{"id":90175,"date":"2024-08-14T12:09:56","date_gmt":"2024-08-14T17:09:56","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=90175"},"modified":"2024-08-14T12:09:56","modified_gmt":"2024-08-14T17:09:56","slug":"15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\/","title":{"rendered":"15 conceitos para entender a IA no jornalismo \u2013 e os seus usos em reda\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"

A intelig\u00eancia artificial continua cada vez mais r\u00e1pida em seu caminho para se tornar parte integrante de muitas ind\u00fastrias, incluindo a do jornalismo. Nas reda\u00e7\u00f5es, a tecnologia est\u00e1 mudando o modo de executar tarefas que antes eram feitas por humanos, como escrever not\u00edcias, produzir imagens e analisar dados.<\/span><\/p>\n

O relat\u00f3rio \"<\/span>Tend\u00eancias e previs\u00f5es para jornalismo, m\u00eddia e tecnologia 2024<\/span><\/a>\", publicado em janeiro pelo Instituto Reuters para o Estudo do Jornalismo, afirmou que este seria o ano em que a IA seria totalmente incorporada aos fluxos de trabalho das reda\u00e7\u00f5es. Dos ve\u00edculos de comunica\u00e7\u00e3o ao redor do mundo entrevistados para o relat\u00f3rio, 16% relataram j\u00e1 ter nomeado uma pessoa respons\u00e1vel por atividades relacionadas \u00e0 IA em sua reda\u00e7\u00e3o, enquanto 24% disseram que planejam fazer isso em breve.<\/span><\/p>\n

No entanto, o jornalista e pesquisador Nic Newman, autor do relat\u00f3rio, <\/span>afirmou que os ve\u00edculos latino-americanos demoraram mais para se adaptar \u00e0 chegada da IA no jornalismo<\/span><\/a> e, por consequ\u00eancia, est\u00e3o menos preparados para enfrentar essa transforma\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica.<\/span><\/p>\n

Em vista disso, apresentamos a seguir uma lista de 15 conceitos-chave que todo jornalista deve conhecer para navegar com confian\u00e7a nessa transi\u00e7\u00e3o do jornalismo para a era da IA.<\/span><\/p>\n

Acompanha cada a descri\u00e7\u00e3o de um caso espec\u00edfico e real de uso no jornalismo, como forma de dar exemplos dos efeitos que a tecnologia est\u00e1 tendo na ind\u00fastria.<\/span><\/b><\/p>\n

1. Intelig\u00eancia Artificial<\/b><\/h3>\n

Abreviada como IA, a intelig\u00eancia artificial \u00e9 um ramo da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que se concentra na cria\u00e7\u00e3o de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam a intelig\u00eancia humana. Os sistemas de IA t\u00eam a capacidade de executar fun\u00e7\u00f5es complexas e resolver problemas complicados em menos tempo do que levaria um ser humano.<\/span><\/p>\n

No contexto jornal\u00edstico, a IA pode ser aplicada para tarefas como automa\u00e7\u00e3o de processos, an\u00e1lise de dados, identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e tend\u00eancias, e gera\u00e7\u00e3o automatizada de conte\u00fado, entre outras.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Heliograf, o \"rob\u00f4 jornalista\", tem sido uma das grandes apostas do The Washington<\/span><\/a> Post na aplica\u00e7\u00e3o de IA para se posicionar como um jornal na vanguarda. Desenvolvido para automatizar a reda\u00e7\u00e3o de artigos que envolvem grandes quantidades de dados, o Heliograf foi lan\u00e7ado na cobertura dos Jogos Ol\u00edmpicos do Rio de Janeiro, em 2016, e naquele mesmo ano foi utilizado para escrever mat\u00e9rias, newsletter e publica\u00e7\u00f5es em redes sociais sobre as elei\u00e7\u00f5es presidenciais nos Estados Unidos.<\/span><\/p>\n

