Aunque los sistemas de inteligencia artificial suelen encontrar información precisa, todavía presentan dificultades para identificar y atribuir correctamente las fuentes primarias, un aspecto fundamental para el trabajo periodístico. Un estudio reciente titulado “Journo Bench: Which AI Research Agents Can a Newsroom Trust to Source a Story?”, elaborado por Danny Bellion y Peter Stuart, de Velora, y publicado por la Fundación Luca de Tena de España, evaluó nueve herramientas de investigación asistida por IA utilizando treinta acontecimientos periodísticos recientes. El objetivo fue medir no solo la capacidad de encontrar información relevante, sino también de localizar la fuente original y atribuir correctamente los datos utilizados. Uno de los hallazgos más relevantes fue la detección de un fenómeno que los autores denominan “blanqueo de hechos”. Esto ocurre cuando una herramienta accede a la fuente primaria de una información, extrae correctamente los datos, pero termina atribuyéndolos a una fuente secundaria, como una nota periodística, un blog o una publicación que reproduce el contenido original.
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