Báo ảnh trong kỷ nguyên AI: Niềm tin và trách nhiệm

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh đang làm ranh giới giữa hình ảnh thật và hình ảnh được tạo ra trở nên khó nhận biết hơn, hệ quả là làm xói mòn niềm tin của công chúng. Vì vậy, AI đang buộc nghề báo ảnh phải định nghĩa lại thế nào là một bức ảnh báo chí đáng tin cậy.

bao-anh.jpg
Ông Erhan Sevenler - từng phụ trách Ban tin Ảnh Istanbul của Hãng thông tấn Anadolu, chia sẻ về kỹ năng và nguyên tắc đối với phóng viên ảnh khi tác nghiệp tại các điểm nóng.

Trước đây, nhiệm vụ cốt lõi của phóng viên ảnh là có mặt tại hiện trường, ghi lại khoảnh khắc và cung cấp cho tòa soạn những hình ảnh phản ánh sự việc. Ngày nay, khi một hình ảnh có thể được tạo dựng hoặc chỉnh sửa chỉ bằng vài thao tác, việc xác minh hình ảnh ngày càng trở thành một phần quan trọng của quy trình tác nghiệp.

Theo ông Joshua Ogawa, Trưởng bộ phận Chiến lược hình ảnh và AI tại Ban Biên tập của báo The Nikkei, dù muốn hay không, trong kỷ nguyên của deepfake và những nội dung kém chất lượng do AI tạo ra đang tràn ngập không gian thông tin kỹ thuật số, thì việc "trăm nghe không bằng một thấy" đã không còn đúng nữa. Lĩnh vực báo chí hình ảnh và video cũng không phải là ngoại lệ. Ông giải thích thêm rằng ngay cả trước khi AI tạo sinh xuất hiện, các cơ quan báo chí thường rất khắt khe và hầu như không chấp nhận bất kỳ sự chỉnh sửa kỹ thuật số nào đối với hình ảnh hay video mà họ đăng tải. Giờ đây, khi bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo ra các hình ảnh hoặc video tổng hợp trông như thật với chi phí thấp mà lại để lại rất ít dấu vết, việc duy trì các tiêu chuẩn báo chí như trước đây đang trở nên ngày càng khó khăn.

Đó cũng là điều trăn trở của nhiều phóng viên, nhà báo quốc tế khi tham gia khóa tập huấn đưa tin trong tình huống nguy hiểm đang diễn ra tại Ankara từ ngày 14-25/9. Từng tác nghiệp tại Bangladesh, Tanzania và St. Petersburg (Nga), phóng viên ảnh Ismail Aslandag của Hãng thông tấn Anadolu (Thổ Nhĩ Kỳ) cho rằng thách thức lớn nhất đối với phóng viên ảnh tác nghiệp tại những điểm nóng không còn chỉ nằm ở khả năng có mặt đúng nơi, ghi lại đúng khoảnh khắc, mà ngày càng nằm ở trách nhiệm lớn hơn và khả năng xác thực những gì ống kính ghi nhận và bảo vệ tính toàn vẹn của hình ảnh báo chí. Vì vậy, quy trình xác minh càng phải được thực hiện chặt chẽ trước khi công bố, từ kiểm tra thời điểm, địa điểm và hoàn cảnh bức ảnh được chụp, đồng thời loại bỏ những nội dung không đáp ứng các chuẩn mực đạo đức cơ bản.

bao-anh2.jpg
Nhóm phóng viên TTXVN tập huấn tại Học viện Cảnh sát quốc gia Thổ Nhĩ Kỳ.

Ở chiều ngược lại, không chỉ đặt ra những thách thức mới cho báo ảnh, chính công nghệ AI cũng đang được sử dụng để hỗ trợ quá trình xác minh hình ảnh. Các công cụ số có thể giúp phóng viên tìm kiếm những phiên bản xuất hiện trước đó của một bức ảnh, đối chiếu nguồn, phân tích hình ảnh hoặc phát hiện những dấu hiệu cho thấy nội dung đã bị chỉnh sửa. Trong một môi trường mà lượng hình ảnh được tạo ra và lan truyền mỗi ngày ngày càng lớn, những công cụ này có thể giúp rút ngắn thời gian kiểm chứng và hỗ trợ phóng viên xử lý khối lượng thông tin mà con người khó có thể kiểm tra thủ công.

Nhưng công nghệ không thể thay thế hoàn toàn việc xác minh của nhà báo. Một công cụ có thể phát hiện dấu hiệu bất thường trong một tệp hình ảnh, nhưng không phải lúc nào cũng có thể trả lời những câu hỏi quan trọng hơn: bức ảnh được chụp ở đâu, vào thời điểm nào, ai là người tạo ra và bối cảnh thực tế phía sau hình ảnh là gì. Ngay cả khi không phát hiện dấu hiệu chỉnh sửa, điều đó cũng không đồng nghĩa với việc nội dung đi kèm bức ảnh là chính xác.

Các nghiên cứu gần đây cũng cho thấy không nên mặc nhiên xem AI như một “người kiểm chứng” đáng tin cậy. Thử nghiệm được Viện Reuters về Nghiên cứu Báo chí thuộc Đại học Oxford (Anh) dẫn lại cho thấy cùng một hình ảnh có thể được một mô hình AI diễn giải khác nhau tùy cách đặt câu hỏi, thậm chí chấp nhận một bối cảnh sai do người dùng gợi ý. Vì vậy, AI có thể hỗ trợ nhưng không thể thay thế trách nhiệm xác minh của nhà báo. Đây cũng là kỹ năng mà phóng viên ảnh Ismail Aslandag đánh giá “quan trọng hơn bao giờ hết” và đang trở thành “một phần thiết yếu” trong tác nghiệp của anh.

bao-anh3.jpg
Lực lượng cảnh sát Thổ Nhĩ Kỳ hướng dẫn kỹ năng sinh tồn dưới nước cho các học viên là phóng viên đến từ Đông Nam Á và Papua New Guinea.