2. Algoritmo<\/b><\/h3>\n

Um algoritmo \u00e9 uma sequ\u00eancia ordenada de instru\u00e7\u00f5es preestabelecidas que uma m\u00e1quina ou sistema segue para resolver um problema ou executar uma tarefa espec\u00edfica. Os algoritmos funcionam a partir de dados fornecidos por seres humanos, que s\u00e3o processados e, em seguida, entregam resultados.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo<\/b>: Em 2018, o ve\u00edculo de jornalismo investigativo peruano <\/span>Ojo P\u00fablico lan\u00e7ou o\u00a0 \"Funes\"<\/span><\/a>, que chamou de \"o algoritmo contra a corrup\u00e7\u00e3o\". Ele usa indicadores de risco para detectar poss\u00edveis casos de corrup\u00e7\u00e3o em compras p\u00fablicas. A ferramenta analisou cerca de 245 mil contratos p\u00fablicos de v\u00e1rias institui\u00e7\u00f5es do Peru. Com base nos resultados, o Ojo P\u00fablico conseguiu revelar casos potenciais de corrup\u00e7\u00e3o, lavagem de dinheiro e rela\u00e7\u00f5es ocultas entre empresas e governos em v\u00e1rias investiga\u00e7\u00f5es jornal\u00edsticas.<\/span><\/p>\n

3. Aprendizado de M\u00e1quina (<\/b>machine learning)<\/i><\/b><\/h3>\n

O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma sub\u00e1rea da IA na qual as m\u00e1quinas \"aprendem\" progressivamente com a pr\u00f3pria experi\u00eancia e com base em dados fornecidos por seres humanos.<\/span><\/p>\n

O aprendizado de m\u00e1quina permite que tarefas como an\u00e1lise preditiva, reconhecimento de padr\u00f5es, personaliza\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o de processos sejam executadas com alta precis\u00e3o, gra\u00e7as a algoritmos que \"aprendem\" a analisar grandes volumes de dados.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo: O Perspective, uma ferramenta desenvolvida pelo jornal espanhol El Pa\u00eds em colabora\u00e7\u00e3o com o Google, <\/span>usa modelos de aprendizado de m\u00e1quina para identificar mensagens inadequadas na \u00e1rea de coment\u00e1rios do site do jornal<\/span><\/a>. A ferramenta trabalha a partir de uma base de dados de coment\u00e1rios rotulados por humanos como indesej\u00e1veis. O Perspective analisa esses milhares de coment\u00e1rios e \"aprende\" a identificar padr\u00f5es de inadequa\u00e7\u00e3o. Com esse aprendizado, a ferramenta \u00e9 capaz de identificar coment\u00e1rios que t\u00eam semelhan\u00e7as com aqueles em sua base de dados e rotul\u00e1-los como inadequados ou prejudiciais \u00e0 comunidade.<\/span><\/p>\n

4. Redes Neurais<\/b><\/h3>\n

As redes neurais s\u00e3o modelos de aprendizado de m\u00e1quina inspirados na estrutura e no funcionamento do c\u00e9rebro biol\u00f3gico. Elas s\u00e3o compostas por unidades interconectadas chamadas \"neur\u00f4nios artificiais\" que processam informa\u00e7\u00f5es e aprendem com os dados. As redes neurais criam um sistema adaptativo que as m\u00e1quinas usam para aprender com seus erros e melhorar continuamente.<\/span><\/p>\n

As redes neurais s\u00e3o a unidade fundamental dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs, na sigla em ingl\u00eas) devido \u00e0 sua capacidade \u00fanica de aprender padr\u00f5es complexos em grandes quantidades de dados. Isso torna os LLMs capazes de executar tarefas como gera\u00e7\u00e3o coerente de texto, compreens\u00e3o de linguagem natural ou an\u00e1lise de sentimentos.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo: <\/b>A empresa de m\u00eddia argentina <\/span>Grupo Octubre desenvolveu o Visi\u00f3n Latina<\/span><\/a> em 2022. \u00c9 uma ferramenta de IA para catalogar e identificar personagens latino-americanos em seu material audiovisual. A ferramenta funciona a partir de modelos de reconhecimento de IA que s\u00e3o capazes de aprender a identificar padr\u00f5es gra\u00e7as a uma rede neural que extrai caracter\u00edsticas de imagens, como bordas, texturas, formas, cores, etc.<\/span><\/p>\n

