Trách nhiệm xã hội và chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp của nhà báo trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo

PGS, TS ĐINH THỊ THÚY HẰNG
TS ĐINH QUỲNH ANH
Hội Nhà báo Việt Nam

Social responsibility and professional ethics standards of journalists in the era of artificial intelligence

Abstract: The rapid development of artificial intelligence (AI), especially generative AI, is transforming the entire journalism value chain: from topic discovery, data collection and processing, content production, editing, distribution, to public feedback measurement. AI helps enhance productivity and expand information search and processing capabilities, but it also increases the risks of algorithmic bias, data leakage, and the decline of certain professional skills if journalists over-rely on tools. Based on the analysis and synthesis of relevant research and legal documents, the article clarifies the social responsibility and professional ethics standards of journalists in the digital era; also, it proposes a verification process, a reference set of criteria, and several orientations for training and fostering AI usage capacity for journalists.

Keywords: journalistic ethics; generative AI; quality verification; fake news; deepfake; algorithmic literacy; journalism training.

1. Mở đầu

Hiện nay, AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ kỹ thuật cho các nhà báo mà đang trở thành một tác nhân tham gia ngày càng sâu vào hoạt động báo chí. Các hệ thống tự động có thể tổng hợp tài liệu, phiên âm, dịch thuật, phân loại hồ sơ, gợi ý tiêu đề, tạo hình ảnh, sản xuất bản thảo và cá nhân hóa nội dung. Tuy nhiên, năng suất tăng lên đi kèm những rủi ro mới: nguy cơ AI bịa đặt thông tin, làm rò rỉ dữ liệu mật hoặc tạo ra những nội dung có vẻ rất thuyết phục nhưng thực chất chưa được kiểm chứng.

Những biến đổi này đặt ra câu hỏi cốt lõi: khi một nội dung báo chí được hình thành bởi sự phối hợp giữa phóng viên, biên tập viên, nhà cung cấp nền tảng, lập trình viên, dữ liệu và mô hình AI, ai là chủ thể chịu trách nhiệm cuối cùng? Nghiên cứu của Boyles, Weber, & Borges-Rey (2024) cũng cho thấy, công nghệ không còn mang tính trung lập, mà mã nguồn và thuật toán mang theo lựa chọn, giá trị và quan hệ quyền lực của người thiết kế và xây dựng chúng. Do đó, đạo đức báo chí trong kỷ nguyên AI đòi hỏi sự chuyển dịch toàn diện, mở rộng từ đạo đức của người làm báo trong sản xuất nội dung đến toàn bộ hạ tầng công nghệ lõi. Tương tự, Dörr và Hollnbuchner (2017) đã chỉ ra rằng, trách nhiệm đạo đức trong báo chí thuật toán đang dịch chuyển từ cá nhân nhà báo sang một cấu trúc nhiều tầng, bao gồm cá nhân nhà báo, cơ quan báo chí, nhà cung cấp công nghệ và môi trường xã hội. Vì vậy, các nhà lãnh đạo, quản lý báo chí không thể chỉ yêu cầu phóng viên cẩn thận và chịu trách nhiệm; mà cơ quan báo chí cần xây dựng đồng bộ quy trình, công cụ chuẩn mực, cùng cơ chế quản trị.

Bài viết sử dụng phương pháp phân tích và tổng hợp tài liệu. Nguồn tư liệu gồm các nghiên cứu về AI và báo chí cùng các văn bản pháp luật Việt Nam có liên quan. Việc lựa chọn tài liệu tập trung vào ba nhóm vấn đề trực tiếp phục vụ mục tiêu của bài: trách nhiệm và đạo đức nghề nghiệp; kiểm định việc sử dụng AI trong tòa soạn; đào tạo, bồi dưỡng nhà báo. Trên cơ sở đối chiếu các nguồn, bài viết tổng hợp các luận điểm và đề xuất một số giải pháp phù hợp với bối cảnh báo chí Việt Nam.

