วารสารศาสตร์อัตโนมัติหรือที่รู้จักกันในชื่อ^{วารสารศาสตร์}เชิงอัลกอริทึมหรือวารสารศาสตร์หุ่นยนต์^{[ 1 ]} [ ^{2 ] [ 3 ]}เป็นคำที่พยายามอธิบายกระบวนการทางเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่กำลังใช้งานอยู่ในวิชาชีพนักข่าว เช่น บทความข่าวและวิดีโอที่สร้างขึ้นโดยโปรแกรมคอมพิวเตอร์^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]}มีสาขาการประยุกต์ใช้หลักสี่สาขาสำหรับวารสารศาสตร์อัตโนมัติ ได้แก่ การผลิตเนื้อหาอัตโนมัติ การขุดข้อมูล การเผยแพร่ข่าว และการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา^{[ 6 ]}ด้วยปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เรื่องราวต่างๆ จึงถูกผลิตขึ้นโดยอัตโนมัติโดยคอมพิวเตอร์แทนที่จะเป็นนักข่าวที่เป็นมนุษย์ ในช่วงทศวรรษที่ 2020 ทรานส์ฟอร์เมอร์ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าเชิงสร้างสรรค์ได้ช่วยให้สามารถสร้างและสรุปข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัญญาประดิษฐ์กำลังถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ในห้องข่าวมากขึ้นเรื่อยๆ รวมถึงการร่าง การแก้ไข การสรุป การวิจัย และการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา งานวิจัยล่าสุดมุ่งเน้นไปที่การขยายหัวข้อของวารสารศาสตร์อัตโนมัติให้ครอบคลุมถึงเวิร์กโฟลว์ในห้องข่าวที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ซึ่งก้าวไปไกลกว่าแนวคิดของการสร้างเนื้อหา^{[ 7 ] [ 8 ]}

ในขณะที่ผู้สนับสนุนมองว่าการทำข่าวอัตโนมัติมีประสิทธิภาพและเป็นโอกาสที่จะปลดปล่อยนักข่าวจากการรายงานข่าวแบบเดิมๆ ในภาคส่วนต่างๆ เช่น การเงิน กีฬา และการเลือกตั้ง แต่นักวิจารณ์ก็แสดงความกังวลเกี่ยวกับความหมายของการใช้งานที่มีต่อความโปร่งใส ความรับผิดชอบ การจ้างงาน และความรับผิดชอบด้านบรรณาธิการในวิชาชีพ^{[ 9 ]}เมื่อระบบที่ใช้ AI ช่วยผสานรวมเข้ากับการดำเนินงานในห้องข่าวมากขึ้น นักวิชาการจึงมุ่งเน้นไปที่ผลกระทบของการใช้งานต่อจริยธรรมของนักข่าว การกำกับดูแล การพึ่งพาแพลตฟอร์ม และความไว้วางใจของสาธารณชน^{[ 10 ]}

ในอดีต กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่สแกนข้อมูลจำนวนมากที่ได้รับ เลือกจากโครงสร้างบทความที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า จัดเรียงประเด็นสำคัญ และแทรกรายละเอียด เช่น ชื่อ สถานที่ จำนวน อันดับ สถิติ และตัวเลขอื่นๆ^{[ 4 ]}โปรแกรมเหล่านี้ตีความ จัดระเบียบ และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้ ผลลัพธ์ยังสามารถปรับแต่งให้เข้ากับน้ำเสียง โทน หรือสไตล์ที่ต้องการได้^{[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]}การใช้งานในยุคแรกๆ ส่วนใหญ่ใช้สำหรับเรื่องราวที่อิงจากสถิติและตัวเลข หัวข้อทั่วไป ได้แก่ สรุปกีฬา สภาพอากาศ รายงานทางการเงิน การวิเคราะห์อสังหาริมทรัพย์ และการทบทวนผลประกอบการ^{[ 3 ]}

บริษัทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ เช่นAutomated Insights , Narrative Science , United Robotsและ Monok พัฒนาและจัดหาอัลกอริธึมเหล่านี้ให้กับสำนักข่าว^{[ 4 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]}ในปี 2016 ผู้ที่นำไปใช้ในช่วงแรก ได้แก่ ผู้ให้บริการข่าว เช่นAssociated Press , Forbes , ProPublicaและLos Angeles Times ^{[ 3 ]}