O Visi\u00f3n Latina foi treinada com uma base de dados criada pelo Grupo Octubre com imagens das principais figuras da pol\u00edtica e cultura latino-americanas, para que o modelo de reconhecimento de IA aprendesse a identific\u00e1-las em pesquisas subsequentes.<\/span><\/p>\n

5. Aprendizado Profundo (<\/b>deep learning)<\/i><\/b><\/h3>\n

O aprendizado profundo \u00e9 um tipo de aprendizado de m\u00e1quina em que as m\u00e1quinas s\u00e3o capazes de \"aprender\" com a experi\u00eancia sem a interven\u00e7\u00e3o humana. O aprendizado profundo envolve redes neurais artificiais e v\u00e1rias camadas de processamento de informa\u00e7\u00f5es, o que possibilita a compreens\u00e3o de padr\u00f5es complexos em grandes volumes de dados.<\/span><\/p>\n

O aprendizado profundo \u00e9 particularmente \u00fatil no processamento de dados n\u00e3o estruturados, como imagens, \u00e1udio ou v\u00eddeo. Algumas das tarefas em que esse tipo de aprendizado de m\u00e1quina pode ser aplicado incluem an\u00e1lise de texto, gera\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de conte\u00fado, reconhecimento de fala, an\u00e1lise de imagens e detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Pesquisadores do MIT desenvolveram um <\/span>modelo de aprendizado profundo para detectar not\u00edcias falsas<\/span><\/a>. O modelo \u00e9 capaz de identificar padr\u00f5es lingu\u00edsticos de not\u00edcias falsas e de informa\u00e7\u00f5es reais. De acordo com o MIT, o modelo foi treinado com um conjunto de cerca de 12 mil textos com not\u00edcias falsas de 244 sites diferentes, e com um conjunto de mais de 10 mil publica\u00e7\u00f5es e not\u00edcias reais de ve\u00edculos como The New York Times e The Guardian.<\/span><\/p>\n

Ao analisar um texto, o modelo escaneia o texto e busca padr\u00f5es semelhantes aos que aprendeu, e ent\u00e3o os processa atrav\u00e9s de uma s\u00e9rie de camadas de processamento at\u00e9 determinar se o texto tem maior ou menor chance de ser falso;<\/span><\/p>\n

6. Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/b><\/h3>\n

A IA generativa \u00e9 o tipo de intelig\u00eancia artificial capaz de criar novos conte\u00fados a partir de um aprendizado baseado em dados massivos existentes. Modelos de IA generativa aprendem padr\u00f5es a partir de grandes volumes de dados e, em seguida, geram conte\u00fados que seguem esses padr\u00f5es, seja em formato de texto, imagem, som ou v\u00eddeo.<\/span><\/p>\n

Os modelos de IA generativa atuais foram treinados com enormes quantidades de informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis online, provenientes de fontes como not\u00edcias, livros, p\u00e1ginas da web, bancos de dados abertos, entre outros. Essa diversidade de fontes permite que os modelos aprendam padr\u00f5es lingu\u00edsticos, estruturas gramaticais e rela\u00e7\u00f5es sem\u00e2nticas para aplic\u00e1-los na gera\u00e7\u00e3o de novos conte\u00fados.<\/span><\/p>\n

\"Illustration

O Quispe Chequea, do ve\u00edculo peruano Ojo P\u00fablico, utiliza recursos de IA generativa para produzir conte\u00fado em texto e \u00e1udio em l\u00ednguas origin\u00e1rias. (Foto: Captura de tela do site do Ojo P\u00fablico)<\/p><\/div>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Em 2023, o ve\u00edculo de jornalismo investigativo peruano <\/span>Ojo P\u00fablico desenvolveu o Quispe Chequea<\/span><\/a>, uma ferramenta que utiliza recursos de IA generativa para produzir conte\u00fado jornal\u00edstico de checagem de fatos em texto e \u00e1udio em l\u00ednguas ind\u00edgenas. Primeiro, a ferramenta gera um texto no formato de checagem de fatos a partir de informa\u00e7\u00f5es previamente verificadas por jornalistas. Em seguida, com base nesse texto, o Quispe Chequea gera \u00e1udios em espanhol ou nas l\u00ednguas ind\u00edgenas quechua, aimar\u00e1 e awaj\u00fan.<\/span><\/p>\n

