Ngành báo chí và truyền thông đang trải qua sự chuyển mình mạnh mẽ nhờ công nghệ số. Với tốc độ lan truyền thông tin nhanh, khối lượng dữ liệu lớn và nhu cầu cá nhân hóa nội dung, các tòa soạn phải tìm giải pháp công nghệ tiên tiến để duy trì hiệu quả và cạnh tranh.
Trong đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong báo chí và truyền thông trở thành yếu tố then chốt, giúp tăng tốc quy trình sản xuất, nâng cao chất lượng, đảm bảo tính tin cậy và cá nhân hóa trải nghiệm người đọc. AI không chỉ hỗ trợ các tòa soạn vận hành thông minh hơn mà còn mở ra cơ hội đổi mới mạnh mẽ, định hình tương lai của toàn ngành trong thời đại số hóa.
Trong đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong báo chí và truyền thông trở thành yếu tố then chốt, giúp tăng tốc quy trình sản xuất, nâng cao chất lượng, đảm bảo tính tin cậy và cá nhân hóa trải nghiệm người đọc. AI không chỉ hỗ trợ các tòa soạn vận hành thông minh hơn mà còn mở ra cơ hội đổi mới mạnh mẽ, định hình tương lai của toàn ngành trong thời đại số hóa.
1. Thực trạng ngành báo chí và truyền thông hiện nay
1.1 Trên thế giới
Trong bối cảnh số hóa toàn cầu, ngành báo chí đang đối mặt với những thách thức lớn mang tính hệ thống khi hơn 5,5 tỷ người sử dụng Internet và hàng trăm triệu tin tức được tạo ra mỗi ngày [1]. Các cơ quan truyền thông phải xử lý và phát hành nội dung nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu thông tin liên tục.
Đồng thời, hơn 70% người dùng mạng xã hội tiếp xúc với tin giả, gây xói mòn niềm tin vào báo chí chính thống [2]. Người dùng cũng kỳ vọng vào việc được tiếp cận những nội dung được cá nhân hóa theo sở thích, hành vi và mối quan tâm riêng, buộc các đơn vị truyền thông phải đổi mới cách thức tiếp cận và phân phối thông tin.
1.2 Tại Việt Nam
Tại Việt Nam, quá trình chuyển đổi số trong ngành báo chí đang được đẩy mạnh với mục tiêu 70% cơ quan báo chí đưa nội dung lên nền tảng số vào năm 2025 và 100% vào năm 2030. Đồng thời, 50% cơ quan báo chí dự kiến sử dụng nền tảng phân tích và trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hoạt động, con số này sẽ đạt 90% vào năm 2030.
Tuy nhiên, hạn chế về năng lực công nghệ trong đội ngũ nhân sự truyền thống, đặc biệt là kỹ năng phân tích dữ liệu và ứng dụng công nghệ vào quy trình sản xuất, đặt ra yêu cầu cấp thiết về đào tạo và tái trang bị kỹ năng số cho phóng viên và biên tập viên.[3]
2. Mối quan hệ giữa AI và ngành báo chí – truyền thông
Ngành truyền thông được xem là một trong những lĩnh vực tiên phong trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhờ vào đặc thù hoạt động dựa trên dữ liệu lớn, yêu cầu xử lý thông tin theo thời gian thực và đòi hỏi cao về tính sáng tạo trong nội dung. Những đặc điểm này khiến AI trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, phân tích và phân phối nội dung trong báo chí hiện đại.
AI không chỉ hỗ trợ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như tổng hợp tin tức, phân loại nội dung, mà còn góp phần vào việc phân tích xu hướng độc giả, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện thông tin sai lệch.
Theo báo cáo nghiên cứu mới nhất từ MarketsandMarkets™, thị trường AI trong lĩnh vực truyền thông dự kiến sẽ tăng trưởng mạnh mẽ, từ 8,21 tỷ USD năm 2024 lên tới 51,08 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng đạt 35,6% trong giai đoạn 2024–2030. Con số này cho thấy AI không chỉ là xu hướng tạm thời mà đã và đang trở thành động lực phát triển cốt lõi cho toàn ngành báo chí – truyền thông trong tương lai gần[4].
