ProPublica é uma redação sem fins lucrativos que investiga abusos de poder. Esta história foi publicada originalmente em nosso boletim informativo de despacho; Inscreva -se para receber notas de nossos jornalistas.
Em fevereiro, meu colega Ken Schwencke viu um Publique na rede de mídia social Bluesky sobre um banco de dados lançado pelo senador Ted Cruz pretendendo mostrar mais de 3.400 subsídios “acordados” concedidos pela National Science Foundation que “promoveram a diversidade, a equidade e a inclusão (DEI) ou a propaganda de guerra de classes de classe neo-marxista avançada”.
Dado que Schwencke é nosso editor sênior de aplicativos de dados e notícias, ele baixou os dados, cutucou e viu alguns subsídios que pareciam muito longe do que Cruz, um republicano do Texas, chamado de “o absurdo da esquerda radical”. Os subsídios incluíam o que Schwencke achava um “projeto de som muito legal” no desenvolvimento de revestimentos avançados de espelho para detectores de ondas gravitacionais da Universidade da Flórida, sua alma mater.
A descrição da concessão, no entanto, mencionou que o projeto “promove a educação e a diversidade, oferecendo oportunidades de pesquisa para estudantes em diferentes níveis de educação e avançando a participação de mulheres e as minorias sub -representadas”.
Schwencke achou que seria interessante executar os dados por meio de um modelo de idioma grande de IA – um daqueles chatgpt de alimentação – para entender os tipos de subsídios que fizeram a lista de Cruz, bem como por que eles poderiam ter sido sinalizados. Ele percebeu que havia uma história de responsabilidade para contar.
Nesse artigo, Agnel Philip e Lisa Song descobriram que “o Dragnet de Cruz havia varrido vários exemplos de projetos científicos financiados pela National Science Foundation que simplesmente reconheceu as desigualdades sociais ou estavam completamente relacionados aos temas sociais ou econômicos citados por seu comitê.”
O que estamos assistindo
Durante a segunda presidência de Donald Trump, o ProPublica se concentrará nas áreas que mais precisam de escrutínio. Aqui estão alguns dos problemas que nossos repórteres estarão assistindo – e como entrar em contato com eles com segurança.
Estamos tentando algo novo. Foi útil?
Entre eles: uma doação de US $ 470.000 para estudar a evolução das plantas de hortelã e como elas se espalharam pelos continentes. Como o melhor Philip e Song podiam dizer, o projeto foi sinalizado por causa de duas palavras específicas usadas em sua aplicação à NSF: “Diversify”, referindo -se à biodiversidade das plantas e “feminino”, onde o aplicativo observou como o projeto apoiaria uma jovem cientista na equipe de pesquisa.
Outro envolveu o desenvolvimento de um dispositivo que poderia tratar o sangramento grave. Incluía as palavras “vítimas” – como nas vítimas de tiro – e “trauma”.
Nem o escritório de Cruz nem porta -voz dos republicanos no Comitê de Comércio, Ciência e Transporte do Senado responderam aos nossos pedidos de comentário para o artigo.
A história foi um ótimo exemplo de como a inteligência artificial pode ajudar os repórteres a analisar grandes volumes de dados e tentar identificar padrões.
Primeiro, dissemos ao modelo de IA para imitar um jornalista investigativo lendo cada um desses subsídios para identificar se eles continham temas que alguém que procura “wokeness” pode ter visto. E, crucialmente, fizemos questão de dizer ao modelo para não adivinhar se não tinha certeza. (Os modelos de IA são conhecidos por alucinar, e queríamos nos proteger contra isso.)
Para as redações novas para a IA e os leitores que estão curiosos como isso funcionou na prática, aqui está um trecho do aviso real que usamos:
Obviamente, os membros de nossa equipe revisaram e confirmaram todos os detalhes antes de publicarmos nossa história, e chamamos todas as pessoas e agências nomeadas em busca de comentários, que continuam sendo obrigatórios, mesmo no mundo da IA.
Philip, um dos jornalistas que escreveu a consulta acima e a história, está empolgado com as novas tecnologias em potencial, mas também está com cuidado, como é toda a nossa redação.
“A tecnologia mantém uma tonelada de promessas na geração de leads e nos apontando na direção certa”, ele me disse. “Mas, na minha experiência, ainda precisa de muita supervisão e verificação humana. Se usado corretamente, ele pode realmente acelerar o processo de compreensão de grandes conjuntos de informações e, se você é criativo com seus avisos e leia criticamente a saída, pode ajudar a descobrir coisas que você pode não ter pensado. ”
Este foi apenas o último esforço da ProPublica para experimentar o uso da IA para ajudar a realizar nossos trabalhos melhor e mais rápido, além de usá -lo com responsabilidade, de maneiras que ajudam nossos jornalistas humanos.
Em 2023, em parceria com o Salt Lake Tribune, um parceiro de rede de relatórios local, usamos a IA para ajudar a descobrir padrões de má conduta sexual entre os profissionais de saúde mental disciplinados pela agência de licenciamento de Utah. A investigação baseou -se em uma grande coleção de relatórios disciplinares, cobrindo uma ampla gama de violações em potencial.
Para restringir os tipos de casos em que estávamos interessados, levamos a IA a revisar os documentos e identificar aqueles relacionados à má conduta sexual. Para ajudar o bot a fazer seu trabalho, demos exemplos de casos confirmados de má conduta sexual com os quais já estávamos familiarizados e palavras -chave específicas a serem procuradas. Cada resultado foi revisado por dois repórteres, que usaram registros de licenciamento para confirmar que foi categorizado corretamente.
Além disso, durante nossas reportagens sobre o tiroteio escolar de 2022 em Uvalde, Texas, ProPublica e o Texas Tribune obtiveram um tesouro de matérias -primas não lançadas coletadas durante a investigação do estado. Isso incluiu centenas de horas de gravações de áudio e vídeo, difíceis de peneirar. A filmagem não estava organizada ou claramente rotulada, e algumas delas eram incrivelmente gráficas e perturbadoras para os jornalistas assistirem.
Utilizamos o software AI de código aberto auto-hospedado para transcrever e ajudar a classificar o material, que permitiu que os repórteres combinassem arquivos relacionados e reconstruíssem os eventos do dia, mostrando em detalhes minuciosos como a falta de preparação da aplicação da lei contribuiu para atrasos na enfrentamento do atirador.
Sabemos muito bem que a IA não replica o trabalho muito intensivo que fazemos. Nossos jornalistas escrevem nossas histórias, nossos boletins, nossas manchetes e as takeaways no topo de histórias mais longas. Também sabemos que há muito sobre IA que precisa ser investigada, incluindo as empresas que comercializam seus produtos, como eles os treinam e os riscos que representam.
Mas para nós, também há potencial para usar a IA como uma das muitas ferramentas de relatório que nos permite examinar dados de forma criativa e perseguir as histórias que ajudam a entender as forças que moldam nosso mundo.
