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- Transparência na incorporação de sistemas de inteligência artificial no jornalismo: Análise comparativa de diretrizes de uso de IA no BrasilPublication . Biolchi, Bárbara Dezordi; Canavilhas, João Manuel MessiasEsta dissertação investiga a incorporação de sistemas de inteligência artificial (IA) nas rotinas jornalísticas, focando em iniciativas adotadas pelos meios de comunicação para garantir transparência neste processo. O avanço e a popularização das chamadas IAs generativas, como o ChatGPT, têm impulsionado debates sobre as potencialidades e limites da IA, especialmente devido à opacidade no desenvolvimento dos sistemas, na forma como os algoritmos operam e na origem dos dados. No jornalismo, uma área diretamente ligada ao rigor e à fiabilidade das informações, esses aspectos podem ameaçar a credibilidade perante as audiências. Nesse sentido, a transparência ganha relevância para garantir a qualidade do trabalho dos profissionais e informar o público sobre o uso da tecnologia, responsabilidades assumidas e princípios orientadores. Este trabalho aborda essas questões a partir de uma revisão teórica que explora a relação do jornalismo com os avanços tecnológicos, desde a consolidação da Internet até a emergência da inteligência artificial nas redações, e discute a importância da transparência nas sociedades democráticas e no jornalismo. A etapa empírica é estruturada na análise comparativa de cinco diretrizes elaboradas e publicadas por meios de comunicação brasileiros sobre o tema, visando compreender o grau de transparência em relação ao uso de sistemas de IA no processo de produção de notícias. Como resultado, constata-se que os meios de comunicação analisados compartilham uma visão comum sobre a IA e orientam a utilização das ferramentas a partir de uma relação de transparência com o público, considerando fundamental informá-lo sobre tais usos. As diretrizes viabilizam a transparência editorial sobre a IA, mas não proporcionam transparência sobre os sistemas algorítmicos e as bases de dados. Diante disso, é proposto um conjunto de iniciativas que visa suprir as lacunas identificadas nos documentos e ampliar a transparência sobre o processo de incorporação de IA.