2. Nội dung

2.1. Cơ sở tiếp cận AI như một hệ thống xã hội - kỹ thuật có trách nhiệm

Trên phương diện pháp lý, Việt Nam đã hình thành từng bước một hệ thống văn bản điều chỉnh việc nghiên cứu, phát triển, cung cấp và sử dụng AI. Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 đã đặt nền móng chính sách cho phát triển AI. Tiếp đó, Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 của Chính phủ về bảo vệ dữ liệu cá nhân đã quy định các nguyên tắc và nghĩa vụ đối với hoạt động thu thập, xử lý, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu cá nhân. Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15 ngày 30/11/2024 tiếp tục củng cố nền tảng pháp lý cho quản trị dữ liệu trong môi trường số, đồng thời quy định về việc xây dựng, phát triển, bảo vệ, quản trị, xử lý và sử dụng dữ liệu. Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, được Quốc hội thông qua ngày 10/12/2025 và có hiệu lực từ ngày 01/3/2026, là luật đầu tiên của Việt Nam điều chỉnh tương đối toàn diện các hoạt động nghiên cứu, phát triển, cung cấp, triển khai và sử dụng hệ thống AI.

Trên phương diện nghiên cứu, các học giả trong nước và quốc tế có cách nhìn mới về AI. AI không đơn thuần là phần mềm, mà hoạt động như một hệ thống xã hội và kỹ thuật. Những sản phẩm do AI tạo ra là kết quả của thiết kế công nghệ, dữ liệu, quy trình nghiệp vụ, văn hóa tòa soạn, mô hình kinh doanh và năng lực của người sử dụng. Gutierrez Lopez và cộng sự (2023) cho rằng, AI chỉ được chấp nhận như một công cụ biên tập khi phù hợp với giá trị, thói quen và quy trình thực tế của nhà báo. Trong khi đó, Cordero và cộng sự (2025) đề xuất 12 câu hỏi phản tư nhằm xem xét cả hiệu quả của công cụ AI và mức độ phù hợp của công cụ với các giá trị báo chí, qua đó tạo cơ sở để chuyển các nguyên tắc chung thành những tiêu chí có thể xem xét trong thực tiễn.

Kiesow (2024) nhấn mạnh rằng, các cơ quan báo chí hiện đại thực chất cũng là các tổ chức công nghệ. Vì vậy, giá trị báo chí phải được đưa vào xem xét ngay từ khâu mua sắm, thiết kế và phát triển phần mềm, chứ không phải chỉ kiểm tra, rà soát nội dung thông tin ở khâu cuối cùng. Đây là nền tảng để các cơ quan báo chí chủ động quản trị rủi ro và hạn chế sai sót.

Từ các quy định pháp luật và các nghiên cứu nêu trên, có thể xem xét việc sử dụng AI trong hoạt động báo chí trên ba phương diện có quan hệ chặt chẽ với nhau: pháp luật, quản trị tòa soạn và đạo đức nghề nghiệp. Một nguyên tắc cốt lõi là AI có thể hỗ trợ hoạt động nghề nghiệp, nhưng không thay thế thẩm quyền, trách nhiệm pháp lý và trách nhiệm đạo đức của con người.

Vì vậy, dù nội dung được AI gợi ý, tổng hợp, dịch, biên tập hoặc tạo sinh ở mức độ nào, trách nhiệm cuối cùng về độ chính xác, tính công bằng, tính nhân văn và hậu quả xã hội của tác phẩm vẫn thuộc về nhà báo, biên tập viên và cơ quan báo chí. Nhận định này cũng phù hợp với các nghĩa vụ nghề nghiệp và pháp lý hiện hành về tính trung thực của thông tin, bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân, quyền riêng tư, an toàn thông tin và quyền tác giả.

2.2. Quy trình và bộ tiêu chí kiểm định AI dùng trong hoạt động báo chí

a) Quy trình kiểm định chất lượng nhằm ngăn chặn thông tin sai lệch do AI tự tạo

Quy trình kiểm định chất lượng cần dựa trên ba nguyên tắc: AI có thể đề xuất nhưng con người phải xác nhận; mức độ kiểm soát tăng theo rủi ro của tác vụ và nội dung; các đầu ra quan trọng phải để lại dấu vết kiểm soát. Kiểm định không nên chỉ là thao tác phê duyệt ở khâu cuối, mà cần được thực hiện tại những điểm quyết định trong quá trình sản xuất, từ lựa chọn dữ liệu đầu vào, đánh giá bằng chứng, diễn giải kết quả đến quyết định xuất bản và chỉnh sửa. Ở các khâu này, cần có sự tham gia của người có chuyên môn nghiệp vụ và hiểu biết phù hợp về công nghệ.