7. Processamento de Linguagem Natural (NLP)<\/b><\/h3>\n

Este \u00e9 um ramo da IA focado na intera\u00e7\u00e3o entre sistemas computacionais e a linguagem humana. O NLP, na sigla em ingl\u00eas, busca tornar as m\u00e1quinas capazes de entender, interpretar e gerar linguagem de maneira semelhante aos humanos.<\/span><\/p>\n

Algumas das tarefas que utilizam NLP\u00a0 s\u00e3o tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado em texto ou \u00e1udio, e resposta a perguntas.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo<\/b>: O <\/span>VerificAudio <\/span><\/a>\u00e9 uma ferramenta de detec\u00e7\u00e3o de <\/span>deepfakes <\/span><\/i>de \u00e1udio desenvolvida pelo grupo de m\u00eddia espanhol ria. Esta ferramenta consiste em dois modelos de NLP que analisam trechos de \u00e1udio suspeitos com base em um conjunto de indicadores predefinidos. Os modelos de NLP do VerificAudio s\u00e3o treinados para analisar particularidades da voz, como timbre, entona\u00e7\u00e3o e padr\u00f5es de fala, e depois compar\u00e1-los com \u00e1udios pr\u00e9-existentes para detectar sinais de clonagem.<\/span><\/p>\n

8. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)<\/b><\/h3>\n

Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) s\u00e3o modelos de IA que foram treinados usando quantidades enormes de texto. Esses modelos utilizam NLP e aprendizado de m\u00e1quina para entender e gerar uma linguagem natural que emula como os humanos falam ou escrevem.<\/span><\/p>\n

Um LLM \u00e9 capaz de realizar tarefas como reda\u00e7\u00e3o de textos, tradu\u00e7\u00e3o, sumariza\u00e7\u00e3o de documentos, conversas, entre outros.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo<\/b>: O ve\u00edculo de verifica\u00e7\u00e3o de dados argentino Chequeado realizou um experimento em 2024 como parte de seu <\/span>Laborat\u00f3rio de Intelig\u00eancia Artificial<\/span><\/a>, no qual testou <\/span>tr\u00eas grandes modelos de linguagem<\/span><\/a> para determinar qual era o mais eficiente para gerar fios (threads) na rede social X. O ve\u00edculo forneceu aos LLMs um texto de seu site como base. A partir da\u00ed, os modelos tiveram que criar um fio respeitando os principais pontos e o estilo do artigo.<\/span><\/p>\n

9. Chatbot<\/b><\/h3>\n

Chatbots s\u00e3o programas de IA projetados para manter conversas com usu\u00e1rios humanos. Esses sistemas utilizam t\u00e9cnicas de NLP para entender e responder \u00e0s perguntas e solicita\u00e7\u00f5es do usu\u00e1rio, emulando a comunica\u00e7\u00e3o humana.<\/span><\/p>\n

\"Screenshot

O VerificAudio, do grupo de m\u00eddia PRISA, usa modelos de PLN para analisar pe\u00e7as de \u00e1udio e ajudar a detectar deepfakes. (Foto: Captura de tela do site do VerificAudio)<\/p><\/div>\n

Existem chatbots b\u00e1sicos que simplesmente seguem regras predefinidas para responder a perguntas espec\u00edficas, mas tamb\u00e9m h\u00e1 chatbots mais complexos que usam aprendizado de m\u00e1quina para melhorar suas respostas com a experi\u00eancia. Alguns dos chatbots mais avan\u00e7ados utilizam LLM para gerar respostas muito mais elaboradas, com refer\u00eancias contextuais.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Em 2018, a organiza\u00e7\u00e3o brasileira de checagem de fatos <\/span>Aos Fatos lan\u00e7ou o chatbot F\u00e1tima,<\/span><\/a> ferramenta para ajudar os leitores a verificar informa\u00e7\u00f5es por meio de uma conversa no WhatsApp, Telegram, Twitter e Facebook Messenger. Em 2023, o <\/span>Aos Fatos lan\u00e7ou a vers\u00e3o F\u00e1timaGPT<\/span><\/a>, que incorpora a tecnologia LLM para interpretar as perguntas dos usu\u00e1rios e oferecer respostas mais relevantes em linguagem natural.<\/span><\/p>\n

