Sztuczna inteligencja (AI) i problemy szkolenia kadr dla dziennikarstwa i mediów dzisiaj

Studenci komunikacji multimedialnej na Uniwersytecie Technologicznym w Ho Chi Minh City podczas zajęć praktycznych w studiu uczelni. Zdjęcie: tuoitre.vn

Gotowość kraju lub terytorium na technologię AI ocenia się poprzez trzy filary – rząd , technologię i infrastrukturę danych. W 2021 r. po raz pierwszy indeks gotowości Wietnamu na AI osiągnął 51,82/100, przekraczając światową średnią 47,72; wzrost o 14 miejsc w porównaniu z 2020 r. ⁽¹⁾ . Wskaźnik ten stale rósł w latach 2022 i 2023. Dane te nie tylko odzwierciedlają rozwój technologii sztucznej inteligencji, ale także pokazują trend tworzenia przemysłu sztucznej inteligencji w Wietnamie, co oznacza nową erę, erę rozwoju narodowego.

W tym kontekście sztuczna inteligencja jest nie tylko narzędziem wsparcia, ale stopniowo przekształca wiele obszarów społeczeństwa, w tym dziennikarstwo i media. O ile w przeszłości proces tworzenia wiadomości lub reportaży zależał wyłącznie od ludzi, o tyle teraz sztuczna inteligencja może automatycznie pisać artykuły, tworzyć obrazy, edytować filmy , a nawet proponować treści każdemu czytelnikowi. Coraz powszechniejsza obecność sztucznej inteligencji stwarza ogromne możliwości dla branży dziennikarskiej i medialnej, ale jednocześnie stawia przed nią poważne wyzwania. W obliczu tych szybkich zmian, szkolenie kadr dla dziennikarstwa i mediów nie może pozostać bezczynne.

Niektóre skutki sztucznej inteligencji dla dziennikarstwa i działalności medialnej

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) przynosi wiele pozytywnych zmian w dziennikarstwie i działalności medialnej. Według raportu Reuters Institute (Wielka Brytania), do 2024 roku ponad 75% największych redakcji na świecie będzie stosować AI na etapach produkcji wiadomości. To pokazuje, że AI staje się niezbędnym elementem nowoczesnego dziennikarstwa ⁽²⁾ . Wyraźnie widać pozytywne efekty, jakie AI przynosi dziennikarstwu i działalności medialnej, w tym:

Sztuczna inteligencja bierze udział w procesie twórczym, pomagając zoptymalizować proces produkcji treści.

Sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej okazuje się kluczowym czynnikiem optymalizacji procesu produkcji treści prasowych i medialnych, poprzez bezpośrednie uczestnictwo w etapach twórczych. Jednym z najważniejszych osiągnięć AI w tej dziedzinie jest możliwość automatyzacji procesu produkcji. Wcześniej pisanie wiadomości wymagało wielu ręcznych czynności, od zbierania informacji przez reporterów, przez przetwarzanie treści przez redaktorów, po edycję zdjęć i filmów przez techników. Teraz jednak wiele z tych czynności jest skutecznie realizowanych przez AI.

Typowym przykładem jest Heliograf – zautomatyzowany system pisania wiadomości w The Washington Post. System ten stworzył ponad 300 wiadomości sportowych podczas Letnich Igrzysk Olimpijskich w Rio w 2016 roku, pomagając skrócić czas produkcji i zapewnić dokładność w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja była nadal skutecznie wykorzystywana przez tę gazetę do relacjonowania wyborów prezydenckich w USA w 2016 roku. Dzięki Heliografowi dziennikarze muszą jedynie monitorować wyniki, podczas gdy sztuczna inteligencja zajmuje się całym wstępnym pisaniem, co pomaga oszczędzać czas, a jednocześnie zapewnia dokładność ⁽³⁾ . W Wietnamie e-gazeta VnExpress również była pionierem w stosowaniu systemów rekomendacji treści, personalizacji doświadczeń i monitorowania wydajności, poprawiając w ten sposób wydajność pracy redakcji.

