Princípios editoriais e o uso da IA no jornalismo

Resumo

Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial e sua incorporação crescente ao jornalismo, surgiram princípios editoriais que abordam temas como transparência e uso responsável dessas ferramentas. Por outro lado, o aspecto mais relevante desses princípios está em seu potencial de orientar e incentivar o uso ético da IA pelos próprios jornalistas. Tais princípios não são voltados unicamente ao público, ainda que este possa se guiar por eles (Paixão, 2018), mas destinam-se principalmente aos jornalistas e profissionais correlacionados, sendo também apresentados como Manuais de Redação, cuja nomenclatura varia conforme o veículo.

Dessa forma, a pesquisa analisa os princípios editoriais de veículos atuantes no Brasil: Grupo Globo, BBC, Estadão e Folha de S.Paulo. Busca-se compreender os incentivos ao seu uso por jornalistas e, especificamente, como esses documentos estabelecem os princípios éticos relacionados à transparência e à conduta jornalística no uso da inteligência artificial, identificar os procedimentos para mitigar riscos associados à aplicação dessas tecnologias, como as possíveis alucinações algorítmicas, bem como os sentidos atribuídos à inteligência artificial presentes nos Princípios.

A Inteligência Artificial

Embora a IA só tenha ganhado destaque social nos últimos cinco anos com a expansão das tecnologias de chatbots, a inteligência artificial remete sua existência junto à emergência dos computadores (Prado, 2022), na década de 1950, quando máquinas eram programadas para se comportarem de modo inteligente (Prado, 2022; Santaella, 2023). A IBM (2024) define IA como tecnologia que simula o aprendizado e outras capacidades humanas. Santaella (2023, p.14) compreende que a inteligência é a capacidade de aprender e gerar novas informações e, ao adicionarmos “artificial”, significa “a capacidade de aprender [...], raciocinar, autocorrigir-se e resolver problemas”. Por outro lado, Kate Crawford (2021, p. 8) compreende que a IA “não é artificial nem inteligente” no sentido de que depende de recursos materiais naturais explorados pelos humanos, e não é autônoma nem racional a ponto de ter uma categoria de inteligência.

Os chatbots, uma das aplicações mais conhecidas da IA, consistem em programas capazes de realizar conversas automatizadas com humanos, simulando a linguagem natural. Em linhas simplificadas, eles funcionam como interface interativa baseada em LLM (modelo de linguagem de grande escala), um dos componentes principais.
Conforme a IBM (2024), um LLM é “um modelo de aprendizado de máquina treinado em grandes quantidades de texto não rotulado usando aprendizado automático auto-supervisionado, capaz de gerar e compreender linguagem natural”. Atualmente, destacam-se exemplos como ChatGPT (OpenAI), GPT-4o, Gemini (Google), Llama-3 e Claude 3.5, e exemplos de modelos multimodais capazes de lidar com imagens, vídeos e áudio, como Veo (Google) e DALL-E.
Esses modelos de IA operam por meio de vastas e refinadas bases de dados, construídas a partir e com o trabalho humano (Crawford, 2021), no processo de datificação, e com o trabalho dos crowdworkers ou data workers, responsáveis por refinar os dados para treinar os algoritmos das IAs (Grohmann, 2019; Crawford, 2021; Sadowski, 2019).

Ainda, a IA notoriamente sofre com o problema das chamadas “alucinações algorítmicas” (Lemos, 2024), momentos em que o modelo gera informações incorretas, distorcidas ou inventadas. Essas falhas decorrem de dados imprecisos, vieses nos conjuntos de treinamento ou limitações de raciocínio dos algoritmos (Huang et al., 2024).

A IA no jornalismo e acordos financeiros por direitos autorais

Conforme aponta Moisés Costas (2024), as aplicações de IA no jornalismo podem ser categorizadas em três vertentes principais: IA de automação, IA generativa e IA de personalização. A IA de automação é voltada para tarefas que exigem padrão e repetição. A IAG no jornalismo é capaz de produzir textos, imagens, vídeos, infográficos e outros formatos, sendo amplamente utilizada para criar notícias, resumos, legendas e até mesmo reportagens completas. A IA de personalização combina automação e geração de conteúdo para oferecer experiências personalizadas aos usuários.

Em 17 de julho, por exemplo, o Fantástico (TV Globo) lançou o quadro “Fala IA”, usando a Veo para esquetes humorísticas sobre a Copa do Mundo de Clubes da FIFA, misturando releituras históricas e quadros jornalísticos de esportes com personagens gerados por IA. Entre os personagens, destacaram-se um comentarista esportivo e um repórter, também gerados por IA.

