IA no jornalismo: “Ou você perde o medo, ou perde a oportunidade”

Deivid Bitti foi o convidado do Café com Aner número 115, no dia 1º. de abril, para conversar sobre a IA nas empresas de jornalismo e desmistificar o uso da inteligência artificial pelos publishers. Em uma conversa que mostrou como a tecnologia está instalada na nossa sociedade há muitos anos, ele falou sobre a importância do aprendizado sobre como utilizar a IA no jornalismo.

A conversa ofereceu aos editores de revistas uma base de conhecimento sobre IA para que compreenderem o potencial e as limitações dessa tecnologia. Deivid estimulou os publishers a avaliarem as possíveis aplicações da inteligência artificial no setor editorial e a posicionarem-se estrategicamente em um cenário em constante evolução.

“A IA não vai tomar emprego de ninguém. Sabendo usar inteligência artificial bem usada, o ser humano vai ser muito mais produtivo. Assim como não dá para um lavrador cavar a terra e competir com um trator”, explicou. “Apesar de causarem preocupação quanto à perda de empregos, avanços da IA requerem um exército de trabalhadores para treinar máquinas.”

IA é construída a partir de informações humanas

David Bitt é especialista em computação, cibersegurança e IA generativa. No encontro apresentado pela diretora executiva da Aner, Regina Bucco, ele buscou esclarecer o conceito de IA para um público amplo, evitando jargões técnicos. David contou a história da IA, desde concepções antigas até os avanços recentes como o ChatGPT, explorando a diferença entre inteligência humana e artificial.

“Não há nada que a IA possa fazer que não haja alguém que ensinou, antes. Como David Hilm fala, tudo que a IA sabe ela está imitando do nosso ambiente. Ou você perde o medo ou você perde a oportunidade”, provocou.

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Veja alguns dos pontos importantes sobre IA nas empresas de jornalismo citados por Deivid

• Entendimento Conceitual da IA: Entender como a IA se estrutura e como tudo começou ajuda a tomar decisões informadas sobre a adoção de tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho.
• Conscientização sobre a IA Generativa: Explorar como essas ferramentas podem auxiliar na criação de conteúdo, como geração de rascunhos, sugestões de títulos, ou até mesmo na criação de elementos visuais, embora com a ressalva de que a saída da IA é baseada nos dados com os quais foi treinada7 .
• IA tem seus limites: A IA não é intrinsecamente inteligente ou criativa da mesma forma que os humanos. Devid enfatiza que a tecnologia recombina dados existentes e depende do conhecimento primordial fornecido por seres humanos. Isso ajuda a moderar expectativas sobre o que a IA pode realizar autonomamente na produção de conteúdo original e de alta qualidade para revistas.
• Valorização do Input Humano: Deivid destaca o papel dos seres humanos no treinamento e na garantia da qualidade da IA. O exemplo do CAPTCHA e dos trabalhadores que anotam imagens para treinar modelos de visão computacional ilustra como a inteligência artificial depende do trabalho humano. Para editores, isso reforça a importância de sua expertise e julgamento na curadoria, edição e validação do conteúdo, mesmo que ferramentas de IA sejam utilizadas.
• Identificação de Aplicações Práticas: Deivid inspirar os editores a pensarem em aplicações práticas da IA no contexto da produção de revistas. Isso pode incluir a análise de grandes volumes de dados de leitores, a personalização de conteúdo, a automação de tarefas repetitivas, ou a melhoria da acessibilidade do material publicado.

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