Trí tuệ nhân tạo có vai trò gì trong báo chí hiện nay?

Khi nói đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các tòa soạn, cuộc tranh luận có xu hướng chuyển từ lĩnh vực báo chí sang tập trung vào các vấn đề như thuật toán, cơ sở dữ liệu và máy học.

Vấn đề là, hầu hết các nhà báo đều không phải dân công nghệ và họ không quan tâm nhiều đến cách thức hoạt động của AI. Quan trọng nhất, chúng có thể giúp các nhà báo như thế nào để họ có thể tập trung vào việc mà họ có thể làm tốt nhất - sản xuất nội dung?

Tiết kiệm thời gian, công sức và tiền bạc

Các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể thực hiện được nhiều tác vụ khác nhau. Chúng có thể tìm kiếm, rà soát hàng tỷ bảng tính, do đó, bạn sẽ không phải làm điều đó. AI có thể phát hiện ra những điều bất thường - một khoản chi tiêu lớn từ hội đồng, ủy ban của một địa phương, nhiệt độ cao hoặc thấp một cách bất hợp lý tại khu vực mà bạn sinh sống, sự gia tăng hoặc giảm nhanh chóng số người nhập viện tại một bệnh viện.

Máy móc có thể giúp bạn xác minh thông tin thậm chí là viết nội dung. Chúng có thể tự động xuất bản nội dung đó và cá nhân hóa bản tin của bạn cho người đọc. Khả năng của AI thực sự là vô tận.

Mặc dù để sử dụng các công cụ này, ban đầu, bạn phải đầu tư một khoản tiền nhất định, nhưng hầu hết chúng đều giúp tiết kiệm chi phí về lâu dài. Một ví dụ điển hình là Crosstown - một dự án cộng đồng phi lợi nhuận đã sử dụng máy móc để phủ sóng các tin tức đa địa phương (hyperlocal) tại các vùng lân cận của Los Angeles (LA).

Phát biểu tại Newsrewired, Gabriel Kahn - giáo sư báo chí tại USC Annenberg School for Journalism cho biết ông sử dụng các công cụ được hỗ trợ bởi AI để thu thập các dữ liệu công khai và lưu trữ chúng trên đám mây. Sau đó, các nhà báo, biên tập viên sẽ biến dữ liệu đó thành những câu chuyện để giải quyết mối quan tâm của mọi người xoay quanh các chủ đề như tội phạm, giao thông, ô nhiễm khí hậu hoặc Covid-19.

Các phóng viên đều có thẻ vị trí trên mỗi phần dữ liệu và mỗi câu chuyện đều có thể trở thành các tin tức địa phương. Ví dụ, một cơ sở dữ liệu lớn ở LA có thể được mổ xẻ thành những tin bài về tội phạm trên mỗi khu phố nhằm cung cấp cho người dân sống tại từng khu vực có thể nắm bắt thông tin cần thiết để bảo vệ cuộc sống của mình.

Với việc sử dụng máy móc cho những công việc đòi hỏi nhiều nhân công nhất, Crosstown đang cố gắng giải quyết một trong những vấn đề đau đầu nhất của tin tức địa phương: duy trì công việc một cách bền vững.

Đơn giản là không thể có một phóng viên túc trực ở mọi khu phố để giám sát mọi thứ từ giao thông đến ô nhiễm hay chi tiêu công, sau đó sản xuất những tin tức được cá nhân hóa tới mọi người. Với việc sử dụng máy móc để tạo nguồn và phân tích dữ liệu, nhóm các biên tập viên có thể mở rộng phạm vi tiếp cận và phục vụ cho người dân LA ở cấp đa địa phương.

Tương tự tin tức địa phương, báo chí điều tra cũng có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng máy móc. Bất kỳ cuộc điều tra nào cũng có “hàng nghìn hồ sơ, trang và dữ liệu được truy cập”, theo Emilia Díaz Struck - biên tập viên tại Hiệp hội các nhà báo điều tra quốc tế (ICIJ) cho biết.

Cũng giống như Crosstown, ICIJ dùng máy móc để phân tích các tập dữ liệu lớn và đánh dấu những thông tin bất thường. Công nghệ có thể giúp cắt giảm hàng nghìn giờ làm việc liên tục. Ví dụ, một máy tính có thể kết hợp các loại tệp dữ liệu tương tự nhau chỉ trong thời gian ngắn, giảm bớt thời gian nghiên cứu chi tiết, cho phép phóng viên tập trung vào nội dung.

Ngay cả đài truyền hình cũng sử dụng AI để tự động hóa các báo cáo liên quan đến tin tức địa phương, kết quả thể thao hay Covid-19. Đài Bavarian Broadcasting (Đức) đã thực hiện biện pháp này cho phép đài truyền hình phục vụ người xem tốt hơn, đồng thời tiết kiệm chi phí.

Sai sót và thiên vị

Việc thực hiện báo cáo, quy trình luôn yêu cầu minh bạch và phải có người đứng ra chịu trách nhiệm trước những thông tin được đưa ra bất kể tác giả của báo cáo đó là con người hay máy móc.

Tuy nhiên, cũng giống như con người, máy móc cũng có thể bị sai sót. Lý do là bởi chúng ta vẫn đang sống trong một thế giới được điều hành bởi con người và khi dữ liệu phản ánh hoạt động của con người, đó cũng là sai sót và định kiến của chính chúng ta.

Đơn cử, những dữ liệu tội phạm đó được lấy từ LA. Số liệu thống kê sẽ khiến một số khu vực lận cận hiểu nhầm rằng tội phạm ở khu phố của họ tăng cao nhưng thực tế thì không phải khu vực nào cũng có tỷ lệ tội phạm giống nhau. Như vậy, khi xem xét dữ liệu và cách máy tính xử lý chúng, việc đặt ra nghi ngờ, kiểm tra và phản biện là điều cần thiết.

Theo What’s New In Publishing