Trong nghiên cứu tại BBC, Gutierrez Lopez và cộng sự (2023) cho thấy, việc tích hợp AI vào quy trình làm việc đòi hỏi sự tham gia của nhà báo và sự phù hợp với các giá trị, thói quen, quy trình biên tập hiện có. Đây là cơ sở để đặt hoạt động kiểm định và quyền quyết định của con người trong quy trình sản xuất.

Trên cơ sở các nghiên cứu và yêu cầu nghề nghiệp nêu trên, bài viết đề xuất quy trình kiểm định chất lượng gồm sáu bước:

Bước 1: Phân loại mức độ rủi ro của các nhiệm vụ giao cho AI:

- Những công việc có rủi ro thấp gồm phiên âm, sửa lỗi chính tả hoặc gợi ý cấu trúc.

- Những công việc có rủi ro trung bình gồm tóm tắt tài liệu, dịch thuật, phân loại dữ liệu.

- Những công việc có rủi ro cao gồm tạo nội dung về chính trị, pháp luật, sức khỏe, tài chính, xung đột, liên quan tới cá nhân, dữ liệu điều tra hoặc nội dung có thể gây tác động xã hội lớn. Đối với nhóm này, bài viết đề xuất kiểm duyệt ít nhất hai cấp và không áp dụng cơ chế tự động xuất bản.

Bước 2: Kiểm soát đầu vào: Phóng viên phải xác định rõ nguồn dữ liệu, quyền sử dụng, mức độ bảo mật và khả năng thiên lệch. Không đưa tài liệu mật, dữ liệu nhạy cảm, thông tin cá nhân nhạy cảm, hoặc nội dung chưa công bố lên các nền tảng AI công cộng. Sử dụng công cụ AI nội bộ, ví dụ như AI agent có hợp đồng bảo vệ dữ liệu.

Bước 3: Bắt buộc đầu ra kèm theo bằng chứng xác thực: Các câu lệnh (Prompt) và giao diện tác nghiệp yêu cầu AI phân biệt rõ giữa dữ kiện, suy luận và chỉ ra nội dung chưa chắc chắn; yêu cầu AI cung cấp nguồn hoặc trích đoạn làm căn cứ; yêu cầu AI từ chối trả lời khi không có đủ dữ liệu. Đối với hệ thống truy xuất tài liệu, yêu cầu AI đưa ra các câu trả lời chỉ được tạo từ kho dữ liệu nguồn đã được kiểm định.

Bước 4: Xác minh độc lập: Mọi tên riêng, con số, thời gian, địa điểm, trích dẫn và quan hệ nhân quả do AI đưa ra phải được đối chiếu với nguồn gốc. Với thông tin quan trọng, cần ưu tiên truy về nguồn sơ cấp như văn bản chính thức, dữ liệu gốc, ghi âm hoặc nhân chứng; khi mức độ rủi ro cao, nên có thêm nguồn xác nhận độc lập hoặc ý kiến của chuyên gia có thẩm quyền.

Bước 5: Biên tập và kiểm tra tác động thông tin: Ngoài việc kiểm chứng đúng sai, biên tập viên cần đánh giá nguy cơ gây hại như định kiến, xâm phạm đời tư, kích động, làm sai lệch ngữ cảnh hoặc thông tin không cân bằng, nhất là đối với các nhóm yếu thế... Đây là bước quan trọng của nghề báo mà công cụ kỹ thuật khó thay thế.

