{"id":71631,"date":"2023-01-25T09:47:52","date_gmt":"2023-01-25T14:47:52","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=71631"},"modified":"2023-01-25T09:51:33","modified_gmt":"2023-01-25T14:51:33","slug":"jornalistas-de-argentina-paraguai-e-filipinas-desenvolvem-modelo-de-reconhecimento-de-imagem-que-busca-tornar-a-inteligencia-artificial-mais-inclusiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/jornalistas-de-argentina-paraguai-e-filipinas-desenvolvem-modelo-de-reconhecimento-de-imagem-que-busca-tornar-a-inteligencia-artificial-mais-inclusiva\/","title":{"rendered":"Jornalistas de Argentina, Paraguai e Filipinas desenvolvem modelo de reconhecimento de imagem que busca tornar a intelig\u00eancia artificial mais inclusiva"},"content":{"rendered":"

\u00c9 cada vez mais f\u00e1cil localizar coisas ou pessoas espec\u00edficas nas centenas de fotos que os usu\u00e1rios armazenam em seus dispositivos, gra\u00e7as \u00e0s novas tecnologias de reconhecimento de imagem.<\/p>\n

Gra\u00e7as \u00e0 intelig\u00eancia artificial, da mesma forma que as pessoas podem marcar familiares e amigos nos rostos reconhecidos por seus dispositivos, as empresas de meios de comunica\u00e7\u00e3o j\u00e1 podem marcar figuras da pol\u00edtica e da cultura em seu material audiovisual para tornar as buscas de imagem mais r\u00e1pidas.<\/p>\n

Sistemas como\u00a0IBM Watson<\/u><\/a> ou\u00a0Amazon Rekognition<\/u><\/a> possuem modelos de vis\u00e3o artificial treinados para detectar informa\u00e7\u00f5es em imagens e v\u00eddeos. Alguns desses modelos tamb\u00e9m s\u00e3o capazes de identificar textos e di\u00e1logos. Essas formas de intelig\u00eancia artificial j\u00e1 est\u00e3o ajudando os jornalistas de pa\u00edses desenvolvidos a fazerem buscas em seus arquivos de forma mais r\u00e1pida e eficiente.<\/p>\n

\"Cover

A equipe por tr\u00e1s da Image2Text criou um documento com instru\u00e7\u00f5es para que qualquer reda\u00e7\u00e3o possa fazer uso da plataforma. (Foto: Captura de tela de Image2Text.co)<\/p><\/div>\n

Mas no Hemisf\u00e9rio Sul a hist\u00f3ria \u00e9 diferente. Em 2021, quando iniciou o processo de digitaliza\u00e7\u00e3o de seu arquivo fotogr\u00e1fico e audiovisual de mais de 60 anos, o grupo de m\u00eddia\u00a0Grupo Octubre<\/u><\/a>, da Argentina, recorreu \u00e0 intelig\u00eancia artificial para identificar e rotular as pessoas que apareciam nessas imagens para facilitar buscas posteriores.<\/p>\n

Mas eles descobriram que os algoritmos das plataformas que estavam usando tinham sido treinados para identificar personalidades anglo-sax\u00f4nicas e europeias e n\u00e3o reconheciam rostos latino-americanos. Por exemplo, quando o sistema leu uma imagem do presidente argentino Alberto Fern\u00e1ndez, ele o identificou como o cantor franc\u00eas Patrick Hern\u00e1ndez.<\/p>\n

\u201cAs ferramentas desse tipo que j\u00e1 existem no mercado s\u00e3o ferramentas que s\u00e3o muito boas, que s\u00e3o eficazes e que n\u00f3s usamos, mas que t\u00eam limita\u00e7\u00f5es, principalmente em quest\u00f5es de representa\u00e7\u00e3o\u201d, disse Lucila Pinto, jornalista que colaborou no processo de digitaliza\u00e7\u00e3o do acervo do Grupo Octubre, \u00e0\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong>. \u201cAs grandes ferramentas s\u00e3o as do Google, da IBM e da Amazon, s\u00e3o servi\u00e7os cognitivos para descrever imagens. A limita\u00e7\u00e3o \u00e9 que claramente os bancos de dados com os quais elas foram e s\u00e3o treinadas n\u00e3o incluem a realidade latino-americana.\u201d<\/p>\n