Sztuczna inteligencja nie tylko uczestniczy w tworzeniu wiadomości, ale także przyczynia się do procesu tworzenia treści poprzez analizę danych i przewidywanie trendów. Narzędzia AI potrafią skanować tysiące dokumentów, mediów społecznościowych i źródeł wiadomości w celu wykrycia słów kluczowych, trendów opinii publicznej lub istotnych zainteresowań czytelników. Pomaga to reporterom i redakcjom podejmować strategiczne decyzje w zakresie wyboru tematów, podejść i terminów publikacji, zwiększając tym samym potencjał rozpowszechniania treści dziennikarskich.

Platformy takie jak Google Trends i BuzzSumo, które łączą sztuczną inteligencję z analizą zachowań użytkowników, stają się powszechnie stosowanymi narzędziami w fazie przedprodukcyjnej dziennikarstwa i mediów. W fazie postprodukcji sztuczna inteligencja nadal demonstruje swoją moc poprzez edycję tekstu, sprawdzanie plagiatu, optymalizację języka i poprawę prezentacji treści. Narzędzia takie jak Grammarly, Quillbot czy sztuczna inteligencja zintegrowana z CMS nie tylko poprawiają błędy ortograficzne, ale także sugerują bardziej spójne wyrażenia, dopasowane do stylu redakcyjnego i grupy docelowej. Ponadto, optymalizacja tytułów i słów kluczowych zgodnie ze standardami SEO dzięki algorytmom sztucznej inteligencji pomogła zwiększyć widoczność artykułów w wyszukiwarkach i mediach społecznościowych, przyciągając tym samym większą liczbę czytelników bez konieczności ręcznej interwencji.

Warto zauważyć, że sztuczna inteligencja wspiera również dziennikarzy w rozwijaniu nowych i wyrazistych form ekspresji, takich jak ilustracje, filmy i grafiki danych. Dzięki narzędziom takim jak Midjourney, Adobe Firefly czy Runway ML reporterzy mogą szybko tworzyć ilustracje lub klipy wideo z opisów tekstowych, bez konieczności posiadania specjalistycznych umiejętności graficznych. Narzędzia te nie tylko pełnią rolę wsparcia technicznego, ale także bezpośrednio „wzmacniają” kreatywność, pomagając każdemu dziennikarzowi stać się „producentem” multimediów. Zamiast czekać na dział projektowy, dziennikarze mogą proaktywnie tworzyć pomysły graficzne już na etapie planowania.

Można zauważyć, że automatyzacja funkcji osiągnęła ostatni etap procesu produkcji wiadomości i coraz więcej mediów korzysta z wiadomości generowanych komputerowo. „Automatyzacja zastępuje dziennikarzy algorytmami – nie jako zagrożenie, ale jako nowy sposób tworzenia historii” ⁽⁴⁾ .

Sztuczna inteligencja pomaga personalizować, analizować dane użytkowników i zwiększać poziom interakcji między agencjami prasowymi a czytelnikami.

Dziś dziennikarstwo to nie tylko historia treści, ale także historia danych użytkowników. Każde kliknięcie, czas spędzony na artykule, urządzenie dostępowe czy nawyki czytelnicze w zależności od pory dnia… wszystko to może być rejestrowane, analizowane i przekształcane w dane wejściowe do działań związanych z produkcją treści dziennikarskich przez system. To podstawa, na której dziennikarstwo może wykorzystać sztuczną inteligencję do personalizacji, analizy danych użytkowników i zwiększenia interakcji z odbiorcami. To jedna z przełomowych cech współczesnego dziennikarstwa.

Przede wszystkim, sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w analizie zachowań użytkowników, aby personalizować treści prasowe. W przeciwieństwie do prasy tradycyjnej, która dostarcza masowych informacji, współczesna prasa – której największą zaletą są gazety online – może zapewnić każdemu czytelnikowi zupełnie inne doświadczenie czytelnicze. Śledząc kliknięcia, czas czytania, ulubione sekcje, a nawet przedziały czasowe dostępu, sztuczna inteligencja może stworzyć szczegółowy portret czytelnika. Na tej podstawie system rekomenduje odpowiednie treści, dostosowuje interfejs użytkownika, a nawet sugeruje tytuły i długość publikacji, zgodnie z preferencjami użytkownika dotyczącymi odbioru informacji.