A Google, responsável por diversas ferramentas de IA, como a Veo e a Gemini, adota estratégias como programas de incentivo ao uso de IA, como a “Jornada de IA para Negócios Jornalísticos”, lançada em 2025, que oferece capacitação gratuita em inteligência artificial e análise de dados para 100 veículos brasileiros, com foco em aumentar receita, engajamento da audiência e eficiência operacional. Segundo o relatório JournalismAI (Beckett; Yaseen, 2023) um projeto da London School of Economics and Political Science, que conta com apoio e financiamento da Google News Initiative, aproximadamente 75% das 105 organizações de notícias de 46 países pesquisados utilizaram ferramentas de IA na coleta de informações.

No relatório da Momentum (2024), Jornalismos e Inteligência Artificial – Impacto para publishers brasileiros, as entrevistas com 13 representantes de empresas e associações jornalísticas do Brasil destacaram que, embora haja clara visão positiva da IA como uma ferramenta de produtividade e transformação para o jornalismo (mercadológico), há preocupação com o uso não autorizado ou não remunerado de conteúdos jornalísticos. Este último se explica pelo funcionamento de algumas ferramentas de IA, como o ChatGPT e os resultados de busca do Google, que não apenas ranqueiam algoritmicamente a informação, mas também a resumem, sem que o leitor precise sequer abrir os sites dos veículos ou outras formas de circulação da notícia. Com a chegada das IAs, elas impactam novamente não apenas o consumo e a produção de notícias, mas também o uso indevido do conteúdo jornalístico para seu treinamento (Momentum, 2024). Com isso, surgem as primeiras ações judiciais e acordos entre as big techs e grandes veículos. A OpenAI tem se destacado como uma das big techs nesses acordos, já tendo firmado parcerias com grandes veículos como o Financial Times, o conglomerado alemão Axel Springer, a Agência Associated Press, o jornal francês Le Monde e o grupo espanhol Prisa Media.

Um dos principais escândalos envolvendo essas negociações é o do The New York Times. Em dezembro de 2023, o veículo iniciou um processo legal contra a OpenAI e a Microsoft nos Estados Unidos, alegando uso não autorizado de milhões de artigos para treinar sistemas como o ChatGPT, sem permissão ou compensação. 

Os princípios editorais para IA

Os princípios editoriais para IA também buscam estabelecer transparência e, neste conjunto, ao veículo, ao jornalista e, por consequência, às próprias ferramentas de IA como mecanismos de produção, checagem, sumarização e outras aplicações. Segundo Cardoso e Lima (2024, p. 6), os princípios editoriais desempenham função fundamental como instrumentos de autorregulação no contexto da IA generativa, estabelecendo “campos de uso desejáveis e situações em que devem ser evitados no trabalho jornalístico”.

A adoção e publicação dessas diretrizes representam mais do que um exercício ético; constituem uma defesa da reputação das organizações jornalísticas. Isso demonstra que a mídia está consciente dos riscos associados à IA, comunicando os jornalistas e o público e responsabilizando seus profissionais pela checagem. Essa preocupação não é inédita: os primeiros manuais editoriais surgiram durante a profissionalização do jornalismo, incorporando demandas sociais, políticas e econômicas da época (Paixão, 2018). Durante a Segunda Guerra Mundial, a prática jornalística esteve marcada pela censura e por interesses conflitantes entre governos, partidos e os próprios veículos de comunicação, o que incentivou a formulação de manuais éticos ou princípios editoriais como guias para a conduta jornalística (Shirer, 1941).

Da mesma forma, os princípios editoriais para IA atuam, hoje, como um escudo para proteger a credibilidade e a confiança do público, fundamentando-se no “pacto de confiança” que sustenta a imprensa, na medida em que ela tenta avançar com ferramentas que aceleram a produtividade (Bucci, 2000). Em junho de 2024, o Grupo Globo formalizou o uso da IA ao atualizar seus princípios editoriais para um “uso permissivo de IA que amplia de forma disruptiva a capacidade de processamento e geração de informações como um meio para aprimorar a qualidade do jornalismo, mantendo o compromisso com a isenção, a correção e a agilidade” (Grupo Globo, 2024). 

De forma semelhante, O Estado de S. Paulo foi o primeiro dos grandes veículos nacionais do país a ter uma “política de uso de ferramentas de inteligência artificial” com “incentivo total à experimentação” (Estadão, 2023). Nestes dois casos, demarca-se o uso dos princípios editoriais voltados para incentivar os profissionais à incorporação dessas ferramentas nas rotinas jornalísticas, sob o argumento de que a IA é uma ferramenta de “inovação” e “tecnologia”.

Quando observamos alguns outros conjuntos de princípios, como os da Folha de S.Paulo, da BBC em conjunto com o Grupo Globo e do Estadão, vemos alguns pontos em comum, como a obrigatoriedade da revisão humana em todas as etapas, o que significa que potenciais implicações da IA, como a citada alucinação, recaem sob a responsabilidade do jornalista. Também se repete, de maneira prolongada, uma notória insistência na ideia de “transparência”. Há, contudo, diferenças notáveis, como restrição da BBC quanto à criação de conteúdo noticioso original por IA (com exceções para gráficos) e da Folha de S.Paulo em relação à criação de imagens fotorrealistas.