Una startup finanziata da Peter Thiel vuole usare l’intelligenza artificiale per stabilire se un articolo giornalistico è accurato o no. Il sistema si chiama Gigafact, è stato creato da Aron D’Souza e funziona così: una giuria composta da modelli linguistici di OpenAI, Anthropic, xAI, Mistral e Google legge un pezzo, simula la prospettiva di un lettore medio e restituisce un giudizio sull’attendibilità del contenuto. L’idea è vendere questo strumento a editori, inserzionisti e chiunque voglia una valutazione automatica della qualità giornalistica.
Problema di fonti
Il problema è che il giornalismo d’inchiesta non funziona sempre con fonti verificabili in modo automatico. Chi scrive di corruzione, abusi di potere o pratiche illegali spesso si affida a testimoni anonimi, documenti riservati, informazioni che per definizione non possono essere confermate pubblicamente. Un sistema di LLM che giudica la solidità di un articolo sulla base di ciò che è verificabile online rischia di penalizzare esattamente quel tipo di lavoro. Non perché i fatti siano falsi, ma perché le prove non sono accessibili a un modello che naviga il web.
C’è anche una questione più sottile. Se i giornalisti sanno che i loro pezzi verranno passati attraverso una giuria automatica, potrebbero iniziare a evitare storie difficili da documentare in modo trasparente. L’effetto deterrente sulla tutela delle fonti è reale: nessuna redazione vorrà pubblicare un articolo che una piattaforma AI classifica come inaffidabile, anche quando è tutto vero. Questo tipo di pressione indiretta è difficile da misurare ma concreta.
La verità nell’era del silicio
Thiel non è nuovo a iniziative che toccano i confini tra tecnologia e informazione. Il suo sostegno a Gigafact si inserisce in un quadro più ampio di interesse, da parte di alcuni ambienti della Silicon Valley, verso strumenti che ridefiniscano chi ha autorità di stabilire cosa è vero. La scelta di usare più modelli in parallelo, da ecosistemi concorrenti, serve a dare l’impressione di una valutazione plurale. Ma tutti questi modelli condividono limiti simili: sono addestrati su dati pubblici, non hanno accesso a contesti riservati, e riproducono i bias presenti nel corpus su cui hanno imparato.
La risposta delle organizzazioni per la libertà di stampa è stata fredda. Il rischio che uno strumento del genere venga adottato da piattaforme pubblicitarie per decidere quali testate finanziare è concreto. Se un publisher viene sistematicamente penalizzato da una valutazione AI, le conseguenze economiche possono essere pesanti, indipendentemente dalla qualità reale del suo lavoro. Al momento Gigafact non ha ancora comunicato accordi commerciali ufficiali, ma il modello di business punta esplicitamente a quel mercato.
L'attività dei bot AI nel 2025 è cresciuta del 300%: il settore editoriale paga il prezzo più alto
I bot rappresentano la minaccia più immediata, fornendo risposte già…
