Không phải tòa soạn cứ dùng nhiều công cụ AI là chuyển đổi thành công

Đừng để tòa soạn 'bận rộn với AI' mà không tạo ra thay đổi

Trong phiên thảo luận với chủ đề “Tòa soạn AI: Quy trình vận hành trong tòa soạn ứng dụng AI”, bà Claudia Báez, chuyên gia Đổi mới sáng tạo Báo chí số & AI, Cố vấn đối tác tại Fathm (Colombia), cảnh báo rằng tòa soạn có thể triển khai rất nhiều thử nghiệm AI nhưng vẫn chưa thực sự chuyển đổi nếu những thử nghiệm đó không tạo ra tác động rõ ràng.

Theo bà, một vấn đề phổ biến là tình trạng “quá nhiều hoạt động nhưng thiếu sự tích hợp vào tổ chức”. Các nhóm liên tục thử nghiệm, xây dựng nguyên mẫu, đưa công cụ vào sử dụng, nhưng nếu không đo lường tác động và không tìm cách đưa những kinh nghiệm đó trở thành năng lực chung, tòa soạn sẽ khó đi xa hơn.

Từ kinh nghiệm làm việc với nhiều cơ quan báo chí tại Mỹ Latinh, bà Báez cho rằng, quá trình ứng dụng AI nên bắt đầu bằng những thử nghiệm cụ thể, sau đó đánh giá kết quả, rút kinh nghiệm và tìm cách mở rộng phương pháp hiệu quả sang những bộ phận khác.

Một ví dụ bà đưa ra liên quan đến hoạt động điều tra và kiểm chứng thông tin. Một số tòa soạn đã xây dựng các quy trình tự động để tập hợp nhiều nguồn dữ liệu, đối chiếu thông tin và tạo ra các điểm kiểm tra trước khi nội dung được đưa tiếp vào quy trình biên tập.
Theo bà Báez điểm quan trọng không phải bản thân công cụ AI mà là phương pháp có thể được chuẩn hóa và nhân rộng.

“Không phải cứ có một công cụ hay một thử nghiệm thành công là đủ, điều cần thiết là biến nó thành một phương pháp có thể áp dụng ở quy mô lớn”, thông điệp xuyên suốt phần trình bày của bà cho thấy.

Bà Báez cũng giới thiệu một loạt mô hình từ các tòa soạn Mỹ Latinh, trong đó AI được dùng để theo dõi phản hồi của độc giả trên mạng xã hội, hỗ trợ phân tích dữ liệu, kiểm tra nội dung marketing trước khi xuất bản và khai thác kho lưu trữ lâu năm.

Ở một dự án khác, một tòa soạn có kho tư liệu kéo dài gần một thập niên đã tìm cách khai thác lượng dữ liệu này bằng AI để tìm ra những chủ đề, thông tin và góc tiếp cận có thể phục vụ các bài viết mới. Theo Báez, giá trị nằm ở chỗ AI giúp biến khối kiến thức vốn nằm trong kho lưu trữ thành nguồn lực có thể tiếp tục phục vụ hoạt động báo chí.

Từ những ví dụ này, bà nhấn mạnh vai trò của con người trong toàn bộ chu trình, từ xác định mục đích, lựa chọn vấn đề cần giải quyết đến kiểm tra kết quả và chịu trách nhiệm cuối cùng.

Từ 'nỗi đau' của phóng viên đến những công cụ AI thiết thực

Nếu Báez tập trung vào cách biến các thử nghiệm thành năng lực của tổ chức, thì bà E-von Yeung, Biên tập viên Chiến lược Tòa soạn (AI & Đổi mới sáng tạo), Báo The Straits Times, SPH Media (Singapore), đưa ra nguyên tắc rất thực tế: đừng xây AI chỉ để chứng minh rằng tòa soạn đang dùng AI.

Theo bà Yeung, nhiều ứng dụng AI tại The Straits Times bắt đầu từ chính những vấn đề mà nhà báo gặp trong công việc hàng ngày.

“Chúng tôi không muốn tạo ra các công cụ AI chỉ vì mục đích tạo ra công cụ AI”, bà nói, đồng thời cho rằng một tòa soạn cũng không nên triển khai AI chỉ để có thể tuyên bố mình đang đi đầu trong cuộc chơi AI.

Thay vào đó, các nhóm phát triển tìm đến những công việc đang gây mất thời gian cho phóng viên. Chẳng hạn, khi phóng viên phải liên tục theo dõi một lượng lớn thông tin và lo ngại bỏ sót những thay đổi đáng chú ý, tòa soạn xây dựng công cụ để AI theo dõi dữ liệu và chỉ gửi cảnh báo khi phát hiện một biến động đủ lớn để con người cần chú ý.

