Abbiamo finito per usarlo per identificare i contratti di prestito nei 13,4 milioni di documenti che costituiscono i Paradise Papers.

Intelligenza artificiale e giornalismo: il progetto di Charlie Beckett

Abbiamo anche usato il machine learning sugli Implant Files, per identificare nei rapporti inviati alla U. Food and Drug Administration, i decessi dei pazienti potenzialmente causati da dispositivi medici difettosi, che sono stati erroneamente classificati come malfunzionamenti o lesioni dai produttori di dispositivi e da altri che archiviano le informazioni.

Per questo tipo di indagini, ci vorrebbero anni per esaminare manualmente e vagliare milioni di record e dare loro un senso. Con il machine learning esistono diversi modelli, tra cui modelli di classificazione e modelli di regressione predittiva. Nelle nostre indagini abbiamo utilizzato soprattutto i primi. Non tutti hanno a che fare con milioni di documenti ogni giorno. Ci sono nuovi approcci che possiamo applicare e implementare?

Una fonte ha detto a uno dei nostri colleghi che erano stato sottovalutato il numero di decessi dei pazienti potenzialmente causati da dispositivi medici, quindi ci siamo chiesti: come possiamo indagare su questo? Come possiamo leggere 8 milioni di documenti? Successivamente, abbiamo avviato un processo approfondito di affinamento in cui i giornalisti, i ricercatori e i membri del nostro team contribuito con riscotri in modo che il computer fosse adeguatamente addestrato per identificare i decessi nella parte non strutturata dei dati.

Volevamo sapere se il dispositivo medico avrebbe potuto contribuire al decesso o meno. Sarebbe stato possibile senza il machine learning? Chi avrebbe letto 8 milioni di registrazioni? Per esempio, utilizziamo uno strumento chiamato Datashare, sviluppato dal nostro team tecnico, per estrarre ed esplorare i documenti su cui decidiamo di indagare. Quando si hanno grandi persone con competenze diverse e background diversi, allora si ha un giornalismo migliore.

Consente di indagare sulle storie in luoghi dove non sarebbe possibile per un giornalista locale da solo, a causa della censura e di altri rischi. Share the post "Intelligenza artificiale e giornalismo investigativo". Informativa cookies. Home Era 4. Rigoberto Carvajal. Marina Walker. Share the post "Intelligenza artificiale e giornalismo investigativo" Facebook Twitter E-mail.

Giornalisti: come cambia la formazione. Gal Terre di Aci cerca addetto stampa Pagine: 1 2 … 5. Inviaci il tuo curriculum.No, the robots are not going to take over journalism. Yes, the machines might soon be able to do much routine journalism labour. Le tre aree maggiormente interessate sono la raccolta di notizie cercare le informazioni, identificare i trend, investigare e monitorare gli eventila loro produzione creare ed editare contenuti in base alle diverse piattaforme e al diverso pubblico e la loro distribuzione personalizzazione dei contenuti, studio delle abitudini degli utenti, monetizzazione.

Ma allora i robot prenderanno il posto degli esseri umani? Gli algoritmi sostituiranno le figure professionali a cui siamo abituati? While we have a growing data team that supports the buildout of these tools and AI-powered technology, the adoption of AI by our newsroom is less about the creation of new roles and more about the evolution, training, and education of existing resources into more AI and tech savvy ones. Non solo il giornalismo deve preoccuparsi della trasparenza.

Il dibattito etico su questi temi dovrebbe essere affrontato da entrambe le prospettive. Come conclude il report i giornalisti devono essere tecnologicamente competenti per non lasciare le redini del dibattito a sviluppatori e tecnici.

Sito web. Avvertimi via email in caso di risposte al mio commento. Avvertimi via email alla pubblicazione di un nuovo articolo. Condividi: Fai clic qui per condividere su Twitter Si apre in una nuova finestra Fai clic per condividere su Facebook Si apre in una nuova finestra Fai clic per condividere su WhatsApp Si apre in una nuova finestra Fai clic per condividere su Telegram Si apre in una nuova finestra.