StatSheetซึ่งเป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่ครอบคลุมบาสเกตบอลระดับวิทยาลัย ทำงานโดยใช้โปรแกรมอัตโนมัติทั้งหมด^{[ 4 ]}ในปี 2549 Thomson Reutersประกาศการเปลี่ยนไปใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อสร้างข่าวการเงินบนแพลตฟอร์มข่าวออนไลน์^{[ 14 ]} Reutersใช้เครื่องมือที่เรียกว่า Tracer ^{[ 15 ]}อัลกอริทึมที่เรียกว่า Quakebot เผยแพร่เรื่องราวเกี่ยวกับแผ่นดินไหวในแคลิฟอร์เนียปี 2557 บนเว็บไซต์ The Los Angeles Times ภายในสามนาทีหลังจากที่การสั่นสะเทือนหยุดลง^{[ 4 ] [ 11 ]}

สำนักข่าว Associated Press เริ่มใช้ระบบอัตโนมัติในการรายงานข่าวการแข่งขันเบสบอลลีกรอง 10,000 เกมต่อปี โดยใช้โปรแกรมจากAutomated Insightsและสถิติจาก MLB Advanced Media ^{[ 16 ]}นอกเหนือจากกีฬาแล้ว Associated Press ยังใช้ระบบอัตโนมัติในการผลิตข่าวเกี่ยวกับผลประกอบการของบริษัท^{[ 4 ]}ตั้งแต่ปี 2014 Associated Press ได้เผยแพร่ข่าวการเงินรายไตรมาสโดยได้รับความช่วยเหลือจาก Automated Insights ^{[ 17 ]}

ในเดือนพฤษภาคม 2020 ไมโครซอฟต์ ประกาศว่านักข่าวสัญญาจ้างของ MSNจำนวนหนึ่งจะถูกแทนที่ด้วยนักข่าวหุ่นยนต์^{[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]}เมื่อวันที่ 8 กันยายน 2020 เดอะการ์เดียนได้ตีพิมพ์บทความที่เขียนขึ้นทั้งหมดโดยเครือข่ายประสาทเทียมGPT-3แม้ว่าส่วนที่ตีพิมพ์จะถูกเลือกโดยบรรณาธิการที่เป็นมนุษย์ก็ตาม^{[ 21 ]} Agentic Tribune ผลิตบทความข่าวทั้งหมดโดยอัตโนมัติโดยใช้ AI ^{[ 22 ]}

ผู้ประกาศข่าวในคูเวต กรีซ เกาหลีใต้ อินเดีย จีน และไต้หวัน ได้นำเสนอข่าวโดยใช้ผู้ประกาศข่าวที่สร้างขึ้นจากแบบจำลอง AI ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการสูญเสียงานของผู้ประกาศข่าวที่เป็นมนุษย์และความเชื่อมั่นของผู้ชมที่มีต่อข่าว ซึ่งในอดีตได้รับอิทธิพลจากความสัมพันธ์แบบพาราโซเชียลกับผู้ประกาศข่าว ผู้สร้างเนื้อหา หรือผู้มีอิทธิพลในโซเชียลมีเดีย^{[ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]}ผู้ประกาศข่าวที่สร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมยังถูกใช้โดยพันธมิตรของISISในการออกอากาศของพวกเขา ด้วย ^{[ 26 ]}

ในปี 2023 มีรายงานว่า Google ได้นำเสนอเครื่องมือให้กับสำนักข่าวต่างๆ โดยอ้างว่าสามารถ "สร้างข่าว" ได้โดยอาศัยข้อมูลที่ป้อนเข้ามา เช่น "รายละเอียดของเหตุการณ์ปัจจุบัน" ผู้บริหารบริษัทข่าวบางรายที่ได้ดูการนำเสนอดังกล่าวอธิบายว่าเป็นการ "[มองข้าม] ความพยายามที่ใช้ไปในการสร้างข่าวที่ถูกต้องและมีคุณภาพ" ^{[ 27 ]}

ในเดือนกุมภาพันธ์ พ.ศ. 2567 Google ได้เปิดตัวโปรแกรมจ่ายเงินให้กับสำนักพิมพ์ขนาดเล็กเพื่อเขียนบทความสามบทความต่อวันโดยใช้โมเดล AI ที่สร้างขึ้นแบบเบต้า โปรแกรมนี้ไม่จำเป็นต้องได้รับความรู้หรือความยินยอมจากเว็บไซต์ที่สำนักพิมพ์ใช้เป็นแหล่งข้อมูล และไม่จำเป็นต้องติดป้ายกำกับบทความที่เผยแพร่ว่าสร้างขึ้นหรือได้รับความช่วยเหลือจากโมเดลเหล่านี้^{[ 28 ]}

