Redakcje korzystają z AI, ale nie potrafią nią zarządzać. Nowe badania Reuters Oxford Institute

Sztuczna inteligencja coraz głębiej wchodzi do pracy dziennikarzy, ale struktury odpowiedzialne za kontrolowanie jej wykorzystania rozwijają się znacznie wolniej. Aż 57 proc. spośród 448 przebadanych przez Reuters Oxford Institute redakcji nie ma w swoich organizacjach reprezentacji obszaru AI, a 42 proc. ocenia powodzenie wdrożeń przede wszystkim przez ilość zaoszczędzonego czasu. Rozmowy z 20 liderami mediów, ekspertami i naukowcami z 13 państw pokazują jednak, że najtrudniejsze pytania nie dotyczą już samej technologii, lecz odpowiedzialności, wiarygodności i przyszłości dziennikarstwa.

.Głośnym „Krzyczymy” Ole Reissmann, dyrektor ds. sztucznej inteligencji w „Der Spiegel”, odpowiedział na pytanie o problemy związane z zarządzaniem AI. Wyjaśniał, że redakcje dzielą swoją pracę na fragmenty i powierzają je systemom, których nie kontrolują, których uprzedzeń mogą nie znać i które następnie składają treść na nowo, opatrując ją nazwą oraz marką wydawcy. „Der Spiegel” nie jest wyjątkiem. Z podobnymi wyzwaniami mierzą się redakcje na całym świecie. Im więcej eksperymentują ze sztuczną inteligencją, tym wyraźniej widzą, że problem nie sprowadza się do stworzenia regulaminu korzystania z ChatGPT. Dotyczy tego, kto kontroluje systemy kształtujące informacje docierające do odbiorców, kto ponosi odpowiedzialność za błędy oraz w jaki sposób media mogą utrzymać zaufanie, korzystając z narzędzi, których ani w pełni nie posiadają, ani do końca nie rozumieją.

57 proc. redakcji bez reprezentacji obszaru AI

.Badanie przeprowadzone przez FT Strategies i WAN-IFRA, obejmujące odpowiedzi 448 redakcji, pokazuje, że znaczna część branży medialnej znajduje się dopiero na początku tej drogi. Aż 57 proc. badanych organizacji nie ma w swoich strukturach reprezentacji obszaru sztucznej inteligencji. Jednocześnie 64 proc. nadal przygotowuje wiadomości z myślą o jednym tradycyjnym kanale dystrybucji. Najczęściej wskazywaną miarą sukcesu wdrożenia AI pozostaje efektywność. 42 proc. badanych redakcji poinformowało, że wykorzystanie nowych narzędzi przyniosło oszczędność czasu.

Dane te pokazują, że sztuczna inteligencja jest postrzegana przede wszystkim jako sposób przyspieszenia pracy. Znacznie mniej uwagi poświęca się natomiast konsekwencjom jej wykorzystania dla odpowiedzialności redakcyjnej, jakości informacji, niezależności mediów oraz relacji z odbiorcami.

Martin Schori, były dyrektor ds. redakcyjnej sztucznej inteligencji w szwedzkim dzienniku „Aftonbladet”, a obecnie współzałożyciel firmy Hint, stawia pytanie o to, w jaki sposób dziennikarstwo może pozostać istotne, skoro duży model językowy potrafi streścić niemal dowolny artykuł w trzech punktach. Z kolei Luke Bradley-Jones, dyrektor generalny The Economist Group, przyznaje, że jednym z najważniejszych problemów jest dla niego przyszłość dziennikarstwa w świecie, w którym tradycyjne wyszukiwarki przestają odgrywać dotychczasową rolę.

Trzy modele zarządzania sztuczną inteligencją

.W redakcjach wykształcają się obecnie trzy zasadnicze podejścia do zarządzania AI. Pierwsze występuje w organizacjach, w których korzystanie ze sztucznej inteligencji rozwinęło się oddolnie, bez formalnych procedur. Dziennikarze używają narzędzi takich jak ChatGPT, mimo że redakcja nie przyjęła zasad ich stosowania ani mechanizmów nadzoru. Przyczyną bywa brak zasobów, czasu lub ludzi mogących zająć się tym obszarem. Drugie podejście opiera się na wytycznych i zasadach, których realizację wspierają zespoły złożone z przedstawicieli różnych działów. Jego podstawowym elementem pozostaje koncepcja „human in the loop”, a więc obecności człowieka kontrolującego treści wygenerowane przez AI. Część organizacji wyraźnie łączy te procedury z własnymi wartościami i misją redakcyjną. Trzeci model, stosowany głównie przez większe organizacje, zakłada stworzenie formalnych struktur odpowiedzialnych za AI. Fiński nadawca YLE, BBC oraz Telewizja Czeska powołały wyspecjalizowane zespoły lub stanowiska zajmujące się odpowiedzialnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

