Mediante el uso del aprendizaje automático, el sistema de Reuters y Synthesia puede simular cómo un presentador real hablar y moverse durante un informe de noticias. REUTERS / SÍNTESIS (Vía Forbes)

La inteligencia artificial va cobrando poco a poco más peso en los medios de comunicación que pueden permitirse la tecnología (y el personal) necesaria para ejecutar los procesos. Pero, ¿qué usos concretos le están dando los medios que ya trabajan con ella a un nivel avanzado?

Viktoriia Samatova, la directora Gerente del Equipo de Innovaciones Aplicadas de Reuters Technology, desvela en una entrevista con la London School of Economics algunos de los desarrollos que se están realizando o se han aplicado ya últimamente. En concreto, estos son algunos de los ejemplos de lo que Reuters está investigando, desarrollando y aplicando:

1.- Recomendación de noticias relacionadas

Los algoritmos de recomendación de temas relacionados al que se acaba de leer suelen regirse por criterios de categoría o etiquetas. Es decir, se ofrecen al lector, en general, en muchos medios, las últimas noticias que coinciden con esa temática u otras noticias con varios tags iguales a los que se han introducido en esa noticia. Sin embargo, Reuters, aparte de esas variables, introduce otras como intereses particulares del lector, preferencias y comportamiento pasado.

De esta manera, analizando patrones comportamentales y conductas previsibles, se ofrecen contenidos relacionados que colmen la curiosidad o la necesidad informativa del lector, en función de intereses privados y otras variables. Se está usando, por ejemplo, en Reuters Connect.

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2.- Resumen de noticias deportivas automatizado, pero con un presentador humano y voz pregrabada

Desarrollado en colaboración con Synthesia, una startup de inteligencia artificial con sede en Londres, el nuevo sistema aprovecha la inteligencia artificial para que un presentador de imagen real y voz real pueda dar de manera automatizada noticias de deportes o resultados de un encuentro, así como datos (goleadores, resultado, etc.), solicitados por un usuario. Funciona de manera similar a los videos falsos. 

En otras palabras, habiendo pre-filmado un presentador que dice el nombre de cada equipo de fútbol de la Premier League, cada jugador y casi todas las acciones posibles que podrían ocurrir en un juego, Reuters ahora puede generar un número indefinido de informes de partidos  usando su imagen. Estos informes son apenas indistinguibles de los reales, y los primeros testigos del sistema (en su mayoría clientes de Reuters) han quedado impresionados, según los directivos.

REUTERS / SÍNTESIS (Vìa Forbes)

Según explicaba en Forbes el CEO y cofundador de Synthesia, Victor Riparbelli, todo gira en torno al uso de redes neuronales adversas generativas .

“El sistema usa IA para analizar primero el vídeo y construir una copia digital del presentador”, indica. “Esto es muy parecido a lo que haría en Hollywood para crear un personaje digital (piense en Benjamin Button o personajes digitales en películas de ciencia ficción), pero en lugar de tardar meses o años para crear una escena, podemos hacer esto en cuestión de horas “.

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Riparbelli agrega que, al utilizar el aprendizaje automático y, en particular, las redes de confrontación generativas, “podemos entrenar nuestro sistema (en lugar de instruirlo manualmente) para simular con precisión el nuevo vídeo del presentador. Y podemos hacerlo en cuestión de horas, no meses o años”.

3.- Búsqueda de tendencias y datos clave

Uno de los primeros desarrollos de Reuters. Aplicando la inteligencia artificial, con la herramienta Lynx Insight, puede identificar tendencias, hechos clave y sugerir nuevas historias que los reporteros deben escribir.

Al utilizar el cribado automático de datos a gran escala, junto con los algoritmos programados por los periodistas de Reuters, logra ofrecer ángulos nuevos.

También dentro de este apartado usan la herramienta News Tracer, que ayuda a los periodistas a detectar las noticias de última hora en Twitter, y eliminar fuentes no confiables, una vez más, fusionando lo mejor de las capacidades humanas y de las máquinas.

La herramienta de inteligencia artificial revisa los 700 millones de tweets diarios en tiempo real, y marca las posibles noticias de última hora que cumplen con ciertos requisitos de interés periodístico y de veracidad programados en el algoritmo.

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