人工知能の波の中で

ベトナムのジャーナリズムは、オンラインメディアへの進出から約20年を経て、人工知能の波が爆発的に拡大する中で、変化を必要とする課題と機会の両方に直面している。

デジタル変革の転換点

2000年代前半、ベトナムのメディアは時代の変化に対応するため、オンライン形式へと事業を拡大しました。インターネットの普及に伴い、従来の紙媒体の新聞は読者のニーズに応えるため、徐々に電子版へと移行していきました。

Giữa làn sóng trí tuệ nhân tạo- Ảnh 1. — *ニュースルームの統合に伴い、メディア組織はAIの進歩の活用を検討しています。（イラスト：AI作成）*

ベトナムのジャーナリズムは、インターネットでの展開に加え、マルチメディア・コミュニケーション・モデルを継続的に洗練させ、ポッドキャスト、動画、メガストーリー、インフォグラフィック、長編記事、データジャーナリズムといった商品フォーマットの多様化によってデジタル変革を加速させてきました。特に、タンニエン新聞のYouTubeチャンネルは、約600万人の登録者数を誇ります。同時に、ベトナムのジャーナリズムは読者とのインタラクションを強化するため、ソーシャルメディア・チャンネルも拡大しています。ベトナムのほとんどのメディアはソーシャルメディア・アカウントを保有しており、多くのメディアが膨大な数のフォロワーを抱えるファンページを運営しています。例えば、タンニエン新聞のFacebookファンページは、220万人以上のフォロワーを擁しています。このように、ソーシャルメディアはメディア組織にとって非常に効果的なコミュニケーション・チャネルとなっています。フォーマットや商品の多様化に加え、ジャーナリズムは組織運営においても強力なデジタル変革を遂げる必要があります。特に、印刷媒体、オンライン媒体、ソーシャルメディアといったあらゆるメディアチャネルのリソースを最大限に活用するために、ニュースルームを統合していくことが重要です。多くのニュースルームは、発行プロセス、データ、そして読者とのインタラクションの管理など、業務方法を変えるためにデジタル技術を導入しています。特に、コンテンツ管理システムと運用システムは継続的にアップグレードされ、新しい技術革新が徐々に統合され、記者や編集者が複数のマルチメディアコンテンツを同時に扱えるようになっています。しかし、もう一つの現実として、報道機関だけでなく企業も含め、多くの組織が、互換性のあるデジタルプラットフォームに基づく体系的な組織体制を持たずに、マルチメディア製品やコンテンツに過度に注力しているという点が挙げられます。

人工知能からの挑戦

デジタル変革のプロセスは絶えず進化しています。わずか2年足らずで、人工知能（AI）は世界中で爆発的な成長を遂げました。かつてのインターネットとは異なり、ベトナムではAI、特にコンテンツ、画像、動画などを作成する生成型AIが目覚ましい進歩を遂げ、急速に存在感を高めています。

AI によって生成された製品は、プロのジャーナリストによる標準化の取り組みがなければ、それ自体がジャーナリズム製品になることはほとんどないでしょう。

AI生成の進歩により、収集した情報やデータを活用して、ストーリーや脚本から記事まで、幅広いコンテンツを作成できるようになりました。一部のメディアは、AIを用いて記事の執筆やイラスト作成を実験的に行っています。タンニエン新聞社も、AIが作成したイラストや記事を掲載する実験を行っています。こうした進歩により、多くの人が「AIは人間のジャーナリストに取って代わることができるのか？」という疑問を抱くようになりました。しかし、実地検証を行えば、AIはジャーナリズムにおいて人間に取って代わることはできない、あるいはまだ代替できていないという結論に容易に至ります。AI生成コンテンツには依然として大きな限界があります。それはなぜでしょうか？まず、信憑性に関して、ジャーナリズム作品は常にデータと情報の細部に至るまで、その信憑性を慎重に検証・評価する必要があります。さらに、ジャーナリズム作品は、相互接続された情報源のネットワークに基づいて、関係者全員からの情報を完全に記録するなど、専門分野の原則と法的規制を常に遵守する必要があります。一方、世界中の多くの主要な技術専門家は、AI生成コンテンツの信憑性について繰り返し懸念を表明しています。コンテンツ、データ、入力情報の出所そのものから、検証プロセスが不完全であることが多いのです。したがって、AI生成製品は、プロのジャーナリストによる標準化なしには、ジャーナリズム製品となることはほとんど不可能です。筆者自身も、この点についてかなりの時間を費やして実験を重ねてきました。最も知能の高いAIでさえ、人間が学習させた「機械学習」や「ディープラーニング」に依存しています。同様に、AI生成コンテンツから得られる画像や動画は、説明に利用できる範囲が限られています。現実を反映するニュース関連の画像や動画においては、正確さが何よりも重要であり、AI生成コンテンツは実質的に価値がありません。逆に、多くの不正確さがあるにもかかわらず、AI生成製品の爆発的な増加は、ジャーナリズムを、大量のフェイクニュースを含む、より大量かつ高速な情報の流れに直面させています。これは、報道機関に情報とデータの管理強化を促しています。

AIはまだ人間のジャーナリストに取って代わることはできませんが、彼らを支援する大きな可能性を秘めています。これには、データや情報の統合支援、創造性を刺激するソリューションの提案などが含まれます。これは、メディア組織にとって業務効率を向上させる機会となります。しかし、この機会を実現するには、技術インフラと人材の両面で綿密な準備が必要です。技術インフラに関しては、強力で効率的な機器やツールだけでなく、情報セキュリティも必要です。人材に関しては、AIアプリケーションを開発するための技術に精通したチームだけでなく、これらのアプリケーションを効果的に活用するための知識も必要です。例えば、AIは知能を持っていますが、画像を作成したり、情報統合を支援するタスクを実行したりするには、ユーザーがアプリケーションに適切なコマンドを与えるための知識が必要です。基本的なAI生成アプリケーションを開発する段階から、AIがユーザーの意図を理解できるように、「プロンプトエンジニアリング」の知識を身に付ける必要があります。簡単に言えば、AIに作業を「指示」する方法を学ぶ必要があるのです。この波の有効性を最適化するには、AI 時代に適したテクノロジー、組織、リソースの包括的な改善が必要です。