Bước 6: Ghi nhận, công bố và hậu kiểm: Hệ thống cần lưu nhật ký cụ thể như công cụ AI nào đã được dùng, dữ liệu nào được sử dụng, ai kiểm tra, ai phê duyệt và nội dung đã được biên tập như thế nào. Khi AI tham gia vào việc tạo hoặc biến đổi nội dung xuất bản, cơ quan báo chí nên công bố việc sử dụng AI ở mức độ phù hợp. Sau khi xuất bản, cần có cơ chế tiếp nhận phản hồi, nhanh chóng đính chính, sửa sai.

b) Bộ tiêu chí kiểm định AI dùng trong hoạt động báo chí

Bảng dưới đây được tác giả tổng hợp và phát triển trên cơ sở 12 câu hỏi phản tư của Cordero và cộng sự (2025) về hiệu quả và sự phù hợp với các giá trị báo chí của công cụ AI. Từ khung này, bài viết đưa ra sáu tiêu chí và bổ sung hai thành phần phục vụ thực hành là minh chứng cần có và chủ thể chịu trách nhiệm. Bảng dưới đây nhằm gợi ý cho nhà báo và các nhóm sản xuất tại cơ quan báo chí Việt Nam khi đánh giá việc sử dụng AI trong tác nghiệp.

Nguồn: Tác giả tổng hợp và phát triển từ Cordero và cộng sự (2025).

2.3. Nguyên tắc trách nhiệm xã hội và chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp trong hoạt động báo chí kỷ nguyên AI

a) Nguyên tắc không chuyển giao trách nhiệm cho AI

AI không phải là chủ thể chịu trách nhiệm pháp lý hay đạo đức thay cho nhà báo. Dù nội dung được gợi ý, dịch, tóm tắt hay tạo bản thảo bởi AI, phóng viên và cơ quan báo chí vẫn chịu trách nhiệm về tính chính xác, tính công bằng, tác động và quyết định xuất bản.

Dörr và Hollnbuchner (2017) chỉ ra rằng, việc áp dụng thuật toán dẫn đến sự phân tán trách nhiệm giữa nhiều tác nhân, nhưng đồng thời lại nâng cao vai trò đạo đức của tổ chức báo chí. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất phân định trách nhiệm theo các cấp độ sau:

- Phóng viên chịu trách nhiệm về mục đích sử dụng, nguồn và xác minh;

- Biên tập viên chịu trách nhiệm về phê duyệt;

- Bộ phận công nghệ chịu trách nhiệm về kiểm thử, bảo mật và cảnh báo giới hạn;

- Lãnh đạo chịu trách nhiệm về chính sách, nguồn lực và xử lý sự cố;

- Nhà cung cấp chịu trách nhiệm theo hợp đồng về dữ liệu và vận hành.

b) Cơ chế quản trị đạo đức tòa soạn

Mỗi cơ quan báo chí cần ban hành chính sách sử dụng AI, trong đó xác định công cụ được phép dùng, những loại dữ liệu không được đưa vào công cụ AI, trường hợp phải gắn nhãn, cấp độ kiểm duyệt, quy trình báo cáo sự cố và cách xử lý vi phạm. Chính sách cần được rà soát định kỳ vì công cụ, mô hình và điều khoản sử dụng có thể thay đổi nhanh.

Mỗi cơ quan báo chí có thể thành lập nhóm liên bộ phận về quản trị các vấn đề liên quan đến đạo đức khi sử dụng AI, bao gồm đại diện của các bộ phận biên tập, công nghệ, pháp chế, an toàn thông tin và đào tạo. Đây không nhất thiết phải là một bộ phận lớn, nhưng phải có thẩm quyền để đánh giá công cụ, xử lý tình huống và tổ chức công tác kiểm định. Kiesow (2024) nhấn mạnh, các nhà phát triển phần mềm và chuyên gia công nghệ phải trở thành một phần của văn hóa tổ chức, đồng thời được dẫn dắt bởi nguyên tắc báo chí chứ không phải nguyên tắc tối ưu hóa công nghệ.

Tòa soạn nên công bố định kỳ báo cáo minh bạch về việc sử dụng AI. Đây vừa là cơ chế giải trình, vừa là phương thức nâng cao hiểu biết của công chúng về quy trình báo chí.

c) Các quy định đạo đức nghề nghiệp trong hoạt động báo chí số có thể tham khảo

(1) Con người quyết định cuối cùng: Không giao cho AI quyền tự động quyết định xuất bản đối với nội dung có ý nghĩa xã hội hoặc có rủi ro cao.

