AI & Machine Learning

Scrittura e intelligenza artificiale: il futuro dei lavori creativi

12 December 2017

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La scrittura è sempre stata considerata prerogativa umana. Ma può una intelligenza artificiale scrivere un articolo, o meglio ancora un racconto? La risposta, se ignoriamo eventuali reazioni viscerali istintive, è “sì”.

Il 31 gennaio 2015 Associated Press pubblica un articolo intitolato Apple tops Street 1Q forecasts. Si tratta di un semplice report finanziario sulle previsioni del primo trimestre per Apple, ma la particolarità sta nella firma, che riporta:

This story was generated by Automated Insights (http://automatedinsights.com/ap) using data from Zacks Investment Research. Access a Zacks stock report on AAPL at http://www.zacks.com/ap/AAPL

In altre parole, la scrittura dell’articolo non è stata realizzata da un umano, ma generata da un’intelligenza artificiale, a partire dai dati grezzi finanziari. Non stiamo più parlando delle aggregazioni di dati tipiche della reportistica classica, ma letteralmente della scrittura di storie in linguaggio naturale.

I primi lavori su NLG risalgono ai primi anni ’90, quando la necessità di riassumere in automatico dati finanziari e di business cominciava ad essere avvertita dagli analisti, e SPOTLIGHT, sviluppato alla Nielsen riusciva appunto a produrre testo in inglese leggibile a partire da imponenti (all’epoca si parlava do GigaByte) quantità di dati di vendite.

Report finanziari “automatici”

Oggi due società forniscono sistemi per la produzione automatica di notizie, impiegati in campo editoriale e a supporto del marketing. Una è Automated Insights, che ha realizzato la piattaforma WordSmith (quella utilizzata da Associated Press nell’esempio sopra riportato, ma anche da Yahoo!). L’altra è Narrative Science, che fornisce la soluzione Quill (in uso fra l’altro presso la redazione della Observer News Review). Si considerino i due testi nella immagine seguente. Si tratta di due cronache dello stesso evento sportivo. Sapreste distinguere quello prodotto dall’essere umano e quello scritto dalla macchina? (la soluzione è in fondo a questo post).

Ai, robot capace di scrivere

La scrittura automatica di testi sta diventando una realtà sempre più diffusa, tanto che Gartner ha previsto che entro il 2018 il 20% di tutti i contenuti testuali di business online saranno prodotti automaticamente. A parte il caso di Associated Press e Yahoo!, che impiegano sistemi di Natural Language Generation per produrre le sintesi dei report trimestrali delle società quotate a Wall Street, è sempre più consueto l’utilizzo di queste tecnologie per realizzare i bollettini meteorologici, come nell’esempio qui sotto.

Ma la scrittura di report finanziari e tecnici per quanto notevole riguarda “solo” la sintesi di dati, la scrittura di racconti o storie “creative” è tutt’altra cosa, e fuori portata dalle macchine per definizione. O no?

Beh, no. Non proprio.

Per esempio, lo scorso anno era apparsa su Internet una pletora di articoli tutti più o meno intitolati Una Intelligenza Artificiale giapponese ha quasi vinto un premio letterario. Anzi, EconomyUp addirittura titolava Intanto un robot ha vinto un concorso letterario…, titoli roboanti, anche se un po’ gonfiati.

Una Intelligenza Artificiale giapponese ha “quasi” vinto un premio letterario

La storia reale è questa:

Il gruppo di Hitoshi Matsubara, della Future University di Hakodate nel 2015 iscrive due racconti scritti da una Intelligenza Artificiale da loro prodotta allo Hoshi Prize, un concorso nazionale per storie brevi.

Nel marzo 2016 i membri del team ricevono una notifica dalla giuria (che non era al corrente che i due pezzi fossero prodotti da una macchina) che uno dei due racconti aveva superato la prima fase di screening. Per vincere, il testo avrebbe eventualmente dovuto superare ulteriori tre selezioni da parte del pannello della giuria.

Ma se il racconto non ha vinto nessun premio, anche se il primo passo è compiuto; lo stesso autore, pur ammettendo che al momento l’80% del “lavoro creativo” è fatto da persone, si aspetta un futuro non troppo remoto in cui intelligenze artificiali “artiste” possano superare quantomeno la qualità della scrittura prodotta da umani di livello basso o medio.

Il software di Matsubara comunque non è un caso isolato: intelligenza artificiale e scrittura sono un connubio sempre più frequente; tanto frequente che l’attenzione inizia a spostarsi dal panorama di NLP (per approfondimento vedi il precedente articolo su questo blog) a NLG, ovvero la generazione di linguaggio naturale.

Scrittura “creativa” automatica, qualcosa di possibile?