Meta AI ซึ่งเป็นแชทบอทที่ใช้Llama 3ในการสรุปข่าว ได้รับการตั้งข้อสังเกตจากThe Washington Postว่าคัดลอกประโยคจากข่าวเหล่านั้นโดยไม่ระบุแหล่งที่มาโดยตรง และอาจทำให้ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ข่าวออนไลน์ลดลงอีกด้วย^{[ 29 ]}

การปรากฏตัวที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในช่วงทศวรรษ 2020 ทำให้การทำข่าวอัตโนมัติพัฒนาจากจุดเริ่มต้นของการสร้างเนื้อหาตามกฎเกณฑ์ การศึกษาล่าสุดอธิบายถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขวางและครอบคลุมมากขึ้นของเวิร์กโฟลว์ในห้องข่าว โดยมีเครื่องมือ AI ฝังตัวอยู่ในกระบวนการวิจัย การแก้ไข และการผลิตเนื้อหามากขึ้นเรื่อยๆ^{[ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]}

การพัฒนาล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ได้ขยายแนวคิดของการทำข่าวอัตโนมัติให้ก้าวไปไกลกว่าแนวคิดของการสร้างเรื่องราวข่าวจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ระบบก่อนหน้านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างรายงานข่าวประจำวันจากชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง เครื่องมือ AI รุ่นใหม่ได้รับการฝังตัวอยู่ภายในและได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือกิจกรรมต่างๆ ในห้องข่าว^{[ 33 ]}

ในการวิจัย กรณีการใช้งานที่ระบุสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ ได้แก่ งานในห้องข่าว เช่น การร่างบทความ การสรุปเอกสาร การสร้างหัวข้อข่าว การทำวิจัย และการใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตารางการเผยแพร่ ในหลายกรณีเหล่านี้ เครื่องมือ AI จะถูกใช้ควบคู่ไปกับนักข่าวที่เป็นมนุษย์ และไม่ได้ใช้เป็นระบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์^{[ 34 ]}

การวิเคราะห์บรรณมาตรศาสตร์ในปี 2024 ของการวิจัยปัญญาประดิษฐ์และวารสารศาสตร์ระบุว่างานวิจัยในหัวข้อนี้ได้เปลี่ยนไปครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากขึ้น เช่น ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ จริยธรรม ข้อมูลเท็จ การเปลี่ยนแปลงห้องข่าว และความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับ AI ^{[ 35 ]}

หุ่นยนต์นักข่าวถูกสร้างขึ้นเพื่อผลิตข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วที่เร็วกว่าสำนักข่าวเอพีประกาศว่าการใช้ระบบอัตโนมัติของพวกเขาส่งผลให้ปริมาณรายงานผลประกอบการจากลูกค้าเพิ่มขึ้นมากกว่าสิบเท่า ด้วยซอฟต์แวร์จากAutomated Insightsและข้อมูลจากบริษัทอื่นๆ พวกเขาสามารถผลิตบทความ 150 ถึง 300 คำได้ในเวลาเดียวกับที่นักข่าวใช้ในการวิเคราะห์ตัวเลขและเตรียมข้อมูล^{[ 4 ]}ด้วยการทำให้เรื่องราวและงานประจำต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ นักข่าวจึงมีเวลามากขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การรายงานเชิงสืบสวนและการวิเคราะห์เหตุการณ์อย่างลึกซึ้ง^{[ 2 ] [ 3 ]}

Francesco Marconi ^{[ 36 ]}จากสำนักข่าว Associated Press ระบุว่า ด้วยระบบอัตโนมัติ สำนักข่าวสามารถปลดปล่อยเวลาของนักข่าวได้ถึง 20 เปอร์เซ็นต์^{[ 37 ]}เพื่อมุ่งเน้นไปที่โครงการที่มีผลกระทบสูงกว่า โฆษกของ Gannett ก็ได้กล่าวเช่นเดียวกันว่า "ด้วยการใช้ AI เราสามารถขยายขอบเขตการรายงานข่าวและช่วยให้นักข่าวของเราสามารถมุ่งเน้นไปที่การรายงานเชิงลึกมากขึ้น" ^{[ 38 ]}

