Cách báo chí sẽ thích nghi trong thời đại AI

- Ngành báo chí đang đối mặt với thách thức lớn từ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), tạo ra những cảm xúc lo lắng và hy vọng.
- Trong những năm gần đây, nhiều thương hiệu báo chí đã thất bại do không thích nghi kịp với môi trường số và đã đánh mất độc giả sang các công ty công nghệ lớn.
- Tuy nhiên, một số hãng báo như The New York Times đã phục hồi đáng kể nhờ vào mô hình thu phí cho nội dung chất lượng, với hơn 10 triệu người đăng ký.
- AI đang dần thay đổi cách mà các nhà báo viết và biên tập, từ việc hỗ trợ trong việc phát hiện tin tức đến việc tự động hóa quy trình tóm tắt nội dung.
- Ví dụ, Bloomberg đã triển khai AI để phân tích hình ảnh vệ tinh, phát hiện các hoạt động buôn lậu dầu từ Iran, giúp cho đội ngũ nhà báo có thể điều tra thêm.
- Sự cải tiến của các mô hình ngôn ngữ lớn đang dần gần đến trình độ tiến sĩ trong một số lĩnh vực nhất định, giúp hỗ trợ các nhà báo trong việc sản xuất nội dung.
- AI sẽ không thay thế hoàn toàn các nhà báo mà sẽ thay đổi cách làm việc của họ, tăng cường khả năng sản xuất nội dung và cải thiện chất lượng tin tức.
- Tin tức nóng hổi vẫn cực kỳ quan trọng, nhưng thời gian có giá trị của tin tức đang ngày càng giảm; AI sẽ làm tăng tốc quá trình này.
- Các nhà báo vẫn cần phải có mặt để thu thập thông tin, bởi vì những câu chuyện chất lượng phụ thuộc vào việc điều tra và tạo ra nguồn tin cậy.
- Xu hướng tìm kiếm thông tin đang dần chuyển sang mô hình hỏi và trả lời nhờ vào việc sử dụng AI, làm giảm đi giá trị của quảng cáo tìm kiếm truyền thống.
- Cá nhân hóa tin tức sẽ trở thành hiện thực hơn nhờ vào khả năng phân tích của AI, mặc dù điều này cũng mang lại rủi ro về việc phát sinh các nội dung không mong muốn.
- Có thể thấy rõ rằng sự quản lý công nghệ sẽ trở nên cần thiết, khi AI ngày càng phát triển mạnh mẽ và ảnh hưởng sâu sắc đến ngành truyền thông.

📌 Xu hướng của báo chí trong thời đại AI cho thấy sự kết hợp giữa thách thức và cơ hội. Những cải tiến công nghệ sẽ cải thiện quy trình làm việc của nhà báo, nhưng cũng yêu cầu một sự chuyển mình trong cách thức quản lý và sản xuất tin tức.

 

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-01-10/8-ways-ai-will-transform-journalism

 

Làm thế nào ngành báo chí sẽ thích nghi trong kỷ nguyên AI  
Ngành tin tức đang đối mặt với thách thức khổng lồ tiếp theo. Dưới đây là 8 lý do để vừa lạc quan vừa lo lắng.  

Weekend_Predictions_Motion  
Minh họa: Karan Singh cho Bloomberg  
Bởi John Micklethwait  
Ngày 10 tháng 1 năm 2025 lúc 9:00 AM UTC  

Chúng tôi, các nhà báo, vốn dĩ là một nhóm người khá hay lo lắng. Lúc nào cũng lo ngại rằng ai đó, ở đâu đó — chính phủ, luật sư, đồng nghiệp, bộ phận IT — đang chuẩn bị làm điều gì đó tồi tệ đối với chúng tôi hoặc bài viết của chúng tôi.  
Cho đến nay, thế kỷ 21 chỉ càng làm gia tăng sự lo lắng đó. Vào năm 2006, một trong những bìa đầu tiên tôi biên tập khi làm tổng biên tập của The Economist có tựa đề là “Ai đã giết báo chí?”. Lúc đó, internet đang phá vỡ mô hình kinh doanh ổn định của hầu hết các tờ báo lớn ở các thành phố vốn phụ thuộc vào độc quyền quảng cáo rao vặt.  

Nhìn lại, vấn đề không phải là bị ám sát mà là tự sát. Quá nhiều thương hiệu truyền thông chất lượng đã mắc bẫy lời hùng biện của giới công nghệ rằng “truyền thông truyền thống” đã chết và nội dung nên miễn phí. Chẳng mấy chốc, họ bị mắc kẹt trong vòng xoáy luẩn quẩn của việc chạy theo lượt xem, cắt giảm chi phí và dần dần trao quyền kinh doanh của mình vào tay các ông lớn công nghệ.  

Nhưng cuối cùng, lý trí đã chiến thắng, mọi người bắt đầu trả tiền cho báo chí, và truyền thông truyền thống bắt đầu phục hồi. The New York Times, chỉ có 500.000 người đăng ký kỹ thuật số khi Mark Thompson đến vào năm 2012 và tập trung vào việc bán đăng ký, giờ đây có hơn 10 triệu khách hàng trả phí. Những lời dụ dỗ “nội dung miễn phí” từng đưa nhiều tên tuổi lớn lên bãi đá ngầm đã lặng im; các đối thủ mới như The Information, Puck và (dù tên gọi ngược lại) The Free Press đảm bảo rằng người đọc phải trả tiền, sớm hay muộn.  

Và rồi, ngay khi báo chí chất lượng đang thích nghi với internet và mạng xã hội, một thay đổi thậm chí còn lớn hơn xuất hiện: trí tuệ nhân tạo (AI).  

