Por YONA TR GOLDING
El fin de semana pasado, el Instituto Brown de Columbia y Hacks/Hackers, una organización sin fines de lucro, organizaron un evento de tres días llamado Open Source AI Hackathon. La idea, según Burt Herman, presidente de la junta directiva de Hacks/Hackers y uno de los fundadores de la organización, era reunir a periodistas y programadores en una sala para hablar sobre lo que podían construir juntos. Había estudiantes, reporteros, ingenieros y participantes curiosos de la IA de diferentes tipos. Algunos vinieron con ideas específicas sobre cosas que querían construir. Otros solo querían encontrar personas con habilidades complementarias y aprender a crear herramientas con IA.
Se ha hablado mucho del impacto que las tecnologías impulsadas por la IA podrían tener (y, en algunos casos, ya están teniendo ) en las redacciones. La tecnología ha generado preocupación entre los periodistas sobre si las máquinas generadoras de texto podrían producir, o al menos imitar de manera aceptable, lo que hacen los profesionales humanos. Pero hay algo diferente en el desafío para los medios de comunicación, una industria que ya busca algún tipo de punto de apoyo. La tesis del Hackathon fue que las herramientas basadas en modelos de lenguaje grande en realidad tienen muchas aplicaciones potenciales en el periodismo. En términos generales, los proyectos se dividieron en dos categorías: aquellos que exploran las formas en que se puede utilizar la IA como herramienta periodística o de investigación y aquellos que experimentan con nuevas formas de entregar medios a los consumidores.
“La tecnología es la forma en que la gente consume los medios”, dijo Herman. “En cierto modo, básicamente todavía estamos imprimiendo papel en Internet: escribiendo x mil palabras y colocándolas en una página”. Hay un lugar para ese tipo de periodismo tradicional, dijo, pero hay muchas más posibilidades. “Pienso en cuántas cosas más podemos hacer ahora, porque tenemos este dispositivo que es interactivo”.
El evento se limitó a un centenar de participantes debido al espacio limitado. El viernes se reunieron para cenar y asistir a una sesión de presentación en el Instituto Brown, ubicado dentro de la Escuela de Periodismo de Columbia, en una sala con largas mesas de madera y un elaborado sistema audiovisual. Mientras comían bolas de masa, escucharon propuestas de proyectos: un robot para monitorear la agenda en las reuniones del consejo local, con el fin de señalar temas de interés periodístico; visualización de datos para mapear redes de influencers; un sistema para leer borradores de historias e identificar posibles lagunas en los informes.
Al día siguiente, los participantes se dividieron en equipos y se pusieron a trabajar. Estaban disponibles para consulta un puñado de ingenieros de dos copatrocinadores adicionales, Hugging Face y Codingscape, empresas cuyos modelos podrían ser utilizados por los participantes en sus retoques. Esto, junto con la oportunidad de encontrar colaboradores, parecía ser el principal atractivo del evento. No hubo elemento competitivo ni premios en metálico; había mucha comida (aunque el café se acabó rápidamente).
En la esquina trasera de una de las salas utilizadas para el Hackathon, conocí a Melanie Evans, una reportera veterana que escribe sobre hospitales y atención médica para el Wall Street Journal . Debido a que su trabajo a menudo se cruza con datos, Evans se interesó en el uso de herramientas computacionales en el periodismo. Creó una Alerta de Google para Hacks/Hackers y de esa manera se enteró del Hackathon.
Cuando me senté con su grupo, Evans estaba haciendo algunos ejercicios de práctica de programación en su computadora portátil mientras los codificadores más experimentados de su equipo trabajaban intensamente en la herramienta que habían diseñado juntos. Su parte, explicó Evans, había sido ayudar al equipo a pensar cómo su idea podría ser más útil para un periodista en activo como ella. La investigación de Evans a menudo implica estudiar minuciosamente estudios académicos complicados. A veces no sabe si un artículo es relevante o útil hasta que ya ha dedicado mucho tiempo a leerlo. Entonces, el grupo decidió crear una herramienta que pudiera producir resúmenes de artículos, con un lenguaje personalizado según el nivel de comprensión del tema en cuestión por parte de un periodista en particular. La herramienta también ayudaría a sacar a la luz estudios basados en el interés periodístico, que Evans había ayudado al grupo a definir: ¿Es un estudio determinado una novela? ¿Tiene el potencial de afectar a un gran número de personas? ¿Es citado con frecuencia por otros estudios? ¿Hace referencia a irregularidades u ofrece una solución viable a un problema?
