Báo chí thời AI: Số hóa để bảo vệ giá trị cốt lõi và tạo lợi thế cạnh tranh

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong báo chí hiện đại phải phục vụ hai mục tiêu chiến lược cốt lõi: Tái phân bổ tài nguyên nhận thức (giải phóng phóng viên cho các tác vụ chuyên môn cao, không thể thay thế) và tối ưu hóa gắn kết (cá nhân hóa nội dung để chống lại xu hướng né tránh tin tức).

AI tăng tốc sản xuất và thay đổi vai trò phóng viên

AI đã được sử dụng tại các tòa soạn trong hơn một thập kỷ, ban đầu tập trung vào các tác vụ tự động hóa lặp lại. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI tạo sinh đã đẩy nhanh quá trình này, với rất nhiều tổ chức tin tức toàn cầu đã áp dụng AI để tự động hóa việc viết tin, phân tích dữ liệu, và cá nhân hóa nội dung.

Associated Press (AP) là một trong những tổ chức tiên phong khi tích hợp AI vào hoạt động từ năm 2014, bắt đầu bằng việc tự động hóa các câu chuyện. Bằng cách sử dụng công nghệ thế hệ ngôn ngữ tự nhiên (NLG) từ Automated Insights kết hợp với dữ liệu từ Zacks Investment Research, AP đã tăng sản lượng báo cáo ngắn (150 đến 300 từ) lên gấp hơn 10 lần. Thay vì chỉ xuất bản khoảng 300 báo cáo thủ công mỗi quý, AP có thể tạo ra hơn 3.000 đến 4.400 câu chuyện tự động mỗi quý. Quan trọng là, sự gia tăng sản lượng này đạt được mà không cần cắt giảm hoặc tăng nhân sự. Thay vào đó, các nhà báo được giải phóng khỏi việc xử lý dữ liệu để tập trung vào báo cáo điều tra, phát triển nguồn tin, phân tích ý nghĩa của các con số, và tìm kiếm các tin tức độc quyền.

Tương tự, tại The Washington Post, hệ thống Heliograf (một công cụ NLG) được triển khai để tự động hóa các tin tức nặng về dữ liệu, chẳng hạn như kết quả bầu cử và tin tức thể thao cấp thấp. Heliograf đã tạo ra hơn 850 bài báo trong năm đầu tiên, trong đó hơn 500 câu chuyện liên quan đến bầu cử đã thu hút trên 500.000 lượt click. Điều này cho thấy AI giúp tăng tốc độ (76% nghiên cứu báo cáo tốc độ tăng) và mở rộng phạm vi bao phủ.

Đối với báo chí điều tra, AI đã trở thành đồng minh mạnh mẽ, giúp phóng viên xử lý các tập dữ liệu khổng lồ (từ hồ sơ chính phủ đến hồ sơ tài chính) để nhận dạng các mô hình, điểm bất thường, và mối liên hệ mà con người khó có thể phát hiện thủ công. Các công cụ AI giúp tạo bản ghi chính xác từ video đã ghi âm, sắp xếp và phân loại nguồn tin, hoặc tạo bản tóm tắt nội dung để phóng viên tìm kiếm kho lưu trữ dễ dàng hơn.

Tối ưu hóa nội dung hướng độc giả và cá nhân hóa nội dung

AI đóng vai trò cốt lõi trong việc tinh chỉnh các mô hình kinh doanh hướng độc giả. Khả năng sử dụng AI để cắt giảm "chi phí cuộn" (scrolling cost) cho độc giả bằng cách chỉ hiển thị nội dung phù hợp là chìa khóa để xây dựng thói quen đọc và tăng giá trị trọn đời khách hàng (CLV).

Các hệ thống đề xuất nội dung do AI điều khiển, giúp phân tích thói quen đọc và hành vi của người dùng để cung cấp nội dung được tùy chỉnh. 62% các tổ chức tin tức sử dụng AI cho mục đích cá nhân hóa nội dung. Ví dụ, tờ nhật báo khu vực Na Uy, Adresseavisen, đã sử dụng AI và học máy để cá nhân hóa nội dung trang chủ, giúp tăng thời gian độc giả ở lại trang web. Tương tự, The Daily Maverick ở Nam Phi đã sử dụng AI tạo sinh để tạo bản tóm tắt các câu chuyện hàng đầu, thành công trong việc tăng lượng độc giả. Khán giả trẻ tuổi (18 - 24) thể hiện sự quan tâm cao nhất (27%) đối với các tính năng AI giúp nội dung dễ dàng và nhanh chóng được tiêu thụ hơn, chẳng hạn như bản tóm tắt bài báo.

Về chiến lược tăng doanh thu, AI được sử dụng để tối ưu hóa tường phí và mô hình thuê bao. The New York Times (NYT) đã triển khai mô hình học máy gọi là Dynamic Meter để đặt giới hạn đọc được cá nhân hóa cho từng người dùng, nhằm cân bằng tối ưu giữa tỷ lệ chuyển đổi và mức độ gắn kết của độc giả.

The Globe and Mail (Canada) sử dụng hệ thống Sophi, một hệ thống AI có khả năng đưa ra quyết định động về thời điểm và cách thức đưa ra yêu cầu thuê bao, thậm chí biết khi nào nên "bỏ cuộc" thay vì làm độc giả xa lánh.

Thách thức đạo đức, minh bạch và quản trị trong kỷ nguyên AI

Mặc dù việc áp dụng AI mang lại hiệu suất, nó cũng đặt ra những thách thức sâu sắc về đạo đức, tính minh bạch và quản trị. Rất nhiều nhà báo được khảo sát sử dụng AI trong công việc, nhưng không nhiều các tòa soạn có chính sách AI chính thức, cũng như nhiều tổ chức đang hoạt động mà không có hướng dẫn rõ ràng về AI.