WEEKEND_AI_ECONOMIST  
AI hứa hẹn sẽ thay đổi cách ngành công nghiệp của chúng tôi vận hành — thay đổi cách chúng tôi viết và biên tập bài viết. Nó sẽ thách thức ngành báo chí, giống như cách nó đang thách thức các ngành nghề tri thức khác như luật sư, biên kịch và kế toán.  

Vậy cuộc cách mạng này sẽ diễn ra như thế nào? Trước khi đưa ra các dự đoán, tôi cần phải thừa nhận một chút khiêm tốn cá nhân. Khi tôi trở thành tổng biên tập của The Economist, tôi không hề biết rằng một công ty tên là Twitter đã được thành lập 10 ngày trước đó; nhưng đến khi tôi đến Bloomberg 9 năm sau, Twitter về cơ bản đã trở thành tờ báo lớn nhất thế giới. Vì vậy, hãy cẩn thận với bất kỳ tổng biên tập nào (bao gồm cả tôi) đang rao bán những điều chắc chắn.  

Tuy nhiên, tôi sẽ đề xuất rằng phòng tin tức của chúng tôi tại Bloomberg là một phòng thí nghiệm khá tốt để tìm manh mối về cách cuộc cách mạng này có thể tiến triển. Một phần bởi vì chúng tôi sử dụng nhiều công nghệ hơn, bao gồm các phiên bản AI ban đầu, hơn bất kỳ nơi nào khác. Trong số 5.000 bài báo chúng tôi sản xuất mỗi ngày, có hơn một phần ba trong số đó có sự tham gia của tự động hóa dưới một hình thức nào đó. Và một phần vì khán giả của chúng tôi rất gần với những người tiêu dùng tin tức đòi hỏi khắt khe của tương lai. Độc giả của chúng tôi có thể giao dịch hàng triệu đô la dựa trên những gì chúng tôi viết. Vì vậy, đối với họ, độ chính xác và sự thiếu thiên vị là điều quan trọng, nhưng thời gian cũng vậy. Độc giả, khán giả và thính giả của chúng tôi ghét việc lãng phí thời gian — và như chúng ta sẽ thấy, việc tiết kiệm thời gian là một phần quan trọng mà AI mang lại.  

Dưới đây là 2 ví dụ về những gì AI hiện đã có thể làm.

Ví dụ đầu tiên là một báo cáo mà chúng tôi đã công bố, cho thấy cách dầu mỏ được buôn lậu ra khỏi Iran và chuyển từ tàu này sang tàu khác. Những người tham gia đã thực hiện mọi cách để tránh bị phát hiện — vì vậy chúng tôi đã xây dựng một thuật toán phân tích hình ảnh vệ tinh của các con tàu để phát hiện khi hai con tàu nằm cạnh nhau. Trong 566 ngày trời quang đãng, từ đầu tháng 1 năm 2020 đến ngày 4 tháng 10 năm 2024, chúng tôi phát hiện 2.006 lần xuất hiện đáng ngờ của những cặp tàu nằm cạnh nhau — và các nhà báo của chúng tôi đã có thể điều tra những trường hợp này.

AI thực sự rất giỏi trong việc nhận diện mô hình — sàng lọc một lượng lớn hình ảnh, tài liệu hoặc dữ liệu để kể một câu chuyện, khi mà khối lượng đó quá lớn và quá phức tạp để con người có thể tự mình làm được. Amanda Cox, trưởng nhóm dữ liệu báo chí của chúng tôi, nói rằng phép so sánh yêu thích của cô ấy đối với các mô hình ngôn ngữ lớn là “những thực tập sinh vô tận.” Kết quả mà AI mang lại không phải lúc nào cũng hoàn toàn đáng tin cậy, nhưng, giống như những thực tập sinh con người, các máy móc ngày càng tốt hơn mỗi ngày: từ trí thông minh mức độ trẻ nhỏ vào năm 2020 đến gần như trình độ tiến sĩ, ít nhất là đối với các nhiệm vụ cụ thể, với các phiên bản tiếp theo của ChatGPT và các công cụ tương tự.

Hầu hết các nhà báo đều yêu thích AI khi nó giúp họ phát hiện các vụ buôn lậu dầu mỏ của Iran. Báo chí điều tra không khó để thuyết phục một tòa soạn. Ví dụ thứ hai khó khăn hơn một chút. Trong tháng vừa qua, chúng tôi đã bắt đầu thử nghiệm các bản tóm tắt do AI tạo ra cho một số bài viết dài trên Bloomberg Terminal.

Phần mềm này đọc bài viết và tạo ra 3 gạch đầu dòng tóm tắt nội dung. Khách hàng thích tính năng này — họ có thể nhanh chóng biết nội dung của một bài viết. Tuy nhiên, các nhà báo lại nghi ngờ hơn. Các phóng viên lo ngại rằng người đọc sẽ chỉ xem bản tóm tắt thay vì đọc toàn bộ bài viết của họ. Câu trả lời thực tế là: Đúng, người đọc có thể làm vậy, nhưng bạn có muốn họ lãng phí thời gian lướt qua các đoạn văn về một chủ đề mà họ thực sự không quan tâm không? Đối với tôi, điều này rất rõ ràng; các bản tóm tắt này, nếu được sử dụng đúng cách, vừa giúp người đọc vừa tiết kiệm thời gian cho các biên tập viên.

Vậy, nhìn vào “phòng thí nghiệm” của chúng tôi, tôi nghĩ điều gì sẽ xảy ra trong Kỷ nguyên AI? Đây là 8 dự đoán.

