.

Combate ao fogo com fogo

A resposta pode ser mais AI. Por exemplo, a startup AdVerif.ai usa a AI para detectar notícias falsas e outros conteúdos problemáticos em nome de anunciantes que não querem que seus anúncios sejam exibidos ao lado do conteúdo inventado. Ele se descreve como “como o PageRank para notícias falsas, aproveitando o conhecimento da web com aprendizado profundo”. Na prática, isso significa verificar não apenas o conteúdo da página, mas a confiabilidade de seu editor, e compará-lo com um banco de dados de notícias falsas conhecidas. Está em seus estágios iniciais, e erros cometidos, mas isso e sistemas como esse têm o potencial de nos ajudar a separar fatos da ficção.

Então, novamente, como a internet tem demonstrado vez após vez, os bandidos encontram maneiras de usar a tecnologia também, e muitas vezes eles superam os bons. Não é difícil imaginar um futuro não muito distante, onde um grupo de IAs lute com notícias falsas, enquanto outro conjunto apresenta maneiras cada vez mais inventivas de combater o primeiro grupo de IAs..

A AI poderia levar a uma corrida armamentista online entre fakebots e newsbots, como a que existe entre anunciantes e bloqueadores de anúncios? Meu lado otimista diz não, mas duas décadas e meia gastas online me dizem sim.

Talvez eu deva pedir a Siri para investigar.

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