Casi la mitad Los americanos lo dicen usando IA para buscar información y generar ideas. No es difícil ver por qué. A medida que las redes sociales se vuelven una mierda (y Google se convierte en una página de destino glorificada para los hilos de Reddit y los agregados de contenido), la mayoría de nosotros estamos hambrientos de algo confiable. Además, los chatbots no son diferentes beneficioso¿No? La primera vez que interactué con uno, les pregunté si sabían que consumía muchos recursos. Media hora después, tenía una nueva receta de queso crema vegano.
Nunca he probado la receta. En cambio, encontré uno hecho por el hombre que podría haber sido eliminado por el LLM. Por supuesto, así es como funcionan estos modelos. Reempaquetan el conocimiento colectivo en algo que se adapta a usted. Probablemente esto esté bien como alternativa a los lácteos (a menos que seas un blogger vegano). Pero según el orden mundial, y verdad—el foco de mi función como verificador de hechos en WIRED—hay mucho más en juego.
Durante el año pasado, cada vez más personas me miraron con lástima. Seguramente la verificación de datos en revistas es cosa del pasado en este mundo mejorado por la IA. Llámame estúpido, pero no estoy demasiado preocupado. Concluyo que existe muy poco del conocimiento colectivo de la humanidad en Internet. Y según mi investigación, la IA está más equivocada de lo que la gente piensa.
Al parecer Tom Wolfe Los verificadores de datos piensan, según el autor Colin Dickeycomo “una camarilla de mujeres y editores mediocres que colaboran para castrar y castrar la prosa del Gran Escritor”. Por definición, eso no está mal (aunque mi jefe y muchos de mis colegas son hombres). ¿Qué puedo decir? Ese es nuestro trabajo, no como la IAirritante.
El departamento de verificación de datos de WIRED es de la vieja escuela: anotaciones meticulosas línea por línea, fuentes primarias siempre que sea posible y revisiones éticas y legales a una escala más amplia. Cuestionamos suposiciones básicas, buscamos información nueva o contradictoria, llamamos y hablamos con la gente: compruébelo. Es una revisión por pares rápida, que funciona lo mejor que puede y a la misma velocidad que las noticias mismas.
Hasta donde yo sé, la IA aún no está presente en este proceso. El objetivo es la verificación de hechos “post hoc”, es decir, el análisis al estilo Snopes de la factualidad de algo después del hecho. En Inglaterra, una iniciativa se llama Hechos completos ha desarrollado sus propias herramientas de inteligencia artificial para ayudar a frustrar la difusión de información errónea. Estas herramientas, utilizadas en más de 40 países, procesan grandes cantidades de datos, desde publicaciones en redes sociales hasta transcripciones de podcasts, y luego identifican afirmaciones específicas que los humanos pueden investigar más a fondo. “Definitivamente se necesita gente”, dijo Mark Frankel, director de asuntos públicos de Full Fact.
La razón es simple: la IA todavía comete errores. Como verificador de datos, me gustaría poder decirle con qué frecuencia sucede esto. Pero no es fácil. Desde 2018, se han publicado casi 17.000 artículos. publicado en arXiv En el LLM, muchos se centran específicamente en la cuestión de su fiabilidad. Aún así, vale la pena intentar determinar la cifra de trabajo.
En cualquier artículo que llega al escritorio de verificación de datos de WIRED, generalmente hay algún “asunto b”: estadísticas, noticias, citas, cualquier cosa que ayude a contextualizar el tema. Los verificadores de datos tienden a buscar en Google esta información básica, y ese proceso, en forma de la temida descripción general de la IA del motor de búsqueda, es mi principal interacción con la IA. En mi opinión profesional, no funciona, sale mal, aproximadamente un tercio de las veces.
Sin embargo, esta puede ser una evaluación generosa. Un estudio de marzo de 2025 de Centro de Periodismo Digital descubrió que más del 60 por ciento de las respuestas de los motores de búsqueda impulsados por inteligencia artificial eran inexactas. Un estudio de la BBC reveló errores de los chatbots acercándose al 45 por cientoel número que veo citado con más frecuencia. Como los porcentajes son diferentes, déjame explicarte más claramente: la IA puede equivocarse la mitad de las veces.