Konkretnym przykładem skuteczności personalizacji jest system rekomendacji artykułów „mogą Cię zainteresować”, wyświetlany na końcu każdej gazety internetowej. Początkowo była to po prostu lista najnowszych lub najpopularniejszych artykułów. Jednak po zintegrowaniu ze sztuczną inteligencją system może „uczyć się” od użytkownika. Na przykład, jeśli często czytasz o edukacji, sekcja rekomendacji będzie priorytetowo traktować artykuły z kategorii edukacja, o podobnym czasie czytania lub napisane przez autorów, których już czytałeś. Dzięki temu doświadczenie czytelnika staje się płynniejsze, z poczuciem, że „prasa Cię rozumie”, co zwiększa poziom zaangażowania i powrotu do redakcji.

Sztuczna inteligencja pomaga zwiększyć efektywność działań informacyjnych, umożliwiając redakcjom śledzenie trendów w czytelnictwie wiadomości w czasie rzeczywistym. Platformy takie jak Google Trends czy wewnętrzne dane z systemów zarządzania treścią (CMS) są analizowane przez sztuczną inteligencję w celu określenia, które tematy cieszą się największym zainteresowaniem w danym przedziale czasowym. Dzięki temu redakcje mogą dostosowywać swoje strategie wydawnicze, zwiększać widoczność i docierać do czytelników we właściwym czasie.

Sztuczna inteligencja przyczynia się do znacznej poprawy poziomu interakcji między czytelnikami a redakcją. Nie tylko zatrzymuje się na „podpowiadaniu, co przeczytać dalej”, ale otwiera również możliwość bezpośredniej interakcji za pośrednictwem chatbotów informacyjnych. Na przykład gazeta Thanh Nien uruchomiła projekt „Inteligentna gazeta”, wykorzystujący sztuczną inteligencję do czytania i odpowiadania na wiadomości zgodnie z prośbami użytkowników, co pomaga oszczędzać czas i zwiększać zadowolenie czytelników. „Liczba użytkowników funkcji „Inteligentna gazeta” wzrosła do 16 000 kont, z około 4000 nowych użytkowników miesięcznie i około 6000 prośbami o interakcję tygodniowo” ⁽⁵⁾ . To wyraźny dowód na to, że sztuczna inteligencja może stać się skutecznym pomostem między treściami prasowymi a odbiorcami. Ponadto sztuczna inteligencja wspiera redakcję w optymalizacji strategii marketingu treści, poprawie wydajności SEO i bezpieczeństwa informacji – kluczowych czynników dla zrównoważonego rozwoju prasy w środowisku cyfrowym.

Goście czytają gazety korzystając z wirtualnego asystenta ze sztuczną inteligencją gazety Thanh Nien. Zdjęcie: thanhnien.vn

Sztuczna inteligencja zmienia role i promuje nowoczesne myślenie dziennikarskie

W środowisku cyfrowym rola i sposób myślenia dziennikarzy ulegają głębokiej transformacji pod wpływem sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do tradycyjnego dziennikarstwa z zamkniętym procesem produkcji, mniej bezpośrednio zależnym od danych użytkowników, współczesne dziennikarstwo wymaga od dziennikarzy dostosowania się do ekosystemu cyfrowego, a sztuczna inteligencja pełni rolę partnera wspierającego. Przede wszystkim, współcześni dziennikarze to nie tylko autorzy, ale także twórcy treści multimedialnych, którzy przekazują informacje w angażujący sposób. W nowych formach dziennikarstwa, takich jak Longform, Megastory czy dziennikarstwo wizualne, struktura artykułów opiera się nie tylko na tradycyjnych technikach pisania, ale także na zachowaniach czytelniczych i nawykach konsumpcji treści na platformach cyfrowych. Wymaga to od dziennikarzy zmiany nastawienia z „dostawców informacji” na „projektantów doświadczeń informacyjnych”.

