Los verificadores de datos del Reino Unido envían su IA para ayudar a los estadounidenses a cubrir las elecciones

Dentro de una modesta oficina cerca del Puente de Londres, un pequeño equipo de ingenieros y verificadores de datos ha pasado una década perfeccionando herramientas y modelos de inteligencia artificial para hacer lo que la mayoría de los periodistas ya no pueden hacer: mantenerse al día. El sistema lee titulares, transcribe transmisiones y escanea las redes sociales en busca de afirmaciones que valga la pena verificar. Señala aquellos con mayor probabilidad de engañar o causar daño.

La tecnología desarrollada por Full Fact, la principal organización benéfica de verificación de datos del Reino Unido, está cruzando el Atlántico. Antes de las elecciones de mitad de período en EE. UU. de 2026, que muchos expertos en desinformación esperan que estén definidas por falsedades creadas por IA, Full Fact está invitando a las redacciones estadounidenses a probar sus herramientas mientras busca financiamiento para expandir su trabajo en EE. UU. 

Fundada en 2009, Full Fact comenzó a experimentar con tecnología mucho antes de que los grandes modelos lingüísticos captaran la atención mundial. En 2016, sus líderes se habían dado cuenta de que los verificadores de datos humanos ya no podían monitorear cada transmisión o plataforma en busca de afirmaciones cuestionables sobre temas de interés público. Cuando Andy Dudfield se unió a la organización en 2019 para liderar su trabajo de IA, encontró un pequeño equipo. ya explorando cómo podría ayudar la automatización.

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La tecnología de Full Fact surgió del procesamiento temprano del lenguaje natural antes de los modelos generativos actuales. El equipo comenzó entrenando sistemas para identificar declaraciones verificables y compararlas con verificaciones de hechos existentes. En 2019, los ingenieros perfeccionaron el BERT de Google (un modelo creado para comprender el lenguaje en lugar de generarlo) para etiquetar tipos de reclamos en noticias y redes sociales. 

Con decenas de miles de anotaciones humanas, el modelo aprendió a clasificar grandes flujos de texto, procesando más de 300.000 frases al día y señalando nuevas afirmaciones que reaparecían con diferentes palabras. En los últimos dos años se han sumado modelos generativos más grandes que estiman el daño potencial y detectan versiones parafraseadas que los sistemas antiguos pasarían por alto. Los nuevos sistemas emergen y agrupan información errónea probablemente dañina y los verificadores de datos deciden qué investigar y publicar.

Los usuarios acceden a las herramientas a través de un panel web que muestra reclamos de noticias, podcasts de redes sociales, videos y radio. La interfaz enlaza con clips o publicaciones originales y permite a los equipos buscar por tema o orador, ver dónde han aparecido afirmaciones y recibir alertas cuando resurjan afirmaciones desacreditadas. Si está habilitado, el sistema puede priorizar afirmaciones potencialmente dañinas para que los editores puedan decidir en qué trabajar primero.

Todo lo que construimos en tecnología es desde el punto de vista de ser construido por verificadores de datos para verificadores de datos, me dijo Dudfield. No estábamos tratando de descubrir qué podría hacer la tecnología que fuera genial. Intentábamos encontrar los problemas reales que teníamos con la verificación de datos y ver si la tecnología podía ayudar.

Esa distinción dio forma a Full Fact AI, ahora un equipo de ocho personas en el centro del trabajo de la organización benéfica. El sistema analiza el daño potencial de un reclamo sopesando qué tan equivocado es, qué tan creíble suena y qué probabilidades hay de que impulse a las personas a actuar en consecuencia. 

El modelo de daño se basa en la investigación de Peter Cunliffe-Jones, fundador de Africa Check y autor de Fake News: What's the Harm? En ese libro publicado por University of Westminster Press, Cunliffe-Jones rastrea cómo las falsedades pueden desencadenar consecuencias mensurables, desde ataques de turbas contra trabajadores de la salud durante el brote de ébola de 2014 hasta linchamientos en India alimentados por engaños de WhatsApp sobre secuestradores de niños. Entre 2021 y 2025 desarrolló un modelo para predecir qué afirmaciones falsas tenían más probabilidades de provocar un daño real. 

Los verificadores de hechos deben centrarse en lo que es más probable que cause un daño real, no solo en lo que está mal, me dijo Cunliffe-Jones en un correo electrónico. El marco de puntuación de daños de Full Fact aplica ese modelo a escala, ayudando a los verificadores de datos a dirigir recursos limitados hacia donde más importan.

