Las empresas de IA necesitan contenido de calidad, y los medios de comunicación lo tienen. Pero, ¿deberían compartirlo? Y más importante aún, ¿cómo deberían ser compensados por ello?
Anya Schiffrin, profesora de la Escuela de Asuntos Internacionales y Públicos de la Universidad de Columbia, ha realizado un análisis para Poynter en el que ofrece una visión crítica y constructiva sobre cómo deberían los editores valorar las noticias utilizadas por la IA. Aporta al debate, además, una lista de verificación o checklist que los editores deberían tener en cuenta a este respecto.
Esta es la lista detallada de aspectos a considerar para valorar adecuadamente las noticias utilizadas por sistemas de inteligencia artificial como los modelos de lenguaje extenso.
Lista de verificación para editores
- Negociación colectiva entre empresas de IA y editores mejor que individual: más allá de alcanzar acuerdos con grandes medios, es crucial para las IA contar con una variedad de fuentes para garantizar respuestas contextualizadas y actualizadas. Esto pone en relieve la importancia de la negociación colectiva entre las empresas de IA y un espectro más amplio de editores.
- Transparencia y compensación: la falta de claridad sobre qué contenido ha sido utilizado para entrenar modelos de IA genera una urgente necesidad de mayor transparencia. Además, se propone una compensación justa, que no solo se base en intercambios financieros, sino también en créditos para herramientas tecnológicas, evitando la dependencia de los editores de dichas tecnologías.
- Valoración del contenido: los editores poseen el conocimiento para categorizar y priorizar noticias valiosas, una habilidad que debe ser reconocida y valorada en cualquier acuerdo de licencia.
- Contenido sindicado y licenciado: se sugiere tratar el contenido noticioso de manera similar al contenido sindicado, con medidas que aseguren su correcta atribución y contexto.
- Contenido confiable y único: la confiabilidad y unicidad del contenido sigue siendo de gran valor. La profesionalización del periodismo y la producción de contenido único son elementos esenciales para el éxito de los modelos de IA.
- Información contextualizada e imágenes/vídeo autenticados: la capacidad de proveer no solo datos sino también su contexto relevante, junto con imágenes y vídeos autenticados, aumenta el valor del contenido para las compañías de IA.
- Archivos históricos y contenido actual: el acceso a archivos históricos y contenido actual, junto con la posibilidad de solicitar más información según sea necesario, presenta una oportunidad valiosa para los editores.
- Calidad de escritura y diversidad lingüística: la calidad de la escritura sigue siendo importante, ofreciendo una ventaja competitiva para los editores en mercados de idiomas menos comunes.
Aproximación proactiva por parte de los editores
Schiffrin aboga por una aproximación proactiva por parte de los editores para asegurar que los acuerdos de licencia con compañías de IA reflejen el valor real y único del contenido noticioso. Este enfoque no solo busca compensación justa, sino también la preservación de la integridad y la calidad del periodismo en la era digital.