Amina Mehti, miembro del equipo de voz suave pero entusiasta, explicó que uno de los desafíos técnicos de construir este tipo de herramienta es enseñarle a detectar señales sobre estos parámetros. Mehti, de veintitrés años, actualmente está cursando su maestría en diseño y tecnología en Parsons. Ella y un compañero de clase se unieron al Hackathon después de enterarse de ello en un correo electrónico de un profesor. Una de las cosas que la entusiasma de los modelos de lenguaje grandes es que pueden eliminar barreras para las personas con menos habilidades técnicas al permitir dar órdenes en un inglés sencillo. Mehti sabe codificar, pero dijo que hoy en día se pueden hacer muchas cosas simplemente entendiendo la lógica involucrada en dar comandos a una computadora. Una aplicación como ChatGPT, explicó Mehti, puede ayudar a cuidar la sintaxis, permitiéndole centrarse en los aspectos más creativos de un proyecto. “Soy diseñadora”, dijo. “Soy más un pensador y un estratega. Observo la funcionalidad del código que estamos creando”.
Este fue un sentimiento que escuché a menudo durante el fin de semana: que los modelos de lenguaje grandes hacen que la programación sea más accesible. Le mencioné al equipo que Mark Hansen, director de la sucursal de la costa este del Instituto Brown (el equipo de la costa oeste está en la Escuela de Ingeniería de Stanford), estaba enseñando a los estudiantes en su clase de periodismo computacional a usar ChatGPT para ayudarlos a escribir código.
“Mi corazón se hundió un poco cuando dijiste eso”, dijo Evans, con sus ejercicios de práctica todavía abiertos en la pantalla. “Realmente disfruto aprendiendo a codificar. Parece el fin de una era, aunque también el comienzo de una nueva”.
Por supuesto, todavía hay valor en las habilidades técnicas, como lo demuestra la enorme cantidad de codificación que fue necesaria para darle vida al programa del equipo. Pero Mehti cree que la IA seguirá socavando los aspectos más mundanos del proceso, razón por la cual ve tanta promesa en la tecnología. “Te da la libertad de hacer las cosas que las personas hacen mejor y las máquinas nunca podrían hacer”, dijo. “Como imaginación, creatividad e innovación”.
Al igual que Mehti, muchos asistentes al Hackathon parecían bastante aburridos con la idea de que la IA sería otro clavo en el ataúd del periodismo. Claro, admitió Mehti, puede usarse de manera inapropiada. “La naturaleza fundamental de una máquina es muy binaria y calculadora”, dijo. “No puede sustituir la emocionalidad, que es tan fluida”. Sin embargo, eso no significa que la tecnología sea fundamentalmente amenazadora. “Creo que las mejores aplicaciones de la IA son reemplazar las partes robóticas de la vida humana”.
“¡Dentro de los limites!” Eric Grachev, recién graduado en ciencias de la computación de CUNY Hunter College y otro miembro del equipo, intervino.
Después del Hackathon, les pregunté a Hansen y Herman sobre los modelos de código abierto que muchos de los participantes usaban para construir sus herramientas. “Código abierto” significa que los usuarios tienen acceso directo al código, lo que les permite ejecutarlo en sus propias máquinas y, hasta cierto punto, realizar personalizaciones.
“Cuando haces esa preciosa solicitud FOIA y ese paquete de documentos regresa, lo primero que no quieres hacer es entregárselos a otra persona”, dijo Hansen, usando el acrónimo de Ley de Libertad de Información. Explicó que el uso de herramientas a través de empresas como OpenAI requiere que los periodistas carguen documentos potencialmente confidenciales en un servidor de terceros. “Poder ejecutar un modelo por tu cuenta significa que no tienes que revelar tus datos”, afirmó.