Ta zmiana jest nie tylko teoretyczna, ale została również zweryfikowana praktycznymi modelami wdrożeniowymi na całym świecie. We Włoszech gazeta „Il Foglio” wdrożyła dodatek do gazety pisany w całości przez sztuczną inteligencję, liczący 4 strony dziennie przez miesiąc, a następnie okresowo aktualizowany. W Wielkiej Brytanii „The Independent” korzysta z modelu językowego Gemini firmy Google do streszczania artykułów w serwisie „Bulletin”, pod nadzorem dziennikarzy. Modele te pokazują, jak dziennikarze współpracują ze sztuczną inteligencją, aby dostarczać rzetelne informacje, szybko i z zachowaniem autentyczności. W tym przypadku sztuczna inteligencja nie zastępuje dziennikarzy, lecz „ułatwia” im skupienie się na redagowaniu, sprawdzaniu kontekstu, weryfikowaniu faktów i dbaniu o etyczne treści.

Kolejną fundamentalną zmianą jest nastawienie na ciągłą aktualizację. Wcześniej dziennikarze mogli kończyć swoją pracę po opublikowaniu artykułu. Teraz jednak, dzięki narzędziom do analizy danych w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja wspiera monitorowanie wyników artykułów po ich opublikowaniu, od liczby wyświetleń, przez czas spędzony na stronie, po opinie czytelników. Dzięki temu dziennikarze mogą elastycznie dostosowywać nagłówki, dodawać informacje lub aktualizować nowe szczegóły, aby wydłużyć żywotność artykułu. Ten „elastyczny model publikacji” wymaga od dziennikarzy towarzyszenia swoim produktom zarówno przed, jak i po publikacji.

Widać, że sztuczna inteligencja nie eliminuje roli dziennikarzy, wręcz przeciwnie, redefiniuje ją. Współcześni dziennikarze nie tylko piszą i robią zdjęcia, ale także muszą rozumieć dane, technologię i sposób myślenia o projektowaniu treści. Sztuczna inteligencja staje się towarzyszem, a nie zastępstwem, lecz siłą napędową, dzięki której dziennikarze stają się bardziej elastyczni, kreatywni i potrafią dostosować się do współczesnego krajobrazu mediów cyfrowych.

Pomimo licznych korzyści, sztuczna inteligencja stwarza również wiele wyzwań i negatywnych konsekwencji dla dziennikarstwa i mediów. Treści generowane przez sztuczną inteligencję, choć szybkie i bogate, często pozbawione są głębi, emocji i intuicji – elementów, które tworzą tożsamość dziennikarstwa. Nadużycia sztucznej inteligencji mogą prowadzić do rozprzestrzeniania się fałszywych wiadomości na dużą skalę, zwłaszcza za pośrednictwem technologii takich jak deepfake i chatboty. Gdy dezinformacja rozprzestrzenia się szybko i jest trudna do kontrolowania, zaufanie do głównego nurtu dziennikarstwa ulega erozji. Ponadto, nadmierna personalizacja treści oparta na algorytmach sprawia, że czytelnicy wpadają w „bańkę informacyjną”, uzyskując dostęp tylko do tego, co odpowiada ich osobistym poglądom, co ogranicza ich zdolność do krytycznego myślenia. Sztuczna inteligencja może zastąpić niektóre tradycyjne role w redakcji, co budzi obawy dotyczące pozycji i roli dziennikarzy. Dlatego współczesne dziennikarstwo musi ostrożnie podchodzić do sztucznej inteligencji, traktując ją jako narzędzie wspomagające, a nie zastępujące człowieka.

