La organizaci\u00f3n present\u00f3 en junio a los 10 periodistas<\/a> que conformar\u00e1n la primera generaci\u00f3n de becarios de su red, los cuales fueron elegidos de m\u00faltiples regiones del mundo. En representaci\u00f3n de Am\u00e9rica Latina est\u00e1n la periodista Karen Naundorf y la fotoperiodista Sarah Pabst, originarias de Alemania pero que ejercen el periodismo en Argentina desde hace varios a\u00f1os.<\/p>\n La AI Accountability Network del Pulitzer Center pretende apoyar investigaciones period\u00edsticas que aborden el uso de la inteligencia artificial por parte de gobiernos y corporaciones. (Foto: Pulitzer Center)<\/p><\/div>\n <\/p>\n \u201cVimos que hab\u00eda muy pocos periodistas que estaban vigilando el tema de los algoritmos que toman decisiones que impactan la vida de la gente\u201d, dijo a LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong> Boyoung Lim, gerente de la red de inteligencia artificial del Pulitzer Center. \u201cPensamos que esto era algo en lo que pod\u00edamos intervenir y construir comunidad, capacidad y tambi\u00e9n, con suerte, colaboraci\u00f3n entre periodistas para informar sobre los impactos de tecnolog\u00edas como la inteligencia artificial y los algoritmos en las vidas de la gente y las comunidades en su conjunto\u201d.<\/p>\n Naundorf es corresponsal en Sudam\u00e9rica para la cadena suiza SRF y su trabajo ha sido publicado en medios como Revista Anfibia, The Washington Post y Der Spiegel. Por su parte, Pabst pertenece a Ay\u00fcn Fot\u00f3grafas<\/a>, un colectivo de ocho fot\u00f3grafas que aborda temas como identidad, derechos humanos, mujeres y medio ambiente de Am\u00e9rica Latina. Ambas publicaron el a\u00f1o pasado\u00a0el especial \u201cFemicidas de uniforme: los errores del sistema\u201d<\/a>, un reportaje de investigaci\u00f3n sobre v\u00edctimas de feminicidio a manos de polic\u00edas en Argentina, tambi\u00e9n con el apoyo del Pulitzer Center.<\/p>\n Naundorf y Pabst trabajar\u00e1n juntas en la AI Accountability Network con una propuesta de proyecto period\u00edstico escrito y visual sobre el uso\u00a0 de las tecnolog\u00edas de automatizaci\u00f3n en Argentina y Brasil.<\/p>\n \u201cEllas combinar\u00e1n sus especialidades para alcanzar a una audiencia m\u00e1s amplia mediante la visualizaci\u00f3n de algunas de las historias que producir\u00e1n por medio de la fotograf\u00eda de Sarah y otros efectos visuales innovadores\u201d, dijo Lim. \u201cEstoy muy emocionada por este proyecto por los elementos visuales, sobre c\u00f3mo pueden los fotoperiodistas cubrir este tipo de historias sobre inteligencia artificial que parecen ser muy t\u00e9cnicas y abstractas\u201d.<\/p>\n En la propuesta de proyecto con la que postularon a la AI Accountability Fellowship, Naundorf y Pabst plantearon preguntas cr\u00edticas sobre la forma en la que los periodistas deber\u00edan cubrir las herramientas de inteligencia artificial que afectan la vida de las comunidades en todo el mundo y en especial en Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n \u201cVivimos en un continente desigual y sabemos que existe el riesgo de que los sistemas de inteligencia artificial reproduzcan los sesgos humanos, lo que podr\u00eda reforzar la desigualdad social\u201d, dijo a\u00a0LJR\u00a0<\/strong>Naundorf. \u201cLa inteligencia artificial parece ser un tema que no preocupa al p\u00fablico o sobre el que no tiene influencia. [...] Aunque hay iniciativas ciudadanas, universitarias y de ONGs que cuestionan el uso de la inteligencia artificial, y que tambi\u00e9n buscan reparaci\u00f3n judicial, \u00e9stas reciben relativamente poca cobertura medi\u00e1tica. Por esta raz\u00f3n, creemos que es un momento importante para mirar al continente, subrayando la necesidad de regulaciones y debate p\u00fablico\u201d.<\/p>\n Los becarios recibir\u00e1n hasta 20 mil d\u00f3lares para llevar a cabo sus proyectos durante el resto de 2022. Adem\u00e1s, contar\u00e1n con mentor\u00edas y sesiones de formaci\u00f3n para fortalecer sus reportajes.<\/p>\n Se espera que los reportajes sean publicados entre noviembre de este a\u00f1o y enero de 2023. Pero sobre todo, el Pulitzer Center busca que surjan proyectos colaborativos entre los integrantes de la primera generaci\u00f3n del programa que contin\u00faen explorando la cobertura de la inteligencia artificial, aun despu\u00e9s de terminada la iniciativa.