Thứ nhất, AI sẽ thay đổi công việc của các nhà báo nhiều hơn là thay thế họ.
Hãy xem một ví dụ đơn giản — đưa tin về các thông báo thu nhập của công ty. Khi tôi mới đến Bloomberg, có một nhóm gọi là “Tốc độ,” bao gồm các nhà báo nhanh tay chuyên tạo tiêu đề thật nhanh, hy vọng đánh bại các đối thủ trong vài giây. Sau đó, tự động hóa xuất hiện — những chiếc máy tính có thể lướt qua thông cáo báo chí của một công ty chỉ trong tích tắc. Nhiều người lo sợ mất việc. Nhưng các máy móc vẫn cần con người. Trước hết là để chỉ cho chúng những gì cần tìm — ví dụ, số lượng iPhone bán được ở Trung Quốc có thể quan trọng hơn đối với giá cổ phiếu Apple so với thu nhập thực tế. Máy móc cũng cần con người để tìm và diễn giải những điều bất ngờ — chẳng hạn như việc từ chức đột ngột của một CEO, điều này có thể quan trọng hoặc không.

Chúng tôi vẫn sử dụng số lượng nhân sự tương tự để theo dõi thu nhập của các công ty, nhưng số lượng công ty mà chúng tôi đưa tin về thu nhập của họ và mức độ chuyên sâu của các bài viết xung quanh những thông báo này đã tăng lên đáng kể. Và, theo tôi, công việc cũng đã trở nên thú vị hơn; không chỉ đơn thuần là gõ nhanh mà còn là tìm ra điều gì thực sự quan trọng.

Điều tương tự cũng có thể xảy ra với AI — nhân lên số lượng nội dung mà chúng tôi tạo ra. Chẳng hạn, một văn phòng báo chí đang quá tải có thể không đủ thời gian để cung cấp cho độc giả một bài viết giải thích về sự sụp đổ của Assad ở Syria; nhưng nếu có thể chạy 4 bài viết hiện tại qua một thuật toán? Trong vài giây, sẽ có một bản nháp thô sơ về bài viết giải thích để một nhà báo tiếp tục chỉnh sửa và hoàn thiện.

Độc giả, khán giả và thính giả của chúng tôi ghét việc lãng phí thời gian của họ — và việc tiết kiệm thời gian là một phần quan trọng mà AI mang lại.
Một công cụ nhân bội nội dung rõ ràng khác là dịch thuật tự động — điều này sẽ giúp nhiều bài viết tiếp cận được nhiều độc giả hơn, và nhiều nhà báo tại các tổ chức toàn cầu lớn có thể viết bằng ngôn ngữ của họ.

Thứ hai, tin nóng vẫn sẽ có giá trị to lớn, nhưng trong khoảng thời gian ngày càng ngắn hơn.
Giá trị của tin tức không hề có dấu hiệu suy giảm — với các thay đổi chính trị giờ đây có giá trị ngang với các thay đổi kinh tế. Mỗi khi chúng tôi tiết lộ một sự thay đổi chính sách ở Washington, Paris hoặc Bắc Kinh, bạn có thể thấy thị trường tiền tệ biến động. Nhưng điều quan trọng là khoảng thời gian mà điều này được coi là tin tức ngày càng rút ngắn.

Đối với các thông báo lớn — chẳng hạn như số liệu việc làm — khoảng thời gian này từ lâu đã được đo bằng phần nhỏ của một giây, và đối thủ cạnh tranh của chúng tôi thường là các quỹ đầu cơ sử dụng AI của riêng họ để xử lý các con số nhanh như chúng tôi. Đối với một câu chuyện tin tức về một sự kiện bất ngờ, như việc mua lại một công ty hoặc việc từ chức của CEO, rất khó để đo lường, nhưng tôi đoán một cách không chính thức rằng thời gian để giá cả biến động đã giảm từ vài giây xuống còn mili giây trong thời gian tôi làm việc tại Bloomberg.

AI sẽ còn đẩy nhanh quá trình này hơn nữa — và phổ cập hóa nó. Nhiều điều sẽ phụ thuộc vào cách các thỏa thuận bản quyền được sắp xếp, nhưng khả năng cao là ngày càng nhiều tin tức, ngay khi xuất hiện, sẽ ngay lập tức được tích hợp vào các công cụ như ChatGPT, xem xét không chỉ một thị trường mà còn tạo thành cái gọi là "kiến thức chung tức thì." Thông tin này sẽ sẵn sàng cho tất cả mọi người, hoặc ít nhất là một nhóm người rộng hơn nhiều so với hiện tại.

Thứ ba, báo cáo thực địa sẽ vẫn có giá trị to lớn.
Một điểm cơ bản của hầu hết những điều mà tôi đã đề cập cho đến nay là bạn cần báo cáo. Một bản tóm tắt của AI chỉ tốt như câu chuyện mà nó dựa trên. Và việc lấy được các câu chuyện là nơi mà con người vẫn đóng vai trò quan trọng. Máy móc không thể thuyết phục một bộ trưởng nội các tiết lộ rằng bộ trưởng tài chính vừa từ chức; không thể đưa một CEO đi ăn trưa; không thể viết một bài bình luận độc đáo hoặc khiến người được phỏng vấn thú nhận điều gì đó trên sóng.

Điều quan trọng là một tòa soạn báo vẫn sẽ cần những con người thực sự hiện diện tại hiện trường. Đặc biệt trong một thế giới mà bạn không thể giả định rằng các quốc gia mới nổi như Indonesia hoặc Ấn Độ sẽ tuân theo các mô hình tự do phương Tây, và nơi nhiều quốc gia đang cố gắng kiểm soát báo chí, bạn sẽ cần những người biết những người khác.

