Curso de inteligencia artificial y ‘fact-checking’: algoritmos y datos frente a la desinformación

El curso Entre algoritmos y datos: IA y fact-checking frente a la desinformación aborda los desafíos de la desinformación y la forma en que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un arma de doble filo para los verificadores. A través de varias sesiones, compartimos estrategias de fact-checking para la detección de deepfakes, en una formación con expertos de la BBC y Bellingcat, entre otros. 

A continuación puedes ver las grabaciones de las ponencias que presentamos a lo largo de dos días en la escuela de verano de El Escorial, organizado junto a la Universidad Complutense de Madrid. 

Discurso inicial. En este discurso, la periodista y fundadora de Newtral, Ana Pastor, dio la bienvenida a los alumnos de la escuela de verano de la Universidad Complutense en San Lorenzo de El Escorial de 2024, e introdujo los temas que se abordaron durante los dos días de formación. 

Una explosión en el hospital en Gaza: ¿cómo estallan las crisis de desinformación? A partir del conflicto entre Israel y Hamás, Charlotte Maher, experta en desinformación en Bellingcat, aborda en esta ponencia cómo se producen las crisis de desinformación y cuáles son sus consecuencias más evidentes. Desde la falta de acceso a la información para contrastar las fuentes hasta la necesidad de informar, pasando por el recorrido de la desinformación y las narrativas que subyacen tras ella. 

Verificación e IA ante el fantasma de los deepfakes. La inteligencia artificial generativa trae consigo la posibilidad de que los bulos sean cada vez más sofisticados y a la vez más baratos, fáciles y rápidos de producir y diseminarse. Junto a todos estos temores están también las ventajas que trae consigo esta tecnología para tratar de contrarrestar el efecto negativo. El periodista de BBC Verify Shayan Sardarizadeh lo aborda en esta sesión.

El impacto de la IA en la percepción de la verdad y la desinformación. Las imágenes sobre el supuesto arresto de Donald Trump o el Papa vestido con un abrigo ultramoderno han puesto de relieve el papel de las tecnologías emergentes en la percepción de lo que es cierto y lo que no lo es. Esta mesa redonda explora cómo la IA puede alterar la percepción de la verdad y cuáles son los riesgos que conlleva. Con la participación de Charlotte Maher, Shayan Sardarizadeh, Tomás Pastor, director de Newtral, y Marta Peirano, periodista especializada en tecnología. 

Un peligro público: desinformación sanitaria vs evidencia científica. La desinformación sobre salud es una constante. Desde supuestas alertas sanitarias hasta los falsos riesgos en torno a las vacunas, la desinformación sanitaria ha generado dudas que han obstaculizado los esfuerzos de salud pública.

Mario Viciosa, responsable de Ciencia en Newtral, analiza las tácticas utilizadas para desinformar, los actores responsables, y el impacto de este fenómeno en la percepción pública, así como en la toma de decisiones relacionadas con la salud. Además, discute estrategias efectivas para abordar este desafío promoviendo una comprensión basada en la evidencia científica. 

El papel de la alfabetización mediática. Charo Sádaba, decana y profesora de la Universidad de Navarra, analiza casos emblemáticos de desinformación y nos explica cómo la alfabetización mediática proporciona las herramientas necesarias para discernir entre hechos y ficción, promoviendo la capacidad de los individuos para navegar de manera informada y resistir la manipulación informativa. 

Negacionistas: cómo abordar la aversión a las noticias y la información contrastada. En esta mesa redonda de Newtral Educación se exploran los efectos que tienen las teorías conspirativas y cómo contrarrestarlas para hacer llegar información verificada destinada a cambiar perspectivas arraigadas. Al entender cómo funcionan las teorías conspirativas, y los sesos cognitivos, podemos tratar de desmantelar creencias asentadas. Participan: Mario Viciosa, Charo Sádaba, y Pepe Tesoro, filósofo e investigador en teorías de la conspiración.