Nat es la primera presentadora de noticias generada por Inteligencia Artificial (IA) en América Latina.
Grupo Fórmula presentó a Nat, quien se encargará de dar información de forma imparcial en sus diferentes emisiones, y ya entró al aire en México.
Nat no es humana, es una presentadora creada con Inteligencia Artificial.
“Gracias a mi capacidad de aprendizaje, estaré en constante mejora y evolución para ofrecerles la mejor información posible. Como presentadora de noticias de Inteligencia Artificial mi objetivo es brindar información imparcial y veraz sobre los acontecimientos más importantes de México y el mundo”, comentó la nueva conductora en su primera transmisión.
¿Por qué los noticieros están apostando por la generación de conductores creados con IA?
El primer conductor de noticias creado por computadora apareció en 2018 en la agencia de noticias estatal china, Xinhua.
Su nombre es Chaoneng Xiaobai y a partir de esa fecha ha realizado su cometido de analizar datos duros e interactuar con los conductores humanos.
Según la página oficial del canal de noticias, crear presentadores digitales representa enormes oportunidades en términos de capital humano. Ya que puede trabajar 24 horas al día gracias a lo que se reducen costos de producción.
Además, Xinhua presumió que se maximizó la eficiencia con la que entregan sus productos porque Chaoneng Xiaobai puede dar noticias de último momento mientras analiza datos en tiempo real de manera imparcial y oportuna.
La protección de valores como la objetividad y eficacia son mencionados como la principal razón para tener a los colaboradores digitales, tanto por la compañía de noticias de origen Chino como por la mexicana.
¿Qué riesgos corre la sociedad al integrar la IA al periodismo?
No todo es ganancia al integrar presentadores y otras herramientas de Inteligencia Artificial en los noticieros. De acuerdo con World Economic Forum actualmente existen cuatro desafíos que la tecnología tiene que esquivar con el objetivo de brindar información verídica.
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1. Disponibilidad de datos
El aprendizaje automático funciona mejor cuando hay suficientes datos para detectar patrones, aprender de ellos y optimizar el sistema en consecuencia.
Si bien es cierto que los humanos pueden deducir respuestas óptimas a través de unas pocas experiencias, la Inteligencia Artificial requiere grandes cantidades de datos para saber cuál debería ser la respuesta correcta.
2. Comprender datos no estructurados
La IA también tiene dificultades para procesar los datos no estructurados. Por ejemplo, para ella es fácil analizar datos tabulados como los marcadores de los juegos deportivos.
Sin embargo, para analizar otro tipo de temas como movimientos sociales, necesitará analizar datos precisos, lo que podría afectar su eficiencia.
3. No tiene autoconciencia
Durante la presentación de las noticias ni Nat o Chaoneng Xiaobai tienen el poder de discernir si lo han hecho de la manera adecuada o no. Por lo tanto, pueden emitir discursos que podrían parecer racistas o sexistas sin la intención de hacerlo.
4. Falta de veracidad
En muchas ocasiones los sistemas diseñados para funcionar por medio de programas de Inteligencia Artificial toman información de fuentes desconocidas, con el objetivo de tomar datos. Pero en muchas ocasiones, incluso para sus desarrolladores, es complicado rastrear las fuentes en las que se basó para dar información.
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