Thứ tư, sự thay đổi có khả năng ảnh hưởng lớn hơn đến biên tập viên so với phóng viên.
Hãy phân tích hầu hết các công việc biên tập thành một chuỗi kỹ năng. Bắt đầu với việc quản lý một nhóm nhà báo: bạn sẽ không ngạc nhiên khi biết rằng tôi tự tin nghĩ rằng các tòa soạn vẫn sẽ cần những người như tôi. Tiếp theo, giao phó một câu chuyện: tôi tin rằng điều này vẫn sẽ chủ yếu là một kỹ năng của con người — mặc dù tại Bloomberg, chúng tôi đã sử dụng AI để gợi ý việc viết một câu chuyện (ví dụ, chỉ ra rằng giá cổ phiếu tăng đột biến hoặc mạng xã hội đang nói về một vụ nổ).

Tuy nhiên, một khi câu chuyện được giao nộp và chúng ta bắt đầu quá trình chỉnh sửa các từ trên màn hình, tôi nghĩ rằng bạn sẽ thấy các công cụ AI ngày càng được sử dụng nhiều hơn, như tái cấu trúc và chỉnh sửa bản thảo, kiểm tra sự thật, và v.v. Tôi không nói về mức độ chỉnh sửa như ở tạp chí New Yorker. Nhưng phần lớn báo cáo tin tức có tính công thức hơn.

Hãy xem xét, chẳng hạn, một báo cáo thể thao về một trận đấu bóng đá. Trong 5 năm tới, một nhà báo Anh có thể gửi bài viết của mình về một trận đấu tại sân King Power cho biên tập viên của mình ở London. Một giây sau, cả nhà báo và biên tập viên sẽ nhận được một phiên bản đã được chỉnh sửa: bài viết sẽ được kiểm tra cả lỗi chính tả và phong cách của tòa soạn; sẽ có các câu hỏi kèm theo những khẳng định mơ hồ (tại sao phóng viên tuyên bố rằng Liverpool thống trị trận đấu khi thực tế Leicester kiểm soát bóng tới 51%?); hình ảnh và video sẽ được thêm vào — cùng với các liên kết đến bốn cầu thủ Leicester đã ghi bàn.

Thứ năm, thế giới "Tìm kiếm" sẽ nhường chỗ cho "Hỏi và Đáp."
Khi các công cụ tóm tắt khối lượng lớn như ChatGPT và Perplexity tiếp nhận ngày càng nhiều câu chuyện, chúng sử dụng các câu chuyện này để xây dựng câu trả lời. Bạn đã có thể thấy điều đó khi hỏi Google một câu hỏi. Thay vì nhận được một chuỗi dài các liên kết đến các bài viết khác, bạn sẽ nhận được một câu trả lời kéo dài vài câu, đôi khi gần bằng một đoạn văn.

Thứ sáu, "ảo giác" (hallucination) sẽ dễ giải quyết hơn với văn bản so với video hoặc âm thanh.
Nếu bạn thảo luận về AI với các nhà báo, có khả năng ai đó sẽ đề cập đến "ảo giác" — ý tưởng rằng máy móc sẽ bịa ra một câu chuyện hoặc bị đánh lừa để bịa ra một câu chuyện.

Lấy được câu chuyện là nơi con người vẫn đóng vai trò quan trọng.
Tuy nhiên, có một lưu ý ở đây. Trong bối cảnh "tin giả," đáng chú ý là những chế độ từ lâu chuyên rao bán dối trá giờ đây lại có xu hướng tạo ra một đám mây thông tin giả để làm lu mờ sự thật, thay vì khăng khăng tuyên truyền một sự dối trá duy nhất. Trước đây, chẳng hạn như Pravda chỉ đơn giản là tuyên bố một lời nói dối — và sau đó lặp lại nó. Hiện nay, khi xảy ra một sự kiện mà Kremlin không thích (như một chiếc máy bay bị bắn hạ hoặc một trận chiến bị thua), đội ngũ bot của Nga tạo ra hàng loạt kịch bản có thể xảy ra. Mục tiêu chính là gây hoang mang.

Thứ bảy, cá nhân hóa sẽ trở thành hiện thực hơn.
Đây là một linh cảm. Cá nhân hóa từ lâu đã là "chén thánh" của báo chí kỹ thuật số. Hãy tưởng tượng bạn chỉ nhận được những tin tức mà bạn cần: tờ báo cá nhân của riêng bạn. Cho đến nay, điều này chỉ xảy ra một cách vụng về. Nhiều người không thích cung cấp thông tin cá nhân của họ cho các tổ chức tin tức — ngay cả khi điều đó có vẻ là vì lợi ích của họ. Một số độc giả cảm thấy rùng mình khi bạn đề xuất nội dung cho họ. Họ lo lắng về việc bị mắc kẹt trong "những khu ổ chuột ý kiến." Họ nhớ yếu tố bất ngờ — câu chuyện mà họ không biết rằng họ sẽ quan tâm. Điều này giống như sự khác biệt giữa việc ghé thăm một tiệm sách truyền thống, nơi bạn có thể tìm được một cuốn tiểu thuyết thú vị một cách tình cờ, và việc chỉ nhận được gợi ý từ Amazon.

AI sẽ bắt đầu giải được bài toán này. Các thuật toán giỏi trong việc tìm ra điều mà bạn có thể quan tâm — phát hiện các mẫu mà con người không nhận thấy. Những "thực tập sinh vô tận" này sẽ có thể kết nối các nội dung một cách dễ dàng hơn so với những hộp "tin tức dành cho bạn" khá ngẫu nhiên, hoặc là đưa ra quá nhiều thông tin hoặc làm bạn bỏ lỡ những gì mà mọi người đang bàn tán.