Những lo ngại đạo đức hàng đầu bao gồm tính minh bạch thuật toán, quyền riêng tư dữ liệu người dùng, trách nhiệm giải trình đối với nội dung AI.

Các nhà báo cũng bày tỏ lo ngại sâu sắc về việc xói mòn kỹ năng tư duy phản biện và tác động tiêu cực đến tính sáng tạo và báo cáo gốc. Nhiều nhà báo bày tỏ lo ngại về tác động lên tính sáng tạo và báo cáo gốc. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của giám sát con người, một nguyên tắc đảm bảo AI bổ sung chứ không thay thế các nhà báo con người.

Các tòa soạn Hà Lan đã chủ động quản lý sự tích hợp AI thông qua một khái niệm được gọi là "thay đổi được kiểm soát", bằng cách phát triển các hướng dẫn thích ứng và đánh giá nghiêm ngặt khả năng của AI để duy trì quyền lực chuyên môn của nhà báo.

Thêm vào đó, AI tạo sinh làm gia tăng thách thức về thông tin sai lệch và deepfake. Các nhà báo cần phải áp dụng các công cụ phát hiện deepfake và NLP để xác minh thông tin.

Khuyến nghị chiến lược cho các đơn vị báo chí

Để thích nghi hiệu quả và có trách nhiệm trong kỷ nguyên AI, các đơn vị báo chí cần thực hiện một sự dịch chuyển chiến lược ba mặt: Quản trị, nhân sự và đổi mới.

Xây dựng khung khổ đạo đức và quản trị minh bạch

Tốc độ phát triển của AI đã vượt xa các khuôn khổ quản trị hiện có, vì vậy việc thiết lập các chính sách minh bạch trở thành yêu cầu chiến lược bắt buộc. Lãnh đạo tòa soạn cần nhanh chóng xây dựng và công bố các chính sách AI rõ ràng, linh hoạt, quy định cách thức sử dụng AI một cách phù hợp, đồng thời cân bằng giữa đổi mới và trách nhiệm đạo đức.

Mọi nội dung được tạo bởi AI, đặc biệt là nội dung sáng tạo, phải được con người kiểm tra, chỉnh sửa và phê duyệt trước khi xuất bản, nhằm bảo đảm tính chính xác và bối cảnh, thể hiện rõ nguyên tắc “human-in-the-loop” mà nhiều cơ quan như AP đã áp dụng qua việc dán nhãn minh bạch. Bên cạnh đó, tòa soạn cần công khai vai trò của AI trong quá trình sản xuất nội dung để củng cố niềm tin với độc giả.

Chiến lược nâng cao năng lực nhân sự

Các cơ quan báo chí cần triển khai các chương trình đào tạo bắt buộc về AI để giúp nhà báo hiểu cách sử dụng công cụ, nắm rõ các giới hạn và nhận thức được những hệ quả đạo đức liên quan.

Đồng thời, việc tái phân bổ nguồn lực nhận thức là cần thiết, khi nhân sự cần được chuyển khỏi các nhiệm vụ lặp lại như phiên âm, tổng hợp dữ liệu hay viết báo cáo cơ bản để tập trung vào những lĩnh vực đòi hỏi chuyên môn cao như báo chí điều tra, phân tích chuyên sâu và tìm kiếm thông tin độc quyền, qua đó thúc đẩy sự hình thành của các vai trò “nhà báo - lập trình viên”.

Đầu tư chiến lược vào yếu tố hướng độc giả và công nghệ bản địa

Các tổ chức báo chí cần tận dụng AI không chỉ để cắt giảm chi phí mà còn để tối ưu hóa doanh thu. Việc ứng dụng học máy vào tối ưu hóa mô hình thuê bao, đặc biệt thông qua tường phí động và cá nhân hóa gói nội dung theo nhu cầu người đọc, đã chứng minh hiệu quả trong các mô hình như của New York Times hay The Globe and Mail.

Bên cạnh đó, bài toán thu hẹp khoảng cách số đòi hỏi các nhà hoạch định chính sách xây dựng khung quy định hỗ trợ và bảo vệ báo chí, trong khi các cơ quan truyền thông cần đầu tư vào các công cụ AI bản địa hóa cho những ngôn ngữ ít phổ biến và dữ liệu địa phương nhằm bảo đảm tính công bằng và giảm sự thiên vị vốn tồn tại trong các mô hình AI phương Tây.

Sự chuyển đổi số trong báo chí không phải là một lựa chọn mà là một nhu cầu tất yếu để thích ứng với bối cảnh mới. Giống như việc xe cộ tự lái cần người giám sát ngồi sau tay lái, AI là công cụ mạnh mẽ giúp các tòa soạn đạt được tốc độ và quy mô chưa từng có, nhưng sự phán đoán về mặt đạo đức và khả năng kể chuyện mang tính con người của nhà báo vẫn là lợi thế cạnh tranh không thể thay thế, là giá trị cốt lõi mà độc giả tin tưởng.

Tài liệu tham khảo

1. Journalism in the AI era: Opportunities and challenges in the Global South and emerging economies, 2025.

2. How AI Transforms News Gathering, Production, and Distribution at AP, 2024.

3. Digital transformation in journalism: review on the impact of AI on journalistic practices, 2025.

4. Journalism in the AI era: Opportunities and challenges in the Global South and emerging economies, 2025.

5. New York Times: uses machine learning to create a smarter paywall.

6. How The Washington Post Uses Heliograf AI to Automate News Story Creation and Expand Coverage, 2025.

7. Overview and key findings of the 2025 Digital News Report.

8. AI ethics guidelines: A starter kit for newsrooms, 2025.

9. AI ethics guidelines: A starter kit for newsrooms, 2025.