W styczniu 2026 r. Telewizja Czeska powierzyła funkcję Responsible AI and Strategy Officer Veronice Macurovej Krizovej, prawniczce specjalizującej się w prawie własności intelektualnej. Jej obowiązki obejmują zarządzanie AI, podnoszenie kompetencji pracowników oraz wdrażanie technologii zgodnie z zasadami etycznymi. Analizuje również narzędzia, które mogłyby chronić dziennikarzy przed mediami syntetycznymi, socjotechniką i próbami manipulacji. W BBC zespół kierowany przez Jamesa Fletchera opiera działalność na trzech filarach: zarządzaniu i ocenie ryzyka, zasadach i politykach oraz ewaluacji i analizie danych. Za zasady redakcyjne nadal odpowiada jednostka Editorial Policy. Zadaniem zespołu zajmującego się AI jest natomiast dopilnowanie, aby technologia tych zasad nie podważała. BBC chce oprzeć ten system nie tylko na przestrzeganiu procedur, ale także na kulturze organizacyjnej. Tysiące pracowników nadawcy codziennie podejmuje decyzje redakcyjne obarczone ryzykiem. Najczęściej robią to samodzielnie, a w trudniejszych sytuacjach mogą zwrócić się do centralnego zespołu. Podobny model ma zostać zastosowany do zarządzania sztuczną inteligencją.

Najpierw wartości, później technologia

.Duńska grupa JP/Politikens rozpoczęła prace nad zasadami wykorzystywania AI już w 2019 r. Projekt prowadzony wspólnie z czterema uniwersytetami i wspierany przez Innovation Fund Denmark miał umożliwić rozwijanie odpowiedzialnych systemów sztucznej inteligencji, a zarazem ograniczyć uzależnienie wydawców od największych platform technologicznych. Jednym z pierwszych rezultatów był dokument nazwany „Kompasem wartości”. Ma on pomóc wydawcom zdefiniować ich społeczną rolę i najważniejsze wartości jeszcze przed podjęciem decyzji technologicznych.

Kasper Lindskow, dyrektor ds. AI w JP/Politikens Group, podkreśla, że tworzenie narzędzia powinno rozpoczynać się od określenia roli wydawcy w społeczeństwie. Dopiero później można decydować o konkretnych technologiach. Podobne podejście przyjmuje argentyńska organizacja fact-checkingowa Chequeado, która korzysta ze sztucznej inteligencji od 2015 r. Jej dyrektor wykonawczy Franco Piccato zwraca uwagę, że wiele organizacji wdraża AI dlatego, że jest ona nową i atrakcyjną technologią. Tymczasem pierwszym krokiem powinno być wysłuchanie odbiorców oraz ustalenie, w czym redakcja może być dla nich najbardziej użyteczna. Misja organizacji może wpływać również na wybór dostawców. Factchequeado, inicjatywa skierowana do hiszpańskojęzycznych odbiorców w Stanach Zjednoczonych, stworzyła zamknięty chatbot „Chat Migrante”, korzystający z wyselekcjonowanych źródeł oficjalnych oraz własnych materiałów dziennikarskich. System został opracowany przez hiszpańską firmę Botalite, co pozwoliło objąć go europejskimi standardami ochrony danych. Factchequeado uzgodniło z dostawcą regularne automatyczne testy, prowadząc jednocześnie własne wewnętrzne kontrole co dwa tygodnie.

Ludzka kontrola znajduje się pod coraz większą presją

.Niezależnie od przyjętego modelu niemal wszystkie analizowane redakcje uznają nadzór człowieka za podstawowe zabezpieczenie przy publikowaniu treści tworzonych z wykorzystaniem AI. Coraz wyraźniej widać jednak ograniczenia takiego rozwiązania.