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Al contempo, le informazioni accessibili al pubblico sono spesso di stampo fortemente accademico e richiedono una conoscenza approfondita della materia per riuscire a decifrare qualsiasi cosa vada oltre un semplice riassunto. Ma quali sono le informazioni che compongono la libreria? Fino a poco tempo fa era difficile rispondere.

Mentre la maggior parte dei siti cerca di garantire che i dati immessi siano appropriatamente categorizzati, possono comunque accadere gravi errori. Ricordiamoci che Google possiede questo insieme di dati alimentato da utenti che caricano le proprie foto.

Con Facets gli errori e le distorsioni presenti in un dataset possono essere messi in evidenza. I primi casi di distorsione erano innocui: ad esempio, gli aeroplani sono per la maggior parte di colore azzurro, il che potrebbe confondere un sistema che cerca di classificare oggetti volanti rossi o argentati come mezzi di trasporto dello stesso tipo.

Vengono facilmente identificati anche spazi vuoti, errori e punti dove umani e computer non concordano sulla categorizzazione. Ma alcuni errori non sono facili da correggere e possono rivelarsi alquanto dannosi. Molti giornalisti specializzati in tecnologia e dati hanno puntato sulla comprensione dei principi di programmazione.

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Ma forse sarebbe meglio che tutti i giornalisti iniziassero a studiare come informatica e programmazione funzionano a livello di base. Rachel Thomas, cofondatrice di fast. Quando si fanno domande migliori e si impostano parametri migliori, si ottiene anche un risultato migliore. I giornalisti sono allenati ad analizzare contesti. Articolo apparso originariamente sul sito della AI Ethics Initiative e ripubblicato qui per gentile concessione.

Tags: divulgazionegiornalismo scientificointelligenza artificialemachine learningTecnologia.

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Email address:. Powered by Wordpress.Ma soprattutto quali sono oggi i limiti applicativi di questa tecnologia?

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Che hanno quindi deciso di non pubblicare il software temendo che potesse alimentare un fenomeno di produzione massiva di fake news. Una tecnologia, questa, che prevede che un algoritmo raccolga e analizzi i dati in modo indipendente e poi scriva un articolo dagli e sugli stessi.

Altri esempi di implementazione del diritto di cronaca sono il Quakebot sempre del Los Angeles Timesche riguarda la segnalazione dei terremoti, e la piattaforma di AP Wordsmithche riguarda la cronaca inerenti i profitti e i bilanci aziendali.

Gli errori e le raccolte frettolose sono in agguato ovunque. Il giornalismo automatizzato dovrebbe dunque essere utilizzato solo quando i dati sono affidabili e riguardano eventi prevedibili. Il monitoraggio da parte di un fact checker o di un editore potrebbe scongiurare gli inevitabili errori che una macchina potrebbe commettere. Un monitoraggio e una validazione coscienziosa potrebbe, al contrario, eliminare o ridurre al minimo gli errori dovuti, soprattutto, ai cosiddetti falsi positivi e falsi negativi.

In parallelo, sarebbe anche necessario pensare ed elaborare normative che incorporino nuove forme di responsabilizzazione per programmatori e giornalisti nel mondo digitale. In particolare, sono utili per analizzare statisticamente gli accessi o le visite al sito stesso e per consentire al titolare di migliorarne la struttura, le logiche di navigazione e i contenuti.Il genio britannico della matematica e della computer science Alan Turing a 16 anni.

Il suo intervento, condito di un spirito britannico, addirittura sulfureo, appare come prefazione a un libro singolare e per molti versi imperdibile, Alan Turing.

Un ritratto privato. La copertina dellla biografia che Sara Turing ha dedicato al figlio: Alan Turing. Un ritratto privato, Franco Angeli editore. Ma anche al fatto che fosse rimasto profondamente colpito dal cartone animato disneyiano su Biancaneve e continuasse a ripetersi la canzoncina della mela avvelenata.

