La personnalisation des médias numériques

Les retombées de la désinformation et des stratégies de manipulation en ligne ont alerté les démocraties occidentales sur les vulnérabilités nouvelles et nuancées de notre société de l'information. Cet article décrit les implications de l'adoption de l'IA par les médias traditionnels, ainsi que par les nouveaux médias, en se concentrant sur la personnalisation. Sommaire La personnalisation basée sur l'apprentissage automatique (ML) s'étend rapidement des médias sociaux à l'espace d'information plus large, englobant les médias hérités, les conglomérats multinationaux et les éditeurs natifs du numérique: cependant, cela se produit dans un vide réglementaire et de surveillance qui doit être traité comme un question d'urgence. L'adoption à grande échelle de la personnalisation dans la communication a de graves implications pour les droits de l'homme, la résilience de la société et la sécurité politique. La protection des données, la vie privée et la discrimination illicite, ainsi que la liberté d'opinion et d'expression, sont quelques-uns des domaines touchés par cette transformation technologique. L'intelligence artificielle (IA) et son sous-ensemble ML sont de nouvelles technologies qui exigent de nouvelles façons d'aborder la surveillance, la surveillance et l'analyse. Les décideurs politiques, les régulateurs, les professionnels des médias et les ingénieurs doivent être capables de conceptualiser les problèmes d'une manière interdisciplinaire appropriée aux systèmes sociotechniques. Un financement doit être alloué à la recherche sur l'interaction homme-machine dans les environnements d'information, l'infrastructure de données, les tendances du marché des technologies et l'impact plus large des systèmes de BC dans le secteur des communications. Bien que les cadres éthiques mondiaux de haut niveau pour l'IA soient les bienvenus, ils ne remplacent pas les codes d'éthique propres au domaine et au contexte. Les anciens médias et les éditeurs natifs du numérique doivent réviser leurs codes éditoriaux pour les adapter à l'usage dans un écosystème numérique transformé par ML. Les principes journalistiques doivent être reformulés et affinés dans le contexte informationnel actuel afin d'informer efficacement les modèles de ML construits pour une communication personnalisée. Les codes d'éthique ne suffiront pas à eux seuls, de sorte que les cadres réglementaires et législatifs actuels en ce qui concerne les médias doivent être réévalués. Les régulateurs des médias doivent développer leur capacité interne de recherche approfondie et de surveillance des systèmes de BC et, le cas échéant, des sanctions proportionnées pour les acteurs qui utilisent ces systèmes à des fins malveillantes. La collaboration avec les autorités de protection des données, les autorités de la concurrence et les commissions électorales nationales est primordiale pour préserver l'intégrité des élections et d'un discours politique fondé sur des principes démocratiques. La qualification des cadres supérieurs et des équipes éditoriales est fondamentale pour que les professionnels des médias puissent dialoguer de manière significative et efficace avec les scientifiques des données et les ingénieurs en IA.