Problemem nie jest już wyłącznie jakość kontroli materiałów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, ale również jej wpływ na samych dziennikarzy i redaktorów. AI nie zawsze ogranicza ilość pracy. Może ją intensyfikować, przenosząc na pracowników dodatkowy obowiązek szczegółowego sprawdzania materiałów przygotowanych przez system. Annika Ruoranen, była liderka obszaru Responsible AI w fińskim YLE, zwraca uwagę, że ciężar zarządzania sztuczną inteligencją często spada na średnią kadrę kierowniczą. Są to osoby już odpowiedzialne za codzienną pracę redakcji i jakość materiałów, którym powierza się następnie kolejne zadanie – kontrolowanie sposobu wykorzystywania AI. Podobne doświadczenia opisuje Sannuta Raghu, szefowa AI Product w indyjskim portalu Scroll. Materiały, które wcześniej mogłyby zostać opublikowane bez większych wątpliwości, po wykorzystaniu AI muszą być analizowane ze szczególną dokładnością. Prowadzi to do zmęczenia pracowników. Scroll zdecydował się z tego powodu ograniczyć ilość materiałów przygotowywanych przy wsparciu AI, których sprawdzania oczekuje się od redaktorów. Dodatkowe znaczenie mają regulacje prawne. Od 2 sierpnia 2026 r. art. 50 unijnego AI Act nakłada na podmioty działające w Unii Europejskiej obowiązek informowania odbiorców o publikowaniu tekstów wygenerowanych przez AI, dotyczących spraw leżących w interesie publicznym. Wyjątek obejmuje treści, które zostały poddane kontroli człowieka lub kontroli redakcyjnej i za które odpowiedzialność ponosi osoba fizyczna albo prawna. Macurova Krizova wyraża jednak wątpliwości, jak wyjątek ten będzie funkcjonował w praktyce. Samo istnienie człowieka w procesie redakcyjnym nie rozstrzyga jeszcze, czy przeprowadzona przez niego kontrola była rzeczywista i wystarczająca. Łatwo nie otworzyć cytowanych przez system źródeł lub zaakceptować niemal gotowy materiał bez jego szczegółowego sprawdzenia.

„Kapitulacja poznawcza” wobec AI

.Obok przeciążenia pracowników pojawia się także ryzyko zmiany zachowań użytkowników. Mala Kumar, dyrektor wykonawcza organizacji Humane Intelligence, zajmuje się testowaniem modeli i wykrywaniem potencjalnie szkodliwych mechanizmów ich działania. Zwraca uwagę, że niektóre systemy są projektowane w sposób skłaniający je do potwierdzania opinii użytkownika, nawet jeśli przedstawiony pomysł jest jednoznacznie zły. Inne modele częściej przedstawiają argumenty za i przeciw lub opatrują swoje odpowiedzi zastrzeżeniami. Niebezpieczeństwo polega na tym, że użytkownik stale otrzymujący potwierdzenie własnych poglądów może stopniowo rezygnować z samodzielnej oceny.

Mechanizm ten opisuje pojęcie „kapitulacji poznawczej”, wprowadzone przez Stevena Shawa i Gideona Nave’a z Wharton School Uniwersytetu Pensylwanii. Badacze definiują ją jako behawioralną i motywacyjną skłonność do powierzania AI własnego osądu, wysiłku oraz odpowiedzialności – szczególnie wtedy, gdy odpowiedzi systemu są płynne, pewne siebie i nie wymagają od użytkownika dodatkowej pracy. W trzech badaniach obejmujących łącznie 1372 uczestników wykazano, że ludzie przyjmowali odpowiedzi AI nawet wówczas, gdy były one celowo błędne. Jednocześnie rosła ich pewność siebie, niezależnie od jakości otrzymanej odpowiedzi. Podobne zachowania dostrzegają kierujący redakcjami. Ibrahim Shehu, dyrektor redakcyjny i redaktor naczelny nigeryjskiej Media Trust Group, obawia się, że nadmierne korzystanie z AI ogranicza ludzką kreatywność. Jego zdaniem młodzi dziennikarze coraz rzadziej podejmują samodzielny wysiłek intelektualny, ponieważ chcą jak najszybciej wykonać zadanie przy pomocy narzędzia.

Konsekwencje mogą dotyczyć również zaufania odbiorców. Jeżeli historie będą opowiadane przez maszyny, publiczność może zacząć podważać ich autentyczność. Media Trust Group rozważa więc rozwiązania zachęcające do oryginalnego myślenia i ograniczające nadmierne uzależnienie pracowników od AI.

