Intelligenza artificiale per i contenuti
Il 17 marzo 2014 Quakebot, il software sviluppato dal giornalista Ken Schwencke ha infatti buttato giù dal letto il suo creatore alle 6.25 del mattino perchè rivedesse il pezzo sul sisma di grado 4.7 con epicentro a Beverly Hills. Il tempo totale di raccolta dati, scrittura e inserimento nel sistema editoriale di Quakebot è stato di meno di 15 secondi grazie all’accesso alle informazioni della Usgs (l’omologo dell’Ingv nostrano). A Schwencke è bastato rileggere il pezzo e premere “invio” per essere il primo sulla notizia, meno di 5 minuti dopo la scossa e senza errori o imprecisioni. I terremoti non sono l’unico settore nel quale molti media, affiancati da un numero crescente di stratup, stanno scommettendo su algoritmi e automazione per abbattere tempi e costi dell’informazione. Lo scorso agosto Thompson Reuters, specializzata in informazione finanziaria, ha annunciato un’alleanza con la startup californiana Graphiq, specializzata nell’analisi semantica e nella visualizzazione per automatizzare la produzione di grafici interattivi per accompagnare le sue analisi di mercato. L’agenzia americana è solo l’ulti- ma a puntare in questa direzione e c’è da credere che abbia ragione l’informatico Kris, Hammond il quale ha scommesso che entro il 2025 il 90% delle notizie lette dal grande pubblico sarà prodotto da un computer con poco o nessun contributo umano. Hammond, infatti, sa di cosa parla. La sua Narrative Sciences lanciata nel 2010, ad oggi ha raccolto oltre 10 milioni di dollari di investimenti e il suo software Quill produce da più di un anno articoli e brevi lanci su trimestrali, indici di borsa e altro per Forbes. Associated Press – l’agenzia americana sostenuta da 1400 testate statunitensi e migliaia di broadcaster in tutto il mondo - ha seguito una strada analoga scegliendo il software Wordsmith sviluppato dall’americana Automated Insights per accelerare la pubblicazione di analisi di borsa e risultati delle trimestrali e sta pensando di applicare lo stesso approccio ai risultati sportivi.
Il campo di gioco perfetto per i sistemi di IA, è infatti qualsiasi settore nel quale ci siano dati abbondanti e strutturati in maniera precisa, magari da altre macchine. Ma le cose stanno cambiando rapidamente. La diffusione della rete e dei sistemi cloud sta inoltre moltiplicando le fonti di dati e le possibilità di “addestrare” i software su terreni diversi. Inoltre, la sostituzione dei neuroni con i bit, fino a pochi anni fa una partita essenzialmente americana, sta prendendo piede anche da questa parte dell’Atlantico.
Al Financial Times di Londra, Emma, il software della neonata Stealth di Shaunak Khire, la scorsa primavera ha stracciato i suoi colleghi in carne ed ossa della redazione finanziaria, i quali però non sembrano preoccupati perché stanno imparando come gestire i suoi pezzi, titolandoli e rendendoli più interessanti per un lettore umano. In Francia, L’Equipe sta mettendo a punto una serie di bot per fare la cronaca social delle partite di rugby dopo il suc- cesso di sistemi analoghi per il calcio, mentre alcuni grandi canali tv stanno guardando a software di produzione automatizzata di video come Wibbitz per avere video in tempo reale e a basso costo. L’automatizzazione della produzione di video, sempre più richiesti dai canali online, è una delle frontiere più interessanti dell’automazione editoriale e molti guardano a piattaforme come quella della Ban.jo di David Patton, che raccogkie in maniera automatica contenuti pubblici e geotaggati da Instagram, Twitter, Facebook, GooglePlus, Vcontake e altri, per produrre in pochi secondi video di un evento di attualità. Il salto nel mondo dell’IA editoriale non è però privo di insidie e non si improvvisa. Tribune Publishing, all’inizio dell’estate aveva annunciato di voler aumentare di 50 volte il volume della propria produzione di video grazie all’Ia, ma ha subito scoperto che gli utenti abbandonavano senza indugi i video automatizzati dopo i primi secondi.