Ao contr\u00e1rio da sua primeira vers\u00e3o, que funcionava exclusivamente comparando as perguntas dos usu\u00e1rios com os arquivos do Aos Fatos, o F\u00e1timaGPT est\u00e1 conectada a um modelo de IA generativa, tornando o chatbot capaz de responder a temas complexos com mais nuance e contexto.<\/span><\/p>\n

10. Modelos GPT<\/b><\/h3>\n

Os modelos GPT (transformador pr\u00e9-treinado generativo) s\u00e3o um tipo de LLM desenvolvido pela organiza\u00e7\u00e3o OpenAI. Eles s\u00e3o baseados na arquitetura de transformadores, que s\u00e3o modelos de aprendizado profundo capazes de \"entender\" o contexto da informa\u00e7\u00e3o de forma mais profunda, transformando palavras em representa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas chamadas vetores, o que permite identificar as rela\u00e7\u00f5es sem\u00e2nticas e sint\u00e1ticas da linguagem.<\/span><\/p>\n

Transformar informa\u00e7\u00f5es em vetores permite que os modelos GPT realizem tarefas complexas quanto a gera\u00e7\u00e3o de linguagem semelhante \u00e0 humana. Esses modelos s\u00e3o o motor do ChatGPT, o chatbot de IA generativa da OpenAI.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> A Ag\u00eancia Tatu, um ve\u00edculo especializado em jornalismo de dados no Brasil, lan\u00e7ou o <\/span>SururuBot <\/span><\/a>em 2023. \u00c9 uma ferramenta de IA generativa que produz textos semanais sobre vagas de emprego na cidade de Macei\u00f3. O SururuBot trabalha com o modelo GPT-3.5, que permite a gera\u00e7\u00e3o de texto com base em dados sobre as ofertas de emprego dispon\u00edveis.<\/span><\/p>\n

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    Prompt<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    No contexto da IA generativa, um prompt \u00e9 uma instru\u00e7\u00e3o ou pergunta inicial dada a um sistema para gerar uma resposta ou executar uma tarefa espec\u00edfica. Especialistas dizem que quanto mais claros e espec\u00edficos forem os prompts, mais precisas ser\u00e3o as respostas das plataformas de IA.<\/span><\/p>\n

    Exemplo no jornalismo:<\/b> Os especialistas em IA e jornalismo da Northwestern University Mowafak Allaham, Michael Crystal, Mona Gomaa e Nicholas Diakopoulos, desenvolveram um <\/span>guia de t\u00e9cnicas para escrever prompts<\/span><\/a>, com melhores pr\u00e1ticas para jornalistas. Eles descrevem diferentes t\u00e9cnicas para usar uma ferramenta de IA generativa de modo obter os resultados mais precisos poss\u00edveis para tarefas jornal\u00edsticas. O guia inclui exemplos ilustrativos na produ\u00e7\u00e3o de not\u00edcias, bem como uma lista de recursos com outros guias e manuais para especializa\u00e7\u00e3o na cria\u00e7\u00e3o de prompts em reda\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

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      API<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Uma API (Interface de Programa\u00e7\u00e3o de Aplica\u00e7\u00f5es) \u00e9 uma interface que permite que um aplicativo ou sistema computacional se comunique com outro para aproveitar suas capacidades. Em ess\u00eancia, uma API \u00e9 uma ponte que permite que um software acesse as fun\u00e7\u00f5es ou os dados de outro software.<\/span><\/p>\n

