As definições sobre inteligência artificial (IA) geralmen- te são feitas envolvendo dois conceitos contraditórios. Um grupo acredita que ela “imita a inteligência humana”. Neste caso os pesquisadores ao avaliarem o sucesso das tarefas que uma IA foi designada a fazer estariam verificando o grau de “fidelidade ao desempenho humano”. Por outro lado, há os que defendem que ela é o contrário da inteligência humana e as pesquisas estariam centradas nos questionamentos se a AI estaria “pensando ou agindo racionalmente” (MIROSHNI- CHENKO, 2018, p.1).
Em uma relação com jornalismo uma inteligência artifi- cial ao escrever notícias estaria identificada com a segunda definição. A justificativa é porque ao redigir um texto, o jor- nalista pensaria, por exemplo, no verbo mais adequado para o título ou citação indireta. A inteligência artificial aplicada à prática jornalística não teria condições de imitar o compor- tamento humano. Cada notícia difere da outra seja no tema abordado, entrevistados e estrutura textual, entre várias ou- tras características. Sendo assim, não haveria um padrão a ser imitado ou copiado.
A grande quantidade de dados que o BIG DATA oferece todos os dias e os avanços da inteligência artificial mudaram drasticamente a forma de atuação dos jornalistas. É fato que por conta disso surgiram temos como Reportagem Assisti- da por Computador e Jornalismo de Dados. (THURMAN, KONSTANTIN e KUNERT, 2017) Se antes os repórteres perdiam horas para comparar dados ou interpretar planilhas, hoje um algoritmo cumpre esse papel em bem menos tempo. Analisar dados com rapidez, entretanto, não foi a mudança que transformou o dia a dia do jornalismo.
Os avanços tecnológicos permitiram à inteligência artifi- cial executar uma tarefa que muitos jornalistas encaram como um dom especial: a escrita. ZHENG. ZHONG, Bu e YANG (2018) salientam que a redação de notícias, durante séculos, sempre esteve vinculada a um ser humano, seja jornalista ou
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não. A automação dessa prática, na percepção dos autores, provoca uma reflexão sobre as transformações que estão ocor- rendo.
Yung et al (2017) alertam que o fato de algoritmos escre- verem notícias não muda apenas a forma como os textos são criados. Para o autor, essa realidade interfere na compreensão que o público, e até mesmo profissionais, precisam ter do que é o jornalismo e do papel social dele. Veicular uma notícia an- tes da concorrência, o “furo” no jargão jornalístico, não pode ser a única preocupação. Mais importante do que publicá-la antes da concorrência é um repórter analisar e confrontar da- dos, aprofundar o tema por meio de entrevistas para depois escrever com segurança.
O ritmo acelerado dos departamentos de jornalismo é ro- tina para os repórteres. Pode-se afirmar que é quase inevitável aparecerem notícias inesperadas que exigem a presença física do repórter no local, principalmente em catástrofes. (WIGE- LIUS e VÄÄTÄJÄ, 2016) Um algoritmo pode divulgar esse tipo de informação em segundos, mas o texto do repórter contextualizará os fatos e trará, literalmente, um “olhar mais humano” ao entrevistar as vítimas. Algo que uma inteligência artificial ainda não é capaz de realizar por ter apenas acesso a dados.
A atuação dos algoritmos na redação noticiosa e na disseminação das Fake News
Pesquisas
“Os algoritmos vão substituir os jornalistas humanos”? Como os usuários de notícias percebem os relatórios automá- ticos em termos de qualidade, credibilidade e gosto. Essas são algumas das perguntas que ZHENG; ZHONG,Bu e YANG (2018) fazem diante da constatação de que a redação das no- tícias por uma inteligência artificial é uma prática real que acontece em vários países. Por isso, além de ouvir jornalis- tas, verificar como os leitores avaliam esse fenômeno tem sido uma preocupação recorrente.
Em 2018, os três autores realizaram uma pesquisa que en- volveu leitores chineses e americanos. “A maioria dos usuá- rios, independentemente de suas nacionalidades e ambientes culturais, tende a confiar tanto no conteúdo produzido por algoritmos quanto nos escritos de jornalistas humanos” foi uma das conclusões apontadas” por ZHENG; ZHONG,Bu e YANG (2018), Os pesquisadores avaliaram que os resulta- dos ajudaram a compreender como o público interpreta as notícias automatizadas. Além disso, eles afirmam que esse trabalho é inédito porque, até o presente momento, ainda não encontraram nenhuma pesquisa que aborde esse tema por um viés transcultural. ZHENG; ZHONG,Bu e YANG (2018),também concluíram que, para o futuro também será necessário avaliar qual é o envolvimento do leitor de noticias com as TICs (Tecnologias de Informação e Comunicação).