GBH รายงานว่าเครื่องมือ AI ช่วยเพิ่มการเข้าถึงของผู้เผยแพร่ข่าว Mike Carragi ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ Patch กล่าวว่าพวกเขาสามารถเพิ่มการเข้าถึงจาก 1,200 ชุมชนเป็น 7,000 ชุมชนได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่เดือนโดยไม่ต้องจ้างพนักงานใหม่ เพียงแค่ใช้ AI ที่สร้างขึ้นมาเท่านั้น ในความเป็นจริง หลายชุมชนได้รับบริการจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI เพียงอย่างเดียว ซึ่งสร้างบทสรุปของข้อมูลที่มีอยู่ภายในชุมชน^{[ 38 ]}

การทำข่าวแบบอัตโนมัติมีต้นทุนต่ำกว่า เนื่องจากสามารถผลิตเนื้อหาได้มากขึ้นในเวลาที่น้อยลง นอกจากนี้ยังช่วยลดต้นทุนแรงงานสำหรับองค์กรข่าว การลดการใช้แรงงานคนหมายถึงค่าใช้จ่ายที่ลดลงในด้านค่าจ้างหรือเงินเดือน วันลาพักผ่อน และประกันการว่างงาน ระบบอัตโนมัติทำหน้าที่เป็นเครื่องมือลดต้นทุนสำหรับสำนักข่าวที่กำลังดิ้นรนกับงบประมาณที่จำกัด แต่ยังคงต้องการรักษาขอบเขตและคุณภาพของการรายงานข่าว^{[ 3 ] [ 14 ]}

งานวิจัยบางชิ้นโต้แย้งว่าปัญญาประดิษฐ์ช่วยปรับปรุงคุณภาพของงานข่าวผ่านกลไกการตรวจสอบความถูกต้อง การตรวจสอบข้อเท็จจริง และการสนับสนุนความโปร่งใสที่ดีขึ้น^{[ 39 ]}

แบบจำลองวารสารศาสตร์เชิงทดลองบางแบบได้รวมกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของชุมชนเข้ากับเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งช่วยให้สมาชิกของประชาชนสามารถตรวจสอบ ยืนยัน และมีส่วนร่วมในผลการค้นพบหรือเนื้อหาต้นฉบับที่สร้างโดยแบบจำลองเหล่านี้ก่อนการเผยแพร่^{[ 40 ]}

ในเรื่องราวอัตโนมัติ มักเกิดความสับสนเกี่ยวกับผู้ที่ควรได้รับเครดิตในฐานะผู้เขียน ผู้เข้าร่วมหลายคนในการศึกษาเกี่ยวกับการเขียนบทความด้วยอัลกอริทึม^{[ 3 ]}ระบุว่าผู้เขียนคือโปรแกรมเมอร์ ในขณะที่คนอื่นๆ มองว่าองค์กรข่าวเป็นผู้เขียน ซึ่งเน้นย้ำถึงลักษณะการทำงานร่วมกัน นอกจากนี้ ผู้อ่านยังไม่มีวิธีตรวจสอบว่าบทความนั้นเขียนโดยหุ่นยนต์หรือมนุษย์ ซึ่งก่อให้เกิดปัญหาเรื่องความโปร่งใส แม้ว่าปัญหาดังกล่าวจะเกิดขึ้นกับการระบุผู้เขียนระหว่างผู้เขียนที่เป็นมนุษย์ด้วยเช่นกัน^{[ 3 ] [ 41 ]}

งานวิจัยได้มุ่งเน้นมากขึ้นถึงความสำคัญของการกำกับดูแลโดยมนุษย์ในการทำข่าวโดยใช้ AI ช่วยเหลือ แม้ว่าระบบ AI จะช่วยสร้างเนื้อหาได้ในปริมาณมาก แต่โดยทั่วไปแล้วความรับผิดชอบและการตัดสินใจด้านบรรณาธิการยังคงถือว่าอยู่กับนักข่าวหรือองค์กรข่าว^{[ 10 ]}

ความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของข่าวอัตโนมัติคล้ายคลึงกับความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของข่าวโดยทั่วไป นักวิจารณ์ตั้งข้อสงสัยว่าอัลกอริทึมนั้น "ยุติธรรมและแม่นยำ ปราศจากอคติ ความผิดพลาด หรือการพยายามแทรกแซง" ^{[ 42 ]}อีกครั้ง ปัญหาเหล่านี้เกี่ยวกับความยุติธรรม ความถูกต้อง อคติ ความผิดพลาด และการพยายามแทรกแซงหรือการโฆษณาชวนเชื่อก็มีอยู่ในบทความที่เขียนโดยมนุษย์มานานหลายพันปีแล้ว คำวิจารณ์ทั่วไปคือเครื่องจักรไม่สามารถทดแทนความสามารถของมนุษย์ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ อารมณ์ขัน และการคิดเชิงวิพากษ์ อย่างไรก็ตาม เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น เป้าหมายคือการเลียนแบบลักษณะของมนุษย์ เมื่อหนังสือพิมพ์ Guardian ของสหราชอาณาจักรใช้ AI ในการเขียนบทความทั้งหมดในเดือนกันยายน 2020 นักวิจารณ์ชี้ให้เห็นว่า AI ยังคงพึ่งพาเนื้อหาบรรณาธิการของมนุษย์ Austin Tanney หัวหน้าฝ่าย AI ของ Kainos กล่าวว่า "Guardian ได้รับบทความที่แตกต่างกันสามหรือสี่บทความและนำมาต่อกัน พวกเขายังให้ย่อหน้าแรกด้วย มันไม่ได้ลดทอนคุณค่าของบทความนั้น มันถูกเขียนโดย AI แต่มีบรรณาธิการที่เป็นมนุษย์อยู่ด้วย" ^{[ 3 ] [ 41 ] [ 43 ]}

การศึกษาวิจัยขนาดใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับการประเมินบทความข่าวของผู้อ่านที่ผลิตโดยใช้และไม่ใช้ระบบอัตโนมัติ ได้นำเสนอบทความ 24 บทความแก่ผู้บริโภคข่าวออนไลน์จำนวน 3,135 คน พบว่าบทความที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัตินั้นเข้าใจยากกว่าอย่างเห็นได้ชัด ส่วนหนึ่งเป็นเพราะบทความเหล่านั้นถูกมองว่ามีตัวเลขมากเกินไป อย่างไรก็ตาม บทความที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติได้รับการประเมินในระดับเดียวกันในเกณฑ์อื่นๆ รวมถึงน้ำเสียง การไหลของเรื่องราว และโครงสร้างการเล่าเรื่อง^{[ 44 ]}

นอกเหนือจากการประเมินโดยมนุษย์แล้ว ปัจจุบันมีวิธีการทางอัลกอริทึมมากมายในการระบุบทความที่เขียนโดยเครื่องจักร^{[ 45 ]}แม้ว่าบทความบางบทความอาจยังมีข้อผิดพลาดที่มนุษย์สามารถระบุได้อย่างชัดเจน แต่บางครั้งบทความเหล่านั้นก็สามารถทำคะแนนได้ดีกว่าเมื่อใช้ตัวระบุอัตโนมัติเหล่านี้เมื่อเทียบกับบทความที่เขียนโดยมนุษย์^{[ 46 ]}

บทความ Nieman Reportsปี 2017 โดย Nicola Bruno ^{[ 47 ]}กล่าวถึงว่าเครื่องจักรจะเข้ามาแทนที่นักข่าวหรือไม่ และกล่าวถึงข้อกังวลเกี่ยวกับแนวคิดเรื่องการปฏิบัติงานด้านวารสารศาสตร์แบบอัตโนมัติ ในที่สุด Bruno ก็ได้ข้อสรุปว่า AI จะช่วยเหลือนักข่าว ไม่ใช่เข้ามาแทนที่พวกเขา “ไม่มีซอฟต์แวร์อัตโนมัติหรือนักข่าวสมัครเล่นคนใดที่จะมาแทนที่นักข่าวที่ดีได้” เขากล่าว

อย่างไรก็ตาม ในปี 2020 ไมโครซอฟต์ได้ทำเช่นนั้นจริง ๆ โดยแทนที่นักข่าว 27 คนด้วย AI พนักงานคนหนึ่งให้สัมภาษณ์กับ The Guardian ว่า “ฉันใช้เวลาทั้งหมดไปกับการอ่านเกี่ยวกับว่าระบบอัตโนมัติและ AI จะเข้ามาแย่งงานของเราทั้งหมด และนี่ฉันก็เป็น AI ที่แย่งงานของฉันไปแล้ว” นักข่าวคนนั้นกล่าวต่อไปว่า การแทนที่มนุษย์ด้วยซอฟต์แวร์นั้นมีความเสี่ยง เนื่องจากพนักงานที่มีอยู่ระมัดระวังที่จะปฏิบัติตาม “แนวทางการบรรณาธิการที่เข้มงวดมาก” ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะไม่เห็นเนื้อหาที่รุนแรงหรือไม่เหมาะสมเมื่อเปิดเบราว์เซอร์ เป็นต้น^{[ 48 ]}

ในเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2567 สถาบันรอยเตอร์ได้เผยแพร่รายงานข่าวสารดิจิทัลประจำปี พ.ศ. 2567 โดยจากการสำรวจความคิดเห็นของผู้คนในอเมริกาและยุโรป สถาบันรอยเตอร์รายงานว่า 52% และ 47% ตามลำดับ รู้สึกไม่สบายใจกับข่าวที่ผลิตโดย "ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนใหญ่โดยมีการกำกับดูแลจากมนุษย์บ้าง" และ 23% และ 15% ตามลำดับ รายงานว่ารู้สึกสบายใจ 42% ของชาวอเมริกันและ 33% ของชาวยุโรปรายงานว่าพวกเขารู้สึกสบายใจกับข่าวที่ผลิตโดย "มนุษย์เป็นส่วนใหญ่โดยได้รับความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์บ้าง" ผลการสำรวจทั่วโลกรายงานว่าผู้คนรู้สึกไม่สบายใจกับหัวข้อข่าวต่างๆ เช่น การเมือง (46%) อาชญากรรม (43%) และข่าวท้องถิ่น (37%) ที่ผลิตโดยปัญญาประดิษฐ์มากกว่าหัวข้อข่าวอื่นๆ^{[ 49 ]}

งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าระดับความไว้วางใจในข่าวที่สร้างโดย AI ได้รับอิทธิพลจากสิ่งต่างๆ เช่น แนวทางการเปิดเผยข้อมูล กลไกความรับผิดชอบ และปริมาณการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในการสร้างเนื้อหา^{[ 50 ]}

คำถามและการถกเถียงเกี่ยวกับการเปิดเผยข้อมูลและแนวปฏิบัติต่างๆ กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น เนื่องจากรัฐบาลและองค์กรต่างๆ ได้พัฒนากรอบและคำแนะนำสำหรับการกำกับดูแลเนื้อหาที่สร้างโดย AI ^{[ 51 ]}

หนึ่งในข้อกังวลเกี่ยวกับการใช้ระบบอัตโนมัติคือการสูญเสียงานของนักข่าว เนื่องจากสำนักพิมพ์ต่างๆ หันมาใช้ AI แทน^{[ 3 ] [ 4 ] [ 52 ]}การใช้ระบบอัตโนมัติกลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในห้องข่าวในปัจจุบัน เพื่อให้ทันกับความต้องการข่าวที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งส่งผลกระทบต่อธรรมชาติของวิชาชีพนักข่าว^{[ 6 ]}ในปี 2557 การสำรวจประจำปีจากสมาคมบรรณาธิการข่าวแห่งอเมริกาประกาศว่าอุตสาหกรรมหนังสือพิมพ์สูญเสียบรรณาธิการมืออาชีพแบบเต็มเวลาไป 3,800 คน^{[ 53 ]}ซึ่งลดลงมากกว่า 10% ภายในหนึ่งปี นับเป็นการลดลงครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่ที่อุตสาหกรรมนี้ลดงานไปกว่า 10,000 ตำแหน่งในปี 2550 และ 2551 ^{[ 53 ] [ 54 ]}

วุฒิสมาชิกสหรัฐฯRichard BlumenthalและAmy Klobucharได้แสดงความกังวลว่า AI แบบสร้างสรรค์อาจส่งผลเสียต่อข่าวท้องถิ่น^{[ 55 ]}ในเดือนกรกฎาคม 2023 OpenAI ได้ร่วมมือกับ American Journalism Project เพื่อให้ทุนสนับสนุนสำนักข่าวท้องถิ่นในการทดลองใช้ AI แบบสร้างสรรค์ โดย Axios ตั้งข้อสังเกตถึงความเป็นไปได้ที่บริษัท AI แบบสร้างสรรค์จะสร้างความพึ่งพาให้กับสำนักข่าวเหล่านี้^{[ 56 ]}

เมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI และเครื่องมือที่ใช้ AI ช่วยเหลือได้รับการบูรณาการเข้ากับงานวารสารศาสตร์มากขึ้น การวิจัยจึงเปลี่ยนไปสู่ประเด็นการกำกับดูแล ซึ่งรวมถึงความโปร่งใส ความรับผิดชอบ อคติ ความเป็นธรรม และความรับผิดชอบ นักวิชาการโต้แย้งว่าความรับผิดชอบในวารสารศาสตร์ที่ใช้ AI ช่วยเหลือนั้นมากกว่าการใช้ระบบเอง แต่ยังรวมถึงวิธีการกำกับดูแลการใช้งานด้วย การวิจัยล่าสุดวิเคราะห์กระบวนการและนโยบายที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการผลิตข่าว การอภิปรายเหล่านี้มักจะตรวจสอบว่าองค์กรข่าวสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ด้านประสิทธิภาพของ AI กับมาตรฐานวารสารศาสตร์ระดับมืออาชีพและความรับผิดชอบต่อผลประโยชน์สาธารณะอย่างไร^{[ 9 ] [ 57 ]}