Theo bà Yeung, đây chính là điểm AI có thể tạo ra giá trị. Nó giúp giảm việc phải liên tục nhìn vào dữ liệu để con người có thể tập trung vào quyết định liệu thông tin đó có thực sự đáng trở thành một câu chuyện hay không.

The Straits Times cũng xây dựng các công cụ hỗ trợ tối ưu hóa nội dung và SEO, phân tích nhu cầu của độc giả đối với từng câu chuyện, đồng thời thử nghiệm hệ thống có khả năng theo dõi những dữ liệu như thời tiết, tai nạn hay giao thông và gửi cảnh báo đến các nhóm liên quan khi xuất hiện thay đổi đáng kể.

Một điểm đáng chú ý khác là tòa soạn tích hợp nhiều mô hình AI trực tiếp vào hệ thống quản trị nội dung (CMS). Điều này cho phép đội ngũ lựa chọn mô hình phù hợp với từng nhu cầu và thử nghiệm nhanh hơn, thay vì mỗi lần muốn thay đổi lại phải phụ thuộc hoàn toàn vào nhà cung cấp.

Đưa AI vào tòa soạn, nhưng không trao quyền quyết định cho AI

Nhưng cùng với việc đưa AI vào sâu hơn trong quy trình, The Straits Times cũng đặt ra những ranh giới khá rõ.

Bà Yeung cho biết tòa soạn đã xây dựng chính sách AI với nguyên tắc nền tảng là giữ gìn niềm tin của công chúng. Việc sử dụng AI phải phù hợp với sứ mệnh báo chí phục vụ công chúng của The Straits Times và không được làm tổn hại mối quan hệ giữa tòa soạn với độc giả.

Một nguyên tắc khác được bà nhấn mạnh là “phán đoán báo chí” vẫn phải thuộc về con người. Theo bà Yeung, năng lực đánh giá một thông tin có đáng đưa tin hay không, đặt nó vào đúng bối cảnh và đưa ra quyết định biên tập là giá trị mang tính đặc thù của nhà báo. Tòa soạn không muốn trao phần việc đó cho AI.

The Straits Times vì thế phân loại các trường hợp sử dụng AI và quy định mức độ giám sát của con người. Một số tác vụ đã được phê duyệt trước, chẳng hạn dịch thuật, để tránh việc phóng viên phải kiểm tra thủ công mọi công đoạn. Nhưng với phần lớn các trường hợp sử dụng, con người vẫn phải tham gia kiểm soát.

Ngay cả với công cụ phát hiện nội dung do AI tạo ra, Yeung cũng cảnh báo không nên xem kết quả máy móc là bằng chứng tuyệt đối.

Bà cho biết tòa soạn từng kiểm tra cùng một bài viết bằng 3-4 công cụ phát hiện AI và nhận được những kết quả khác nhau. Các công cụ này chỉ đưa ra tỷ lệ khả năng một nội dung được tạo bằng AI, chứ không thể khẳng định chắc chắn.

Vì vậy, The Straits Times vẫn dựa nhiều vào kinh nghiệm của biên tập viên. Họ hiểu văn phong của phóng viên, biết cách người đó thường viết và có thể nhận ra những thay đổi bất thường trong cách thể hiện.

Từ 'dùng AI' đến 'vận hành bằng AI'

Phần trình bày của cả hai chuyên gia đều chỉ ra rằng AI chỉ thực sự tạo ra thay đổi khi được đưa ra khỏi phạm vi thử nghiệm cá nhân.

Bà Báez cảnh báo việc có quá nhiều hoạt động thử nghiệm nhưng thiếu đo lường và thiếu cơ chế tích hợp có thể khiến tòa soạn rơi vào tình trạng “bận rộn với AI” nhưng không thực sự chuyển đổi.

Trong khi đó, bà Yeung cho rằng cách tiếp cận hiệu quả là xuất phát từ những vấn đề thực tế trong công việc của phóng viên, phát triển công cụ để giải quyết các vấn đề đó, đồng thời đặt ra giới hạn sử dụng, duy trì sự giám sát của con người và từng bước mở rộng.

Những chia sẻ này cho thấy câu chuyện không nằm ở việc tòa soạn có bao nhiêu công cụ AI, mà ở chỗ AI có thực sự giúp giải quyết những vấn đề trong công việc hằng ngày hay không. Nhà báo đang mất nhiều thời gian ở khâu nào? Công việc nào có thể giao cho AI hỗ trợ? Và khi những phần việc lặp lại được tự động hóa, nhà báo có thể dành nhiều thời gian hơn cho những công việc đòi hỏi kinh nghiệm, tư duy và phán đoán?

Đó cũng là bước chuyển từ việc “dùng AI” sang xây dựng một tòa soạn thực sự vận hành với AI, trong đó công nghệ được tích hợp vào quy trình nhưng con người vẫn giữ vai trò quyết định.