Tại phiên thảo luận về AI tự chủ trong báo chí thuộc Diễn đàn Trí tuệ nhân tạo (AI) quốc tế WAN-IFRA 2026 diễn ra tại Hà Nội vào ngày 14/8, ông Derrick Ho, chuyên gia AI & Chiến lược Biên tập, Hearst Newspapers (Mỹ), cho biết tập đoàn này đang thử nghiệm các hệ thống AI có thể thực hiện nhiều công việc liên tiếp, từ theo dõi nguồn tin, tìm dữ liệu, kết nối thông tin đến tạo bản tổng hợp cho tòa soạn.
Theo ông, Hearst từng bắt đầu với cách tiếp cận khá đơn giản khi thử nghiệm trên ChatGPT và các công cụ AI khác. Nhưng sau đó, tòa soạn nhận ra câu hỏi quan trọng không phải “có thể dùng công cụ AI nào”, mà là AI thực sự có thể giúp báo chí tốt hơn ở đâu.
AI không viết bài, mà tìm phần còn thiếu của câu chuyện
Một ví dụ được ông Ho đưa ra là khi tòa soạn nhận được cảnh báo về một vụ tai nạn.
Thông tin ban đầu có thể chỉ cho biết một vụ tai nạn vừa xảy ra ở đâu đó. Nếu làm theo cách thông thường, phóng viên sẽ phải tự tìm nguyên nhân, hậu quả, thông tin về địa điểm, người liên quan và những vụ việc tương tự trước đây.
Hearst đang thử để AI làm phần việc thu thập và kết nối thông tin này. Hệ thống có thể tìm kiếm trong kho dữ liệu của tòa soạn, dữ liệu công khai, hồ sơ doanh nghiệp, dữ liệu bất động sản, bản ghi các cuộc họp công cộng và nhiều nguồn khác.
Chẳng hạn, với một vụ cháy, AI có thể bổ sung thông tin về vị trí, bản đồ, chủ sở hữu căn nhà, năm xây dựng, giá trị tài sản, doanh nghiệp đăng ký tại địa điểm đó hoặc những người sống gần khu vực xảy ra vụ việc.
Những thông tin này không nhằm để AI tự viết thành một bài báo. Chúng giúp phóng viên trả lời câu hỏi quan trọng hơn, như vụ việc này có đáng để đi hiện trường không? Cần tìm ai? Có câu chuyện nào phía sau thông tin ban đầu?
Theo ông Ho, cách làm này giúp tòa soạn hạn chế việc chỉ nhận một cảnh báo rồi nhanh chóng biến nó thành một mẩu tin ngắn. Khi có thêm bối cảnh, phóng viên có thể quyết định câu chuyện nào cần được đào sâu và nhân vật nào cần được tiếp cận.
Từ cảnh báo tin tức đến bản giao ban buổi sáng
Hearst cũng đang thử nghiệm AI để hỗ trợ công việc đầu ngày của tòa soạn.
Các hệ thống AI có thể theo dõi email và thông cáo báo chí, rà soát những gì các báo khác đang đưa tin, theo dõi thông tin mới từ cơ quan chính quyền, các cuộc họp sắp diễn ra và những cảnh báo mới.
Sau đó, các thông tin được tổng hợp thành một bản tổng hợp tin tức buổi sáng, giúp biên tập viên có thêm dữ liệu khi họp giao ban và quyết định những vấn đề cần theo dõi trong ngày.
Theo ông Ho, phiên bản này đã được đưa vào sử dụng ở một số bộ phận và giúp tiết kiệm khoảng 3-4 giờ mỗi tuần, do phóng viên không còn phải tự mở từng website để kiểm tra thông tin.
Đây là một trong những hướng mà Hearst kỳ vọng AI có thể tạo ra hiệu quả rõ rệt, khi không lấy đi công việc báo chí mà lấy đi những giờ làm việc thủ công trước khi công việc báo chí thực sự bắt đầu.
AI phải có “hàng rào”, con người vẫn kiểm soát
Dù trao cho AI khả năng thực hiện nhiều bước liên tiếp, Hearst không để hệ thống tự hoạt động không giới hạn.
Theo ông Ho, nhà báo vẫn là người đặt mục tiêu. AI chỉ được lựa chọn những bước và nguồn dữ liệu đã được cho phép, sau đó kết quả phải được đưa trở lại cho con người kiểm tra.
Một số tính năng mới của Hearst chỉ được thử nghiệm với khoảng 23 người trước khi cân nhắc mở rộng.
Ông Ho thừa nhận không có hệ thống AI nào hoàn toàn không mắc lỗi. Vì vậy, việc kiểm tra của con người phải được thiết kế ngay trong quy trình, thay vì chỉ kiểm tra sau khi AI đã hoàn thành công việc.
Một thách thức khác là khoảng cách giữa thử nghiệm và triển khai rộng. Một công cụ có thể hoạt động tốt với một nhóm nhỏ nhưng vẫn phải được đánh giá về pháp lý, kỹ thuật và độ an toàn trước khi đưa tới nhiều người dùng hơn.
Không phải thử nghiệm AI nào cũng thành công
Hearst cũng có những dự án không đạt kỳ vọng.
Ông Ho kể về một công cụ được phát triển để chuyển nội dung các cuộc họp thành bản ghi và tóm tắt, ban đầu phục vụ phóng viên. Tòa soạn sau đó thử đưa công cụ này tới độc giả, với kỳ vọng phụ huynh có thể sử dụng để theo dõi các cuộc họp ở trường học.
Kết quả là lượng truy cập thấp.
Sau khi xem lại, nhóm phát triển nhận ra bản tóm tắt quá dài và chưa thực sự giải quyết đúng nhu cầu của phụ huynh. Dự án vì thế phải quay lại từ đầu để tìm hiểu độc giả thực sự muốn biết điều gì.
Với Hearst, đây là một bài học quan trọng. AI không tự tạo ra giá trị chỉ vì nó là AI. Một sản phẩm báo chí vẫn phải bắt đầu từ nhu cầu của độc giả.
Từ những thử nghiệm này, ông Ho cho rằng AI có thể giúp tòa soạn giảm những điểm mù, phát hiện nhiều thông tin hơn và dành thêm thời gian cho các câu chuyện có giá trị.
Nhưng quyết định cuối cùng về điều gì đáng đưa tin, câu chuyện nào cần được đào sâu và điều gì có ý nghĩa với độc giả vẫn thuộc về nhà báo.
“AI có thể giúp điều phối công việc”, nhưng theo ông Ho, con người vẫn là những người quyết định điều gì đáng được quan tâm.