(2) Trung thực về mức độ sử dụng AI: Không che giấu việc AI tạo hoặc biến đổi nội dung một cách đáng kể; áp dụng nhãn công bố phù hợp với mức độ can thiệp.

(3) Xác minh độc lập: Không coi đầu ra của AI là nguồn tin; mọi dữ kiện phải được đối chiếu với các nguồn tin đáng tin cậy.

(4) Bảo vệ nguồn tin và dữ liệu: Không nhập dữ liệu mật, tài liệu điều tra, thông tin nhận dạng hoặc dữ liệu chưa công bố vào công cụ chưa được phê duyệt.

(5) Không tạo bằng chứng giả: Không dùng AI để dựng trích dẫn, hình ảnh, âm thanh hoặc nhân vật, vì điều này có thể khiến công chúng hiểu đó là bằng chứng thật.

(6) Tôn trọng công bằng và đa dạng: Kiểm tra định kiến và tác động bất cân xứng đối với các nhóm yếu thế; không để tối ưu hóa tương tác lấn át lợi ích của công chúng.

(7) Duy trì năng lực nghề nghiệp cốt lõi: Không để AI thay thế hoàn toàn việc nghiên cứu, phỏng vấn, viết, phân tích và tư duy độc lập.

(8) Có khả năng giải trình: Lưu dấu vết sử dụng AI và có thể giải thích quyết định biên tập khi bị chất vấn.

(9) Ưu tiên công cụ phù hợp với giá trị: Đánh giá quyền sở hữu, tính minh bạch, bảo mật, khả năng tùy chỉnh và mức độ phụ thuộc vào nhà cung cấp.

(10) Sửa sai nhanh và minh bạch: Khi sai sót liên quan đến AI xảy ra, cần công khai nguyên nhân, phạm vi ảnh hưởng và các biện pháp khắc phục.

2.4. Công tác đào tạo, bồi dưỡng các nhà báo trong kỷ nguyên AI

AI vừa tạo ra những thách thức, vừa mang lại cơ hội để báo chí tiếp tục khẳng định vai trò định hướng dư luận xã hội trong kỷ nguyên số. Các nghiên cứu tại Thụy Sĩ cho thấy, trong bối cảnh ngày càng nhiều nội dung có hình thức giống tin tức nhưng không do nhà báo sản xuất, giá trị khác biệt của nhà báo nằm ở khả năng xác minh, cung cấp định hướng, tác nghiệp thực địa, làm việc trực tiếp với nguồn tin và đặt sự kiện trong bối cảnh xã hội (Amigo & Porlezza, 2025).

Ở Việt Nam, vai trò xã hội của nhà báo tiếp tục gắn với việc cung cấp thông tin, góp phần định hướng nhận thức, bảo vệ sự thật và phân biệt đúng - sai, thật - giả trong môi trường số (Đinh An và cộng sự, 2026).

Các nghiên cứu cũng cảnh báo nguy cơ AI làm suy giảm một số năng lực nghề nghiệp như nghiên cứu, viết, ghi chép, phân tích, phỏng vấn và tư duy độc lập nếu nhà báo phụ thuộc quá mức vào công cụ (Wu, 2026). Vì vậy, đào tạo cần đồng thời phát triển kỹ năng mới và duy trì các năng lực cốt lõi của nghề báo. Trong các chương trình bồi dưỡng, nên có những bài tập không sử dụng AI để người học tự đặt câu hỏi, phỏng vấn, viết tin, kiểm tra tài liệu và lập luận; sau đó mới đối chiếu với kết quả khi có AI hỗ trợ.

Chương trình đào tạo, bồi dưỡng nghiệp vụ báo chí nên chuyển từ việc dạy một số công cụ riêng lẻ sang tích hợp kiến thức về AI vào các nội dung nghiệp vụ phù hợp, từ viết tin, phỏng vấn, điều tra, báo chí dữ liệu và sản xuất đa phương tiện đến pháp luật, đạo đức và quản trị tòa soạn. Ở mỗi nội dung, người học cần trả lời ba câu hỏi: AI có thể hỗ trợ khâu nào; rủi ro nào có thể phát sinh; và con người phải giữ quyền kiểm soát ở đâu.