3. Các ứng dụng cụ thể của AI trong báo chí và truyền thông
3.1. Cá nhân hóa nội dung cho người đọc
Một ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo trong ngành báo chí là cá nhân hóa nội dung. The Times of India đã triển khai hệ thống Signals, sử dụng AI để cá nhân hóa hơn 1.500 bài báo mỗi ngày. Signals không chỉ gợi ý nội dung dựa trên chuyên mục hay từ khóa mà còn ứng dụng cơ chế lọc cộng tác để phân tích hành vi người dùng.
Hệ thống dùng thuật toán “forget” để ưu tiên hành vi gần nhất của người đọc, đảm bảo các gợi ý luôn phù hợp với xu hướng hiện tại. Nhờ đó, tỷ lệ nhấp (CTR) tăng 85% trên website và 30% trên ứng dụng, đặc biệt 50% lượt đọc đến từ bài viết cũ, chứng tỏ khả năng “hồi sinh” nội dung nhờ AI.[5]
3.2. Tạo nội dung đa phương tiện
AI không chỉ cá nhân hóa nội dung cho người đọc mà còn đang mở rộng vai trò sang lĩnh vực đa phương tiện như âm thanh, hình ảnh, video và giao diện người dùng – đặc biệt nhằm tiếp cận các nhóm khán giả trẻ vốn tiêu thụ nội dung theo cách mới.
BBC đã thành lập bộ phận “BBC News Growth, Innovation & AI” với nhiệm vụ ứng dụng AI để cá nhân hóa nội dung trên nhiều nền tảng, tập trung vào thế hệ người dùng trẻ như TikTok. AI được sử dụng để phân tích hành vi khán giả, tối ưu hóa cách trình bày tin tức, và tạo ra các sản phẩm báo chí tương tác hơn thông qua âm thanh, video, hình ảnh động và giao diện người dùng trực quan. Nỗ lực này thể hiện tầm nhìn của BBC trong việc giữ vững vai trò tiên phong khi truyền thông đang bước vào kỷ nguyên AI hóa toàn diện.[6]
Tại Brazil, dự án IDEIA (2025) cũng mang đến bước tiến đáng kể khi sử dụng AI để theo dõi xu hướng, gợi ý tiêu đề, tạo tóm tắt, và đặc biệt là tăng tốc quá trình biến ý tưởng thành nội dung đa phương tiện lên tới 70%. Nhờ AI, các nhà báo có thể nhanh chóng chuyển một ý tưởng thành bài viết, video, podcast hay infographic phù hợp với từng nền tảng và đối tượng khán giả. [7]
Ở một khía cạnh sáng tạo hơn, nhà báo Jaemark Tordecilla (Reuters Institute) đã khai thác AI để chuyển hóa một bài điều tra dài về Edgar Matobato thành một video minh họa cảm xúc cao, giúp lan tỏa nội dung sâu sắc đến những khán giả không có thời gian đọc bài viết gốc.
Anh sử dụng AI để tạo hình ảnh từ chất liệu thực tế, chuyển ảnh thành tranh minh họa kiểu nét mực màu nước, tạo giọng đọc tiếng Filipino bằng Eleven Labs, phối nhạc nền u ám và biên tập thành video hoạt họa. Kết quả là một sản phẩm báo chí sinh động, đầy cảm xúc, vượt qua giới hạn trình bày truyền thống và mở rộng đáng kể phạm vi tiếp cận câu chuyện [8].
3.3. Phát hiện và ngăn chặn tin giả (Fake News)
Các tổ chức báo chí hàng đầu như The New York Times, BBC và Reuters đang tích cực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để kiểm tra nguồn tin và xác minh thông tin trước khi xuất bản. The New York Times sử dụng NLP để kiểm tra thực tế tự động, đối chiếu các tuyên bố trong bài viết với cơ sở dữ liệu đã được xác minh nhằm phát hiện sai lệch nhanh chóng.
BBC triển khai công cụ AI để theo dõi mạng xã hội, phân tích ngôn ngữ và mô hình lan truyền nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu của tin giả. Trong khi đó, Reuters áp dụng NLP để phân tích ngữ cảnh và cảm xúc trong nội dung, từ đó đánh giá mức độ tin cậy của thông tin. Những ứng dụng này cho thấy AI đang trở thành công cụ đắc lực giúp báo chí chủ động phát hiện và kiểm soát tin sai lệch, qua đó củng cố chất lượng và niềm tin của công chúng vào truyền thông.[9]
3.4. Hỗ trợ phân tích dữ liệu báo chí – truyền thông
Tòa soạn iTromsø tại Na Uy đã đối mặt với thách thức xử lý khối lượng dữ liệu lớn mỗi ngày, mất 2–3 giờ để sàng lọc thông tin quan trọng. Để giải quyết vấn đề này, iTromsø đã hợp tác với các chuyên gia AI từ IBM và VC2 để phát triển Djinn – một hệ thống báo chí dữ liệu tích hợp AI, giúp phóng viên cá nhân hóa bộ lọc theo khu vực, thời gian, chủ đề và từ khóa.
