Proveniência e confiança nas informações
Quando Emily Epstein compartilhou sua perspectiva no LinkedIn sobre como “as pessoas não pararam de ler livros quando as enciclopédias foram lançadas”, isso gerou uma conversa sobre o futuro das fontes primárias em um mundo movido pela IA.
Neste episódio, Katie Morton, editora-chefe do Search Engine Journal, e Emily Anne Epstein, diretora de conteúdo da Sigma, analisam sua postagem e desvendam o que a IA realmente significa para editores, criadores de conteúdo e profissionais de marketing, agora que as ferramentas de IA apresentam atalhos para o conhecimento.
A discussão destaca a importância da proveniência, as camadas envolvidas na aquisição de conhecimento online e a necessidade de padrões editoriais mais transparentes.
Se você é um criador de conteúdo, este episódio pode ajudá-lo a obter insights sobre como agregar valor à medida que a competição por atenção se torna uma competição por confiança.
Assista ao vídeo ou leia a transcrição completa abaixo:
Katie Morton: Olá a todos. Sou Katie Morton, editora-chefe do Search Engine Journal, e hoje estou conversando com Emily Anne Epstein, diretora de conteúdo da Sigma. Bem-vinda, Emília.
Emily Ann Epstein: Muito obrigado. Estou tão animado por estar aqui.
Katya: Eu também. Obrigado por conversar comigo. Então Emily escreveu um post realmente excelente no LinkedIn que chamou minha atenção. Emily, para o nosso público, você se importaria de resumir esse post para nós?
Emilly: Portanto, isso deve parecer chocante e não chocante para todos. Mas a ideia é que as pessoas não pararam de ler livros quando as enciclopédias foram lançadas. E esta é uma resposta à histeria que existe com a forma como as ferramentas de IA funcionam como dispositivos de resumo para situações complicadas e complexas. E a ideia é que só porque agora existe um atalho para a aquisição de conhecimento, isso não significa que estamos nos livrando da necessidade de fontes primárias e originais.
Esses dois tipos diferentes de aquisição de conhecimento existem juntos e se sobrepõem. Você pode iniciar o relatório do seu livro com uma enciclopédia ou pesquisa no ChatGPT, mas o que você encontrar lá não importa se você não puder fazer backup. Você não pode simplesmente dizer na reportagem de um livro: “Ouvi isso na Encarta”. De onde veio a informação? Penso em como isso vai transformar a pesquisa: simplesmente haverá camadas agora.
Talvez comece sua pesquisa com uma ferramenta de IA, mas você precisará terminar em outro lugar que organize fontes primárias, forneça análises mais profundas e até mesmo mostre as contradições que envolvem a criação de conhecimento.
Porque muito do que esses resumos sintetizados fazem é apresentar uma visão calma e “imparcial” da realidade. Mas todos sabemos que isso não é verdade. Todo conhecimento é tendencioso de alguma forma porque não pode ser “abrangente”.
A importância da proveniência
Katya: Quero falar sobre algo que você mencionou em sua postagem no LinkedIn: procedência. O que precisa acontecer, seja culturalmente, editorialmente ou socialmente, para que “mostre-me o material de origem” se torne padrão na pesquisa assistida por IA?
Com a Wikipédia ou enciclopédias, idealmente, as pessoas ainda deveriam citar a fonte original, aprofundar a análise e ser capazes de dizer: “Aqui é de onde veio esta informação”. Como podemos chegar lá para que as pessoas não fiquem apenas folheando resumos superficiais e os tomem como evangelho?
Emilly: Primeiro, as pessoas precisam usar essas ferramentas e é preciso avaliar até que ponto elas são confiáveis. Pensar na proveniência significa pensar na aquisição de conhecimento como triangulação. Então, quando eu era jornalista, era preciso equilibrar boatos, citações diretas, comunicados de imprensa e mídias sociais.
Você cria sua história a partir de uma variedade de fontes, então, dessa forma, você obtém algo que está no meio e pode explicar múltiplas verdades e realidades. Isso vem da compreensão de que a verdade nunca foi linear e que a realidade está se fragmentando.
O que a IA faz, ainda mais avançada que isso, é fornecer respostas personalizadas. As pessoas estão estimulando seus modelos de maneira diferente, então todos trabalhamos com diferentes conjuntos de informações e obtemos respostas diferentes. Uma vez que a realidade é fraturada nesse grau, saber de onde vem algo – a proveniência – torna-se essencial para o contexto.
