Arvind Narayanan ritiene che l'intelligenza artificiale diventerà più affidabile percepita dagli utenti e che, così facendo, eliminerà i segnali che oggi avvisano i lettori quando si imbattono in contenuti AI scadenti. L'informatico di Princeton prevede addirittura che chatbot sempre più accurati potrebbero diventare, per molte persone, un "oracolo della verità". Un sondaggio Pew Research Center condotto quest'anno ha rilevato che il 10% degli americani tratta già i chatbot in questo modo.

Narayanan ha fatto queste affermazioni in un keynote intitolato "AI and Journalism: Skating Where the Puck is Going" al Computation + Journalism Symposium, una conferenza accademica su informatica e giornalismo tenutasi presso il McCormick Foundation Center della Northwestern e a cui Fortune ha partecipato. Il programma del simposio si è concentrato sulle sfide che i media devono affrontare e sulla proliferazione dei contenuti AI scadenti. Narayanan ha esortato il pubblico a prepararsi all'AI "non così com'è oggi, ma come sarà tra cinque o dieci anni". Ha detto che la sua formazione in informatica lo aiuta a distinguere quali limiti attuali sono problemi ingegneristici risolvibili e quali sono intrinseci. Non ha mai lavorato in una redazione, ha riconosciuto. "È possibile che non sappia di cosa sto parlando", ha messo in guardia, prima di esporre il suo argomento.

Quell'argomento aveva due parti. Primo, se i chatbot diventano il luogo predefinito per risolvere le questioni di fatto—Narayanan ha detto che "praticamente tutte" le domande come chi si candida per una carica politica stanno andando in quella direzione—allora la redazione perde un altro pezzo del suo insieme, e forse quello più fondamentale. Ciò che resta è il lavoro che una macchina non può risolvere: le questioni contese, la narrazione, lo storytelling, e l'esplicitazione di ciò che lui chiama "posizionalità", una richiesta difficile per un settore che punta all'obiettività.

Narayanan dirige il Center for Information Technology Policy di Princeton, ma negli ultimi tempi è emerso come un leader di pensiero su AI, futuro del lavoro e industria dei media. Ha co-scritto AI Snake Oil con Sayash Kapoor, e la sua newsletter, AI as Normal Technology, ha oltre 87.000 iscritti. Ha parl con Fortune ad agosto della reazione all'AI, che considera un fenomeno complesso, e ha offerto spunti sul perché i guadagni di produttività e il ritorno sugli investimenti dell'AI si sono rivelati così difficili da misurare o, in alcuni casi, inesistenti. Lo definisce un problema da "hamburger magro, panino grosso": con l'AI, la carne dell'esecuzione si riduce quasi a nulla, mentre i "panini" delle decisioni e delle riflessioni si gonfiano, accompagnati da molta ansia e incertezza.

L'oracolo e lo slop

Narayanan ha sostenuto che l'immagine comune dei chatbot come semplici predittori della parola successiva è superata. I chatbot di oggi sono "sistemi neurosimbolici", ha detto: un modello linguistico combinato con strumenti che cercano sul web, recuperano documenti e scrivono codice per analizzare i dati. Errori comuni un anno fa—contare male le lettere di "strawberry", o le AI Overviews di Google che suggerivano la colla sulla pizza—ora si verificano raramente, e ha descritto i problemi rimanenti come "in via di risoluzione graduale".

Ha poi chiesto cosa accade quando le aspettative del pubblico raggiungono la tecnologia. I suoi figli in età di scuola elementare, ha detto, potrebbero non sperimentare mai l'allucinazione come la vivono gli adulti, proprio come Wikipedia è passata da fonte considerata inaffidabile a fonte "molto più autorevole". "Non sto dicendo che sia inevitabile. Non sto dicendo che sia una cosa buona", ha precisato. Su X, ha aggiunto, gli utenti già risolvono le discussioni chiedendo a Grok, il chatbot sviluppato da xAI e integrato nella piattaforma—per lo più conservatori con poca fiducia nei media tradizionali. Ha stimato che il cambiamento più ampio sia a circa un decennio di distanza.

Un membro del pubblico ha osservato che i chatbot possono soffrire di quella che Jay Rosen, professore di giornalismo alla New York University e critico della stampa, ha famosamente definito la "visione da nessun luogo"—la falsa neutralità espressa dai giornalisti restii a esercitare il proprio giudizio e a informare adeguatamente il pubblico. Daniel Trielli dell'Università del Maryland ha sollevato questo pericolo, e Narayanan ha concordato, dicendo che è una sfida che il giornalismo deve continuare a definire in futuro.

Una delle affermazioni più contraddittorie di Narayanan è stata che l'impostazione dell'agenda da parte dei media si è ritorcita contro di loro. Ha definito il ruolo di The Washington Post nello scandalo Watergate "un bene assoluto", ma ha citato ricerche di "molti studiosi di comunicazione ed economisti" secondo cui sforzi simili nell'era Trump, con un pubblico già frammentato, hanno alimentato la polarizzazione e accelerato il crollo della fiducia.