Chương trình bồi dưỡng cũng cần rèn luyện kỹ năng phỏng vấn trong các tình huống nhạy cảm, làm việc với nhóm dễ bị tổn thương và kể chuyện dựa trên giao tiếp, trải nghiệm và nguồn tin thực tế. Những năng lực như đồng cảm, lắng nghe, khiêm tốn, tò mò và nhận biết tổn thương của nguồn tin vẫn là phần quan trọng của nghề báo. AI có thể mô phỏng ngôn ngữ cảm xúc nhưng không thay thế được trải nghiệm tại hiện trường và trách nhiệm của nhà báo trong quan hệ với nguồn tin. Việc khai thác yếu tố cảm xúc vì thế phải đi cùng yêu cầu về chính xác, công bằng và thận trọng, tránh đẩy câu chuyện theo hướng giật gân.

Theo Schjøtt và Schaetz (2026), các khóa bồi dưỡng AI không chỉ truyền đạt kỹ năng mà còn định hình cách nhà báo hiểu và tiếp nhận công nghệ. Từ nghiên cứu về JournalismAI Academy for Small Newsrooms, các tác giả xác định bốn chiều trung tâm của quá trình tiếp nhận AI: nhận biết và hiểu rõ, nuôi dưỡng năng lực, quản trị và tiếp nhận có chọn lọc.

(1) Nhận biết và hiểu rõ: Giúp người học phân biệt AI, thuật toán, tự động hóa và AI tạo sinh; hiểu về dữ liệu, xác suất, ảo giác và giới hạn; giải cấu trúc các diễn ngôn quảng bá coi AI như một công cụ toàn năng.

(2) Nuôi dưỡng năng lực: Tổ chức thực hành có hướng dẫn, cho phép thử nghiệm nhiều công cụ AI, so sánh kết quả, phát hiện lỗi và hình thành sự tự tin đi kèm với hoài nghi nghề nghiệp.

(3) Quản trị: Dạy đánh giá rủi ro, bảo mật dữ liệu, trách nhiệm, quy trình phê duyệt, kiểm toán, điều khoản với nhà cung cấp và phương án xử lý sự cố.

(4) Tiếp nhận có chọn lọc: Yêu cầu người học chỉ lựa chọn công cụ AI phù hợp với nhu cầu, nguồn lực, ngôn ngữ, văn hóa và giá trị của tổ chức; đồng thời ý thức được việc từ chối sử dụng AI trong trường hợp rủi ro cao.

Bên cạnh đó, giảng viên cần tránh tạo cảm giác rằng AI là lựa chọn tất yếu trong mọi tình huống. Người học cũng cần được trang bị khả năng đặt câu hỏi về kinh tế chính trị của công nghệ: ai sở hữu dữ liệu và hạ tầng, mô hình kinh doanh của nhà cung cấp vận hành ra sao, ai hưởng lợi, nhóm nào có thể chịu rủi ro, và chênh lệch nguồn lực giữa tòa soạn lớn với tòa soạn nhỏ, giữa các ngôn ngữ và khu vực địa lý ảnh hưởng thế nào đến khả năng tiếp cận AI.

Khi triển khai đào tạo AI cho nhà báo, cần tính đến điều kiện cụ thể của Việt Nam, trong đó có văn hóa nghề nghiệp, năng lực tài chính, hạ tầng của từng cơ quan và khả năng lựa chọn giữa công cụ nguồn mở, dịch vụ thương mại hoặc hệ thống AI nội bộ. Nhà báo cũng cần có quyền phản biện, trì hoãn hoặc không sử dụng AI khi điều kiện an toàn và nghiệp vụ chưa đáp ứng yêu cầu.