Sự cá nhân hóa dự đoán này đi kèm với một mặt tối. Những thuật toán tương tự có thể dự đoán bạn sẽ thích một khóa học làm vườn cũng có thể dẫn một thiếu niên vừa bị người yêu chia tay đến các video về tự tử.

Hiện tại, các công ty mạng xã hội không phải chịu trách nhiệm về nội dung trên nền tảng của họ theo cách mà một biên tập viên như tôi phải chịu trách nhiệm. Nhờ các quy định như "Điều 230" nổi tiếng của Mỹ, các gã khổng lồ công nghệ được đối xử như những công ty viễn thông hơn là các công ty truyền thông. Họ chịu trách nhiệm về "dây dẫn," nhưng không phải về nội dung truyền qua đó.

Lập luận này đã khá mong manh, và tôi kỳ vọng nó sẽ càng trở nên không thuyết phục khi AI ngày càng mạnh mẽ hơn. Trong nhiều thập kỷ, các công ty thuốc lá ẩn sau lập luận rằng sản phẩm của họ không giết người — việc hút thuốc là lựa chọn cá nhân — nhưng cuối cùng sự bảo vệ đó đã sụp đổ. Tôi nghĩ rằng các gã khổng lồ công nghệ cũng sẽ thua trong cuộc chiến đó, không ít thì nhiều vì bất kỳ ai có con cái đều có thể kể về tính gây nghiện của các sản phẩm này. Điều này dẫn tôi đến dự đoán thứ tám và cuối cùng:

Quy định sẽ đến.
Đối với các chính trị gia ở khắp mọi nơi, AI sẽ đơn giản trở nên quá phức tạp, quá mạnh mẽ, quá xâm nhập, và (nếu bạn sống ngoài nước Mỹ) quá Mỹ để họ có thể bỏ qua. Vào những năm 1990, các chính trị gia Mỹ muốn nới lỏng quy định cho các công ty internet non trẻ để họ có thể đổi mới. Không ai bây giờ nghĩ rằng những công ty như Amazon, Microsoft và Facebook cần được bảo vệ khỏi bất kỳ ai. Thay vào đó là ngược lại.

Các công ty phải làm nhiều hơn là tuân thủ luật pháp. Xã hội chỉ có vẻ hài lòng khi trao đặc quyền như trách nhiệm hữu hạn cho một công ty miễn là công ty đó được xem như đang mang lại lợi ích. Nhiều công ty và thậm chí toàn bộ ngành công nghiệp có thể mất "giấy phép" từ xã hội; từ "người đổi mới sáng tạo" trở thành "những kẻ tích lũy của cải to lớn" (như Theodore Roosevelt đã gọi những nhà tài phiệt cách đây một thế kỷ khi ông thúc đẩy các luật chống độc quyền).

Bạn có thể thấy điều đó đang xảy ra ngay bây giờ với các gã khổng lồ công nghệ. Tại Mỹ, chính trị khá phức tạp, vì các nhà lập pháp Mỹ, ngay cả khi họ không thích các gã khổng lồ công nghệ, vẫn coi chúng là một trong những lý do tại sao Mỹ dẫn trước Trung Quốc về kinh tế. Ở Brussels, sẽ ít có sự do dự như vậy — đặc biệt là khi các chính trị gia châu Âu nhận ra rằng họ đang tụt hậu về trí tuệ nhân tạo. Như một doanh nhân đã nói với tôi, "Mỹ đổi mới, Trung Quốc sao chép, châu Âu quản lý."

Vậy đó là những dự đoán tổng quát của tôi. Hãy nhớ rằng, một lần nữa, tôi có thể hoàn toàn bỏ lỡ một sự kiện tương tự như Twitter được thành lập cách đây 10 ngày. Nhưng những dự đoán này để lại gì cho thế giới của chúng ta — và nghề nghiệp đã giữ tôi làm việc hiệu quả từ năm 1987? Tôi nghĩ rằng nhìn chung chúng ta có thể có một chút lạc quan trong sự lo lắng.

Sự lo lắng, vì không khó để thấy nó có thể sai lầm — nơi mà lượng nội dung giả mạo gia tăng, nơi báo chí bị mắc kẹt giữa các chính trị gia can thiệp và các siêu cường công nghệ, và nơi mà nhiều người trong các tòa soạn mất việc vì máy móc có thể chỉnh sửa văn bản. Trong viễn cảnh tồi tệ nhất, ở những nơi như Trung Quốc và Nga, các chính phủ có thể sử dụng AI để cản trở thêm báo chí độc lập — truy tìm nguồn tin, kiểm duyệt nội dung chúng tôi làm, và tạo ra các mạng lưới tin giả phức tạp của riêng họ.

Nhưng ở một điểm nào đó, sự lạc quan bắt đầu ló rạng. Quay lại câu chuyện của chúng tôi về các tàu Iran. Tất cả công nghệ mới này sẽ cung cấp cho chúng ta nhiều cách hơn để nhận ra các mẫu và buộc những người quyền lực phải chịu trách nhiệm. Trong quá khứ, cả quốc gia có thể dường như nằm ngoài tầm với. Giờ đây, các chính trị gia luôn bị quay video ở đâu đó, và thường là làm những điều ngớ ngẩn. Như nhà sử học Timothy Snyder đã nói, "Dù cái ác có tối tăm đến đâu, luôn có một góc nhỏ cho ngọn đèn chế giễu."

Tôi cũng lạc quan rằng lần này ngành của chúng ta đã chuẩn bị tốt hơn cho công nghệ. Các biên tập viên và nhà xuất bản đã cảnh giác hơn với AI so với internet và mạng xã hội trước đây, ít sẵn sàng trao nội dung của mình hơn, và vì vậy sự chuyển dịch sang chất lượng sẽ diễn ra nhanh hơn.

