La IA amenaza al periodismo: ¿el fin de la verdad?

La inteligencia artificial está consumiendo rápidamente vastas cantidades de información, de forma similar a como lo hacen los humanos, en su búsqueda por comprender el mundo, pensar críticamente, discernir la verdad de la falsedad y sintetizar historia y contexto complejos en formas accesibles. Sin embargo, una pregunta crítica se cierne: ¿qué le sucede a la IA cuando las instituciones periodísticas de las que se alimenta comienzan a desmoronarse? ¿Qué base de verdad verificada quedará para que la IA responda nuestras preguntas, redacte nuestras comunicaciones o incluso realice nuestros trabajos? Si bien las alarmas para el periodismo han sonado durante décadas, el cambio emergente de los motores de búsqueda tradicionales, a menudo denominado el “fin de la búsqueda”, presenta un golpe potencialmente fatal. Esto plantea profundas implicaciones no solo para el futuro de la IA, sino también para la capacidad de la humanidad de navegar por un mundo cada vez más complejo.

En nuestra prisa por integrar la IA generativa en casi todas las facetas de la vida, hemos pasado por alto en gran medida una verdad fundamental: la IA no puede funcionar sin una base sólida de hechos verificados. Actualmente, este lecho rocoso fáctico esencial es meticulosamente construido y mantenido por lo que llamamos periodismo “tradicional”, el tipo sustentado por una rigurosa verificación de hechos y una supervisión editorial experta. Paradójicamente, incluso mientras la IA promete revolucionar la recuperación de información, la monetización de los medios y el consumo de noticias, simultáneamente socava la misma industria que le suministra la información verificada de la que depende. Así como una sociedad democrática no puede prosperar sin un periodismo objetivo, tampoco puede la IA.

Investigaciones recientes destacan la fragilidad de la precisión de la IA. Un estudio de Apple, por ejemplo, reveló que la IA generativa puede caer en un “colapso completo de la precisión” con una mínima provocación. Estos modelos a menudo carecen de sólidas capacidades de razonamiento lógico, luchando por funcionar eficazmente más allá de un cierto umbral de complejidad. Uno podría considerar piezas analíticas complejas, como la reciente exploración de la autocracia de Andrew Marantz en The New Yorker, que entrelaza milenios de historia para dar sentido a los eventos contemporáneos. Una IA, cuando se le asigna un ejercicio intelectual tan exigente, podría efectivamente “cortocircuitarse” antes de que logre formar los puntos salientes e impactantes que definen un análisis humano tan profundo. Cuando se la empuja a “pensar demasiado”, la IA a menudo se rompe.

Más evidencia de las limitaciones de la IA proviene de un contundente informe de la BBC, que encontró que los modelos de IA tienen dificultades para resumir noticias con precisión. Cuando se pidió a ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity que destilaran 100 noticias, los periodistas expertos calificaron sus resúmenes como deficientes. Además de contener inexactitudes fácticas manifiestas, los chatbots a menudo luchaban por diferenciar entre opinión y hecho, inyectaban sus propios sesgos editoriales y frecuentemente omitían contexto crucial. Casi una quinta parte, un significativo 19%, de estos resúmenes contenía hechos falsos o citas distorsionadas.

Los desafíos se extienden aún más. Investigaciones del MIT Sloan han demostrado que las herramientas de IA son propensas a fabricar citas y a reforzar los sesgos de género y raciales existentes. Además, algunos argumentan 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.

Y Y aquí radica la razón menos noble del consumo de periodismo por parte de la IA: el dinero. El valor financiero extraído por los modelos de IA, en su mayor parte, no se está reinvirtiendo en las instituciones periodísticas que impulsan todo este ecosistema de información. ¿Qué será entonces de nuestra sociedad cuando el pilar central de una prensa libre y veraz colapse bajo el peso de la misma tecnología que la ha consumido descuidadamente? Para asegurar su propia viabilidad continua, y de hecho, la integridad de nuestro panorama de información compartida, los arquitectos de la IA deben reconocer con urgencia e invertir proactivamente en el profundo valor del reportaje verificado.