Según Herman, otra ventaja de la IA de código abierto es que permite transparencia y cierto control sobre cómo se entrena el modelo que se está utilizando. “Sabes qué datos se utilizan”, dijo. Esto no sólo ofrece información sobre si un modelo es adecuado para una tarea particular: “se alinea con el espíritu del periodismo”, dijo Herman. “No estamos trabajando en secreto”.
Pero hay otra razón para capacitar a las personas para que desarrollen la tecnología por sí mismas, según Hansen. “La capacidad de desarrollar un modelo y la capacidad de adaptarlo significa que hay más actores además de las grandes empresas”, afirmó. “Y creo que es importante que haya alguien más que establezca las expectativas”.
Otras historias notables:
. Ayer, The Free Press , un sitio fundado por el ex columnista del New York Times Bari Weiss, publicó un ensayo en el que criticaba a NPR por moverse hacia la izquierda y abandonar la curiosidad y la “diversidad de puntos de vista” en su sala de redacción en los últimos años, destacando los reportajes de la emisora. sobre la investigación de Mueller, la computadora portátil de Hunter Biden y los orígenes de la pandemia para recibir críticas particulares. Si el ensayo no fue sorprendente, la identidad de su autor era: Uri Berliner, quien trabaja como editor senior en la sección de negocios de NPR. En respuesta, Edith Chapin, máxima ejecutiva de noticias de la emisora, defendió firmemente su producción, mientras que varios periodistas de NPR cuestionaron si pueden confiar en Berliner en el futuro, dado su relato de conversaciones editoriales privadas. “David Folkenflik de NPR tiene más” .
. En noticias relacionadas, el periodista Paul Farhi señala que NewsGuard, una empresa que califica la credibilidad de las organizaciones de noticias, ha rebajado su puntuación del Times , que solía ser perfecta. NewsGuard todavía considera que el Times es “generalmente creíble”, pero ya no cree que cumpla con los estándares de la compañía para “separar noticias y opiniones”, argumentando que el periódico publica con frecuencia contenido obstinado en su sección de noticias sin marcarlo como tal, que “la burla de Trump se transmite a través de noticias básicas” y que “perdura una impresión de partidismo, especialmente entre los conservadores”. Farhi tiene más detalles en un hilo sobre X, que puedes encontrar aquí .
. En noticias sobre empleo en los medios, Fortune nombró a Anastasia Nyrkovskaya como su directora ejecutiva, convirtiéndola en la primera mujer en dirigir la publicación. Por otra parte, Axios informa que Campbell Brown , un ex presentador de noticias que anteriormente supervisó asociaciones con organizaciones de noticias en Facebook, será asesor principal de Tollbit, una startup que tiene como objetivo negociar acuerdos entre medios de comunicación y empresas de inteligencia artificial. Axios también informa que Puck adquirió Artelligence , el boletín informativo de Marion Maneker sobre el mercado mundial del arte, de Substack; la primera vez que Puck compra un boletín informativo en lugar de crear uno él mismo.
. Ayer, Robinhood, una empresa de servicios financieros que opera una plataforma comercial, lanzó Sherwood News , un nuevo medio de comunicación, dirigido por el veterano periodista Joshua Topolsky, que operará independientemente de Robinhood y cubrirá una variedad de temas financieros y culturales. Topolsky “ve una oportunidad de mercado para que una marca de noticias cubra negocios en las redes sociales: primero formatos y una voz nativa de una generación más joven de inversores”, informa Sara Fischer para Axios . El sitio ya cuenta con unas tres docenas de empleados.
. Y Roger Sollenberger y Mini Racker del Daily Beast informan que el senador de Texas Ted Cruz, que aspira a la reelección este año, parece haber “convertido un súper PAC que lo apoya en una empresa de medios” al afiliarlo a un podcast que presenta en asociación con iHeartMedia. Los expertos en finanzas de campaña han planteado dudas sobre el acuerdo, informa The Beast , señalando que Cruz es un “notorio troll de la Comisión Federal Electoral”.
ICYMI: #LibreAlsu
Corrección: Se han corregido los nombres de Hugging Face y Codingscape.
Yona TR Golding es miembro de CJR.