Tôi nói "lần này" bởi vì chúng ta thường mắc sai lầm khi nghĩ rằng mình là thế hệ đầu tiên của các nhà báo đối mặt với công nghệ. Thực tế, những gì đã xảy ra cho đến nay trong thế kỷ này (và sắp xảy ra lần nữa) thực sự chỉ là một câu chuyện cũ được kể lại — về một công nghệ mới mở ra một thời kỳ hỗn loạn và biến động, rồi sau đó mang lại một chút trật tự.

Miễn là chúng ta tập trung vào báo cáo nguyên bản, vào việc viết những câu chuyện mà những người nắm quyền không muốn chúng ta công bố hoặc những câu chuyện kể cho chúng ta những điều mới mẻ về thế giới, và chúng ta làm điều đó không sợ hãi, không thiên vị, chúng ta sẽ thành công.

Bài viết này là trích đoạn được chỉnh sửa từ bài phát biểu James Cameron Memorial Lecture mà tôi có vinh dự trình bày tại City St George’s, Đại học London.

How Journalism Will Adapt in the Age of AI

The news business is facing its next enormous challenge. Here are eight reasons to be both optimistic and paranoid.
 
 

How Journalism Will Adapt in the Age of AI (Audio)

 
We journalists are by nature a pretty paranoid lot. Permanently worried that somebody somewhere — governments, lawyers, our colleagues, the IT department — is about to do something terrible to us, or our copy.
So far the 21st century has only fed that paranoia. Back in 2006, one of my first covers as editor of The Economist was entitled “Who Killed the Newspaper?” At the time the internet was wrecking the cozy business model of most big city papers that relied on their monopoly of classified advertising.
Looking back, though, it was less a case of assassination than suicide. Far too many quality media brands fell for the tech-rhetoric that “legacy media” was dead and that content should be free. Soon they were stuck in a vicious circle of chasing clicks, cutting costs and gradually handing over their business to the tech giants.
 
But eventually sense prevailed, people started to charge for journalism and legacy media began to recover. The New York Times, which had only 500,000 digital subscribers when Mark Thompson arrived in 2012 and focused the Grey Lady on selling subscriptions, now has more than 10 million paying customers. The “content is free” sirens who lured so many great names onto the rocks have shut up; the new challengers like The Information, Puck and (despite its name) The Free Press make sure people pay sooner or later.
And yet, just as the quality press has come to terms with the internet and social media, along comes another even bigger change: artificial intelligence.
 
AI promises to get under the hood of our industry — to change the way we write and edit stories. It will challenge us, just like it is challenging other knowledge workers like lawyers, scriptwriters and accountants.
How exactly will this revolution unfold? Before I make my predictions, a little personal humility is in order. When I became editor of The Economist, I had no idea that a company called Twitter had been founded 10 days before; yet by the time I came to Bloomberg nine years later, Twitter was in effect the world’s biggest newspaper. So beware any editor (including this one) peddling certainties.
But I will submit that our newsroom at Bloomberg is quite a good laboratory to look for clues as to how this revolution might progress. Partly because we use more technology, including early versions of AI, than anywhere else. Out of the 5,000 stories we produce every day there is some form of automation in more than a third of them. And partly because our audience is close to the demanding news consumer of the future. Our readers will trade millions of dollars on the basis of what we write. So accuracy and lack of bias is key for them, but so is time. Our readers, viewers and listeners hate it when we waste their time — and as we shall see, saving time is a key part of what AI offers.
Here are two examples of what AI can already do.
The first is a report we published which showed how oil is being smuggled out of Iran and transferred from ship to ship. Those involved go to all sorts of lengths to avoid being caught doing this — so we built an algorithm that looked at satellite images of ships to detect when two vessels were next to each other. On the 566 days when skies were clear between early January 2020 and Oct. 4, 2024, we found 2,006 of these suspicious side-by-side formations — which our journalists could then investigate.
AI is really good at pattern recognition — sorting through a big pile of images or documents or data to tell a story when the pile is too large and too fuzzy for a human to do it. Our data journalism chief, Amanda Cox, says her favorite analogy for large language models is “infinite interns.” You don’t always totally trust the results they bring, but, just like human interns, the machines keep on getting better every day: from toddler-level intelligence in 2020 to something close to PhD-level intelligence, at least when it comes for specific tasks, with the next iterations of ChatGPT and its ilk.
Most journalists love AI when it helps them uncover Iranian oil smuggling. Investigative journalism is not hard to sell to a newsroom. The second example is a little harder. Over the past month we have started testing AI-driven summaries for some longer stories on the Bloomberg Terminal.
The software reads the story and produces three bullet points. Customers like it — they can quickly see what any story is about. Journalists are more suspicious. Reporters worry that people will just read the summary rather than their story. To which the honest answer is: Yes, a reader might well do that, but would you prefer that they wasted their time skimming through paragraphs on a topic that they are not actually interested in? To me it’s pretty clear; these summaries, used correctly, both help readers and save time for editors.
So, looking into our laboratory, what do I think will happen in the Age of AI? Here are eight predictions.

First, AI will change journalists’ jobs more than it will replace them.

Let’s look at a simple example — covering company earnings announcements. When I first came to Bloomberg, there was a “Speed” team of fast-fingered journalists who specialized in banging out headlines, hoping to beat our closest rivals by a few seconds. Then automation appeared — computers that could scour a company’s press release in fractions of a second. People feared for their jobs. But the machines needed humans. First to tell them what to look for — the number of iPhones sold in China could matter more to Apple’s share price than the actual income. And the machine also needs humans to look for and interpret the unexpected — the sudden resignation of a CEO, for instance, could be meaningful or not.
 
