{"id":71573,"date":"2023-01-23T15:04:40","date_gmt":"2023-01-23T20:04:40","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=71573"},"modified":"2023-01-23T17:20:03","modified_gmt":"2023-01-23T22:20:03","slug":"periodistas-de-argentina-paraguay-y-filipinas-desarrollan-modelo-de-reconocimiento-de-imagenes-que-busca-hacer-la-inteligencia-artificial-mas-inclusiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/periodistas-de-argentina-paraguay-y-filipinas-desarrollan-modelo-de-reconocimiento-de-imagenes-que-busca-hacer-la-inteligencia-artificial-mas-inclusiva\/","title":{"rendered":"Periodistas de Argentina, Paraguay y Filipinas desarrollan modelo de reconocimiento de im\u00e1genes que busca hacer la inteligencia artificial m\u00e1s inclusiva"},"content":{"rendered":"

Cada vez es m\u00e1s f\u00e1cil localizar cosas o personas espec\u00edficas entre las cientos de fotos que los usuarios almacenan en sus dispositivos gracias a las nuevas tecnolog\u00edas de reconocimiento de im\u00e1genes.<\/p>\n

Con la inteligencia artificial, de la misma forma en la que las personas pueden etiquetar a sus familiares y amigos en los rostros reconocidos por sus dispositivos, las empresas de medios de comunicaci\u00f3n ahora pueden etiquetar en su material audiovisual a personajes de la pol\u00edtica y la cultura para hacer que las b\u00fasquedas de im\u00e1genes sean m\u00e1s r\u00e1pidas.<\/p>\n

Sistemas como\u00a0IBM Watson<\/u><\/a> o\u00a0Amazon Rekognition<\/u><\/a> cuentan con modelos de visi\u00f3n artificial entrenados para detectar informaci\u00f3n en im\u00e1genes y videos. Algunos de estos modelos tambi\u00e9n son capaces de identificar texto y di\u00e1logos. Estas formas de inteligencia artificial ya est\u00e1n ayudando a periodistas de pa\u00edses desarrollados a ejecutar b\u00fasquedas en sus archivos de forma m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente.<\/p>\n

\"Cover

El equipo detr\u00e1s de Image2Text cre\u00f3 un documento con instrucciones para que cualquier sala de redacci\u00f3n pueda hacer uso de la plataforma. (Foto: Captura de pantalla de Image2Text.co)<\/p><\/div>\n

Pero en el hemisferio sur la historia es diferente. Cuando en 2021 la cadena de medios\u00a0Grupo Octubre<\/u><\/a>, de Argentina, emprendi\u00f3 el proceso de digitalizaci\u00f3n de su archivo fotogr\u00e1fico y audiovisual de m\u00e1s de 60 a\u00f1os, recurri\u00f3 a la inteligencia artificial para identificar y etiquetar a los personajes que aparec\u00edan en dichas im\u00e1genes para facilitar su posterior b\u00fasqueda.<\/p>\n

Sin embargo, se toparon con que los algoritmos de las plataformas que estaban usando estaban entrenados para identificar a personalidades anglosajonas y europeas y no reconoc\u00edan rostros latinoamericanos. Por ejemplo, cuando el sistema ley\u00f3 una imagen del presidente argentino, Alberto Fern\u00e1ndez, lo identific\u00f3 como el cantante franc\u00e9s Patrick Hern\u00e1ndez.<\/p>\n

\u201cLas herramientas de este tipo que ya existen en el mercado son herramientas que son buen\u00edsimas, que son recontra efectivas y que nosotros usamos, pero que tienen limitaciones, sobre todo en cuestiones de representaci\u00f3n\u201d, dijo a\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong> Lucila Pinto, periodista que colabor\u00f3 en el proceso de digitalizaci\u00f3n del archivo de Grupo Octubre. \u201cLas grandes herramientas son las que tienen Google, IBM y Amazon, servicios cognitivos para describir im\u00e1genes. La limitaci\u00f3n es que claramente las bases de datos con las cuales fueron y son entrenadas no incluyen la realidad latinoamericana\u201d.<\/p>\n

