Cómo Se Creó CodeName: "News Bender Project" Con GenAI
En la presentación de RootedCON 2024 de este año presentamos News Bender Daily, un blog basado en la generación automática de contenido en medios digitales utilizando GenAI. La idea es tan sencilla que, gracias a la potencia de los LLM se puede re-escribir noticias de otros medios para tener siempre contenido fresco, además de hacerlo con el tono y el tinte que se quiera.
Esto es un arma maravillosa para el SEO, para el BlackSEO, para la distribución de Malware, para las FakeNews, o para la desinformación interesada. Hoy os voy a contar cómo lo hicimos, que no tiene mucho misterio una vez que entiendes cómo funciona.
El objetivo era ver cómo se podría crear un medio digital re-escribiendo noticias de otros para luego orientarlo a lo que se quisiera. Así que elegimos el tema de la tecnología, y seleccionamos una serie de blog a los que utilizar como fuentes de noticias, como The Hacker News, TechCrunch, Wired y The Verge. De todos ellos bebemos los RSS de noticias.
Después, el funcionamiento es bastante simple, se seleccionan las noticas a re-escribir - que es lo que hacen muchos escritores de medios digitales -, y se asignan a un escritor de nuestra plataforma, que no es nada más que una configuración de un agente GenAI.
Figura 4: Asignación de noticias a escritores GenAI
Estos agentes escritores/redactores de noticias, están definidos por una persona que no existe creada por una StyleGAN, y una forma de escribir que se utiliza para darle el tono a la re-escritura de la noticia que se busca.
Figura 5: Los escritores son agentes de GenAI caracterizados
Estos escritores, dados una vuelta, son los que utilizamos para convertir este proyecto en un medio de difusión de ideologías políticas, como vimos en el programa de televisión con Iker Jiménez y Carmen Porter donde creamos a nuestros "periodistas GenAI de desinformación política".
Para hacer la re-escritura de noticias, lo único que se hace es usar la potencia de los LLM multimodales, que va desde crear el título, elegir la categoría, diseñar la imagen, hasta poner los enlaces en las noticias que se buscan.
Para ello, todo lo que tenemos que hacer, es pedirle al modelo LLM que nos haga las cosas y luego unirlas todas para publicar la noticia.
Primero, le pedimos que nos haga el Prompt para Dall-E de la imagen que vamos a usar como cabecera de la noticia. Como veis, le metemos el Prompt en lenguaje natural. Para darle un toque, definicmos una serie de estilos para las imágenes, que nos de variedad y uniformidad al mismo tiempo.
Ahora vamos a empezar con el trabajo de escribir. Primero elegimos el título que le vamos a dar a esta noticia, así que hay que configurar el agente escritor con algo como esto que tenéis aquí. Como podéis ver, le pasamos el título orinal de la noticia.
Ahora que nos re-escriba el texto de la noticia, siguiendo el estilo del agente que hemos seleccionado en el interfaz para escribir la noticia. Cuando lo escribimos automáticamente esto es una función de selección de autor que puede ser aleatoria, secuencial o por temática. Como tú quieras.
Le toca el turno a que le pidamos que esta noticia nos la re-escriba SEO-Friendly para tener mucho más impacto con nuestro medio digital. Aquí tenéis el prompt utilizado.
Como podéis ver, en la Figura 11 le hemos pasado el estilo que queremos que use para la re-escritura de la noticia. Esto es lo que se captura de la definición del agente, y que puede ser algo como esto que veis a continuación.
Ahora vamos a decirle que nos ponga los enlaces en la noticia que nosotros hayamos seleccionado, o que nos interese. Esto, en una distribución de malware, o de BlackSEO, os podéis imaginar que es lo más importante.
Y lo mismo para la elección de las negritas del texto de la noticia. Un pequeño prompt para hacer trabajar a GPT4 en el resaltado de los temas importantes de la noticia.
El resultado que se obtiene tras estos dos últimos procesados es el que se ve a continuación, donde tenemos enlaces y negritas dentro del mismo texto de la noticia. Siempre trabajando en formato JSON para luego poder publicarla directamente en el servidor de noticias.
Para terminar, vamos a elegir las categorías de las noticias, que esto tenemos que publicarlo en un WordPress, y necesitamos que estén todos los datos completos.
Y listo. Una vez acabado esto, la notica está completa, se publica en el blog, tal y como podéis ver en la imagen siguiente.
Después, todas las noticias se viralizan por las redes sociales para conseguir el máximo de alcance de cada una de ellas. Para ello, primero la publicamos en X (Twitter) automáticamente.
Después, usamos por ejemplo el servicio de Tempos x Tweets de MyPublicInbox para conseguir que llegue mucho más lejos en esta red social.
Figura 2o: Tempos por Posts / Tweets en MyPublicInbox.
Como veis, yo saco mis posts de El lado del mal por aquí.
Y dejamos que Internet haga su magia y la noticia acabe referencia y enlazada en el máximo número de sitios posibles para conseguir relevancia con este medio digital.
Al final, con este ejemplo vemos lo fácil que es crearse un medio digital para manipular la información, conseguir relevancia o hacer cosas malas con los visitantes. Además, creemos que esto pone de manifiesto el valor del buen periodismo y no de copiar noticias de otros, lo que lleva a que esos periodistas puedan ser reemplazados por un "GenAI Script muy pequeñito".
¡Saludos Malignos!
Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)
Via: www.elladodelmal.com
Cómo Se Creó CodeName: "News Bender Project" Con GenAI
Reviewed by Zion3R
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