E a triangulação não será importante apenas para os jornalistas; será importante para todos porque as pessoas tomam decisões com base nas informações que recebem.
Se você receber informações ruins, obterá resultados ruins, tomará decisões erradas e isso afetará tudo, desde seu trabalho até sua moradia. As pessoas precisarão triangular uma versão melhor da realidade que seja mais precisa do que a que obtiveram da primeira pessoa ou da primeira ferramenta que solicitaram.
Criadores: Competindo pela Atenção, Competindo pela Confiança
Katya: Então, se a IA se tornar a camada superior na forma como as pessoas acedem à informação – concebida para manter a atenção dentro do seu próprio ecossistema – o que isso significa para os criadores e editores de conteúdos? Parece que eles estão criando uma mercadoria que a IA então reembala como se fosse sua.
Como você vê isso acontecendo para os criadores em termos de receita e visibilidade?
Emilly: Em vez de competir por atenção, criadores e editores competirão por confiança. Isso significa tornar os padrões editoriais mais transparentes. Eles vão ter que mostrar o trabalho que estão fazendo. Porque com a maioria das ferramentas de IA, você não vê como elas funcionam, é uma espécie de caixa preta.
Mas se os criadores puderem servir como um “blockchain” (um livro-razão verificável de fontes de informação) e mostrarem as suas fontes e métodos, esse será o seu valor.
Pense em fotografia. Quando foi lançado, era considerado uma ciência. As pessoas pensavam que as fotos eram pura realidade. Então, técnicas de câmara escura, como esquivar-se e queimar ou combinar múltiplas exposições, mostraram que as fotos podiam mentir.
E quando a fotografia se tornou uma forma de arte, as pessoas perceberam que o papel do fotógrafo era fornecer um filtro. É onde estamos com a IA. Existem filtros para cada informação que recebemos.
E as organizações que tornam o seu filtro transparente terão mais sucesso, e as pessoas voltarão a elas porque, mais uma vez, estão a obter melhores informações. Eles sabem de onde vem, para que possam tomar melhores decisões e viver uma vida melhor.
Alucinações e Deepfakes de IA
Emilly: Foi um momento chocante na história da fotografia. que as pessoas pudessem mentir com fotografias. E é aí que estamos agora. Todo mundo usa IA e sabemos que há alucinações, mas temos que entender que não podemos confiar nesta ferramenta, de modo geral, a menos que ela mostre o seu funcionamento.
Cátia: E os riscos são reais. Já estamos vendo dublagens de IA e deepfakes de vídeo imitando criadores, muitas vezes sem seu consentimento.
Inspirando as pessoas a irem mais fundo
Katya: Em sua postagem, você terminou com “as pessoas ainda fazendo o trabalho de decidir o que é suficiente”. Numa economia de atenção de velocidade e conveniência, como podemos ajudar as pessoas a irem mais fundo?
Emilly: A ideia de que as pessoas não querem ir mais fundo vai contra os buracos da Wikipedia. As pessoas começam com informações resumidas, mas depois clicam em uma citação, continuam, assistem a outro programa, continuam pesquisando.
As pessoas querem mais do que querem. Se você lhes der um monte de informações fascinantes, eles vão querer mais ou aquilo. A aquisição de conhecimento tem um lado emocional. Dá doses de dopamina: “Eu descobri isso, é para mim”.
E como profissionais de marketing de conteúdo, temos que fornecer esse valor para as pessoas que dizem: ‘Uau, sou mais inteligente por causa dessa informação. Gosto desta marca porque investiu na minha inteligência e no meu aperfeiçoamento.
E para os criadores de conteúdo, essa precisa ser a estrela dourada.
Concluindo
Katya: Certo. Para quem deseja acompanhar o seu trabalho, onde pode encontrá-lo?
Emilly: Estou dialogando e escrevendo meus pensamentos sobre IA em voz alta e em público no LinkedIn. Venha se juntar a mim e vamos pensar em voz alta juntos.
Katya: Parece ótimo. E estou sempre em searchenginejournal.com. Muito obrigado, Emily, por dedicar seu tempo hoje.
Emilly: Obrigado!
Mais recursos:
Imagem destacada: Paulo Bobita/Search Engine Journal