Vậy AI có thể hỗ trợ đến đâu và đâu là phần trách nhiệm không thể chuyển giao? Trả lời phỏng vấn của phóng viên TTXVN tại khóa tập huấn nói trên, ông Erhan Sevenler – từng phụ trách Ban tin Ảnh Istanbul của Hãng thông tấn Anadolu, nhấn mạnh việc sử dụng AI để tạo hình ảnh mang tính tin tức báo chí đặt ra những vấn đề đáng quan ngại về đạo đức nghề nghiệp.

Theo ông, AI có thể hỗ trợ thu thập, tìm kiếm và xác minh thông tin, đặc biệt khi tác nghiệp trong tình huống bất thường. Các thao tác chỉnh sửa cũng không nên vượt quá những can thiệp cơ bản như cắt cúp, điều chỉnh ánh sáng và màu sắc, không làm thay đổi nội dung của hình ảnh. Ông Erhan Sevenler, người cũng từng tham gia tác nghiệp tại các điểm nóng ở Trung Đông, khẳng định một hình ảnh chỉ thực sự có giá trị báo chí khi người làm báo xác định được bức ảnh đó phản ánh điều gì, được ghi nhận trong hoàn cảnh nào và thông tin đi kèm có chính xác hay không.

Một bài toán khác đặt ra đối với báo ảnh trong kỷ nguyên AI là niềm tin, bởi khi ảnh giả ngày càng khó phân biệt, công chúng không chỉ có thể tin nhầm mà còn nghi ngờ cả hình ảnh thật. Do đó, giá trị của báo chí chuyên nghiệp không chỉ nằm ở bức ảnh mà ở cả quy trình tạo lập, xác minh và bảo đảm tính minh bạch của thông tin. Theo phóng viên Ismail Aslandag, xây dựng lòng tin đòi hỏi sự tôn trọng, giao tiếp và ngày càng nhiều phương thức xác minh. Chiếc máy ảnh vẫn trong tay phóng viên, nhưng “bộ công cụ tác nghiệp” đã mở rộng cùng công nghệ.

Một báo cáo mà Viện Reuters nói trên công bố đầu năm nay cho thấy ngành báo chí đang ngày càng quan tâm đến “nguồn gốc số” của hình ảnh, tức khả năng xác định hình ảnh được tạo ra từ đâu và đã trải qua những thay đổi nào. Tuy nhiên, đến nay chưa tới 1% hình ảnh và video tin tức được công bố trên toàn cầu có metadata theo tiêu chuẩn C2PA (một tiêu chuẩn nhằm ghi lại nguồn gốc và quá trình chỉnh sửa nội dung), cho thấy việc xác lập nguồn gốc và lịch sử của một hình ảnh vẫn còn là thách thức lớn.

Một khoảnh khắc có thể chỉ diễn ra trong vài giây, nhưng qua ống kính của phóng viên ảnh, khoảnh khắc ấy có thể được lưu giữ và đến với hàng triệu người. Và chính điều đó tạo nên giá trị đặc biệt của ảnh báo chí. Trong khi AI đang làm thay đổi nhanh chóng cách hình ảnh được xử lý, truyền tải và tiếp cận công chúng, nhưng bản chất của nghề báo ảnh, theo ông Erhan Sevenler, không thay đổi nhiều so với 10 - 15 năm trước. Tốc độ phát triển của công nghệ càng cao, yêu cầu xác minh và bảo đảm tính xác thực càng lớn. AI có thể tiếp tục mở rộng bộ công cụ tác nghiệp, nhưng không thể thay thế sự hiện diện của phóng viên, phán đoán nghề nghiệp và trách nhiệm đối với những gì được ghi lại.

Bài và ảnh: Nguyễn Hà/PV TTXVN đưa tin từ Ankara

Dành cho bạn

Đặt hàng nghiên cứu từ những bài toán của thành phố

Đặt hàng nghiên cứu từ những bài toán của thành phố

Thủ tục kéo dài, nguồn tài trợ thiếu ổn định và liên kết với doanh nghiệp chưa chặt chẽ đang hạn chế khả năng đưa kết quả nghiên cứu vào thực tiễn. Vì vậy, TP Hồ Chí Minh cần tháo gỡ những rào cản, tạo điều kiện cho nhà khoa học theo đuổi nghiên cứu và phát triển sản phẩm.

Người lao động trí óc đang dùng AI để hỗ trợ công việc. Ảnh minh họa

Người dùng cần khai thác AI như một đối tác tư duy

Người lao động trí óc đang dùng AI để tóm tắt tài liệu, soạn email và chuẩn bị bài thuyết trình. Khi công nghệ tham gia sâu hơn vào công việc, yêu cầu đặt ra người dùng là biết khai thác AI để phát triển ý tưởng, nhưng giữ khả năng đánh giá và chịu trách nhiệm với kết quả.

Việc ứng dụng AI trong giáo dục đặt ra yêu cầu rèn luyện năng lực đọc hiểu và tư duy độc lập cho người học. Ảnh: Wikimedia Commons

Đọc hiểu thời AI: Bài học từ Singapore cho Việt Nam

Việc ứng dụng AI trong giáo dục cần đi cùng rèn năng lực đọc hiểu và kiểm chứng thông tin. Câu chuyện ở Singapore gợi ra bài học cho Việt Nam về cách tổ chức việc học và đánh giá hiệu quả công nghệ.