Outra pesquisa realizada na Finlândia avaliou o sistema Valteri de automação de notícias responsável pela geração de textos sobre as eleições municipais do país em 2017. De acor- do com Melin et al (2018), 152 usuários foram convidados a avaliar notícias escritas por humanos e por inteligência artifi- cial. As conclusões foram que, para a maioria, as notícias au- tomatizadas perderam em qualidade textual, mas ganharam em credibilidade. Os pesquisadores destacaram que 21% dos leitores confundiram notícias escritas por algoritmos como sendo produzidas por humanos e 10% das escritas por repór- teres foram lidas como sendo de algoritmos. Como ponto a
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ser observado nas conclusões, eles consideraram que, como o tema das eleições municipais era recente, isso pode ter facili- tado a interpretação textual.
Miroshnichenko (2018) afirma que no jornalismo, embo- ra muitos pesquisadores avaliem os robôs jornalistas apenas como estagiários ou assistentes dos repórteres. A presença deles, na avaliação do autor, foi estrategicamente pensada pelos gestores das organizações jornalísticas, para substituir os humanos. Miroshnichenko (2018) avalia, inclusive, que os algoritmos neste caso seriam mais eficazes porque escreve- riam notícias de forma mais rápida, com maior produtividade e com custos mais baixos em relação a um repórter cuja atua- ção acontece em contrapartida a um salário. Como exemplo, Lewis, Sanders e Carmody (2018) citam o caso da agência de notícias Associated Press que usa um algoritmo da empresa americana Automated Insights para redigir notícias. Antes de contar com a inteligência artificial, a agência distribuía, por trimestre, 300 notícias relacionadas ao mercado financeiro. O uso do algoritmo fez o fluxo aumentar para 3000 notícias no mesmo período.
A deficiência do algoritmo em entrevistar pessoas, inter- pretar figuras de linguagens ditas pela fonte ou descrever o ambiente relacionado à notícia não foi analisada por MI- ROSHNICHENKO (2018). A justificativa “é que os robôs não precisam escrever melhor que os humanos; eles têm que escrever bom o suficiente para ser indistinguíveis e contrata- dos” MIROSHNICHENKO (2018). No quesito da qualidade de texto, THURMAN, KONSTANTIN e KUNERT (2017) assinalam que a geração de linguagem natural realizada pelos algoritmos pode trazer mudanças. Uma delas seria reduzir as habilidades exigidas de um jornalista para redigir notícias. O texto jornalístico, produzido por um humano, não seria mais um referencial a ser alcançado pelos algoritmos.
Os autores destacam, entretanto, que outras habilidades dos jornalistas como a curiosidade, julgamento de notícias e ceticismo podem ganhar mais destaque. Esses seriam di- ferenciais que os algoritmos ainda não conseguiram atingir.
A atuação dos algoritmos na redação noticiosa e na disseminação das Fake News
Caso a inteligência artificial busque informações em um ban- co que contenha dados manipulados, por exemplo, ela não terá dúvida diante dos números. Do mesmo modo, também não aplicará critérios éticos para decidir pela publicação ou não de uma notícia. Algo vivido pelos jornalistas inúmeras vezes ao longo da carreira. Muitas dessas situações, inclusi- ve, sequer estão previstas em códigos de ética da profissão. Essa questão também é levantada por LEWIS, SANDERS e CARMODY (2018) que afirmam acreditar que o jornalismo automatizado traz vantagens e riscos às empresas jornalísticas. Uma das desvantagens é o risco legal que as organizações cor- rem quando um algoritmo produz uma notícia difamatória e ela é veiculada.
Zheng. Zhong,bu e Yang (2018) constataram a importân- cia de estudar a percepção do usuário sobre o conteúdo auto- matizado de notícias. A difusão do jornalismo automatizado, na avaliação dos autores, é essencialmente o produto da inte- ração entre práticas jornalísticas tradicionais com a análise do Big Data, programação algorítmica, robótica e aplicações de TIC. O conteúdo automatizado de notícias pode rapidamente tornar-se parte do conhecimento público, mas a produção de conhecimento público é “um dos principais desafios metodo- lógicos e filosóficos do nosso tempo” (ZHENG. ZHONG,Bu e YANG, 2018).
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