      No contexto da IA, uma API permite que os desenvolvedores integrem capacidades de IA em seus pr\u00f3prios aplicativos sem precisar desenvolver essas capacidades do zero.<\/span><\/p>\n

      Exemplo no jornalismo: <\/b>A<\/span> Botalite <\/span><\/a>\u00e9 uma fornecedora de solu\u00e7\u00f5es empresariais (BSP) da organiza\u00e7\u00e3o espanhola de checagem de fatos <\/span>Maldita.es<\/span><\/a>, autorizado pela empresa de tecnologia Meta para acessar a API do WhatsApp. Com isso, a Botalite pode desenvolver produtos e servi\u00e7os vinculados \u00e0s fun\u00e7\u00f5es e recursos da plataforma de mensagens.<\/span><\/p>\n

      Gra\u00e7as a isso, organiza\u00e7\u00f5es jornal\u00edsticas que trabalham com a Botalite, como Chequeado (Argentina), La Silla Vac\u00eda (Col\u00f4mbia) e Documented (Estados Unidos), <\/span>puderam desenvolver ferramentas<\/span><\/a>, principalmente chatbots, sem precisar cri\u00e1-las do zero.<\/span><\/p>\n

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        Ajuste Fino (<\/b>fine tuning<\/i><\/b>)<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        O ajuste fino \u00e9 uma t\u00e9cnica dentro da IA que consiste em modificar um modelo previamente treinado para adapt\u00e1-lo a uma nova tarefa ou a um conjunto espec\u00edfico de dados. Em vez de iniciar o treinamento do modelo do zero, o que pode demandar muitos recursos e ser demorado, se utiliza um modelo j\u00e1 treinado e se faz o ajuste fino com um conjunto de dados menor e mais espec\u00edfico para a tarefa em quest\u00e3o.<\/span><\/p>\n

        Exemplo no jornalismo: <\/b>Em 2023, o ve\u00edculo colombiano de jornalismo investigativo <\/span>Cuesti\u00f3n P\u00fablica desenvolveu a ferramenta de IA Odin<\/span><\/a> para gerar conte\u00fado jornal\u00edstico aproveitando o arquivo de investiga\u00e7\u00f5es do ve\u00edculo. Era importante para o ve\u00edculo que o conte\u00fado gerado pelo Odin tivesse o tom e o estilo caracter\u00edsticos do Cuesti\u00f3n P\u00fablica. Para isso, eles personalizaram o modelo GPT 3.5 da OpenAI atrav\u00e9s de um processo de ajuste fino, baseado em um conjunto de fios do Cuesti\u00f3n P\u00fablica no X. Dessa forma, o modelo foi treinado para aprender a escrever com o tom e o estilo dessas publica\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

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          An\u00e1lise de Sentimento<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Tamb\u00e9m conhecida como minera\u00e7\u00e3o de opini\u00e3o, a an\u00e1lise de sentimento \u00e9 uma t\u00e9cnica de IA para identificar emo\u00e7\u00f5es em textos. Sistemas de an\u00e1lise de sentimento utilizam algoritmos de NLP para analisar palavras, frases e contextos dentro do texto para determinar, por exemplo, se o sentimento em quest\u00e3o \u00e9 positivo, negativo ou neutro.<\/span><\/p>\n

          Exemplo no jornalismo:<\/b> O <\/span>\u201cAttack Detector\u201d (\"Detector de Ataques\")<\/span><\/a> \u00e9 uma ferramenta de IA para detectar discursos de \u00f3dio contra jornalistas no X. Ela foi desenvolvida pela Associa\u00e7\u00e3o Brasileira de Jornalismo Investigativo (Abraji) e pela organiza\u00e7\u00e3o mexicana de jornalismo de dados Data Cr\u00edtica. Um dos modelos de NLP com os quais o \"Attact Detector\" trabalha \u00e9 o RoBERTa, um modelo de an\u00e1lise de sentimento desenvolvido pela Meta capaz de identificar o tom emocional em um texto \u2013 neste caso, os casos de \u00f3dio.<\/span><\/p>\n