Ante ese obst\u00e1culo, el equipo de Grupo Octubre se propuso entrenar un algoritmo de visi\u00f3n computarizada con im\u00e1genes de su propio archivo y con bases de datos con contexto latinoamericano. Adem\u00e1s, plantearon la idea de crear una herramienta a la que pudiera acceder toda la comunidad period\u00edstica de Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n

As\u00ed fue como surgi\u00f3\u00a0Visi\u00f3n Latina<\/u><\/a>, una plataforma que usa inteligencia artificial entrenada espec\u00edficamente para medios latinoamericanos. El proyecto, desarrollado como parte del Innovation Challenge 2021 de Google News Initiative,\u00a0 ayuda a periodistas y medios latinoamericanos a identificar personajes en su material audiovisual y les permite contribuir al aprendizaje de los algoritmos con su propio material.<\/p>\n

\u201cVisi\u00f3n Latina simplemente lo que hace es que le da una herramienta a toda la comunidad para que puedan subir rodaje y reconocer qui\u00e9n es esa gente y transcribirlo\u201d, dijo a\u00a0LJR\u00a0<\/strong>Nicol\u00e1s Russo, product manager de Grupo Octubre, quien agreg\u00f3 que el proyecto tom\u00f3 un a\u00f1o en su realizaci\u00f3n, desde enero de 2022 hasta su lanzamiento, en enero de este a\u00f1o.<\/p>\n

Por el momento, la plataforma ya est\u00e1 siendo usada por Canal 9 y P\u00e1gina 12, pertenecientes a Grupo Octubre, pero ya est\u00e1 disponible para que otros medios de la regi\u00f3n puedan hacer uso de ella.<\/p>\n

A mediados de 2022, Pinto y Russo llevaron la idea detr\u00e1s de Visi\u00f3n Latina a la\u00a0JournalismAI Fellowship<\/u><\/a>, la iniciativa de JournalismAI, un proyecto de Polis, el\u00a0think-tank<\/i> sobre periodismo de la London School of Economics, en la que periodistas y personal t\u00e9cnico de medios de comunicaci\u00f3n de todo el mundo trabajan en equipos durante seis meses para desarrollar proyectos de inteligencia artificial que sean de utilidad para el periodismo.<\/p>\n

Los representantes de Grupo Octubre hicieron equipo con Sara Campos, de\u00a0El Surtidor<\/u><\/a> (Paraguay); y con Raymund Sarmiento y Jaemark Tordecilla, de\u00a0GMA Network<\/u><\/a> (Filipinas), quienes ten\u00edan intereses similares sobre el uso de visi\u00f3n computarizada de im\u00e1genes para eficientar procesos en sus redacciones.<\/p>\n

\u201cGMA ten\u00eda la idea de aplicar la inteligencia artificial en video para, por ejemplo, si vuelas un dron por encima de una autopista [...] que el algoritmo se d\u00e9 cuenta de que hay mucho tr\u00e1fico\u201d, cont\u00f3 Russo. \u201cY los chicos de El Surtidor quer\u00edan aplicar tecnolog\u00eda de inteligencia artificial para que las ilustraciones que ellos hacen sean f\u00e1cilmente reconocidas por los motores de b\u00fasqueda\u201d.<\/p>\n

Tomando como base a Visi\u00f3n Latina, el equipo desarroll\u00f3 un protocolo para que el algoritmo de reconocimiento de im\u00e1genes entrenado con contexto latinoamericano pueda compartirse con otras redacciones y que \u00e9stas puedan aportar sus bases de datos para hacerlo m\u00e1s \u201cinteligente\u201d.<\/p>\n

Fue as\u00ed como surgi\u00f3 Image2Text, una API (interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones, por sus siglas en ingl\u00e9s) que da acceso a un modelo de inteligencia artificial similar al de Visi\u00f3n Latina y que est\u00e1 construido de forma que cada usuario pueda contribuir en su entrenamiento.<\/p>\n

De acuerdo con sus creadores, Image2Text busca que m\u00e1s periodistas de distintas regiones, g\u00e9neros y culturas contribuyan con sus bases de datos a construir un ecosistema de inteligencia artificial m\u00e1s diverso.<\/p>\n

