La IA y su crisis inminente: El periodismo se desmorona

La inteligencia artificial está asimilando rápidamente vastas cantidades de contenido periodístico, de manera muy similar a como lo hacen los humanos: para construir una comprensión integral del mundo, cultivar el pensamiento crítico, distinguir la verdad de la falsedad, refinar las habilidades de escritura y condensar la historia y el contexto en formas accesibles. Sin embargo, una pregunta crítica se cierne: ¿qué le sucede a la IA cuando las mismas instituciones periodísticas de las que depende comienzan a flaquear? ¿Sobre qué base de verdad verificada responderá la IA preguntas complejas, redactará comunicaciones o ayudará con tareas intrincadas, si esa base se desmorona? Si bien las campanas de advertencia para el periodismo han sonado durante décadas, el profundo cambio en cómo descubrimos la información, a menudo denominado el “fin de la búsqueda”, ahora señala un golpe potencialmente fatal. Este panorama en evolución plantea un desafío significativo para la IA y para la humanidad mientras nos esforzamos por navegar un mundo cada vez más intrincado.

En nuestra prisa por integrar la IA generativa en casi todas las facetas de nuestras vidas, hemos pasado por alto en gran medida una premisa fundamental: la IA no puede funcionar eficazmente sin una línea base confiable de hechos verificados. Actualmente, este lecho rocoso fáctico esencial es construido y mantenido meticulosamente por lo que a menudo se denomina “periodismo tradicional”, el tipo respaldado por una rigurosa verificación de hechos y supervisión editorial. A medida que la IA continúa alterando los paradigmas establecidos de descubrimiento de información, monetización de los medios y comportamientos de consumo de noticias, socava inadvertidamente la misma industria que le suministra los hechos verificados de los que tan críticamente depende. Así como una sociedad democrática lucha sin un periodismo objetivo, también lo hace la inteligencia artificial.

Investigaciones recientes de Apple subrayan esta vulnerabilidad, observando que “no se necesita mucho para que la IA generativa caiga en un ‘colapso completo de precisión’”. El estudio indica además que los modelos de IA generativa con frecuencia carecen de sólidas capacidades de razonamiento lógico, a menudo fallando en operar eficazmente más allá de un cierto umbral de complejidad. Uno podría considerar, por ejemplo, un análisis detallado, como la exploración de Andrew Marantz sobre la autocracia en The New Yorker, que entrelaza magistralmente hilos históricos dispares para iluminar eventos contemporáneos. Es difícil imaginar a la IA replicando una perspicacia tan matizada, posiblemente sufriendo un cortocircuito antes de que pudiera destilar los puntos sobresalientes e impactantes que definen un análisis humano tan profundo. Cuando se le presiona para “pensar” demasiado profundamente, la IA ha demostrado una propensión a fallar.

Hallazgos aún más preocupantes surgen de un informe de la BBC, que concluyó que la IA tiene dificultades para resumir con precisión el contenido de las noticias. En un experimento, ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity tuvieron la tarea de resumir 100 noticias, con periodistas expertos evaluando posteriormente cada resultado. El informe reveló que, además de contener inexactitudes fácticas flagrantes, los chatbots con frecuencia “luchaban por diferenciar entre opinión y hecho, editorializaban, y a menudo no incluían el contexto esencial”. Alarmantemente, casi una quinta parte —un 19% completo— de estos resúmenes contenía hechos falsos o citas distorsionadas.

Otros estudios corroboran estos problemas sistémicos. Investigaciones del MIT Sloan han destacado la tendencia de las herramientas de IA a fabricar citas y reforzar los sesgos de género y raciales existentes. Al mismo tiempo, el análisis en Fast Company sugiere que el estándar de “suficientemente bueno” a menudo aceptado para el periodismo impulsado por IA se tolera principalmente debido a los ingresos que generan estas herramientas.

Esto nos lleva a la razón menos altruista del consumo de contenido periodístico por parte de la IA: el beneficio financiero. Crucialmente, ninguno de los ingresos sustanciales generados por la IA se está reinvertiendo actualmente en las instituciones periodísticas que sustentan todo este experimento tecnológico. ¿Qué será entonces de nuestra sociedad cuando el pilar central de una prensa libre y precisa se derrumbe bajo el peso de una tecnología que la ha consumido y socavado sin darse cuenta? Aquellos que guían el desarrollo de la IA deben reconocer y apoyar activamente el valor intrínseco de los reportajes verificados, ahora más que nunca, para asegurar su existencia continua y, por extensión, la fiabilidad de la propia IA.