Nhờ Djinn, thời gian xử lý giảm từ vài giờ xuống dưới 10 phút mỗi ngày, đồng thời phát hiện tin tức độc quyền mới và tăng 15% lượng đăng ký mua báo trong một năm. Djinn hiện đã được triển khai cho 35 tờ báo thuộc Polaris Media, với chi phí vận hành 5.000 USD/tháng, minh chứng rõ ràng cho khả năng của AI trong nâng cao hiệu suất và giá trị báo chí dữ liệu.[10]
4. Các Case Study điển hình Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong báo chí và truyền thông
Việc ứng dụng AI vào thực tiễn hoạt động báo chí không còn là lý thuyết mà đã mang lại những kết quả cụ thể, giúp các tổ chức truyền thông tăng năng suất, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và mở rộng sức ảnh hưởng. Dưới đây là ba ví dụ tiêu biểu:
4.1. The Washington Post – Hệ thống AI viết bài “Heliograf”
Từ năm 2016, The Washington Post đã phát triển Heliograf, một hệ thống trí tuệ nhân tạo tự động viết tin bài nhanh chóng và chính xác, đặc biệt trong các lĩnh vực có dữ liệu rõ ràng như bầu cử và thể thao. Trong năm đầu tiên, Heliograf đã xuất bản khoảng 850 bài viết, bao gồm hơn 500 bản tin bầu cử và 300 bài thể thao, thu hút trên 500.000 lượt đọc.
Hệ thống hoạt động bằng cách kết hợp dữ liệu có cấu trúc (như kết quả bầu cử, bảng xếp hạng Olympic) với mẫu ngôn ngữ định sẵn, cho phép tạo bản tin chỉ trong 45 giây sau khi dữ liệu thay đổi. Đây là bước tiến đột phá trong việc tự động hóa tin nhanh mà vẫn đảm bảo độ chính xác và tốc độ.[11]
4.2. BBC – Cá nhân hóa nội dung bằng AI
BBC đã thành lập bộ phận AI chuyên trách để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, đặc biệt cho độc giả dưới 25 tuổi trên iPlayer, Sounds và ứng dụng BBC News. Hệ thống thu thập hành vi người dùng và sử dụng thuật toán học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đưa ra đề xuất nội dung phù hợp, đảm bảo tính công bằng và đa dạng.
Kết quả bước đầu cho thấy thời gian xem trung bình tăng 40%, tỷ lệ người dùng quay lại cải thiện, tương đương với các nền tảng như Netflix hay Amazon. Các thử nghiệm như tự động tạo phụ đề và highlight nội dung cho podcast cũng nâng cao chất lượng trải nghiệm và mức độ tương tác.[6]
4.3. VnExpress – Tự động hóa nội dung và nâng cao trải nghiệm đọc
Tại Việt Nam, VnExpress là một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng AI để mở rộng mô hình nội dung. Từ 2021–2024, VnExpress kết hợp cùng Microsoft Azure, NVIDIA và FPT AI để triển khai gợi ý nội dung cá nhân hóa và tóm tắt bằng AI, nâng tương tác người dùng lên 30%.
Từ 2023, thông qua hợp tác VinAI, VnExpress đã phát triển mô hình NLP cho phương ngữ Việt, phục vụ phân tích cảm xúc, nội dung địa phương hóa và dịch thời gian thực, đáp ứng 65% người dùng Internet dưới 35 tuổi. Đến 2025, họ cũng ra mắt công cụ kiểm chứng sự thật tự động đầu tiên trong khu vực Đông Nam Á để chống tin sai lệch.[12]
5. Thách thức và mối lo ngại khi ứng dụng AI vào báo chí – truyền thông
Dù mang lại nhiều lợi ích rõ rệt, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực báo chí – truyền thông cũng đi kèm không ít thách thức và mối lo ngại, đặc biệt liên quan đến độ chính xác, đạo đức nghề nghiệp và tác động đến lực lượng lao động.