งานวิจัยสมัยใหม่ชี้ให้เห็นว่าแนวทางที่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องมีความสำคัญต่อการรักษาความรับผิดชอบและความไว้วางใจในการรายงานข่าวโดยใช้ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อระบบเหล่านั้นมีส่วนร่วมในกระบวนการรายงาน การตรวจสอบ หรือการแก้ไขใดๆ^{[ 40 ]}

การศึกษาล่าสุดกำลังสำรวจแนวทางการมีส่วนร่วมในการทำข่าวอัตโนมัติที่นำเนื้อหาที่สร้างโดย AI และบรรณาธิการที่เป็นมนุษย์/การตรวจสอบความถูกต้องโดยชุมชนมารวมกัน แทนที่จะใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI มาแทนที่นักข่าว โมเดลเหล่านี้จะนำ AI มาใช้เป็นส่วนหนึ่งของกรอบงานทางสังคมและเทคโนโลยีที่ใหญ่กว่า ซึ่งรวมถึงการมีส่วนร่วมของสาธารณะ กลไกความโปร่งใส และการตรวจสอบแก้ไขโดยมนุษย์^{[ 58 ]}

มีการศึกษาค้นคว้าจำนวนมากในช่วงไม่นานมานี้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างบริษัทแพลตฟอร์ม เช่น Google และ Facebook กับอุตสาหกรรมข่าว โดยนักวิจัยได้ตรวจสอบผลกระทบของแพลตฟอร์มเหล่านี้ต่อการเผยแพร่และการสร้างรายได้จากเนื้อหาข่าว รวมถึงผลกระทบต่อวารสารศาสตร์และประชาธิปไตย^{[ 59 ] [ 60 ] [ 61 ]}นักวิชาการบางคนได้ขยายแนวคิดนี้ไปสู่การทำข่าวอัตโนมัติและการใช้ AI ในข่าว ตัวอย่างเช่น บทความในปี 2022 โดย Felix Simon นักวิชาการจาก มหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ดโต้แย้งว่าการกระจุกตัวของเครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐาน AI ในมือของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง เช่น Google, Microsoft และ Amazon Web Services เป็นปัญหาสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมข่าว เนื่องจากมีความเสี่ยงที่จะทำให้บริษัทเหล่านี้มีอำนาจควบคุมมากขึ้นและเพิ่มการพึ่งพาของอุตสาหกรรมต่อบริษัทเหล่านี้^{[ 62 ]} Simon โต้แย้งว่าสิ่งนี้อาจนำไปสู่การผูกขาดผู้ขาย ซึ่งองค์กรข่าวจะพึ่งพา AI ที่จัดหาโดยบริษัทเหล่านี้ในเชิงโครงสร้างและไม่สามารถเปลี่ยนไปใช้ผู้ขายรายอื่นได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก บริษัทเหล่านี้ยังมีการควบคุมสิ่งประดิษฐ์และสัญญา^{[ 63 ]}เหนือโครงสร้างพื้นฐานและบริการ AI ของตน ซึ่งอาจทำให้องค์กรข่าวต้องเผชิญกับความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดหรือการหยุดใช้งานโซลูชัน AI โดยสิ้นเชิง นอกจากนี้ ผู้เขียนยังโต้แย้งว่าการพึ่งพาบริษัทเหล่านี้สำหรับ AI อาจทำให้องค์กรข่าวเข้าใจการตัดสินใจหรือการคาดการณ์ที่ทำโดยระบบได้ยากขึ้น และอาจจำกัดความสามารถในการปกป้องแหล่งข่าวหรือข้อมูลธุรกิจที่เป็นกรรมสิทธิ์ได้

ในเดือนมกราคม 2023 Futurism.comได้เปิดเผยเรื่องราวว่าCNETได้ใช้เครื่องมือ AI ภายในที่ไม่เปิดเผยในการเขียนเรื่องราวอย่างน้อย 77 เรื่อง หลังจากข่าวนี้เผยแพร่ CNET ได้โพสต์แก้ไขเรื่องราว 41 เรื่อง^{[ 64 ]}