\u201cLo que fuimos a buscar al Fellowship fue investigar maneras de hacer que se pudieran crear bases de datos espec\u00edficas para entrenar modelos para que funcionen en el contexto latinoamericano del Sur Global\u201d, dijo Pinto. \u201cCuantas m\u00e1s personas, cuantos m\u00e1s periodistas, cuantas m\u00e1s redacciones en diferentes partes del mundo est\u00e9n entrenando los modelos, eso va a ayudar a que este tipo de herramientas sean m\u00e1s inclusivas\u201d.<\/p>\n

\"Argentinian

Lucila Pinto, Nicol\u00e1s Russo y Sara Campos fueron los periodistas latinoamericanos que trabajaron en el desarrollo de Image2Text. (Foto: Captura de pantalla de Image2Text.co)<\/p><\/div>\n

El sistema funciona de forma similar al reconocimiento facial de aplicaciones como Google Photos: el usuario carga una serie de im\u00e1genes o videos a un servicio inform\u00e1tico de nube como\u00a0Amazon Web Services<\/u><\/a>. El algoritmo reconoce los rostros de los personajes y el usuario debe etiquetar cada rostro con el nombre del personaje correspondiente. A partir de entonces, el sistema reconocer\u00e1 autom\u00e1ticamente a cada personaje en todas las im\u00e1genes y videos en los que aparezca.<\/p>\n

La idea inicial de crear una plataforma donde cada redacci\u00f3n local entrenara al modelo con su propio material y participara en la creaci\u00f3n de una base de datos mayor no fue posible de desarrollar en los seis meses que dur\u00f3 el trabajo en la JournalismAI Fellowship. Sin embargo, el equipo de Image2Text cre\u00f3 un\u00a0\u201cStarter Pack\u201d<\/u><\/a> dise\u00f1ado para que cualquier sala de redacci\u00f3n con o sin experiencia en el uso de la inteligencia artificial pueda hacer uso de la API.<\/p>\n

Image2Text est\u00e1 disponible en un\u00a0archivo abierto en GitHub<\/u><\/a> que contiene las instrucciones para ejecutarlo, aunque por el momento su uso todav\u00eda requiere de una persona con perfil de programador que conozca Amazon Web Services. El equipo dijo que en una siguiente etapa, buscar\u00e1n transformar este prototipo en un producto con una interfaz amigable que no requiera grandes conocimientos de programaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cLo que hicimos nosotros ahora es una API que necesita que un programador la instale para el que lo quiera usar. En cambio, una vez que convirtamos esa API en una interfaz usable, va a ser m\u00e1s accesible, sin necesidad de tener ese recurso t\u00e9cnico\u201d, explic\u00f3 Pinto.<\/p>\n

Haciendo la inteligencia artificial m\u00e1s diversa e inclusiva<\/h3>\n

El fin \u00faltimo de Image2Text es convertirse en un producto que use inteligencia artificial para identificar im\u00e1genes producidas en las salas de redacci\u00f3n, que procese im\u00e1genes, videos e infograf\u00edas y que ayude a categorizarlas, clasificarlas y archivarlas de una manera m\u00e1s eficiente.<\/p>\n

Pero otra misi\u00f3n que se plante\u00f3 el equipo creador desde un inicio fue contribuir a crear un ecosistema de inteligencia artificial m\u00e1s diverso, inclusivo y sin los sesgos raciales, culturales y de lenguaje que presenta hasta hoy. Y en esa misi\u00f3n, los medios locales podr\u00edan jugar un papel fundamental.<\/p>\n

\u201cLa manera de reducir los sesgos es tener a muchas personas, en muchos lugares y en muchas culturas, participando de la producci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas\u201d, dijo Pinto. \u201cNuestra hip\u00f3tesis es que cuantos m\u00e1s nodos haya, y entre m\u00e1s distribuidos y representativos, en diferentes culturas y diferentes comunidades est\u00e9n, finalmente el resultado, el entrenamiento que van a recibir los modelos va a ser m\u00e1s inclusivo que si hay menos nodos, m\u00e1s homog\u00e9neos y m\u00e1s centralizados\u201d.<\/p>\n