Giudichiamo ovviamente umano, qualcuno che ha un arto artificiale. O di chi, per combattere un disturbo psicotico, assume sostanze? Che cosa ci differenzia davvero dalle macchine, i ricordi? Ma i nostri ricordi sono autentici o sono piuttosto elaborazioni di fotografie o racconti dei nostri genitori?

Questi sono soltanto alcuni dei dubbi e delle suggestioni che, come sempre nei suoi spettacoli, il collettivo Rimini Protokoll affida al pubblico. Senza offrire risposte scontate, ma suscitando riflessioni che finiscono con allargarsi via via che i giorni passano. Ovvero: il classico spettacolo che lascia il segno. Presente il Captch a che compare quando si compila un modulo su Internet?

Cacciamo gli ebrei: la peste a Udine come pretesto per le persecuzioni Sacco e Vanzetti: cento anni fa il loro arresto Cipro: Erdogan vuole ripopolare Varosha, il quartiere fantasma di Famagosta Quando il Grand Tour faceva di Roma una vera capitale Che Italia raccontava il Divisionismo?

Dal telegrafo a internet Percorsi Radio Radio: quali nuove frontiere? Sovranismo o fine della storia: e se dietro ci fosse Grecia: tra migranti e Europa, il complesso tema dei confini Radio: quali nuove frontiere?

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Con il contributo di:. Istituto lombardo. Sviluppato da Giraffaweb.Intanto un robot ha vinto un concorso letterario…. Quante volte abbiamo sentito dei giornalisti definirsi depositari del rapporto di fiducia con i propri lettori? Sul sito nextwebBen Dickson ha scritto una panoramica dei nuovi mezzi a disposizione dei professionisti della scrittura.

intelligenza artificiale e giornalismo

Dimenticatevi i vecchi strumenti di Microsoft Word e i rudimentali siti per le traduzioni. Adesso si parla di intelligenza artificiale. Infatti non si limita a evidenziare gli errori grammaticali e di stile, ma sottolinea anche i termini abusati o troppo difficili.

Inoltre suggerisce le migliorie da fare, come trasformare le frasi da passive ad attive. Ma spesso manca il tempo per aprire le pagine, leggerle e rifletterci sopra. Ossia il caro, vecchio SEO, destinato alla soffitta. In Giappone un robot ha scritto un romanzo che per la prima volta ha superato la prima selezione di un concorso letterario. Inviato al concorso letterario giapponese Hoshi Shinichi, ha passato la pre-scrematura della giuria. In particolare, sono utili per analizzare statisticamente gli accessi o le visite al sito stesso e per consentire al titolare di migliorarne la struttura, le logiche di navigazione e i contenuti.Io credo di no.

Intelligenza artificiale e giornalismo - Gli interventi

Ma ammettiamo che lo sia, le preoccupazioni restano. Potete impostare in mille modi diversi una ricerca su Google, ma non sarete voi a selezionare i risultati e non saprete mai con quali filtri e con quali logiche arrivano sul vostro schermo.

Veniamo al piano pratico-sindacale. A parte il fatto che si citano testate e Paesi in particolare gli Usa dove gli assetti, le risorse e la storia sono sideralmente lontani da quelli della nostrana industria dei media, vorrei sottolineare come non ci sia stato passaggio della modernizzazione tecnologica dalla stampa a freddo fino alla digitalizzazione che non si sia risolto in un taglio drastico degli organici.

Il rapporto tra media, pubblicità e intelligenza artificiale

Si aggiunga la ormai strutturale precarizzazione del lavoro giornalistico, con migliaia di colleghe e colleghi senza tutele. Forgot your password? Get help. Recupero della password. La tua email. Home Dietro il giornalismo Intelligenza artificiale e giornalismo, attenzione a chi scrive gli algoritmi.

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