ในเดือนเมษายน พ.ศ. 2566 หนังสือพิมพ์แทบลอยด์เยอรมันDie Aktuelleได้ตีพิมพ์บทสัมภาษณ์ปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI กับอดีตนักแข่งรถMichael Schumacherซึ่งไม่ได้ปรากฏตัวต่อสาธารณะเลยตั้งแต่ปี พ.ศ. 2556 หลังจากได้รับบาดเจ็บที่สมองจากอุบัติเหตุขณะเล่นสกี เรื่องราวนี้มีการเปิดเผยข้อมูลที่เป็นไปได้สองประการ: หน้าปกมีข้อความว่า "เหมือนจริงจนน่าหลอกลวง" และบทสัมภาษณ์มีการยอมรับในตอนท้ายว่าเป็นบทสัมภาษณ์ที่สร้างขึ้นโดย AI บรรณาธิการบริหารถูกไล่ออกในเวลาต่อมาไม่นานท่ามกลางข้อโต้แย้ง^{[ 65 ]}

สื่ออื่นๆ ที่เผยแพร่เนื้อหาซึ่งชื่อผู้เขียนหรือเนื้อหานั้นได้รับการยืนยันหรือสงสัยว่าสร้างขึ้นโดยแบบจำลอง AI เชิงสร้างสรรค์ – โดยมักจะมีเนื้อหาเท็จ ข้อผิดพลาด หรือการไม่เปิดเผยการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ – ได้แก่:

ในเดือนพฤษภาคม 2024 Futurism ตั้งข้อสังเกตว่าวิดีโอระบบจัดการเนื้อหาของ AdVon Commerce ซึ่งใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการผลิตบทความสำหรับสื่อต่างๆ ที่กล่าวถึงข้างต้น ปรากฏให้เห็นว่า "พวกเขาผลิตบทความหลายหมื่นบทความให้กับสำนักพิมพ์มากกว่า 150 แห่ง" ^{[ 100 ]}

ในกรณีอื่นๆ มีการใช้การทำข่าวอัตโนมัติเพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมกับเว็บไซต์และแอป ในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2568 Soon-Shiong เจ้าของ LA Times ได้เปิดตัวเครื่องมือ AI ชื่อ Insight ซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อให้ความคิดเห็นที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเรื่องราวความคิดเห็นที่จะทำให้ทุกคนรู้สึกว่าความคิดเห็นของตนได้รับการรับฟัง แต่กลับสร้างความคิดเห็นสนับสนุน KKK และถูกลบออกอย่างรวดเร็ว^{[ 101 ]}

เว็บไซต์ข่าวที่ปิดตัวไปแล้วหลายแห่ง ( The Hairpin , The Frisky , Apple Daily , Ashland Daily Tidings , Clayton County Register , Southwest Journal ) และบล็อก ( The Unofficial Apple Weblog , iLounge ) ได้ถูกยึดครองโดย AI โดยมีการสร้างบทความด้วย AI ที่สร้างขึ้นเอง^{[ 102 ] [ 103 ] [ 104 ] [ 105 ] [ 106 ] [ 107 ] [ 108 ] [ 109 ]}

เพื่อตอบสนองต่อปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเกี่ยวกับการใช้และการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในทางที่ผิดในงานวารสารศาสตร์ และความกังวลเกี่ยวกับการลดลงของความไว้วางใจจากผู้ชม สื่อต่างๆ ทั่วโลก รวมถึงสิ่งพิมพ์ต่างๆ เช่นWired , Associated Press , The Quint , RapplerหรือThe Guardianได้เผยแพร่แนวทางเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาวางแผนที่จะใช้และไม่ใช้ AI และ AI เชิงสร้างสรรค์ในงานของพวกเขา^{[ 110 ] [ 111 ] [ 112 ] [ 113 ]}

แนวทางเหล่านี้สนับสนุนความพยายามที่กว้างขึ้นขององค์กรข่าวในการกำหนดนโยบายสำหรับการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบในงานข่าว การวิจัยเปรียบเทียบเกี่ยวกับนโยบายห้องข่าวในปัจจุบันพบว่าแนวทางเหล่านี้มักจะกล่าวถึงประเด็นที่เกี่ยวข้องกับการเปิดเผยข้อมูล การกำกับดูแลด้านบรรณาธิการ การตรวจสอบ และข้อจำกัดในการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์^{[ 114 ]}

• การรายงานข่าวแบบเน้นเนื้อหาเป็นหลัก  – การรายงานข่าวที่อิงจากข่าวประชาสัมพันธ์และเรื่องราวจากสำนักข่าวต่างๆ