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            Vis\u00e3o Computacional<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            A vis\u00e3o computacional \u00e9 uma tecnologia que permite que as m\u00e1quinas extraiam, processem e analisem informa\u00e7\u00f5es contidas em dados visuais, como imagens e v\u00eddeos. Isso inclui detectar objetos, reconhecer rostos e analisar movimentos, entre outras tarefas.<\/span><\/p>\n

            Nem todos os sistemas de vis\u00e3o computacional utilizam IA. No entanto, aqueles que aplicam t\u00e9cnicas de IA, como aprendizado de m\u00e1quina ou aprendizado profundo, s\u00e3o capazes de realizar fun\u00e7\u00f5es mais sofisticadas, como reconhecer padr\u00f5es complexos em imagens, e a IA melhora sua precis\u00e3o e efic\u00e1cia.<\/span><\/p>\n

            \"Cover

            Para a s\u00e9rie \"Corredor Furtivo\", o site venezuelano Armando.info usou um algoritmo de vis\u00e3o computacional para detectar pistas e minas ilegais em imagens de sat\u00e9lite. (Foto: Captura de tela do Armando.info)<\/p><\/div>\n

            Exemplo no jornalismo:<\/b> O ve\u00edculo de jornalismo investigativo venezuelano <\/span>Armando.info<\/span><\/a> utilizou t\u00e9cnicas de vis\u00e3o computacional com IA para sua s\u00e9rie de reportagens \"Corredor Furtivo\" em 2022. O ve\u00edculo utilizou um algoritmo desenvolvido pela organiza\u00e7\u00e3o norueguesa Earthrise Media, que foi programado para detectar poss\u00edveis minas ilegais e pistas clandestinas na Amaz\u00f4nia venezuelana. A ferramenta foi treinada para detectar padr\u00f5es semelhantes aos presentes em imagens de sat\u00e9lite nas quais o Armando.info havia mapeado manualmente minas e pistas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 transformando o modo de realizar tarefas que sempre foram responsabilidade de jornalistas, como escrever not\u00edcias, criar imagens e analisar dados.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":90163,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1217],"tags":[1556],"coauthors":[2753],"class_list":["post-90175","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao-pt-br","tag-inteligencia-artificial-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\n15 conceitos para entender a IA no jornalismo \u2013 e os seus usos em reda\u00e7\u00f5es - LatAm Journalism Review by the Knight Center<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Aprenda conceitos-chave da intelig\u00eancia artificial e conhe\u00e7a exemplos pr\u00e1ticos de como eles v\u00eam sendo usados no jornalismo.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"15 conceitos para entender a IA no jornalismo \u2013 e os seus usos em reda\u00e7\u00f5es\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Aprenda conceitos-chave da intelig\u00eancia artificial e conhe\u00e7a exemplos pr\u00e1ticos de como eles v\u00eam sendo usados no jornalismo.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"LatAm Journalism Review by the Knight Center\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-08-14T17:09:56+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/FEATURED-AI-Glossary.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"507\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"340\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"C\u00e9sar L\u00f3pez Linares\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@cesarisch\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@LatAmJournalism\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"C\u00e9sar L\u00f3pez Linares\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"14 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/articles\\\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/articles\\\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"C\u00e9sar L\u00f3pez Linares\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/dcf6dcdd6226ac8d939e2796645d17c6\"},\"headline\":\"15 conceitos para entender a IA no jornalismo \u2013 e os seus usos em reda\u00e7\u00f5es\",\"datePublished\":\"2024-08-14T17:09:56+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/articles\\\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\\\/\"},\"wordCount\":3109,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/articles\\\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/08\\\/FEATURED-AI-Glossary.png\",\"keywords\":[\"Intelig\u00eancia Artificial\"],\"articleSection\":[\"Inova\u00e7\u00e3o\"],\"inLanguage\":\"pt-BR\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/articles\\\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/latamjournalismreview.org\\\/pt-br\\\/articles\\\/15-conceitos-para-entender-a-ia-no-jornalismo-e-os-seus-usos-em-redacoes\\\/\",\"name\":\"15 conceitos para entender a IA no jornalismo \u2013 e os seus usos em reda\u00e7\u00f5es - 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