<\/p>\n \u201cYa estamos viendo algunas potenciales colaboraciones entre los becarios, es muy emocionante. No puedo hablar mucho de los detalles, pero ya hay algunas coincidencias que vemos entre sus proyectos y ya est\u00e1n hablando de colaboraciones, as\u00ed que va a ser muy interesante ver dentro de unos meses\u201d, dijo Lim.<\/p>\n Pero, \u00bfpor qu\u00e9 es importante que los periodistas vigilen el uso de la inteligencia artificial? El Pulitzer Center considera que la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en materias como la seguridad p\u00fablica, programas sociales, control de fronteras y recursos humanos, entre muchos otras, pueden alterar las din\u00e1micas de poder al tratarse de tecnolog\u00edas capaces de tomar decisiones en ocasiones en ventaja los sectores m\u00e1s privilegiados. De ah\u00ed la necesidad de ejercer la rendici\u00f3n de cuentas.<\/p>\n No se trata, dijo Lim, de perseguir a nadie o exigir explicaciones, sino de que los periodistas y eventualmente el p\u00fablico en general sean capaces de entender mejor esas tecnolog\u00edas para tener las herramientas para cuestionar su uso en \u00e1reas cruciales para la sociedad.<\/p>\n \u201cSe trata de mirar las tecnolog\u00edas que est\u00e1n presentes en nuestra vida diaria con una lente de equidad y rendici\u00f3n de cuentas\u201d, dijo. \u201cOjal\u00e1 esta primera generaci\u00f3n sea el comienzo de una creciente comunidad de periodistas de todo el mundo que coincida con nosotros en que todos deber\u00edamos informar sobre inteligencia artificial y que debemos estar m\u00e1s pendientes de c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas est\u00e1n transformando e influenciando nuestras vidas y a veces afectando desproporcionadamente a minor\u00edas y grupos marginados\u201d.<\/p>\n Luego de dos a\u00f1os de llevar a cabo\u00a0la iniciativa Collab Challenge<\/a>, un experimento que reuni\u00f3 a periodistas de distintas partes del mundo para explorar soluciones innovadoras que mejoren el periodismo mediante la inteligencia artificial, la organizaci\u00f3n\u00a0JournalismAI<\/a> present\u00f3 en junio de 2022 a la primera generaci\u00f3n de su JournalismAI Fellowship.<\/p>\n Se trata de una versi\u00f3n renovada de los Collab Challenges en la que 46 periodistas y t\u00e9cnicos de medios de 16 pa\u00edses trabajar\u00e1n en diez equipos durante seis meses desarrollando proyectos que exploren c\u00f3mo el uso responsable de la inteligencia artificial puede contribuir a construir un periodismo m\u00e1s sostenible, inclusivo e independiente en todo el mundo.<\/p>\n Un total de 46 periodistas y t\u00e9cnicos de medios de 16 pa\u00edses trabajar\u00e1n en diez equipos durante seis meses como parte de la primera Journalism AI Fellowship. (Foto: JournalismAI)<\/p><\/div>\n A diferencia de los retos anteriores, la JournalismAI Fellowship tiene como particularidad que convoc\u00f3 no solo a periodistas sino tambi\u00e9n a profesionales t\u00e9cnicos de los medios de comunicaci\u00f3n, quienes formar\u00e1n equipo con parejas de otros medios para trabajar en un mismo proyecto.<\/p>\n Entre los 46 participantes seleccionados se encuentran representantes de cinco organizaciones de periodismo de Am\u00e9rica Latina. Schirlei Alves y Reinaldo Chaves, de Abraji (Brasil), har\u00e1n equipo con Fernanda Aguirre y Gibr\u00e1n Mena, de Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico); Lucila Pinto y Nicol\u00e1s Russo, de Grupo Octubre (Argentina), trabajar\u00e1n en el mismo equipo de Sara Campos y Eduardo Ayala, de El Surti (Paraguay); y Juliana Fregoso y Mat\u00edas Contreras, de Infobae (Argentina), har\u00e1n pareja en otro equipo.<\/p>\n \u201cLos diez equipos de becarios contin\u00faan la tradici\u00f3n de JournalismAI de fomentar la colaboraci\u00f3n transfronteriza e interdisciplinaria, con cient\u00edficos de datos, reporteros, gestores de productos, investigadores e ingenieros de software que trabajan juntos con compa\u00f1eros de organizaciones de noticias en diferentes continentes, incluyendo colaboraciones entre medios legacy<\/i> y medios digitales\u201d, dijo la organizaci\u00f3n con sede en la London School of Economics and Political Science,\u00a0en un comunicado<\/a>.