1. Nguy cơ sai lệch thông tin
AI hoạt động dựa trên dữ liệu đầu vào, do đó nếu học từ những nguồn không đáng tin cậy hoặc chứa định kiến, nó hoàn toàn có thể tạo ra nội dung không chính xác, sai lệch hoặc thiên vị. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong môi trường báo chí, nơi tính chính xác và khách quan là yếu tố cốt lõi. Việc kiểm soát chất lượng đầu ra từ AI đòi hỏi quy trình giám sát chặt chẽ và vai trò kiểm chứng của con người không thể bị loại bỏ.
2. Vấn đề đạo đức và quyền tác giả
AI có thể tạo ra nội dung mới dựa trên việc “học” từ hàng loạt tài liệu có sẵn trên Internet, bao gồm cả các nguồn chưa rõ ràng về bản quyền. Điều này làm dấy lên câu hỏi: Ai là người chịu trách nhiệm khi có sai sót hoặc vi phạm bản quyền? Tác phẩm do AI tạo ra có được bảo hộ không? Nếu AI sử dụng nội dung từ nguồn mở hoặc được bảo hộ tác quyền để tạo ra sản phẩm mới, thì có vi phạm pháp lý không? Đây là những vấn đề pháp lý và đạo đức chưa có câu trả lời thống nhất và đang gây tranh cãi mạnh mẽ trong ngành.
3. Nguy cơ mất việc làm trong ngành báo chí
Việc tự động hóa nhiều quy trình sản xuất nội dung khiến không ít vai trò truyền thống như phóng viên đưa tin nhanh, biên tập viên kỹ thuật, thậm chí người viết nội dung đơn giản có nguy cơ bị thay thế bởi hệ thống AI. Điều này đặt ra áp lực lớn về việc làm cho đội ngũ lao động hiện tại. Tuy nhiên, thay vì bị loại bỏ, xu hướng chung là ngành báo chí sẽ cần tái cấu trúc nguồn nhân lực, chú trọng tái đào tạo để trang bị kỹ năng số, khả năng phối hợp cùng AI, tư duy phản biện và năng lực sáng tạo – những giá trị không thể thay thế hoàn toàn bằng máy móc.
Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) không thay thế nhà báo mà đóng vai trò như một trợ lý sáng tạo, giúp nâng cao năng suất, độ chính xác và cá nhân hóa nội dung. Xu hướng báo chí tăng cường (Augmented Journalism) cho thấy nhà báo sẽ ngày càng cần kết hợp kỹ năng kể chuyện với phân tích dữ liệu và công nghệ. Để phát huy tối đa lợi ích từ AI, người làm báo cần chủ động học hỏi và hợp tác với công nghệ, xem AI như một công cụ chiến lược, giúp nghề báo thích ứng và phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên số.
Nguồn:
- ICT Vietnam. (2023, September 21). 5,5 tỷ người trên thế giới sử dụng Internet. ICT Vietnam.
- UNESCO. (n.d.). How to fight fake news? UNESCO.
- Lịch sử Việt Nam. (2023, April 7). Đến năm 2025, 70% cơ quan báo chí sẽ đưa nội dung lên các nền tảng số. LSVN.
- MarketsandMarkets. (2024). AI in media market by component, application, deployment mode, organization size, and region – Global forecast to 2030. MarketsandMarkets.
- Online News Association. (2021). Case study: How The Times of India brings real-time personalization to 1500 daily news stories. Journalists.org.
- Waterson, J. (2025, March 6). BBC News to use AI for personalised content with new department. The Guardian.
- Nguyen, T., Pham, D., & Le, H. (2025). Generative AI in news production: Challenges and opportunities. arXiv.
- Reuters Institute. (2024, November 15). How I used generative AI to turn a powerful long-form story into an illustrated video. Reuters Institute.
- GPT Tutor Pro. (2024). Case studies: Successful NLP applications in fake news detection. GPTTutorPro.
- Online News Association. (2022). Case study: Djinn – An AI-powered data journalism interface. Journalists.org.
- Graves, L. (2023, August 10). The Washington Post’s robot reporter has published 850 articles in the past year. Nieman Lab.
- AInvest. (2025, May 30). Vietnam’s media tech boom: Frontier for smart investors – VNExpress case study. AInvest.