3. Kết luận

Trong bối cảnh AI ngày càng gắn với quy trình sản xuất báo chí, đạo đức nghề nghiệp không chỉ thể hiện ở quyết định cá nhân của nhà báo mà còn cần được cụ thể hóa trong cách lựa chọn công cụ, quy trình kiểm định, cơ chế giải trình và đào tạo. Khi nội dung sai lệch có thể được tạo ra nhanh và ngày càng khó nhận biết, giá trị của báo chí không nằm ở việc sản xuất nhanh hơn máy, mà ở khả năng xác minh, lý giải, chịu trách nhiệm và đặt lợi ích của công chúng lên trên.

Vì vậy, vấn đề không phải AI thay thế nhà báo, hay nhà báo từ chối AI, mà là tổ chức việc phối hợp giữa con người và AI theo một cơ chế có kiểm soát. AI có thể hỗ trợ xử lý thông tin ở quy mô lớn, còn nhà báo giữ quyền lựa chọn và chịu trách nhiệm đối với việc biên tập, thẩm định thông tin. Để làm được điều đó, cơ quan báo chí cần đồng thời đầu tư công nghệ, hoàn thiện quy trình quản trị, xây dựng quy tắc sử dụng AI và đào tạo đội ngũ. Đây là những điều kiện để tận dụng lợi ích của AI mà vẫn bảo vệ tính chính xác, niềm tin xã hội và các giá trị cốt lõi của nghề báo.

_________________

Email tác giả: dinhquynhanh888@gmail.com

Ngày nhận bài: 25/8/2026; Ngày bình duyệt: 21/9/2026; Ngày quyết định đăng: 29/9/2026.

Tài liệu tham khảo

Amigo, L., & Porlezza, C. (2025). “Journalism Will Always Need Journalists.” The Perceived Impact of AI on Journalism Authority in Switzerland. Journalism Practice, 19(10), 2266–2284. https://doi.org/10.1080/17512786.2025.2487534

Boyles, J. L., Weber, M. S., & Borges-Rey, E. (2024). In Code We Trust? Assessing Code’s Role as a Mediator of Power and Ethics Within Journalistic Practice. Digital Journalism, 12(7), 914–925. https://doi.org/10.1080/21670811.2024.2395478

Cordero, J. M., Henn, T., Holtel, F., Sánchez Gómez, J. Á., Arenas, D., Šipka, A., & Vollmer, S. (2025). Developing Effective and Value-Aligned AI Tools for Journalists: 12 Critical Questions to Reflect upon. Journalism Practice. https://doi.org/10.1080/17512786.2025.2465894

Đinh An và cộng sự. (2026). Trách nhiệm xã hội của nhà báo trong kỷ nguyên số. Báo Văn Hóa. https://baovanhoa.vn/bao-chi/trach-nhiem-xa-hoi-cua-nha-bao-trong-ky-nguyen-so-238640.html. 20/06/2026.

Dörr, K. N., & Hollnbuchner, K. (2017). Ethical Challenges of Algorithmic Journalism. Digital Journalism, 5(4), 404–419. https://doi.org/10.1080/21670811.2016.1167612

Gutierrez Lopez, M., Porlezza, C., Cooper, G., Makri, S., MacFarlane, A., & Missaoui, S. (2023). A Question of Design: Strategies for Embedding AI-Driven Tools into Journalistic Work Routines. Digital Journalism, 11(3), 484–503. https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2043759

Kiesow, D. (2024). Journalism (Ethics) in the Loop: Software Development as a Cultural Competency for News Organizations. Digital Journalism, 12(7), 1059–1067. https://doi.org/10.1080/21670811.2024.2396068

Thủ tướng Chính phủ (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.

Quốc hội nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam (2024). Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15 ngày 30/11/2024.

Chính phủ (2023). Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Quốc hội nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam (2025). Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 ngày 10/12/2025.

Schjøtt, A., & Schaetz, N. (2026). Taming AI: How AI Courses for Journalists Shape the Global Appropriation of AI. Information, Communication & Society. https://doi.org/10.1080/1369118X.2026.2618477

Wu, S. (2026). Is Artificial Intelligence Causing Journalists to “Deskill”? Exploring Journalistic Deskilling/Upskilling in the AI Age. Journalism Practice. https://doi.org/10.1080/17512786.2026.2682272