(19 maggio 2025) Il 7 maggio 2025, la sede della FNSI ha ospitato un corso di formazione dedicato all’intelligenza artificiale (IA) applicata al giornalismo, organizzato in collaborazione con l’Associazione Stampa Romana.
L’evento, guidato dal professor Massimiliano Nicolini, esperto in discipline BRIA (acronimo di Bioinformatica, Realtà Immersiva e Intelligenza Artificiale) e cybersecurity, ha offerto un approfondimento sui benefici e i rischi dell’IA nel settore, sottolineando l’importanza di una guida umana consapevole per sfruttarne il potenziale.
Il corso ha messo in luce come l’IA, se ben compresa e utilizzata, possa diventare uno strumento innovativo per il giornalismo, senza sostituire il ruolo centrale del professionista. L’incontro s’è concluso rendendo disponibile un corposo documento di oltre 300 pagine, “Guida all’IA per giornalisti“, che raccoglie i materiali e gli spunti emersi.
La guida
Il documento si configura come un percorso formativo pensato per rendere i giornalisti più consapevoli del proprio ruolo nell’era digitale complessa, piuttosto che trasformarli in operatori automatici, sottolineando come l’uso cosciente dell’IA permetta di riappropriarsi della propria voce e di decidere il tono da dare al mondo.
La ‘macchina’ genera contenuti, ma spetta esclusivamente al giornalista discernere cosa sia degno di essere pubblicato, mantenendo sempre uno sguardo attento e un senso di responsabilità verso il lettore. In caso di disorientamento nell’uso dell’IA, il giornalista è invitato a fare un passo indietro e chiedersi se il contenuto lo rappresenti, se sia vero, giusto e umano; se la risposta fosse negativa, deve riscrivere il pezzo, pensando al lettore e a sé stesso.
Il testo affronta anche la genesi delle tecnologie digitali, evidenziando come i social network siano nati per il marketing e la raccolta dati, pur avendo poi rivoluzionato la comunicazione e offerto nuove possibilità di connessione e amplificazione di voci. Questa ambivalenza impone un interrogativo sull’uso etico e responsabile della tecnologia.
Viene sollevata una forte critica nei confronti di sistemi come ChatGPT, descritti non come entità creative, ma come grandi recipienti di informazioni utilizzate, tagliate, copiate e incollate per presentare un “compitino ben fatto”. Tra i temi trattati, è citata anche la causa per violazione di copyright mossa da autori contro OpenAI, con la preoccupante replica della società che avrebbe dichiarato che gli autori avrebbero “frainteso la portata del copyright”.
Secondo l’autore del documento, le opere degli autori sarebbero state di fatto “rubate” per addestrare o, meglio, “farcire” la base dati di ChatGPT, configurando una “schiavitù digitale di servizio”. L’industria del software, in una presunta “arroganza nativa”, non sembrerebbe intenzionata a riconoscere il valore del sapere umano acquisito con fatica e pensiero critico.
Il documento evidenzia i limiti intrinseci dei modelli LLM (Large Language Models), in particolare la loro incapacità di distinguere tra informazioni verificate e contenuti ingannevoli e sottolinea la mancanza di fonti verificabili nei contenuti generati, poiché i dati vengono assimilati in modo destrutturato e non tracciabile durante l’addestramento. Questo mina la trasparenza e la fiducia nell’IA, limitandone l’adozione in contesti critici.
La potenza di Zeus
Come risposta a queste problematiche, è stato segnalato Zeus, un sistema che mira a risolvere tali questioni. Zeus integra un sistema avanzato di verifica delle fonti che consente di risalire all’origine di ogni informazione fornita. Non si limita a generare testo, ma analizza le informazioni prodotte dagli LLM per individuare segnali di disinformazione, confrontandole con fonti ufficiali e affidabili (database certificati, studi scientifici, dichiarazioni istituzionali).
Assegna un livello di affidabilità (in base ad una valutazione chiamata ‘Scala di Assisi‘) e blocca l’output se basato su fonti non attendibili o se obsoleto. In caso di informazioni sospette, genera un report di validità che spiega le ragioni della classificazione come falsa e suggerisce informazioni corrette e fonti attendibili.
Zeus include anche un sistema di gestione del diritto all’oblio, identificando notizie false o diffamatorie e verificando la legittimità delle richieste di cancellazione in base alle normative (es. GDPR). Automatizza le richieste di rimozione a motori di ricerca, social media e siti di origine, riducendo tempi e complessità. Crea un report di eliminazione dettagliato per garantire trasparenza e tracciabilità. Supporta giornalisti e testate nella correzione di contenuti, segnalando dati errati o obsoleti e suggerendo rettifiche. Offre supporto per la conformità legale (GDPR) ad aziende e istituzioni.