<\/p>\n Los proyectos de los equipos proponen la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial en funciones como el monitoreo de discurso de odio, la detecci\u00f3n de contenido enga\u00f1oso, el an\u00e1lisis autom\u00e1tico de im\u00e1genes y el manejo de grandes cantidades de datos, entre otros. A trav\u00e9s de sus proyectos, los participantes latinoamericanos buscar\u00e1n impulsar el uso de estas tecnolog\u00edas en los medios del Sur Global.<\/p>\n El equipo de El Surti y Grupo Octubre acordaron desarrollar una herramienta que identifique, clasifique y describa im\u00e1genes mediante el uso de visi\u00f3n computarizada. La intenci\u00f3n es que la herramienta, que lleva el nombre inicial de Image2Text, reconozca objetos y personas en video, im\u00e1genes fijas e infograf\u00edas y las describa tanto en ingl\u00e9s como en espa\u00f1ol.<\/p>\n Dada la naturaleza gr\u00e1fica de El Surti, la herramienta ayudar\u00eda a que su contenido pueda ser consumido por un p\u00fablico m\u00e1s amplio, incluidas las personas con discapacidad visual, y tenga un mejor desempe\u00f1o en los motores de b\u00fasqueda.<\/p>\n \u201cLo principal que hace que nuestro contenido no pueda rankear bien en las b\u00fasquedas [en Google] es porque son im\u00e1genes, ilustraciones, y son adem\u00e1s ilustraciones que a veces son s\u00faper editoriales, entonces son dif\u00edciles de leer por robots\u201d, dijo a LJR<\/strong> Sara Campos, integrante del equipo y editora de producto del medio paraguayo. \u201cEmpezamos a ver que tambi\u00e9n hab\u00eda una necesidad por parte de nuestros colegas de mejorar sobre todo un trabajo de SEO [optimizaci\u00f3n de motores de b\u00fasqueda, por sus siglas en ingl\u00e9s], de una distribuci\u00f3n org\u00e1nica y natural [de su contenido]\u201d.<\/p>\n El equipo de Image2Text es consciente de que seis meses es poco tiempo para desarrollar su herramienta al cien por ciento, sin embargo se han planteado el reto de entregar al final del programa al menos un prototipo que haya sido probado efectivo en al menos un caso de investigaci\u00f3n.<\/p>\n \u201cEstuvimos conversando hace poco y dijimos \u2018no nos enfoquemos en la interfaz, enfoqu\u00e9monos en que funcione por ahora para un caso espec\u00edfico\u2019\u201d, dijo Campos. \u201cQuiz\u00e1 no va a haber una interfaz, sino que va a haber un repositorio de c\u00f3digo, una biblioteca en un [archivo del portal de almacenamiento de c\u00f3digos de aplicaciones] GitHub abierto. [...] \u200b\u200bLo que estamos haciendo ahora es dirimir justamente en qu\u00e9 caso va a funcionar\u201d.<\/p>\n Grupo Octubre y GMA News Online, el medio filipino que completa el equipo de Image2Text, llevaban propuestas similares de herramientas de reconocimiento de im\u00e1genes. Los tres medios coincidieron en que se hab\u00edan topado con sesgos al momento de experimentar con estas herramientas de inteligencia artificial.<\/p>\n En el caso del medio argentino, una herramienta de reconocimiento de im\u00e1genes que desarrollaron previamente<\/a> (como parte del Innovation Challenge 2021 de Google News Initiative), llamada Visi\u00f3n Latina, buscaba identificar en im\u00e1genes y videos a personajes relevantes en el mundo latino en idioma espa\u00f1ol.<\/p>\n Sin embargo, se encontraron con que la visi\u00f3n computarizada no es muy eficiente al intentar identificar a personajes del Sur Global, a diferencia de como lo hace con personajes del hemisferio norte.<\/p>\n \u201cEso es un sesgo gigantesco\u201d, dijo Campos. \u201cEntonces nuestra propuesta de trabajar una biblioteca de lenguajes [visuales] desde el sur para el sur es tambi\u00e9n como una postura pol\u00edtica contra estos modelos. Vamos a ver si podemos lograrlo, porque es desafiante\u201d.<\/p>\n El Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino fue una herramienta desarrollada por periodistas de redacciones de Am\u00e9rica Latina en la iniciativa antecesora de la JournalismAI Fellowship. (Foto: Cortes\u00eda)<\/p><\/div>\n <\/p>\n <\/p>\n Los representantes de Infobae se toparon con un sesgo similar, en este caso relacionado con el hecho de que el ingl\u00e9s sigue siendo el idioma con el que funciona mejor la inteligencia artificial. El equipo en el que participa el medio con sede en Argentina, que incluye tambi\u00e9n a SkyNews (Reino Unido) y Il Sole 24 Ore (Italia), planea desarrollar una herramienta que funcione en ingl\u00e9s, espa\u00f1ol e italiano, cuyo objetivo ser\u00e1 rastrear los temas, las marcas y los productos que comparten influencers en redes sociales, as\u00ed como detectar contenido potencialmente da\u00f1ino o enga\u00f1oso.