Al terminar la JournalismAI Fellowship, el equipo de Image2Text consigui\u00f3 una beca de\u00a0la plataforma de tecnolog\u00eda de almacenamiento y distribuci\u00f3n Swarm<\/u><\/a> para continuar el trabajo y llegar a desarrollar un producto cuyo modelo de inteligencia artificial pueda ser entrenado por m\u00faltiples redacciones.<\/p>\n

Pero adem\u00e1s de contribuir a la diversidad y la inclusi\u00f3n en la inteligencia artificial, Image2Text tiene la ventaja que facilita, no solo las b\u00fasquedas de im\u00e1genes en las redacciones, sino tambi\u00e9n el trabajo de archivo, sobre todo en medios grandes con archivos hist\u00f3ricos que guardan informaci\u00f3n de varias d\u00e9cadas.<\/p>\n

Y para los medios peque\u00f1os que no cuentan con un archivista o Media Asset Manager, Image2Text contribuye a evitar que el material producido por el equipo period\u00edstico termine en un archivo personal\u00a0 o en Google Drive y por tanto no pueda ser f\u00e1cilmente reutilizado en el futuro.<\/p>\n

\u201c[Con Image2Text,] lo que est\u00e1s prometiendo es democratizar mucho m\u00e1s el archivo para todo el resto de la redacci\u00f3n y que se pueda ser muy puntual en las b\u00fasquedas\u201d, dijo Russo. \u201cHay una soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica que lo que te permite es que la b\u00fasqueda en la que antes tardabas tres horas, ahora tardas 10 minutos, y el archivista puede dedicar mucho m\u00e1s su sapiencia de archivista a buscar cosas mucho m\u00e1s profundas que las b\u00fasquedas del d\u00eda a d\u00eda\u201d.<\/p>\n

\"Screenshot

Visi\u00f3n Latina, proyecto desarrollado como parte del Innovation Challenge 2021 de Google News Initiative, usa inteligencia artificial entrenada espec\u00edficamente para medios latinoamericanos. (Foto: Captura de pantalla de VisionLatina.media)<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

En el caso de Visi\u00f3n Latina, el proyecto se ha convertido en una nueva fuente de monetizaci\u00f3n para Grupo Octubre. La plataforma\u00a0ofrece a medios de la regi\u00f3n la posibilidad de cargar sus videos<\/u><\/a> para que el sistema los procese, identifique a los personajes que aparecen y genere la transcripci\u00f3n del audio y descripci\u00f3n a partir de etiquetas generadas de manera autom\u00e1tica.<\/p>\n

La cadena ofrece adem\u00e1s la posibilidad de adquirir material de su archivo ya procesado por la tecnolog\u00eda de Visi\u00f3n Latina y con la metadata de los personajes que ah\u00ed aparecen.<\/p>\n

\u201cLo que queremos hacer es disponibilizar m\u00e1s ese rodaje hacia afuera para generar otro ingreso para el canal. Hoy ese trabajo es muy de hormiga\u201d, dijo Russo. \u201cSi te metes en Visi\u00f3n Latina, buscas ah\u00ed a cualquier pol\u00edtico entre 2018 y 2022, lo encuentras. Cuanto m\u00e1s disponibilizamos el rodaje del canal, m\u00e1s venta va a haber y m\u00e1s plata va a ganar el canal\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ante los sesgos raciales y culturales que existen en las herramientas de inteligencia artificial, periodistas de Grupo Octubre (Argentina), El Surtidor (Paraguay) y GMA News (Filipinas) crearon Image2Text, una plataforma de visi\u00f3n computarizada que busca agregar contexto del Sur Global a la tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":71607,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1426,1418,1501],"coauthors":[],"class_list":["post-71573","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-argentina-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-paraguay-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nPeriodistas de Argentina, Paraguay y Filipinas desarrollan modelo de reconocimiento de im\u00e1genes que busca hacer la inteligencia artificial m\u00e1s inclusiva - LatAm Journalism Review<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Periodistas de Argentina, Paraguay y Filipinas desarrollan modelo de reconocimiento de im\u00e1genes que busca hacer la inteligencia artificial m\u00e1s inclusiva Innovaci\u00f3n. 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