Kilka propozycji szkoleń kadr dziennikarskich i medialnych w obecnym kontekście

Szybki rozwój sztucznej inteligencji przyniósł fundamentalne zmiany w dziennikarstwie i mediach. Oprócz pozytywnych skutków, niesie ze sobą szereg wyzwań etycznych, technologicznych i prawnych, zwłaszcza w kontekście korytarza prawnego w Wietnamie, który wciąż jest w trakcie realizacji. W tym kontekście szkolenie kadr w branży dziennikarskiej i medialnej musi ulec gruntownej zmianie.

Przede wszystkim , podejście szkoleniowe musi zmienić się z nauczania tradycyjnych umiejętności dziennikarskich na rozwijanie wszechstronnej wiedzy w środowisku mediów cyfrowych. Treści szkoleniowe obejmują: tworzenie treści multimedialnych, myślenie technologiczne, umiejętności analizy danych, etykę mediów itp. Umiejętności cyfrowe i kompetencje z zakresu sztucznej inteligencji stają się w tym przypadku obowiązkowymi wymaganiami.

Chociaż sztuczna inteligencja w coraz większym stopniu wpływa na każdy etap procesu produkcji prasy i produktów medialnych, jej zastosowanie wciąż nie jest zsynchronizowane między działami redakcji. Wynika to z nierównomiernego poziomu świadomości i umiejętności w zakresie korzystania ze sztucznej inteligencji wśród dziennikarzy, z których większość to samoucy i nie ma formalnego przeszkolenia. Ta rzeczywistość wymaga od instytucji szkoleniowych z zakresu dziennikarstwa i mediów nie tylko innowacji w podejściu do szkoleń, ale także uczynienia wiedzy i umiejętności z zakresu korzystania ze sztucznej inteligencji fundamentalnym przedmiotem programów szkoleniowych z tego zakresu. W przypadku kierunków studiów wymagających bardziej specjalistycznych umiejętności, konieczne jest zintegrowanie zaawansowanych treści, łączących szkolenie teoretyczne z praktyką konkretnych narzędzi sztucznej inteligencji, odpowiednich dla każdej linii produktów komunikacji multimedialnej.

W programach szkoleniowych dla dziennikarzy, obejmujących treści takie jak „Sztuczna inteligencja w produkcji treści dziennikarskich”, „Wykorzystanie narzędzi sztucznej inteligencji w każdym rodzaju dziennikarstwa” powinno zostać uznane za obowiązkowy element ramowy programu szkoleniowego. Pomaga to nie tylko zniwelować lukę pokoleniową w korzystaniu z technologii, ale także przyczynia się do poprawy efektywności koordynacji w praktycznych działaniach redakcji. Ponadto działania szkoleniowe muszą być zróżnicowane ze względu na specyfikę zawodową, taką jak: W przypadku gatunków informacyjnych sztuczna inteligencja może być stosowana na wysokim poziomie; w przypadku gatunków reportażu śledczego konieczna jest ściślejsza kontrola i umiejętności kontroli posprzedażowej…

Po drugie, program szkoleniowy musi mieć charakter interdyscyplinarny, łącząc dziennikarstwo, media z technologiami informacyjnymi, nauką o danych, marketingiem cyfrowym itd., dążąc do standaryzacji wiedzy i myślenia w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji (AI), aby ograniczyć zależność od narzędzi i ich niewłaściwe wykorzystanie. Fakt, że wielu dziennikarzy korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji głównie w oparciu o osobiste doświadczenia, bez orientacji lub podstawowego zrozumienia, wskazuje na pilną potrzebę standaryzacji umiejętności korzystania z technologii cyfrowych.

Sytuacja „wiedzy, ale nie rozumienia” lub „używania, ale nie kontrolowania” niesie ze sobą wiele zagrożeń, od niewłaściwego użycia narzędzi po nadużywanie sztucznej inteligencji w nieodpowiednich sytuacjach. Dlatego szkolenie powinno nie tylko ograniczać się do wprowadzenia narzędzi, ale także dążyć do ukształtowania nastawienia do selektywnego i odpowiedzialnego korzystania z technologii. Studenci dziennikarstwa i komunikacji społecznej powinni znać takie pojęcia, jak uczenie maszynowe, dane szkoleniowe, mechanizm działania chatbotów czy generatorów treści graficznych itp., aby nie tylko umieli korzystać ze sztucznej inteligencji, ale także potrafili ją oceniać, krytykować i wykorzystywać w sposób bezpieczny i skuteczny.

