Fare giornalismo con l'Intelligenza Artificiale: un nuovo luddismo? | I Domandony

Se ne sente parlare sempre di più anche sui canali mainstream e la domanda sorge spontanea: l’intelligenza artificiale è il futuro? Vi do subito la risposta: no.

Un tempo c’erano i luddisti inglesi, grandi e grossi operai pronti a spaccare le macchine che stavano cambiando il mondo della produzione industriale del 19esimo secolo. Ma ce li vedete dei giornalisti mingherlini che spaccano dei server sparsi chissà dove? A dirla tutta forse non servirà nemmeno, ma andiamo con ordine. L’intelligenza artificiale non sarà il futuro per il semplice fatto che è già il presente e, per certi versi, è quasi il passato. Sono infatti ormai decenni che il mondo delle news viene arricchito da notizie generate automaticamente: si, ci sono computer che probabilmente scrivono alcune delle notizie che leggete tutti i giorni. Si tratta di una tecnologia studiata almeno dagli anni ’80 e il suo nome è NLG: natural-language generation. In pratica questo sistema ha il compito di trasformare dei dati grezzi in una formula più complessa di parole in modo da renderli comprensibili anche alle persone, senza dover guardare una sfilza di numeri, grafici e dati. Un altro dei compiti è poi la semplificazione di lunghi testi pieni di informazioni numeriche, per lo più, in parole di più umana comprensione. Proprio per questo, il mondo della stampa ha intuito l’opportunità che i sistemi NLG possono essere per il mondo dell’informazione, ma prima chiariamo un aspetto: NLG non è la stessa cosa di NLU. Quest’ultimo infatti sta per natural-language understandig e fa l’opposto di NLG, cioè deve capire ciò che gli umani dicono e trasformare le parole in dati. Come potete immaginare, questo processo è ancora più complesso poiché le sfumature del parlato sono molteplici e le ambiguità dietro ogni angolo. NLG, invece, prende “semplicemente” dei dati e imita quello che direbbe un essere umano.

Proprio di imitazione stiamo parlando poiché questi sistemi funzionano sulla base di migliaia e migliaia di template, ovvero esempi di testi da imitare e riprodurre. Quindi no, non siamo ancora in grado di generare testi da zero (non a livello commerciale almeno). Questa questione dell’imitazione è poi un segno della limitazione di questi software e il motivo per cui i luddisti dell’informazione non dovrebbero spaventarsi poi troppo. I programmi NLG vengono per lo più utilizzati in news i cui dati sono ben strutturati, come quelli del meteo, sulla finanza e sull’andamento del mercato o dei prezzi, newsletter compilative o ancora dati sondaggistici. Nel concreto si prende un testo di riferimento, si inseriscono i dati ricevuti ad esempio da una stazione meteorologica, e così viene elaborato un testo comprensibile dai lettori. Questa appena fatta è ovviamente una semplificazione radicale, poiché i sistemi NLG più evoluti hanno la capacità di impostare il tono della narrazione, di mischiare frasi singole in modo da creare periodi complessi, mettere insieme più informazioni in modo da creare una comunicazione più lineare e allo stesso tempo ricca di informazioni umane: ad esempio una macchina grezza potrebbe informarci che ci sarà un passaggio da una temperatura di 20 C° ad una di 21 C°; potrebbe dircelo così, oppure potrebbe aggiungere che ci sarà un aumento moderato delle temperature, in modo da rende la comunicazione più human friendly.

Detto questo, è chiaro che le capacità dei sistemi NLG sono assolutamente limitate al momento e infatti si occupano per lo più di coprire un genere di informazione che è schematizzabile in modelli matematici; l’introduzione di questa tecnologia avrebbe permesso, secondo Francesco Marconi dell’Associated Press (rinomata agenzia di stampa statunitense), un risparmio di tempo del 20% all’interno delle redazioni. E cosa significa? Comporta, in teoria, una maggiore disponibilità di tempo dei redattori umani che così potranno dedicarsi a mansioni decisamente più impegnative come potrebbe essere il giornalismo d’inchiesta o l’analisi profonda dei dati economici o della situazione politica. Inoltre, l’NLG permette un cospicuo taglio dei costi per le aziende, taglio resosi indispensabile per via del continuo declino dei guadagni del settore. Si potrebbe quindi insinuare, o sperare, che le risorse risparmiate possano contribuire a finanziare progetti meritevoli o più personale umano.

PS: sono quasi due anni che in Cina alcuni telegiornali vengono “condotti” dall'intelligenza artificiale; stiamo però parlando di questioni completamente diverse poiché nel caso cinese si tratta di programmi che leggono dei testi. E quindi di che è? Parliamo di presentatori che vanno in onda pur non essendo mai esistiti: sono infatti generati graficamente e vocalmente al computer. Non sono perfetti, nonostante le agenzie vorrebbero far credere che la voce sia confondibile con quella umana, ma l’effetto wow è assicurato.

PPS: se questo vi ha lasciati straniti, con la stessa tecnologia NLG si può fare umorismo e c’è un’intera branca della linguistica computazionale che se ne occupa.