Diante desse obst\u00e1culo, a equipe do Grupo Octubre decidiu treinar um algoritmo de vis\u00e3o computadorizada com imagens de seu pr\u00f3prio arquivo e com bancos de dados com um contexto latino-americano. Al\u00e9m disso, levantaram a ideia de criar uma ferramenta que pudesse ser acessada por toda a comunidade jornal\u00edstica da Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n

Foi assim que surgiu a\u00a0Visi\u00f3n Latina<\/u><\/a>, uma plataforma que utiliza intelig\u00eancia artificial treinada especificamente para meios latino-americanos. O projeto, desenvolvido como parte do Innovation Challenge 2021 da Google News Initiative, ajuda jornalistas e meios de comunica\u00e7\u00e3o latino-americanos a identificarem pessoas em seu material audiovisual e permite que contribuam para o aprendizado de algoritmos com material pr\u00f3prio.<\/p>\n

\"O que Visi\u00f3n Latina faz \u00e9 simplesmente dar a toda a comunidade uma ferramenta para que possam fazer upload de imagens, reconhecer essas pessoas e transcrever essa informa\u00e7\u00e3o\", disse Nicol\u00e1s Russo, gerente de produto do Grupo Octubre, \u00e0\u00a0LJR<\/strong>, acrescentando que o projeto foi realizado em um ano, de janeiro de 2022 at\u00e9 seu lan\u00e7amento, em janeiro deste ano.<\/p>\n

Atualmente, a plataforma \u00e9 utilizada pelo Canal 9 e pelo jornal P\u00e1gina 12, do Grupo Octubre, mas j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel para que outros ve\u00edculos da regi\u00e3o possam us\u00e1-la.<\/p>\n

Em meados de 2022, Pinto e Russo apresentaram a ideia da Visi\u00f3n Latina \u00e0\u00a0JournalismAI Fellowship<\/u><\/a>, uma iniciativa do JournalismAI, projeto do Polis, o think-tank de jornalismo da London School of Economics, no qual jornalistas e t\u00e9cnicos de meios de comunica\u00e7\u00e3o de todo o mundo trabalham em equipe durante seis meses para desenvolver projetos de intelig\u00eancia artificial para o jornalismo.<\/p>\n

Os representantes do Grupo Octubre formaram uma equipe com Sara Campos, do\u00a0El Surtidor<\/u><\/a> (Paraguai), e Raymund Sarmiento e Jaemark Tordecilla, da\u00a0GMA Network<\/u><\/a> (Filipinas), que tinham interesses semelhantes para usar a vis\u00e3o computadorizada de imagens para agilizar os processos em suas reda\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

\u201cA GMA queria aplicar a intelig\u00eancia artificial em v\u00eddeo para, por exemplo, se voc\u00ea enviar um drone para sobrevoar uma estrada [\u2026] o algoritmo consiga perceber que tem muito tr\u00e2nsito\u201d, disse Russo. \u201cE o pessoal do El Surtidor queria aplicar a tecnologia de intelig\u00eancia artificial para que as ilustra\u00e7\u00f5es que eles fazem fossem facilmente reconhecidas pelos mecanismos de busca.\u201d<\/p>\n

Tomando como base a Visi\u00f3n Latina, a equipe desenvolveu um protocolo para que o algoritmo de reconhecimento de imagem treinado com o contexto latino-americano possa ser compartilhado com outras reda\u00e7\u00f5es, que poder\u00e3o contribuir com suas bases de dados para torn\u00e1-lo mais \u201cinteligente\u201d.<\/p>\n

Foi assim que surgiu Image2Text, uma API (interface de programa\u00e7\u00e3o de aplicativos) que d\u00e1 acesso a um modelo de intelig\u00eancia artificial parecido com o da Visi\u00f3n Latina, constru\u00eddo de forma que cada usu\u00e1rio possa contribuir com seu treinamento.<\/p>\n

De acordo com seus criadores, a Image2Text est\u00e1 procurando mais jornalistas de diferentes regi\u00f5es, g\u00eaneros e culturas para contribuir com seus bancos de dados para construir um ecossistema de intelig\u00eancia artificial mais diversificado.<\/p>\n