Ponadto, gdy program kształcenia jest zintegrowany w kierunku interdyscyplinarnym, studenci zdobywają wiedzę z zakresu dziennikarstwa, komunikacji, technologii informatycznych, nauki o danych, marketingu cyfrowego itp., co pomoże im nie tylko dowiedzieć się, jak tworzyć treści, ćwiczyć pisanie, filmowanie, edytować umiejętności itp., ale także zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja, analizować dane użytkowników i budować skuteczne strategie komunikacji.

W rzeczywistości, chociaż sztuczna inteligencja może szybko generować treści tekstowe, graficzne i wideo, jakość tych produktów wciąż znacznie odbiega od profesjonalnych i estetycznych wymagań współczesnego dziennikarstwa i mediów. Część społeczeństwa uważa obecnie, że treści wspierane przez sztuczną inteligencję często są pozbawione głębi, charakteryzują się sztywnym stylem pisania i nie są elastyczne w implementacji ⁽⁶⁾ . Wymaga to szkolenia studentów dziennikarstwa i mediów nie tylko w zakresie „tworzenia treści z wykorzystaniem sztucznej inteligencji”, ale także w zakresie edycji, weryfikacji i odtwarzania treści dostarczanych przez sztuczną inteligencję. Ta umiejętność „po weryfikacji” odróżnia treści tworzone maszynowo od wysokiej jakości produktów dziennikarskich. W nauczaniu konieczne jest włączenie ćwiczeń takich jak: „Porównywanie treści tworzonych przez sztuczną inteligencję i ludzi”, „Ponowna edycja tekstu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji” czy „Wykrywanie błędów semantycznych i logicznych w artykułach generowanych przez sztuczną inteligencję”… W ten sposób studenci są szkoleni w zakresie edycji i kreatywności, przekształcając sztuczną inteligencję w narzędzie wspomagające, a nie zastępujące.

Po trzecie , studenci muszą rozwijać umiejętności krytycznego myślenia, analitycznego myślenia i weryfikacji informacji, ponieważ są to umiejętności, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie zastąpić, a które są niezwykle istotne w dobie chaosu informacyjnego. Rozwój sztucznej inteligencji to nie tylko kwestia techniczna, ale także poważne wyzwanie z punktu widzenia etyki i prawa w dziennikarstwie i mediach. Kiedy sztuczna inteligencja może tworzyć treści, które wydają się „autentyczne”, ale nie są zweryfikowane, ryzyko rozprzestrzeniania fałszywych wiadomości i treści wprowadzających w błąd jest bardzo wysokie, jeśli nie jest kontrolowane. W tej sytuacji konieczne jest uwzględnienie w programie nauczania treści dotyczących etyki dziennikarstwa cyfrowego. Studenci muszą jasno rozumieć zasady, takie jak: przejrzystość informacji, poszanowanie prywatności, ujawnianie źródeł treści… Jednocześnie konieczne jest ćwiczenie umiejętności radzenia sobie w sytuacjach takich jak: wykrywanie fałszywych treści tworzonych przez sztuczną inteligencję, określanie odpowiedzialności w przypadku wystąpienia błędów lub gdy sztuczna inteligencja „wyolbrzymia” informacje poza kontrolą.

