O programa Empowering the Truth, na sua quarta e última edição, convidou Giuliander Carpes, editor executivo do Farol, para tratar dos benefícios da Inteligência Artificial (IA) no jornalismo, lidando com questões éticas e as limitações da tecnologia.
O ganho de eficiência na produção e, em muitas vezes, a economia de recursos são pontos destacados, além da possibilidade dos LLMS serem utilizados na criação de notícias, geração de ideias, produção, distribuição, análise de métricas e de feedback.
“Os defensores da IA dizem que ela libera os jornalistas para tarefas mais criativas e importantes. O que tem sido o uso mais comum. Os mais pessimistas acreditam que vai substituir a mão de obra a longo prazo. Mas isso é uma especulação”. Carpes sugere a leitura do guia, produzido por ele, para aprofundar no assunto. A conversa com o jornalista Daniel Dieb e o resumo da sessão, você acompanha agora.
Problemas do uso da IA
Carpes cita um artigo de Felix Simon de 2022, anterior ao lançamento do ChatGPT. O pesquisador afirma que a introdução da IA aumenta o risco de transferir ainda mais o controle e dependência da indústria de notícias. “Há um aumento no fenômeno da plataformização dos veículos de comunicação que distribuem o conteúdo em massa pelo TikTok e Facebook e ficam dependentes dessas plataformas para conquistar audiência”, explica o jornalista. Outros problemas são apontados.
- Falta de confiança no resultado das pesquisas. “As ferramentas podem alucinar. O ChatGPT, por exemplo, que é a mais utilizada atualmente, alucina em pesquisas amplas”, ressalta. Por isso, a supervisão humana é crucial para evitar informações erradas. Ele recomenda usar o ChatGPT Plus, que é pago. “Você consegue usar outras LLMS que fazem traduções e transcrições, tudo em uma única assinatura”.
- Apesar da IA generativa ser capaz de criar conteúdo a partir dos dados disponíveis, existe a possibilidade de plágio. LLMS reconfiguram o que está disponível na internet.
- Não atribui fontes. Existe a discussão de violação dos direitos autorais de quem produz o conteúdo que alimenta a IA. “Se as pessoas usarem essas ferramentas para consumir notícias, não saberão quem é a fonte e o veículo de comunicação. Esse redirecionamento da audiência é limitado”, explica.
- Ao não atribuir as fontes, o jornalismo perde a autonomia sobre seus próprios produtos.
- Outras discussões éticas foram levantadas, como a necessidade da publicação avisar que o conteúdo foi produzido com a ajuda das IAS. “Sou contra criar a matéria com uso 100% do LLM, ainda que seja supervisionado. Essas tecnologias devem ser utilizadas nas etapas do processo, seja para ter uma ideia de pauta, transcrever trechos ou evidenciar os principais pontos de uma entrevista”. Carpes afirma que, utilizada em casos pontuais, as chances da plataforma alucinar são pequenas. “O rigor tem que estar claro usando a IA. Os princípios jornalísticos e a transparência não são negociáveis”.
- Também existe uma discussão sobre o colonialismo de dados. “As grandes plataformas são majoritariamente dos Estados Unidos e falam inglês. O idioma é a base de 90% do material usado para treiná-las”.
- Usando a base de dados disponível na internet, as IAS acabam por reproduzir os preconceitos e estereótipos dos seus autores e demonstram a falta de diversidade das redações.
- “A projeção é que até 2027 a indústria da IA usará a energia proporcional a um país como a Holanda. Em tempos de emergência climática, isso é um problema para a sustentabilidade ambiental” pondera.
Estrutura para utilização da IA
Carpes destaca que existe uma curva de aprendizado e investimento para colher os benefícios mais complexos do uso da tecnologia. Um possível caminho é a colaboração entre veículos na criação de LLM e a realização de parcerias entre desenvolvedores e acadêmicos. “O jornalismo brasileiro precisa se abrir para essa colaboração entre indústria e academia, que não é muito comum, mas funciona em outros países”, afirma. Alguns outros pontos de organização foram levantados.
- Mapeamento das dores. Identifique as necessidades da redação e como a IA pode contribuir com o seu funcionamento.
- Priorize as necessidades mais imediatas.
- Pesquise as ferramentas adequadas para mitigar as dificuldades do veículo.
- Avalie os resultados.
- Realizado os passos anteriores, observe se é necessária a contratação de mão de obra especializada para desenvolver a plataforma ou auxiliar no treinamento da equipe.
Foto: Canva
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