We still employ roughly the same number of people to look at earnings, but the number of companies whose earnings we cover and the depth of the coverage around those announcements have both increased dramatically. And, I would argue, the job has also become more interesting; it’s not just about fast typing but working out what matters.
The same could well happen with AI — multiplying the amount of content that we produce. For instance, a stretched bureau might not have enough time to provide its readers with an explainer on the fall of Assad in Syria; but what if you could run four of your current news stories through an algorithm? In seconds you would have a crude draft of an explainer for a journalist to work on.
Another obvious multiplier of content is automatic translation — more pieces will reach more readers, and more journalists at big global organizations will be able to write in their own language.

Second, breaking news will still be enormously valuable, but for ever smaller amounts of time.

The value of news shows no sign of declining — with political changes now matching economic ones in their worth. Each time we reveal a policy shift in Washington, Paris or Beijing you can see currency markets jump. But crucially the amount of time that this counts as news keeps coming down. In terms of the big set piece announcements — like, say, jobs figures — it has long been down to fractions of a second, and our competition is often hedge funds who are using AI of their own to look at the numbers as quickly as we do. In terms of a news story about an unexpected event, like a takeover or a CEO resignation, it is much harder to measure, but I would hazard an unscientific guess that the time it takes for prices to move has collapsed from several seconds to milliseconds in my time at Bloomberg.
 
AI is going to speed that process up still faster — and universalize it. A lot depends on how copyright deals are sorted out, but the chances are that ever more news, as it appears, will be immediately ingested into machines like ChatGPT that consider more than just one market — and added to what might be called immediate general knowledge. It will be available to everyone, or at least a much broader set of people than now.

Third, reporting will still have enormous value.

One of the basic points about most of the things that I have mentioned so far is that you need reporting. An AI summary is only as good as the story it is based on. And getting the stories is where the humans still matter. The machine can’t persuade a cabinet minister to tell you that the chancellor has just resigned; it can’t take a chief executive for lunch; it can’t write an original column or cajole an interviewee into admitting something on air.
Crucially, a newsroom will still need boots on the ground. Especially in a world where you can no longer presume that an emerging country like Indonesia or India is going to follow Western models of freedom, and where many countries are trying to clamp down on reporting, you will need people who know people.

Fourth, the change is likely to be greater for editors than for reporters.

Break down most editing jobs into a series of skills. Begin with managing a team of journalists: You will be unsurprised to know that I smugly still think newsrooms will need people like me. Next, commissioning a story: Again, I think that will remain mainly a human skill — although at Bloomberg we already use AI to prompt us to consider writing a story (pointing out that a share price has jumped or social media is talking about an explosion).
 
However, once the story has been delivered and we are in the actual process of changing words on screens, I think you will see AI tools coming into play more and more, restructuring and rewriting drafts, checking facts and so on. Again, I am not talking about New Yorker level editing. But a lot of news reporting is more formulaic.
Consider for instance a sports report on a football match. In five years’ time, a British journalist could file her piece on a match at the King Power Stadium to her editor in London. A second later, both she and her editor will get an edited version: It will have been checked for both spelling and house style; there will be queries alongside dodgy assertions (why did the reporter claim that Liverpool dominated the match when Leicester in fact had 51% possession?); photographs and video segments will have been added — and links to the four Leicester players who scored goals. At this point my example is probably becoming unbelievable on multiple different levels, especially to anybody who follows football. But I think you can see how AI probably will change editing jobs more than reporting ones.

Fifth, the world of Search will give way to Question and Answer.

As mass summarization tools like ChatGPT and Perplexity suck in ever more stories, they are using them to construct answers. You can already see that when you ask Google a question. Rather than getting a long string of links to other stories, you get an answer that runs to a couple of sentences, sometimes close to a paragraph. My colleague Chris Collins, who heads up our product team for Bloomberg News, says that search as we know it could disappear.
That will make an enormous difference to anyone whose business relies on search advertising — and counting eyeballs. At the moment, when a reader clicks on a link, the publisher may receive a few cents from an advertiser. But as you get an ever-longer answer from the search engine (or rather answer engine), then those clicks will stop.
 
This is yet another reason why building a sustainable subscription business — and investing in long-term relationships with a committed set of readers — is so important for serious news publications. It is also a prompt to sort out copyright; we plainly need much more clarity over what can and can’t be used free of charge from our courts and legislators.

Sixth, hallucinations will be easier to solve in text than video or audio.

If you discuss AI with journalists, it’s likely that somebody will mention hallucinations — the idea that the machine will invent a story or be hoodwinked into inventing one. There will inevitably be a degree of trial and error about AI, and there is no shortage of people who think they can gain commercial or political advantage by scamming us. My hunch is that for the foreseeable future, the main danger is AI being used to generate fake video or audio images that distort or malignly amplify an event that actually happened, rather than inventing completely fake events.
A lot of this is about the interplay between humans and machines. A few years ago, I followed the way that our breaking news team dealt with a subway shooting. They were prompted by social media that something bad had happened. And you could see the electronic chatter rapidly increase, but they would confirm it only once they had a human source that they trusted — in this case an eyewitness who was on the scene.
By contrast, video and audio is much harder to confirm. With the subway shooting a grizzly photograph of an apparently dead person appeared on social media. But was it real? Had it been made up? At speed this is harder to verify. You have to check the picture against photographs of the subway station, inspect it to see whether pixels have been moved, and so on. Perhaps AI will make it easier to root out fraudulent audio and video, but so far most of the examples I have seen are of ever more elaborate fakes.
One footnote to this though. In terms of “fake news,” it is notable that those regimes that long peddled lies now tend to specialize in obscuring the truth in a cloud of fake information rather than insisting on a single untruth. In the old days, for instance, Pravda would simply state a lie — and then repeat it. Now, when something happens that the Kremlin does not like (like an airliner being shot down or a battle being lost), Russia’s army of bots generate a multiplicity of possible outcomes. The main objective is to confuse.

