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L’intelligenza artificiale e il suo ruolo nel fact checking
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha guadagnato un’importanza crescente nel panorama della comunicazione, in particolare nel contrasto alle fake news. Con l’aumento esponenziale delle informazioni disponibili online, la necessità di strumenti efficaci per valutare l’affidabilità delle notizie è diventata cruciale. Recenti studi condotti da un team di ricercatori dell’Università La Sapienza di Roma hanno messo in luce come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possano essere utilizzati per automatizzare il processo di fact checking. Tuttavia, la questione rimane complessa e sfumata.
Il funzionamento dei modelli di linguaggio
I ricercatori hanno esaminato tre modelli di AI: Gemini 1.5 Flash di Google, GPT-4o mini di OpenAI e LLaMA 3.1 405B di Meta. L’obiettivo era comprendere le dinamiche attraverso cui questi modelli valutano l’affidabilità delle fonti. La ricerca ha rivelato che, sebbene i risultati ottenuti dai modelli di AI possano apparire simili a quelli forniti da esperti umani, esistono differenze significative nel modo in cui vengono effettuate le valutazioni. In particolare, i modelli tendono a essere più severi nel considerare non attendibili alcune fonti che gli esperti considerano valide.
I rischi dell’automazione nel fact checking
Un aspetto preoccupante emerso dallo studio è il rischio che i modelli di AI si basino su pregiudizi e opinioni derivate dai dati di addestramento, piuttosto che su un’analisi oggettiva delle fonti. Questo porta a una valutazione potenzialmente distorta dell’affidabilità delle notizie. I ricercatori hanno notato che termini specifici, come “Biden” o “Trump”, possono influenzare negativamente la percezione di una fonte, evidenziando come l’AI possa adottare criteri di giudizio schematici e non sempre accurati.
Conclusioni e prospettive future
La questione se l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata efficacemente per combattere le fake news è complessa. Se da un lato l’AI offre strumenti promettenti per il fact checking, dall’altro presenta rischi significativi legati alla sua capacità di giudizio. Walter Quattrociocchi, uno degli autori dello studio, avverte che l’implementazione di sistemi automatizzati potrebbe portare a una forma di “reverse engineering”, in cui gli utenti potrebbero aggirare i controlli e diffondere contenuti non attendibili. Pertanto, è fondamentale sviluppare un approccio equilibrato e consapevole nell’integrare l’AI nel processo di verifica delle notizie.