\u201cN\u00f3s buscamos a Fellowship para investigar formas de tornar poss\u00edvel a cria\u00e7\u00e3o de bancos de dados espec\u00edficos para treinar modelos para trabalhar no contexto latino-americano do Sul Global\u201d, disse Pinto. \u201cQuanto mais pessoas, quanto mais jornalistas, quanto mais reda\u00e7\u00f5es em diferentes partes do mundo estiverem treinando os modelos, mais isso nos ajudar\u00e1 a tornar esse tipo de ferramenta mais inclusiva.\u201d<\/p>\n

\"Argentinian

Lucila Pinto, Nicol\u00e1s Russo e Sara Campos foram os jornalistas latino-americanos que trabalharam no desenvolvimento de Image2Text. (Foto: Captura de tela de Image2Text.co)<\/p><\/div>\n

O sistema funciona de forma semelhante ao do reconhecimento facial de aplicativos como o Google Fotos: o usu\u00e1rio envia uma s\u00e9rie de imagens ou v\u00eddeos para um servi\u00e7o de computa\u00e7\u00e3o em nuvem, como o\u00a0Amazon Web Services<\/u><\/a>, o algoritmo reconhece os rostos das pessoas e o usu\u00e1rio rotula cada rosto com o nome correspondente. A partir da\u00ed, o sistema reconhecer\u00e1 automaticamente a pessoa em todas as imagens e v\u00eddeos em que aparecer.<\/p>\n

Os seis meses de trabalho no JournalismAI Fellowship n\u00e3o foram suficientes para desenvolver a ideia inicial de criar uma plataforma onde cada reda\u00e7\u00e3o local treinasse o modelo com seu pr\u00f3prio material e participasse da cria\u00e7\u00e3o de um banco de dados maior. Mas a equipe da Image2Text criou um\u00a0\u201cStarter Pack\u201d<\/u><\/a> pensado para que qualquer reda\u00e7\u00e3o, com ou sem experi\u00eancia no uso de intelig\u00eancia artificial, pudesse usar a API.<\/p>\n

A Image2Text est\u00e1 dispon\u00edvel em um arquivo aberto no GitHub<\/u><\/a>, que tamb\u00e9m cont\u00e9m as instru\u00e7\u00f5es para execut\u00e1-la. Por enquanto, ela s\u00f3 pode ser utilizada por uma pessoa com perfil de programador que conhe\u00e7a a Amazon Web Services. De acordo com a equipe, em uma pr\u00f3xima etapa esse prot\u00f3tipo ser\u00e1 transformado em um produto com uma interface amig\u00e1vel que n\u00e3o exija grandes conhecimentos de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u201cO que fizemos agora \u00e9 uma API que precisa de um programador para instalar para quem quiser usar. Mas assim que transformarmos essa API em uma interface utiliz\u00e1vel, ela ser\u00e1 mais acess\u00edvel, e n\u00e3o necessitar\u00e1 desse recurso t\u00e9cnico\u201d, explica Pinto.<\/p>\n

Tornando a IA mais diversificada e inclusiva<\/h3>\n

O objetivo final da Image2Text \u00e9 se tornar um produto que usa intelig\u00eancia artificial para identificar imagens produzidas em reda\u00e7\u00f5es, processar imagens, v\u00eddeos e infogr\u00e1ficos e ajudar a categoriz\u00e1-los, classific\u00e1-los e arquiv\u00e1-los com mais efici\u00eancia.<\/p>\n

Desde o in\u00edcio do projeto, a equipe criativa estabeleceu a miss\u00e3o de ajudar a criar um ecossistema de intelig\u00eancia artificial mais diversificado e inclusivo, sem o vi\u00e9s racial, cultural e lingu\u00edstico que apresenta atualmente. Nessa miss\u00e3o, meios locais poderiam desempenhar um papel fundamental.<\/p>\n

\u201cA maneira de reduzir o vi\u00e9s \u00e9 ter muitas pessoas, em muitos lugares e em muitas culturas, participando da produ\u00e7\u00e3o dessas tecnologias\u201d, disse Pinto. \u201cNossa hip\u00f3tese \u00e9 que quanto mais pontos de intersec\u00e7\u00e3o houver, e quanto mais distribu\u00eddos e representativos eles forem, em diferentes culturas e diferentes comunidades, o resultado, o treinamento que os modelos receber\u00e3o ser\u00e1 mais inclusivo do que se houver menos pontos de intersec\u00e7\u00e3o, mais homog\u00eaneos e mais centralizados.\u201d<\/p>\n