Lo smontaggio

Narayanan ha detto che il suo intervento riguardava "tanto gli effetti continui dei social media sulle redazioni quanto l'AI". La redazione è oggi considerata una singola istituzione che riunisce reportage, analisi, fact-checking e distribuzione, ma lui ha sostenuto che questoto è stato uno sviluppo "contingente storico" e non un dato di fatto per il futuro. I quotidiani a centesimo sostenuti dalla pubblicità degli anni '30 dell'Ottocento ampliarono ciò che contava come notizia, perché i giornali precedenti vivevano di abbonamenti e di patrocinio politico. L'obiettività nacque in risposta alla propaganda della Prima guerra mondiale, e anche i giornalisti pagati e le interviste "dovettero essere inventati". Chiamare qualcuno "giornalista a stipendio", ha notato, era un tempo un insulto—"come un sicario a pagamento".

Il suo quadro di riferimento si basa su dibattiti precedenti. Ha citato la frase dello scrittore Clay Shirky secondo cui "la società non ha bisogno dei quotidiani. Ciò di cui abbiamo bisogno è il giornalismo", e ha ricordato che il sociologo di Princeton Paul Starr aveva messo in guardia, nella stessa epoca, sul fatto che la perdita dell'economia dei quotidiani avrebbe lasciato senza finanziamento beni pubblici come la rendicontazione. Starr è stato confermato corretto "in molti modi", ha detto Narayanan, "ma forse non è stato così apocalittico" come temuto, perché la filantropia è intervenuta.

La sua tesi è che, pezzo per pezzo, gli specialisti ora svolgono ogni funzione più a basso costo di quanto possa fare una redazione, con l'AI che accelera il processo. "Per ognuna di queste componenti, esiste una sorta di concorrente che produce questa componente in modo più autonomo e che è strutturalmente più attrezzato semplicemente sulla base dell'economia della produzione", ha detto. Il giornalismo di settore, ad esempio, è migrato verso testate come Politico, Punchbowl News e Stat. Il giornalismo locale è in gran parte passato a un "modello finanziato dalla filantropia", e le inchieste si basano sempre più su fondi no-profit—"un ritorno a schemi storici". L'analisi, ha sottolineato, si è spostata sui giornalisti indipendenti, sui creatori di social media e su "persone come me". Tornando a quello che ha definito il "punto centrale" del suo intervento, ha detto che confezionare tutto insieme in una singola redazione "non è più il modo economicamente più sostenibile di produrre notizie".

L'analisi, come la definisce Narayanan, è uno "strato che si colloca tra il fatto e l'opinione". Citando il blogger di economia Noah Smith, ha sostenuto che i giornalisti hanno troppo a lungo e troppo spesso trattato questa linea di demarcazione come binaria, così lo strato dell'analisi "non ha mai davvero avuto una casa nelle redazioni". Ha proposto la questione se l'industria dell'AI sia una bolla come il tipo di argomento che un'analisi potrebbe affrontare. L'autorità di un analista, ha sostenuto, ora deriva da un corpo di lavoro piuttosto che da una testata. (Fortune e Fortune Intelligence pubblicano spesso articoli come analisi, per quanto possa valere.)

Internet ha "democratizzato la distribuzione", ha detto, e l'AI ora sta "democratizzando la produzione": "Oggi è possibile produrre contenuti giornalistici di prim'ordine di vario tipo con un team di una o due persone". Ciò che è in "non è tanto un declino delle notizie", ha detto, quanto "la migrazione verso una serie di altre istituzioni".

Chi paga

La "vera crisi", ha detto Narayanan, è il divario di potere tra le aziende di AI e gli editori. Gli editori hanno più bisogno della distribuzione tramite chatbot di quanto le aziende di AI abbiano bisogno di una singola testata, quindi gli accordi di licenza sottovalutano il giornalismo. Ha indicato la "svolta verso il video"—quando un cambio di algoritmo di Facebook costrinse le organizzazioni di stampa a rifare i loro modelli di business—come "una terribile illustrazione dell'estrema asimmetria di potere".

La soluzione che propone è un input democratico su come le aziende di AI regolano i loro algoritmi—qualcosa come l'Oversight Board di Meta, l'organo indipendente creato dall'azienda per rivedere le sue decisioni di moderazione dei contenuti, ma con i giornalisti che ottengono un "posto al tavolo". Narayanan ha aggiunto che i giornalisti devono formare un ampio movimento politico, unendosi per sostenere il futuro della professione, eventualmente includendo una tassa sulle aziende di AI e dei social media. Un tale movimento dovrebbe essere "ampio", non "percepito come partigiano", e dovrebbe includere i creatori insieme alle testate tradizionali, ha detto.

Ma l'alternativa—quasi del tutto taciuta nella sala—è che il giornalismo sia semplicemente un fenomeno degli ultimi due secoli, e che la tecnologia e l'economia stiano evolvendo allontanandosi da esso come industria organizzata e aggregata.

Questa storia è stata originariamente pubblicata su Fortune.com.