Ponadto studenci dziennikarstwa i komunikacji muszą rozwijać umiejętność korzystania z lokalnych narzędzi i samodzielnego myślenia w zakresie technologii. Strategicznym problemem jest nadmierne poleganie na zagranicznych narzędziach AI, które utrudniają wietnamskiej prasie zabezpieczanie danych, kontrolowanie treści i zapewnianie ich kulturowej adekwatności. Popularne korzystanie z narzędzi takich jak ChatGPT, Grammarly, Canva AI itp., choć wygodne, ujawnia również ograniczenia, niespersonalizowane dla wietnamskich czytelników i nieodzwierciedlające specyfiki lokalnego języka i kultury. Wymaga to od studentów dziennikarstwa i komunikacji nie tylko umiejętności korzystania z narzędzi, ale także nastawienia na ich opracowywanie lub dostosowywanie do kontekstu wietnamskiego. Przedmioty związane z „Projektowaniem UX”, „Dostosowywaniem AI do języka lokalnego – dane” lub „Oceną kulturowego wpływu treści AI” powinny zostać uwzględnione w programie nauczania, aby inspirować kreatywność i biegłość w posługiwaniu się technologią wśród nowego pokolenia dziennikarzy.

Wykładowcy dziennikarstwa i mediów również muszą być szkoleni i uzupełniani o nową wiedzę na temat technologii i mediów cyfrowych. Jest to warunek konieczny do wprowadzania innowacji w treściach i metodach nauczania w szkołach. Wszakże kompetencje, świadomość i kwalifikacje kadry dydaktycznej są nadal najważniejszymi czynnikami decydującymi o jakości kształcenia kadr dla dziennikarstwa i mediów w obecnym, niestabilnym kontekście.

Widać, że sztuczna inteligencja stanowi istotny punkt zwrotny w dziennikarstwie i mediach, niosąc ze sobą zarówno szanse, jak i wyzwania. Aby się do tego dostosować, szkolenia kadr muszą być intensywnie udoskonalane, nie tylko rozwijając umiejętności, ale także rozwijając myślenie technologiczne, możliwości przetwarzania danych i etykę zawodową. Instytucje szkoleniowe muszą odgrywać pionierską rolę w aktualizacji programów, metod nauczania i wzmacnianiu praktycznych powiązań z prasą i agencjami medialnymi. Tylko wtedy, gdy pojawi się pokolenie dziennikarzy z solidną wiedzą specjalistyczną, dobrą technologią i dogłębnym zrozumieniem kontekstu, będziemy mogli opanować sztuczną inteligencję, wykorzystać jej potencjał, aby służyć interesom społeczności i chronić podstawowe wartości dziennikarstwa.

--------------------------

(1) Oxford Insights (Wielka Brytania): Raport „Wskaźnik gotowości rządu na sztuczną inteligencję 2022” .

(2) Zobacz: ThinkTank VINASA: Wietnam w erze transformacji cyfrowej , World Publishing House, 2022.

(3) Zobacz: Liu Wen Yong, Diep Ngon (tłumacz): AI w działaniu - wszechstronna rewolucja w edukacji , Industry and Trade Publishing House, 2025.

(4) Zob.: Túñez-López, M., Toural-Bran, C. i Valdiviezo Abad: „Automatyzacja, boty i algorytmy w tworzeniu wiadomości. Wpływ i jakość sztucznego dziennikarstwa”, Revista Latina de Comunicación Social , 2019, 74, s. 1411–1433

(5) Ngoc Ly: „Dziennikarz Nguyen Ngoc Toan, redaktor naczelny gazety Thanh Nien: Relacja między prasą a przedsiębiorstwami jest relacją symbiotyczną”, gazeta Thanh Nien, 2023 , https://thanhnien.vn/nha-bao-nguyen-ngoc-toan-tong-bien-tap-bao-thanh-nien-moi-quan-he-giua-bao-chi-va-doanh-nghiep-la-moi-quan-he-cong-sinh-185230617194253703.htm?utm_source=chatgpt.com

(6) Dr Pham Thi Mai Lien i grupa studentów Akademii Dziennikarstwa i Komunikacji: Wyniki badania opinii publicznej w ramach tematu „Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu elektronicznych wydawnictw gazetowych we współczesnym Wietnamie”, 4-2025.

Źródło: https://tapchicongsan.org.vn/web/guest/nghien-cu/-/2018/1094602/tri-tue-nhan-tao-%28ai%29-va-nhung-van-de-dat-ra-trong-dao-tao-nguon-nhan-luc-bao-chi%2C-truyen-thong-hien-nay.aspx