Intelligenza artificiale al servizio dei giornalisti: Fieg e Luiss lanciano la piattaforma Bodoni

Una piattaforma web basata sull’intelligenza artificiale è stata sviluppata per supportare i giornalisti nella ricerca, nella verifica e nell’approfondimento delle notizie, con l’obiettivo dichiarato di innalzare la qualità dell’informazione e contrastare le notizie false. Il progetto, avviato nel 2023 con il nome Bodoni, è stato presentato in un incontro accademico presso Luiss e punta a servire fino a 10.000 professionisti in circa 400 redazioni, ponendo particolare attenzione alla formazione e al sostegno di chi opera in contesti svantaggiati.

La piattaforma Bodoni

Il progetto Bodoni nasce da una collaborazione tra la Federazione Italiana Editori e il Luiss Data Lab, con lo sviluppo tecnico curato da Geckosoft. Il finanziamento e il sostegno tecnico-provengono da Google.org, la divisione no profit di Google che promuove bandi e iniziative a favore dell’innovazione sociale e digitale.

Mattia Tarelli ha detto:

“Google.org ha promosso il bando che ha reso possibile lo sviluppo di questa iniziativa. L’intento è creare una soluzione tecnologica al servizio dell’informazione italiana: senza informazione di qualità non è possibile collegare correttamente gli utenti alle notizie che cercano. Questo progetto è una delle modalità con cui lavoriamo insieme agli editori per rafforzare il giornalismo digitale.”

Le opportunità

La piattaforma consente di aggregare grandi quantità di dati provenienti da testate nazionali e internazionali, dai social media, da fonti istituzionali e da repository certificati. Grazie a modelli semantici e a tecniche di clustering tematico è possibile verificare affermazioni, individuare correlazioni tra eventi e scoprire temi emergenti prima che diventino virali.

Tra le funzionalità previste vi sono strumenti per l’analisi delle affermazioni, per il tracciamento delle fonti e per la generazione di bozze editoriali con assistenza IA, pensati per velocizzare il lavoro redazionale senza sostituire il giudizio e la responsabilità professionale del giornalista.

L’architettura

L’architettura di Bodoni si articola su tre livelli principali: raccolta e normalizzazione dei dati, elaborazione attraverso componenti di intelligenza artificiale e interfaccia di consultazione per gli utenti. Il sistema integra LLM (Large Language Models) per la comprensione linguistica, tecniche di RAG (Retrieval-Augmented Generation) per arricchire le risposte con evidenze esterne e un sofisticato spazio vettoriale delle notizie che facilita la classificazione e il collegamento tra contenuti.

La piattaforma è progettata per connettersi a banche dati istituzionali come Istat e a knowledge graph quali Wikidata, oltre a permettere l’accesso a flussi in tempo reale (meteo, indicatori finanziari, dataset pubblici) mediante interfacce software standardizzate.

I numeri del progetto

A oggi il progetto ha processato circa 286.000 notizie e identificato oltre 1,5 milioni di affermazioni, con più di 351.000 argomenti generati automaticamente. Lo sviluppo ha prodotto oltre 100.000 righe di codice e ha coinvolto un team multidisciplinare di più di 40 professionisti tra sviluppatori, data scientist, giornalisti e specialisti di policy.

Impatto e prospettive

Se correttamente integrata nei processi redazionali, una piattaforma come Bodoni può rafforzare la capacità delle redazioni di verificare fatti, individuare disinformazione e produrre contenuti contestualizzati e verificati in tempi più rapidi. Può inoltre contribuire alla formazione continua dei giornalisti, offrendo strumenti didattici e best practice per l’uso responsabile dell’IA.

Al contempo, l’adozione su larga scala richiede attenzione a rischi e limiti: la gestione dei bias nei modelli, la trasparenza sulle fonti utilizzate, la tutela dei diritti d’autore e la governance dei dati sono aspetti che richiedono regole chiare e supervisione editoriale. Il dialogo tra editori, istituzioni e mondo accademico sarà fondamentale per definire standard operativi e garanzie etiche.

Gli sviluppatori e i partner prevedono di ampliare le integrazioni con ulteriori archivi pubblici e con strumenti di fact-checking collaborativo, oltre a promuovere percorsi formativi per le redazioni più piccole e per i professionisti in aree svantaggiate, al fine di ridurre il divario digitale e aumentare la resilienza dell’informazione sul territorio.