Ap\u00f3s o encerramento da JournalismAI Fellowship, a equipe da Image2Text recebeu uma\u00a0bolsa da plataforma de tecnologia de armazenamento e distribui\u00e7\u00e3o Swarm<\/u><\/a> para continuar o trabalho e desenvolver um produto cujo modelo de intelig\u00eancia artificial possa ser treinado em v\u00e1rias reda\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Al\u00e9m de contribuir para a diversidade e a inclus\u00e3o na intelig\u00eancia artificial, a Image2Text tem a vantagem de facilitar n\u00e3o s\u00f3 as buscas de imagens nas reda\u00e7\u00f5es, mas tamb\u00e9m o trabalho de arquivamento, principalmente em grandes m\u00eddias com arquivos hist\u00f3ricos que guardam informa\u00e7\u00f5es de v\u00e1rias d\u00e9cadas.<\/p>\n

Para pequenos meios de comunica\u00e7\u00e3o que n\u00e3o possuem um arquivista ou Media Asset Manager, a Image2Text ajuda a evitar que o material produzido pela equipe de not\u00edcias acabe em um arquivo pessoal ou no Google Drive, n\u00e3o sendo, portanto, facilmente reutiliz\u00e1vel no futuro.<\/p>\n

\u201c[Com a Image2Text] o que voc\u00ea est\u00e1 prometendo \u00e9 democratizar muito mais o arquivo para toda a reda\u00e7\u00e3o e ser muito pontual nas buscas\u201d, disse Russo. \u201cExiste uma solu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica que permite fazer uma busca que antes levava tr\u00eas horas e que agora leva 10 minutos, e o arquivista pode dedicar muito mais de sua sabedoria de arquivista para buscar coisas muito mais profundas do que as buscas do dia a dia.\u201d<\/p>\n

\"Screenshot

Visi\u00f3n Latina, projeto desenvolvido como parte do Innovation Challenge 2021 da Google News Initiative, usa intelig\u00eancia artificial treinada especificamente para meios latino-americanos. (Foto: Captura de tela de VisionLatina.media)<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

No caso da Visi\u00f3n Latina, o projeto se tornou uma nova fonte de monetiza\u00e7\u00e3o para o Grupo Octubre. A plataforma\u00a0oferece aos meios de comunica\u00e7\u00e3o da regi\u00e3o a possibilidade de enviar seus v\u00eddeos<\/u><\/a> para que o sistema possa process\u00e1-los, identificar as pessoas que aparecem e gerar a transcri\u00e7\u00e3o e a descri\u00e7\u00e3o do \u00e1udio com base em tags geradas automaticamente.<\/p>\n

A rede tamb\u00e9m oferece a possibilidade de adquirir material de seu arquivo j\u00e1 processado pela tecnologia da Visi\u00f3n Latina e com os metadados das pessoas que ali aparecem.<\/p>\n

\u201cO que queremos \u00e9 disponibilizar mais os v\u00eddeos para outros, para gerar outra receita para o canal. Hoje esse trabalho \u00e9 bem de formiguinha\u201d, disse Russo. \u201cSe procurar qualquer pol\u00edtico entre 2018 e 2022 na Vis\u00e3o Latina, voc\u00ea encontrar\u00e1. Quanto mais disponibilizarmos os v\u00eddeos do canal, mais n\u00f3s vamos vender e mais dinheiro o canal vai ganhar.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Devido ao vi\u00e9s racial e cultural existente nas ferramentas de intelig\u00eancia artificial, jornalistas do Grupo Octubre (Argentina), El Surtidor (Paraguai) e GMA News (Filipinas) criaram a Image2Text, uma plataforma de vis\u00e3o computadorizada que busca agregar contexto do Sul Global \u00e0 tecnologia de reconhecimento de imagem.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":71606,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1217],"tags":[1425,1556,1595],"coauthors":[],"class_list":["post-71631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao-pt-br","tag-argentina-pt-br","tag-inteligencia-artificial-pt-br","tag-paraguai-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nJornalistas de Argentina, Paraguai e Filipinas desenvolvem modelo de reconhecimento de imagem que busca tornar a intelig\u00eancia artificial mais inclusiva - LatAm Journalism Review by the Knight Center<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Jornalistas de Argentina, Paraguai e Filipinas desenvolvem modelo de reconhecimento de imagem que busca tornar a intelig\u00eancia artificial mais inclusiva Inova\u00e7\u00e3o. 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