Il sistema Zeus introduce, inoltre, l’ottimizzazione dei prompt, un processo in più fasi (tra cui Contestualizzazione Automatica e Prompt Builder) che trasforma le domande generiche in strumenti avanzati per guidare l’LLM verso risposte più accurate, pertinenti e utili, anche aggiungendo dettagli contestuali essenziali in ambiti tecnici. Questo porta a una maggiore precisione terminologica e accuratezza dei riferimenti.
IA e workflow
Il documento esplora poi, ampiamente, le applicazioni dell’IA generativa nel flusso di lavoro giornalistico, presentandola come uno strumento per potenziare le capacità umane. Viene descritta l’utilità nella generazione di bozze iniziali di articoli, nell’accelerare la stesura e nell’esplorare variazioni stilistiche per adattare lo stesso contenuto a diversi pubblici (studenti, esperti, contesti istituzionali o social) o emulare stili editoriali specifici.
L’IA può supportare la sintesi multilingue, andando oltre la semplice traduzione per adattare il testo al contesto culturale e stilistico della lingua di destinazione. È preziosa per sintetizzare testi complessi come documenti governativi o rapporti accademici, strutturando la sintesi in modo gerarchico e rendendo i contenuti accessibili e significativi.
Permette la costruzione di timeline automatiche per chiarire eventi complessi e la costruzione del contesto per spiegare fenomeni articolati intrecciando dati diversi. Può essere usata per simulare interviste o per stimolare il brainstorming tematico, generando idee e prospettive narrative diverse. L’IA può anche aiutare nell’analisi dei dati grezzi, trasformando numeri in narrazioni comprensibili, e nella verifica interna dei contenuti per rilevare incongruenze logiche o numeriche.
Prompt, verifiche ed efficienza
La guida dedica spazio al “prompt engineering“, descrivendolo come una forma avanzata di progettazione editoriale dove la specificità, l’assegnazione di un ruolo all’IA e la definizione di vincoli stilistici sono cruciali per ottenere output mirati e utili. L’interazione è vista come un dialogo iterativo per affinare il testo.
È fondamentale la sezione dedicata al controllo delle fonti, ribadendo che l’IA non accede al web in tempo reale né verifica la verità, ma genera plausibilità statistica. Le sue risposte devono essere trattate come suggerimenti da verificare con fonti primarie e aggiornate. Si può migliorare l’output incorporando fonti nel prompt o chiedendo all’IA di identificare le proprie lacune informative. L’IA è un “costruttore di linguaggio”, non un oracolo.
Il documento evidenzia i benefici dell’IA per il giornalismo, come l’aumento dell’efficienza produttiva, l’accessibilità professionale per realtà più piccole e l’espansione multicanale con contenuti adattati a ogni piattaforma, tuttavia, non ignora i rischi: il bias algoritmico e la “pigrizia creativa” che possono portare a una dipendenza e all’appiattimento stilistico.
Personalizzazione ed etica
Un’innovazione strategica evidenziata dalla “Guida all’IA per giornalisti” è la possibilità di creare GPT personalizzati. Questi assistenti su misura possono essere configurati per specifiche esigenze tematiche, linguistiche o operative, caricando documenti e istruendo il modello su stili e comportamenti. Mantengono memoria dei documenti con cui sono stati istruiti, fungendo da garanti di stile e coerenza editoriale ed offrono applicazioni concrete, dalla redazione automatizzata all’analisi dati, dalla verifica dei fatti alla traduzione e al supporto alla ricerca. Sono tutti strumenti strategici che aumentano la capacità operativa del giornalista.
Infine, lo studio pone l’accento sulle considerazioni etiche e operative fondamentali nell’uso dell’IA. La verifica umana delle informazioni generate dall’IA è irrinunciabile. La trasparenza sull’uso dell’IA è necessaria per la credibilità, con l’esigenza di linee guida chiare sull’attribuzione. Il controllo umano deve essere presente in ogni fase prima della pubblicazione.
Dalla guida emerge chiaramente che l’IA è una leva tecnologica potente che richiede lucidità, attenzione e consapevolezza dei doveri professionali per essere un alleato del giornalismo, ampliando le capacità umane senza sostituire il giudizio critico e la responsabilità. In sintesi, l’IA non è un pensatore o un oracolo, ma uno strumento da maneggiare con cura per potenziare la ricerca della verità e il racconto delle storie.
Download
La “Guida all’IA per giornalisti”, che si conclude con interessanti e utili proposte di esercitazioni pratiche, articolate su tre livelli di difficoltà, corredate da una griglia di valutazione, può essere liberamente scaricata tramite il seguente link:
https://www.fnsi.it/upload/9b/9bf31c7ff062936a96d3c8bd1f8f2ff3/86e4d41d39a8648729d12601ef4084e5.pdf (AR)
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