<\/p>\n \u201cEfectivamente nos falta mucho para llegar a ese punto en el que la inteligencia artificial todav\u00eda pueda hablar perfectamente otros idiomas\u201d, dijo a LJR\u00a0<\/strong>Juliana Fregoso, project manager de inteligencia artificial de Infobae. \u201cCreo que el idioma tambi\u00e9n es una barrera. Nosotros en Am\u00e9rica Latina hablamos espa\u00f1ol o portugu\u00e9s y son muy pocos los periodistas que realmente hablan ingl\u00e9s, entonces ese es un impedimento [para el uso de la inteligencia artificial en el periodismo]\u201d.<\/p>\n Gracias a los perfiles de sus integrantes, este equipo pretende complementar su proyecto con metodolog\u00edas de periodismo financiero y periodismo de datos. En cuanto al tipo de tecnolog\u00eda, pretenden usar herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en ingl\u00e9s) y de construcci\u00f3n de bases de datos masivas, como Python, un lenguaje de programaci\u00f3n de uso com\u00fan por periodistas de datos.<\/p>\n Su idea es alimentar enormes bases de datos sobre las cuentas de redes sociales a analizar para que su herramienta extraiga lo que se publica en esas cuentas, lo procese y le otorgue un puntaje seg\u00fan qu\u00e9 tan enga\u00f1oso o nocivo sea. Esta herramienta podr\u00e1 ayudar a periodistas a investigar historias sobre publicidad enga\u00f1osa en plataformas digitales.<\/p>\n \u201cNosotros tendremos que alimentar por ficheros, que muy probablemente armemos en Python, qu\u00e9 es lo que queremos extraer de esas cuentas y c\u00f3mo nos van a dar las alertas para saber cuando se est\u00e9n anunciando productos o se est\u00e9 utilizando lenguaje que pueda ser potencialmente enga\u00f1oso\u201d, explic\u00f3 Fregoso.<\/p>\n Por su parte, el equipo integrado por Abraji y Data Cr\u00edtica tiene como proyecto el desarrollo de Attack Detector, un modelo ling\u00fc\u00edstico para detectar discurso de odio en redes sociales en espa\u00f1ol y portugu\u00e9s, dirigido principalmente hacia periodistas y activistas medioambientales.<\/p>\n Data Cr\u00edtica particip\u00f3 previamente en el Collab Challenge 2021 de JournalismAI con el desarrollo del Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/a>, una herramienta que, mediante un modelo entrenado de procesamiento de lenguaje natural detecta discurso de odio contra mujeres en internet en espa\u00f1ol y portugu\u00e9s.<\/p>\n La JournalismAI Fellowship, que cuenta con el apoyo financiero de Google News Initiative<\/a> y con la asesor\u00eda para los equipos por parte del\u00a0Knight Lab de la Northwestern University<\/a>, busca que estas iniciativas, lejos de reemplazar el trabajo de los periodistas, le agreguen valor y lo potencien mediante la automatizaci\u00f3n de tareas repetitivas y que normalmente tomar\u00edan mucho tiempo y esfuerzo a los seres humanos.<\/p>\n \u201cCreo que podemos empezar a trabajar con una inteligencia artificial h\u00edbrida, en la que una parte efectivamente la haga la parte tecnol\u00f3gica y el resto que lo sigamos haciendo periodistas\u201d, dijo Fregoso. \u201cEl uso de la inteligencia artificial dentro del periodismo yo no lo veo como una amenaza a que nos vaya a quitar el trabajo. Lo veo como una oportunidad para reinventar el periodismo\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Periodistas basadas en Argentina fueron seleccionadas en un programa sobre c\u00f3mo cubrir el impacto de los algoritmos en la sociedad, mientras que medios de Argentina, Brasil, M\u00e9xico y Paraguay participan en un reto colaborativo para desarrollar herramientas de inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":60469,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1436,1418],"coauthors":[],"class_list":["post-60454","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-colaboracion-es","tag-inteligencia-artificial-es"],"acf":[],"yoast_head":"\n![\"Pulitzer](\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/ai-accountability-website-26.png\")
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