Seventh, personalization will become more of a reality.

This again is a hunch. Personalization has been the holy grail of digital journalism. Imagine if you only got the news you needed: your own personal newspaper. So far it has happened only rather clumsily. Many people don’t like handing over their details to news organizations — even if it would appear to be in their interest to do so. Some readers get creeped out when you suggest things to them. They worry about being stuck in opinion ghettoes. They miss that element of serendipity — the story that you didn’t know you would be interested in. It is the difference between visiting an old-fashioned bookshop, where you can browse and stumble upon an interesting novel, and being fed suggestions by Amazon.
 
AI will begin to crack this puzzle. Algorithms are good at working out what you might be interested in — in spotting patterns that people don’t see themselves. The infinite interns will be able to make connections more painlessly than those rather random “news for you” boxes that either give you too much or mean you miss out on the thing everybody else is talking about.
This predictive personalization of content comes with a dark side. The same algorithms that predict that we might like a gardening course can also lead a teenager who has just been dumped by his girlfriend towards videos about suicide.
At the moment, social media companies are not liable for the content on their networks in the same way that an editor like me would be. Thanks to rules like America’s infamous “Section 230,” the tech giants are treated as if they were more like telephone companies than media companies. They are responsible for the wires, but not what is said across them.
That argument is already pretty threadbare, and I expect it will become ever more so, the more powerful AI becomes. For decades, tobacco companies hid behind the argument that it was not their product that killed people — smoking was a matter of personal choice — but eventually that defense crumbled. I think the tech giants will lose that battle too, not least because anybody with children can talk about the addictiveness of their product. Which leads me to my eighth and final prediction:

Regulation is coming.

For politicians everywhere, AI will simply become too complicated, too powerful, too intrusive, and (if you live outside the US) too American for them to leave it alone. In the 1990s, US politicians wanted to free up young internet companies so they could innovate. Nobody now thinks the likes of Amazon, Microsoft and Facebook need to be protected from anybody. Rather the reverse. Companies have to do more than follow the law. Society only seems happy granting a corporation privileges like limited liability as long as that particular firm is seen as doing good. Various companies and indeed entire industries can lose their franchise from society; you go from being the cool innovators to “the malefactors of great wealth” (as Theodore Roosevelt called the robber barons a century ago when he ushered in antitrust laws).
 
You can see that happening at the moment with the tech giants. In the US the politics are complicated, because American lawmakers, even if they don’t like the tech giants, still see them as one reason why the US is ahead of China economically. In Brussels, there will be fewer such qualms — especially once the politicians of Europe wake up to how far they are behind on artificial intelligence. As one businessman told me, “America innovates, China replicates, Europe regulates.”
So those are my broad predictions. Bear in mind, again, that I may have again entirely missed the AI equivalent of Twitter being founded 10 days ago. But where do these eight somewhat-educated guesses leave our world — and the craft that has kept me gainfully employed since 1987? I think on balance we are allowed a degree of paranoid optimism.
Paranoia, because it is not hard to see how it could go wrong — where the amount of fake content proliferates, where journalism is caught between interfering politicians and technology superpowers, and where a lot of people in newsrooms lose their jobs because the machine can edit the copy. At its worst, in places like China and Russia, governments could use AI to further impede independent journalism — to chase down our sources, censor what we do, and spin out elaborate webs of fake news of their own.
But at some point, optimism begins to break through. Go back to our story on the Iranian ships. All this new technology will give us even more ways to recognize patterns and to hold powerful people to account. In the past, entire countries could seem out of bounds. Now politicians are always being videoed somewhere. Often doing stupid things. As historian Timothy Snyder put it, “No matter how dark the evil, there is always a corner for ridicule’s little lantern.”
I am optimistic too that this time our industry is better prepared for technology. Editors and publishers are more on our guard with AI than we were with the internet and social media, less willing to give away our content, and so the flight to quality will be quicker.
 
I say “this time” because we often make the mistake of imagining that we are the first generation of journalists that technology has happened to. In fact, what has happened so far this century (and is about to happen again) is really just an old story being retold — of a new technology ushering in a period of madness and upheaval and then some sense.
 
At the beginning of the 19th century, the arrival of the steam press made it possible to print off pamphlets and scandal sheets in numbers that could say anything about anybody. The titan of the penny press was the New York Sun, which rapidly became the biggest-selling newspaper on the planet. One of its most famous investigative series claimed to have discovered, with the help of a large but strangely very-hard-to-locate telescope, that the moon was populated by a wonderful menagerie of creatures, including half-humans/half-bats who built temples.
But gradually things began to sort themselves out. New Yorkers preferred to pay for news that was useful, that told them about the real world; and the new consumer goods companies preferred to advertise their wares alongside stories that were actually true. New titles appeared. The Economist was founded in 1843, the New York Times and Reuters both appeared in 1851, the Financial Times in 1888, the Wall Street Journal in 1889. A flight to quality happened.
As long as we focus on original reporting, on writing stories that people in power don’t want us to publish or that tell us something new about the world, and we do that without fear, favor or bias, we will do well.
This essay is an edited excerpt from the James Cameron Memorial Lecture, which I had the honor of delivering at City St George’s, University of London.

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo