Arvind Narayanan cree que la inteligencia artificial se sentirá cada vez más confiable, y que al hacerlo eliminará las señales que hoy alertan a los lectores cuando se topan con contenidos basura de IA. El científico de la computación de Princeton incluso predice que los chatbots cada vez más precisos podrían convertirse, para muchas personas, en un "oráculo de la verdad". Una encuesta de Pew Research Center realizada este año encontró que el 10% de los estadounidenses ya usan los chatbots de esa manera.

Narayanan hizo estas declaraciones en una conferencia magistral titulada "AI and Journalism: Skating Where the Puck is Going" en el Computation + Journalism Symposium, una conferencia académica sobre computación y periodismo celebrada en el McCormick Foundation Center de Northwestern y a la que asistió Fortune. La agenda del simposio se centró en los desafíos que enfrenta los medios y la proliferación de los contenidos basura de IA. Narayanan exhortó a la audiencia a prepararse para una IA "no como es hoy, sino como será dentro de cinco o diez años". Dijo que su formación en ciencias de la computación le ayuda a distinguir cuáles de las limitaciones actuales son problemas de ingeniería solucionables y cuáles son inherentes. Reconoció que nunca ha trabajado en una redacción. "Es posible que no sepa de lo que estoy hablando", advirtió, antes de exponer su argumento.

Ese argumento tenía dos partes. Primero, si los chatbots se convierten en el lugar predeterminado para resolver preguntas de hechos —Narayanan dijo que "prácticamente todas" las preguntas, como quién se postula para un cargo político, van camino allí— entonces la redacción pierde una pieza más de su paquete, y posiblemente la más básica. Lo que queda es el trabajo que una máquina no puede resolver: preguntas controvertidas, narrativa, relatos y ser explícitos sobre lo que él llamó "posicionalidad", una exigencia difícil para una industria que aspira a la objetividad.

Narayanan dirige el Center for Information Technology Policy de Princeton, pero recientemente ha emergido como un líder de opinión sobre la IA, el futuro del trabajo y la industria de los medios. Coescribió AI Snake Oil con Sayash Kapoor, y su boletín, AI as Normal Technology, tiene más de 87,000 suscriptores. Habló con Fortune en agosto sobre la reacción contra la IA, que considera un fenómeno complicado, y ofreció una perspectiva sobre por qué las ganancias de productividad y el retorno de inversión de la IA han resultado tan difíciles de medir o, en algunos casos, inexistentes. Lo llama un problema de "hamburguesa flaca, pan grueso": con la IA, la carne de la ejecución se reduce casi a nada, mientras que los "pan" de la decisión y la deliberación se hinchan, acompañados de una gran cantidad de ansiedad e incertidumbre.

El oráculo y los contenidos basura

Narayanan argumentó que la imagen común de los chatbots como simples predictores de la siguiente palabra está desactualizada. Los chatbots de hoy son "sistemas neurosimbólicos", dijo: un modelo de lenguaje combinado con herramientas que buscan en la web, recuperan documentos y escriben código para analizar datos. Errores que eran comunes hace un año —contar mal las letras de "strawberry" o las AI Overviews de Google sugiriendo pegamento en la pizza— ahora ocurren rara vez, y describió los problemas restantes como "que se están resolviendo gradualmente".

Luego preguntó qué sucede cuando las expectativas públicas alcancen a la tecnología. Sus hijos en edad de primaria, dijo, quizás nunca experimenten la alucinación como lo hacen los adultos, de la misma manera que Wikipedia pasó de ser una referencia poco confiable a una fuente "mucho más autoritaria". "No estoy diciendo que sea inevitable. No estoy diciendo que sea algo bueno", señaló. En X, agregó, los usuarios ya resuelven discusiones preguntando a Grok, el chatbot creado por xAI e integrado en la plataforma, principalmente conservadores con baja confianza en los medios tradicionales. Estimó que el cambio más amplio está a aproximadamente una década.

Un miembro de la audiencia aventuró que los chatbots pueden sufrir de lo que Jay Rosen, profesor de periodismo de la Universidad de Nueva York y crítico de prensa, llamó famosamente la "visión desde ninguna parte": la falsa neutralidad expresada por periodistas reacios a ejercer su propio juicio e informar adecuadamente a la audiencia. Daniel Trielli, de la Universidad de Maryland, planteó este peligro, y Narayanan estuvo de acuerdo, diciendo que es un desafío que el periodismo debe seguir definiendo de aquí en adelante.

Una de las afirmaciones más contrarias a la corriente de Narayanan fue que el establecimiento de agendas por parte de los medios ha salido mal. Calificó el papel de The Washington Post en Watergate como "un bien absoluto", pero citó investigaciones de "muchos académicos de la comunicación y economistas" que muestran que esfuerzos similares en la era Trump, con audiencias ya fragmentadas, han alimentado la polarización y acelerado el colapso de la confianza.

La desintegración

Narayanan dijo que su charla trataba "tanto sobre los efectos continuos de las redes sociales en las redacciones como sobre la IA". La redacción hoy se concibe como una única institución que agrupa la cobertura, el análisis, la verificación de hechos y la distribución, pero él argumentó que este arreglo fue un desarrollo "históricamente contingente" y no algo garantizado de aquí en adelante. Los periódicos de un centavo con apoyo publicitario de la década de 1830 ampliaron lo que contaba como noticia porque los periódicos anteriores dependían de las suscripciones y el patrocinio político. La objetividad surgió como respuesta a la propaganda de la Primera Guerra Mundial, y los reporteros pagados y las entrevistas también "tuvieron que inventarse". Llamar a alguien "reportero a sueldo", señaló, alguna vez fue un insulto, "como un pistolero a sueldo".

Su marco se basa en debates anteriores. Citó la frase de Clay Shirky de que "la sociedad no necesita periicos. Lo que necesitamos es periodismo", y señaló que el sociólogo de Princeton Paul Starr había advertido, en la misma época, que la pérdida de la economía de los periódicos dejaría sin financiamiento bienes públicos como la rendición de cuentas. Starr ha demostrado tener razón "en muchos aspectos", dijo Narayanan, "pero quizás no ha sido tan apocalíptico" como se temía, porque la filantropía ha intervenido.

Su afirmación es que, pieza por pieza, los especialistas ahora realizan cada función a menor costo que una redacción, con la IA acelerando el proceso. "Para cada uno de estos componentes, hay una especie de competidor que produce este componente de una manera más independiente y que está mejor equipado estructuralmente solo con base en la economía de la producción", dijo. La cobertura de negocios especializados, por ejemplo, migró a medios como Politico, Punchbowl News y Stat. El periodismo local se ha trasladado en gran medida a un "modelo financiado por filantropía", y las investigaciones funcionan cada vez más con dinero sin fines de lucro, "una reversión a patrones históricos". El análisis, enfatizó, se ha trasladado a periodistas independientes, creadores de redes sociales y "personas como yo". Volviendo a lo que llamó el "punto central" de su charla, dijo que empaquetar todo junto en una sola redacción "ya no es la forma económicamente más viable de producir noticias".

El análisis, como lo define Narayanan, es una "capa que está entre el hecho y la opinión". Citando al blogger de economía Noah Smith, argumentó que los periodistas han tratado demasiado tiempo y con demasiada frecuencia esta línea divisoria como binaria, por lo que la capa de análisis "nunca really tuvo un hogar en las redacciones". Ofreció como ejemplo la pregunta de si la industria de la IA es una burbuja, como el tipo de tema que un análisis podría abordar. La autoridad de un analista, argumentó, ahora proviene de un cuerpo de trabajo en lugar de una cabecera. (Fortune y Fortune Intelligence a menudo publican piezas como análisis, por cierto).

Internet "democratizó la distribución", dijo, y la IA ahora está "democratizando la producción": "Ahora es posible producir contenido periodístico de primera calidad de varios tipos con un equipo de una o dos personas". Lo que está en curso "no es tanto un declive de las noticias", dijo, como "la migración hacia un montón de otras instituciones".

Quién paga

La "crisis real", dijo Narayanan, es la brecha de poder entre las empresas de IA y los editores. Los editores necesitan la distribución de los chatbots más de lo que las empresas de IA necesitan a cualquier medio en particular, por lo que los acuerdos de licencia devalúan el periodismo. Señaló el "pivote al video", cuando un cambio de algoritmo de Facebook obligó a las organizaciones de noticias a rehacer sus modelos de negocio, como "una ilustración terrible de la extrema asimetría de poder".

Su solución propuesta es la participación democrática en cómo las empresas de IA ajustan sus algoritmos, algo como el Oversight Board de Meta, el organismo independiente que la empresa estableció para revisar sus decisiones de moderación de contenido, pero con los periodistas teniendo un "asiento en la mesa". Narayanan agregó que los periodistas necesitan formar un amplio movimiento político, unirse para abogar por el futuro de la profesión, posiblemente incluyendo un impuesto a las empresas de IA y redes sociales. Dicho movimiento tendría que ser "amplio", no "percibido como partidista", y necesitaría incluir a los creadores junto con los medios tradicionales, dijo.

Pero la alternativa, en su mayoría no mencionada en la sala, es que el periodismo es simplemente un fenómeno de los últimos dos siglos, y que la tecnología y la economía están evolucionando alejándose de él como una industria organizada y agregada.

Esta historia fue publicada originalmente en Fortune.com.