עיתונאים משתמשים הכי הרבה בבינה מלאכותית לניתוח נתונים

על פי סקר של המכון לעיתונאות ותקשורת, 96.3% מהעיתונאים השתמשו בבינה מלאכותית (AI), בעיקר למטרות תומכות כגון ניתוח נתונים (30%), הצעות לכותרות (25%) וסיכום תוכן (16.7%). עם זאת, רמת האמון בתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית מוגבלת (59.6% אמרו שיש לאמת אותו ביסודיות).

Báo Bình Phước•14/06/2025

בכנס המדעי הבינלאומי האחרון בנושא "עיתונאות - מדיה בהקשר של פיתוח בינה מלאכותית (AI), ד"ר נגוין טי טויאט מין, מהמכון לעיתונאות - מדיה, האקדמיה לעיתונאות ותקשורת, הכריז על סקר שנערך בקרב 240 עיתונאים, שהראה כי: 96.3% השתמשו בבינה מלאכותית ברמות שונות. בהתאם, 12.9% מתנסים, 22.5% לעיתים רחוקות, 28.8% בעת הצורך ו-31.3% באופן קבוע. לקבוצה מתחת לגיל שנתיים יש את שיעור השימוש הקבוע הגבוה ביותר (39.2%), לקבוצה מעל גיל 10 יש שימוש סלקטיבי (31.7% בעת הצורך), ולקבוצה בגילאי 3-10 יש נטייה להתנסות (17.7%). הנתונים הסטטיסטיים לעיל משקפים את ההתאמה של בינה מלאכותית בהתאם לניסיון.

הסקר מצא כי בינה מלאכותית משמשת לרוב לניתוח נתונים (30%), הצעות לכותרות (25%) וסיכום תוכן (26.7%). רמת השימוש ביישומים אלה משתנה בהתאם לוותק. בהתאם, הקבוצה מתחת לגיל שנתיים מעדיפה הצעות לכותרות, הקבוצה בגילאי 3-10 נותנת עדיפות לניתוח נתונים, והקבוצה מעל גיל 10 משתמשת בבינה מלאכותית באופן שווה יותר.

השיעור הגבוה של שימוש בבינה מלאכותית בעיתונות משקף מגמה עולמית, כאשר 75-85% מארגוני החדשות מתנסים בה ו-81.7% מהעיתונאים משתמשים בה באופן קבוע. עם זאת, שילוב הבינה המלאכותית אינו אחיד עקב חסמים בגישה לטכנולוגיה, מדיניות והכשרה.

התפיסות לגבי השפעת הבינה המלאכותית על היצירתיות העיתונאית הן מעורבות. כ-27.5% רואים בבינה מלאכותית שיפור משמעותי בביצועים, בעוד ש-30.8% רואים בה מסייעת במידה מועטה בלבד. עם זאת, 15% מודאגים מתלות ו-10.8% מודאגים מכך שבינה מלאכותית מפחיתה את ההשראה. לאלו עם פחות מ-10 שנות ניסיון יש דעה חיובית יותר מאשר לאלו עם יותר מ-10 שנים, המודאגים יותר מתלות ואובדן אינדיבידואליות.

הסקר מצא כי עיתונאים עדיין נזהרים לגבי תוכן מבוסס בינה מלאכותית. בהתאם לכך, הרוב (59.6%) אמרו שיש לאמת אותו בקפידה, בעוד שרק אחוז קטן סומכים עליו לחלוטין (1.7%) או באופן יחסי (11.3%).

משך השירות משפיע על האמון. אלו עם יותר מ-10 שנות שירות נוטים להיות זהירים אך בעלי שיעור האמון המוחלט הגבוה ביותר, בעוד שאלו עם פחות משנתיים מודאגים יותר. האמון נמוך עקב חששות לגבי דיוק, חוסר אימות ועומק התוכן. ככל שהציבור מתקשה להבחין בין תוכן מבוסס בינה מלאכותית, אחריותם של עיתונאים לאימות גוברת, מה שמחייב מדיניות והכשרה מתאימות.

הסקר מראה מגבלות בהכשרה בתחום הבינה המלאכותית בעיתונאות. בהתאם, רק 11.7% קיבלו הכשרה פורמלית, 40.8% למדו באופן עצמאי באופן לא פורמלי (הגבוה ביותר), 11.7% למדו באופן שיטתי באופן עצמאי, 10.8% מכירים דרך עמיתים, ו-9.2% לא קיבלו הכשרה. לקבוצה מעל 10 שנים יש את שיעור ההכשרה הפורמלית הגבוה ביותר (24.4%), לקבוצה מתחת לשנתיים יש את שיעור ההכשרה הפורמלית הגבוה ביותר (24.4%), לקבוצה מתחת לשנתיים יש בעיקר הכשרה עצמאית באופן לא פורמלי (38%) או לא קיבלו הכשרה (20.3%). הבדל זה משקף את פער הקיבולת הדיגיטלית בין הדורות, ומשפיע על יעילות יישום הבינה המלאכותית.

המחקר מציע המלצות לשילוב בינה מלאכותית בעיתונות בצורה אחראית ויעילה. בהתאם לכך, מוסדות הכשרה וחדרי חדשות צריכים לשקול יישום תוכניות בינה מלאכותית מעמיקות, הכוללות: ידע בסיסי (אלגוריתמים, למידה עמוקה, יתרונות וחסרונות של בינה מלאכותית); מיומנויות מעשיות (שימוש בבינה מלאכותית לתמלול, תרגום, ניתוח נתונים, בינה מלאכותית גנרטיבית); חשיבה ביקורתית ואימות מידע באמצעות בינה מלאכותית (זיהוי "אשליות", בדיקת דיוק, גילוי הטיה); טיפול בסוגיות אתיות הקשורות לבינה מלאכותית; שילוב בינה מלאכותית בתוכניות לימודים בעיתונות, שילובה במודולי הכשרה בעיתונות (איסוף מידע, כתיבה, עריכה, אתיקה מקצועית)...

מקור: https://baobinhphuoc.com.vn/news/9/174015/people-who-make-reporters-use-artificial-intelligence-the-most-for-data-analysis