Quando si parla di creatività il discorso rischia sempre di impantanarsi nella palude delle definizioni e delle opinioni. Il punto è che non abbiamo realmente idea di cosa significhi “creatività”, e di solito più o meno inconsapevolmente finiamo per considerarla come “qualcosa che è peculiare agli esseri umani”. Con questa premessa ovviamente la risposta alla domanda è già decisa in partenza.

Andando più in profondità, però, la risposta diventa complicata. Soprattutto perché spesso come argomento per il “no” ci si aggrappa alla necessità delle attuali Intelligenze Artificiali di partire da una base già esistente, di “prelavorati” da imitare o emulare, ed elaborare.

Ma l’impossibilità delle macchine di “creare” arte dal nulla di per sé è poco significativa, perché la creatività umana funziona allo stesso modo: tutti gli artisti infatti hanno imitato o quantomeno tratto spunto da qualcos’altro di già fatto.

Lo scorso anno Max Deutsch di Deep Writing pubblicava un interessante articolo in cui raccontava di aver chiesto alla sua intelligenza artificiale di scrivere un capitolo basato su quello che aveva “imparato” facendo training sui primi 4 libri di Harry Potter. Il risultato dell’esperimento fu in qualche modo plausibile, e anche leggibile.

Possiamo dire che oggi è assolutamente fattibile avere anche romanzi scritti interamente da un’intelligenza artificiale, rimane da capire se sono ancora qualcosa di adatto al nostro palato. Ma questi algoritmi migliorano costantemente basandosi anche su questo genere di feedback, quindi è ragionevole pensare che ci si avvicinerà.

In fin dei conti questo genere di algoritmi funzionano tramite apprendimento su grandi quantità di esempi, e a pensarci bene come principio non è poi tanto differente da come apprendiamo noi.

Impatti sul mondo del lavoro

Associated Press è stata una delle prime ad avvalersi di questo genere di software per automatizzare la produzione di report, grazie alla quale pare che sia riuscita ad aumentare la copertura dei propri report da 300 a più di 4500 società, con l’effetto collaterale di incrementarne sostanzialmente il business.

In questo caso non sono stati previsti tagli alla forza lavoro, perché la scrittura di questo genere di report era considerato una parte assolutamente monotona e ripetitiva del lavoro del reporter, togliendo di fatto via una cospicua parte al tempo dedicato a interviste e reportage, ovvero la parte “creativa” del lavoro.

Per incoraggiare e promuovere l’innovazione nel giornalismo digitale, Google ha lanciato nel 2016 il progetto Google DNI, dove finanziano i progetti ritenuti più interessanti. Recentemente a vincere uno dei grant è stato il progetto RADAR (Reporters and Data and Robots) di Press Associates, che produrrà circa 30.000 news al mese: anche qui, stando a Peter Clifton, Editor in chief di Press Associates, non ci sarà da aver paura per i posti di lavoro perché:

“Skilled human journalists will still be vital in the process, but Radar allows us to harness artificial intelligence to scale up to a volume of local stories that would be impossible to provide manually.”

Difficile dire a lungo termine quale sarà l’impatto reale di questi algoritmi di scrittura automatica, man mano che la qualità migliora, e la quantità aumenta. È plausibile immaginare che il livello di skill dei giornalisti umani ancora “vitali” al processo andrà sempre più aumentando, con il web che sarà sempre più inondato di articoli automatici, fino a un punto in cui i giornalisti umani smetteranno del tutto di essere “vitali” al processo stesso. I giornalisti verranno magari relegati paradossalmente a lavori di livello più basso, ma ancora troppo costosi e complessi da automatizzare, come la raccolta diretta delle informazioni, dei filmati, delle immagini.

Forse è una visione troppo cupa… o forse no.

Considerazioni

Questa è un’era in cui ci troviamo di fronte a una rivoluzione che non ha confronti con quelle avvenute nel passato. Fino a ieri il progresso tecnologico era misurato su quanto la tecnologia aiutasse l’uomo a essere più produttivo, magari sollevandolo da compiti ripetitivi… è sempre stato un progresso dei “tool”, degli strumenti.

Oggi l’evoluzione tecnologica inizia a mettere in dubbio direttamente quelle abilità che abbiamo sempre ritenuto prerogative umane, quali prendere decisioni, la capacità di interpretazione, la stessa “creatività”, e a sollevare progressivamente l’uomo anche dalle attività che richiedono queste capacità.

Non so se è un futuro cupo o auspicabile, di sicuro sarà diverso da tutto quello che abbiamo imparato ad aspettarci. Intanto sappiate che l’articolo scritto dal cronista sportivo, nell’esempio riportato all’inizio del post, è quello B. Viceversa l’A è stato redatto da una macchina.

Questo articolo è stato scritto da un Homo Sapiens.

Scrittura e intelligenza artificiale: il futuro dei lavori creativi