Un comienzo impresionante
Los experimentos de La Nación con IA comenzaron con una investigación sobre energías renovables en Argentina. En 2016, el entonces presidente argentino Mauricio Macri lanzó un programa para desarrollar las fuentes de energía limpia del país, basado principalmente en la inversión socializada y la cooperación internacional.
Inspirada por una iniciativa para mapear cada panel solar en Estados Unidos, Florencia Coelho, una importante especialista en comunicaciones de La Nación, propuso un proyecto para mapear el progreso del programa cuatro años después de su lanzamiento.
El equipo de datos de La Nación inició el proyecto en colaboración con Mathias Felipe, socio invitado de la Universidad de Navarra (España). El equipo empleó aprendizaje automático (ML) y visión artificial, y colaboró con un laboratorio externo especializado en análisis geoespacial e IA.
La redacción de La Nación es pionera en el aprendizaje y aplicación de la IA en la producción de noticias. Foto de : La Nación
El algoritmo de La Nación fue entrenado para identificar las formas de los parques solares en Argentina. La visión artificial capacita a las computadoras para analizar e interpretar imágenes. Se utilizaron 10.999 imágenes para entrenar el algoritmo, antes de procesar un total de 7 millones y analizar 2.780.400 kilómetros cuadrados de terreno. El resultado es esta serie rica en datos que muestra cómo el programa de energía limpia de Argentina, en aquel momento, no estaba cumpliendo con sus objetivos.
Sea paciente y cooperativo
De hecho, el proyecto de IA de La Nación enfrentó muchos desafíos. El acceso a imágenes satelitales era costoso. Los parques solares se parecían mucho a las granjas agrícolas . No contaban con suficientes imágenes de parques solares en Argentina en 2019 para entrenar el modelo de IA, por lo que tuvieron que obtener imágenes de Chile.
Coelho compartió otro desafío y cómo resolverlo: «La infraestructura y la capacidad editorial de La Nación no fueron suficientes para llevar a cabo este proyecto. No contábamos con el hardware ni la capacidad de procesamiento necesarios, así que colaboramos».
A partir de esta colaboración inicial, el equipo de datos de La Nación aprendió los beneficios de la colaboración. También comprendieron que, si no entendían lo suficiente la tecnología de IA, podrían acabar dirigiéndose a las personas equivocadas. Por ello, crearon un laboratorio de IA compuesto por periodistas, analistas de datos y otros profesionales para ayudar a La Nación a acelerar la adopción de la tecnología.
El primer proyecto del laboratorio fue analizar las letras de la música trap, un género de hip hop originado en el sur de Estados Unidos a finales de los 90. Les llevó siete meses completarlo. El equipo utilizó aprendizaje automático, modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), la API de Spotify y otros recursos para procesar 692 canciones y comprender los temas, las tendencias y los mensajes de este género, cada vez más popular en Argentina.
La Nación utilizó diversas tecnologías de IA para analizar imágenes satelitales en un proyecto de mapeo de parques solares en Argentina. Foto: La Nación
Sin embargo, la IA que usaron los periodistas tuvo que lidiar con varios problemas lingüísticos, como la aparición de nuevas palabras en las canciones de trap, así como muchas otras características del género. Las pruebas de La Nación también demostraron que la IA estaba diseñada casi exclusivamente para el idioma inglés. «Todo modelo de procesamiento del lenguaje natural está diseñado para el inglés», afirmó Bouret. «Nos resultó muy difícil encontrar bibliotecas y rutinas que nos ayudaran a resolver el problema del español».
Otro gran desafío para las redacciones que buscan implementar proyectos de IA es el tiempo. "Hay proyectos que duran de cinco a siete meses; son proyectos a largo plazo. Las redacciones son muy difíciles de entender porque siempre tienen prisa. Hay que tener paciencia", dijo Bouret, y añadió: "Los periodistas de investigación pueden pasar un año investigando la corrupción o un evento. Nosotros somos igual: periodistas de investigación tecnológica".
Por ello, este experto afirmó que la colaboración, ya sea con expertos en IA de terceros, universidades o científicos , ayudará a las salas de redacción a acelerar el proceso y reducir los costos en la adopción de nuevas tecnologías.
“Todos tenemos que aprender”
La colaboración entre medios también puede impulsar la adopción de la IA y descubrir más recursos, como demuestra la experiencia de La Nación. El equipo de IA de La Nación ha estado trabajando en un rastreador de brechas de género organizado por JournalismAI Collab de la London School of Economics .
Lo han aplicado a proyectos específicos en La Nación, como comprender mejor el sesgo de género en el periodismo. Este trabajo ayudará al departamento de negocios de la redacción a evaluar cómo el género afecta el rendimiento de los artículos, por ejemplo, cómo los artículos escritos por hombres o mujeres afectan a los lectores, entre otros temas.
Como extensión de su proyecto de rastreo de género, La Nación también participó en un proyecto de IA de código abierto que reúne a medios de comunicación de todo el mundo para trabajar en la detección de género en rostros. Al compartir cerca de 50 retratos de personas argentinas y latinoamericanas con el equipo de capacitación, ayudaron al modelo de IA a detectar rostros más diversos en cuanto a color de piel y etnia.
Dicho esto, ya sea entre empresas tecnológicas o entre redacciones, la colaboración en proyectos de IA es vital para las organizaciones de noticias. «Las habilidades de IA son difíciles de aprender, así que es mejor aprender unos de otros, incluso de publicaciones rivales», aconseja Coelho.
Finalmente, el experto instó: «En realidad, estamos compitiendo con Google y Facebook para recuperar la atención de los lectores. Es lamentable que nos haya llevado una década comprender esto. Por lo tanto, nuestro periodismo necesita acelerar el proceso de aprendizaje y compartir información exhaustivamente, y al mismo tiempo trabajar juntos, incluso entre países. Todos tendremos que aprender, porque la IA es demasiado grande para una sola persona».
Bui Huy
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