Las herramientas han sido utilizadas por más de 40 organizaciones de verificación de datos en más de 30 países, incluso durante las elecciones presidenciales de Nigeria de 2023, donde Los verificadores de datos los emplearon para rastrear y desacreditar afirmaciones virales en tiempo real. . El sistema es una co-inteligencia entre humanos y máquinas, dijo Kate Wilkinson Full Fact, gerente senior de productos que lidera el alcance a las redacciones de Estados Unidos.

Nuestras herramientas no fueron diseñadas para reemplazar a los verificadores de datos, dijo Wilkinson. Esto elimina la tarea de monitorear los medios, que requiere mucho tiempo y recursos.

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Full Fact ha comenzado a invitar a mesas de verificación de datos de equipos locales de EE. UU. a redes nacionales para probar sus herramientas de inteligencia artificial antes de las elecciones del próximo año. Wilkinson calificó el momento apropiado y dijo que la plataforma podría ayudar a las salas de redacción a manejar los reclamos electorales a gran escala sin agregar personal de ingeniería. La implementación incluye licencias subsidiadas y sesiones breves de incorporación para ayudar a los equipos a integrar las herramientas rápidamente en su trabajo diario.

La medida llega en un momento en que muchas redacciones independientes y sin fines de lucro enfrentan una creciente presión financiera mientras experimentan cómo la IA puede ayudarlos a servir mejor a sus audiencias. En Estados Unidos Meta terminó su programa de verificación de datos de terceros en enero obligó a varios medios a reducir su escala y provocó el cierre de casi un tercio de las organizaciones acreditadas por la Red Internacional de Verificación de Datos.

Hace dos semanas, Full Fact reveló que Google había retirado su apoyo de larga data al trabajo de inteligencia artificial de la organización benéfica. La organización dijo que recibió más de £1 millón de libras de Google el año pasado, ya sea directamente o a través de fondos relacionados, todos los cuales ahora han sido descontinuados.

Dudfield calificó la pérdida como significativa pero no insuperable. La tecnología no es algo que hacemos en Full Fact, dijo. Es fundamental para lo que hacemos.

En un comunicado, el director ejecutivo de Chris Morris Full Fact dijo que la organización benéfica está reorientando urgentemente su recaudación de fondos sin dejar de ser independiente. Morris, el primer verificador de hechos en directo de la BBC, también criticó lo que describió como un enfriamiento político de Silicon Valley. Creemos que las decisiones de Google y las de otras grandes empresas tecnológicas estadounidenses están influenciadas por la necesidad percibida de complacer a la actual administración estadounidense. escribió . Los hechos completos siempre serán claros: los hechos verificables importan y las grandes empresas de Internet tienen responsabilidades cuando se trata de limitar la difusión de información errónea dañina.

Los recortes de financiación siguen a una retirada más amplia de las principales empresas tecnológicas de apoyar la verificación de datos a nivel mundial. Dudfield dijo que el entorno cambiante ha reforzado la misión de su equipo de utilizar la tecnología para sostener la verificación independiente. Continuaremos utilizando la tecnología para respaldar la verificación de datos porque creemos que es ahí donde podemos marcar la mayor diferencia, afirmó.

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La expansión de Full Fact llega en un momento crucial para la verificación de datos, dijo Lucas Graves, profesor de periodismo en la Universidad de Wisconsin-Madison y autor de Deciding What's True: The Rise of Political Fact-Checking in American Journalism. 

Hay mucha experimentación con IA en todo el panorama de los medios de Estados Unidos, en redacciones grandes y pequeñas, dijo. Pero lo que tiene Full Fact es una plataforma especialmente diseñada durante casi una década para rastrear y priorizar la información errónea, un área en la que la mayoría de las redacciones no tienen una gran experiencia.

Graves calificó la expansión como oportuna y agregó que la amenaza de la desinformación en línea está evolucionando rápidamente mientras que los recursos de las salas de redacción continúan reduciéndose.

A pesar de los cambios políticos y la disminución del apoyo a la industria, Dudfield dijo que el objetivo no ha cambiado. Somos verificadores de hechos. Comprobamos los hechos, dijo. El trabajo de exponer falsedades, añadió, sigue siendo esencial incluso cuando aumentan las presiones sobre los periodistas independientes. La alternativa, dijo, costaría mucho más.