Sztuczna inteligencja może również wykrywać uprzedzenia

.Badanie pokazuje jednak, że AI nie jest wyłącznie źródłem ryzyka. Część redakcji wykorzystuje ją do rozpoznawania uprzedzeń obecnych we własnym dziennikarstwie. David Caswell, doradzający liderom branży medialnej, wspomina pracę w BBC podczas referendum dotyczącego wyjścia Wielkiej Brytanii z Unii Europejskiej. Jego zdaniem redakcja nie dostrzegła społecznego gniewu, który doprowadził do Brexitu, ponieważ jej pracownicy funkcjonowali w podobnym środowisku i mieszkali wewnątrz londyńskiej obwodnicy M25.

W „Aftonbladet” prowadzono natomiast eksperymenty dotyczące reprezentacji poszczególnych grup w publikowanych materiałach. Jeżeli dane wskazują, że kobiety rzadziej czytają teksty polityczne, nie musi to oznaczać, że nie interesują się polityką. Przyczyną może być sposób, w jaki redakcja o niej opowiada. AI umożliwia analizowanie podobnych zjawisk na dużą skalę. Jak zauważa James Fletcher z BBC, lektura pojedynczego tekstu nie pozwala ocenić, czy system tłumaczący częściej używa zaimków męskich niż żeńskich. Taki wzorzec staje się jednak widoczny po przebadaniu 10 tys. materiałów. Wraz z rozwojem coraz bardziej autonomicznych systemów nadzór człowieka nie może więc ograniczać się do sprawdzania pojedynczych rezultatów. Potrzebna jest również kontrola całych zbiorów treści, pozwalająca wychwytywać powtarzające się wzorce, błędy i uprzedzenia.

Zarządzanie AI musi stać się częścią architektury redakcji

.Nie wszystkie problemy mogą zostać rozwiązane przez pojedyncze redakcje. Powstają koalicje organizacji medialnych, a działalności wydawców coraz uważniej przyglądają się rządy i regulatorzy. Jednym z takich przedsięwzięć jest koalicja Spur, skupiająca ponad 30 organizacji medialnych. Jej celem jest wypracowanie standardów i wspólnej infrastruktury, które umożliwiłyby ułożenie bardziej sprawiedliwych relacji pomiędzy wydawcami a platformami AI. Dla redakcji znajdujących się na początku drogi zarządzanie sztuczną inteligencją nadal powinno rozpoczynać się od misji, wartości i zasad redakcyjnych. Ludzki nadzór pozostaje ważnym zabezpieczeniem, ale nie może być jedynym. System nie powinien zakładać, że przeciążony redaktor będzie w stanie zauważyć każdy błąd.

Sannuta Raghu wdraża w portalu Scroll rozwiązanie nazwane „News Atom”. Polega ono na oznaczaniu poszczególnych elementów materiału dziennikarskiego na poziomie zdań za pomocą metadanych zachowujących informacje o pochodzeniu, autorstwie i kontekście redakcyjnym. IPTC, organizacja opracowująca światowe standardy dla mediów informacyjnych, bada możliwość przekształcenia całej koncepcji lub jej kolejnej wersji w standard danych. Dla Raghu przebudowa infrastruktury jest już formą zarządzania AI. Sposób przechowywania i opisywania danych określa bowiem, w jaki sposób będą one później wykorzystywane oraz kontrolowane.

„Der Spiegel” wychodzi natomiast poza samo licencjonowanie treści i współpracuje m.in. z Google nad sposobem prezentowania, przypisywania i reprezentowania jego dziennikarstwa w produktach AI. „The Economist” eksperymentuje z wersjami swoich materiałów przeznaczonymi specjalnie dla agentów sztucznej inteligencji. Redakcje, które początkowo jedynie podnosiły alarm, zaczynają więc testować nowe rodzaje infrastruktury, partnerstw i oddziaływania na systemy kształtujące przyszłość dziennikarstwa. Jeżeli zarządzanie AI ma nadążyć za rozwojem coraz bardziej autonomicznych narzędzi, nie może ograniczać się do deklaracji, regulaminów i ogólnych zasad. Musi zostać wpisane w samą architekturę współczesnej redakcji.

Jarosław Kowalski

Opracowano na podstawie analizy „From guidelines to architecture: How newsrooms are rethinking AI governance”, wykorzystującej rozmowy z 20 liderami redakcji, ekspertami i naukowcami z 13 państw oraz wyniki badania FT Strategies i WAN-IFRA obejmującego 448 redakcji.