Los verificadores de datos internacionales buscan formas de evolucionar en medio de cambios en la financiación y el aumento de la inteligencia artificial

RÍO DE JANEIRO — El periodismo de verificación de datos en todo el mundo se encuentra en una encrucijada. Las democracias se están debilitando. Las plataformas de redes sociales están retirando su apoyo financiero a la verificación de datos. Y el público se está desvinculando de las noticias.

En este contexto, alrededor de 400 verificadores de datos de 80 países se reunieron en Río de Janeiro en GlobalFact, la cumbre de verificación de datos más grande del mundo organizada por la Red Internacional de Verificación de Datos en el Instituto Poynter.

A pesar de los desafíos que enfrenta la industria, los panelistas y asistentes del evento se unieron detrás de un mensaje compartido: la innovación es clave.

El futuro de la verificación de datos depende de nuestra capacidad para desarrollar métodos mientras nos mantenemos firmes en nuestros valores, dijo la directora de la Red Internacional de Verificación de Datos, Angie Drobnic Holan, en sus comentarios de apertura.

Esa innovación puede llegar, y ha llegado, de varias formas. En la conferencia, los verificadores de datos compartieron colaboraciones creativas, formatos únicos y nuevas iniciativas de IA como métodos para garantizar su sostenibilidad.

Creando un espacio para la verificación de datos en inteligencia artificial

El auge de los modelos de inteligencia artificial ha presentado varios desafíos para los verificadores de hechos. Los desinformadores utilizan la inteligencia artificial para crear contenido falso. Y las herramientas de inteligencia artificial generativa que el público utiliza cada vez más como motores de búsqueda a menudo difunden información errónea.

Estas herramientas alucinan una forma agradable de decir, inventan cosas, dijo Holan. Si fueran seres humanos diríamos que mienten.

La periodista brasileña Patrícia Campos Mello contó un ejemplo. Hace unos meses los usuarios preguntó Google AI cómo evitar que el queso se deslice de la pizza. ¿La solución? Pegamento no tóxico, decía la herramienta.

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Este caso, según Campos Mello, es una prueba de que las empresas de tecnología necesitan información de calidad verificada para entrenar sus modelos.

Lo que me da esperanza es que el periodismo y el proceso periodístico sigue siendo esencial”, afirmó Campos Mello. De lo contrario, la tecnología no puede sobrevivir. No estoy seguro si se dan cuenta de eso. No reciben esta información desde el aire: hay un periodista que busca esta información.

Andrew Dudfield, jefe de IA de la organización de verificación de datos Full Fact, con sede en Londres, dijo a los asistentes que consideraran lo que significa la palabra generativa en IA generativa.

En lo que a mí respecta, significa inventar algo, dijo Dudfield. Y ninguna de las empresas que producen estas cosas quiere que se equivoquen. Todas estas personas de la interfaz de chat quieren tener razón.

Para entrenar modelos de inteligencia artificial las empresas necesitan datos.

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Esto presenta un desafío: los datos de las organizaciones de verificación de datos a veces se utilizan sin el conocimiento o consentimiento de la redacción, dijo Marie Bohner, directora de desarrollo y asociaciones de la Agence France-Presse.

Pero también crea oportunidades.

Clara Jiménez Cruz, directora ejecutiva de la organización española de verificación de datos Maldita, dijo que su organización vendió y autorizó sus datos.

Los datos del verificador de datos son un valor para las personas que entrenan modelos de IA, dijo Chris Morris, director ejecutivo de Full Fact. Porque quieren entrenar mejor a esos modelos para que hagan lo que realmente se nos da bien, que es reconocer los hechos y el engaño.

Cambiando modelos de negocio y buscando nuevas colaboraciones

A medida que las grandes empresas tecnológicas desvían ingresos de las iniciativas de verificación de datos, los líderes periodísticos instaron a las redacciones a pensar de manera creativa.

Ningún flujo de financiación dura para siempre ni debemos esperar que dure para siempre, dijo Morris. Busque siempre formas de reinventarse tanto en los productos que produce como en la forma en que se financia.

Morris aconsejó a las organizaciones de verificación de datos que encontraran sus puntos fuertes y determinaran cómo utilizarlos mejor para operar en un mundo nuevo y bastante confuso.

Los panelistas describieron las asociaciones con organizaciones sin fines de lucro, instituciones académicas y empresas privadas como vías para diversificar las fuentes de ingresos. Pero resaltaron la importancia de mantener la independencia editorial y la credibilidad en cada proyecto que emprenden los verificadores de datos.

A lo largo de los tres días de la conferencia, los verificadores de datos enfatizaron la necesidad de permanecer ágiles y evolucionar.

Tenemos que tratar con el mundo como es, no con el mundo como queríamos que fuera, dijo Morris.