Как редакции переосмысливают управление ИИ

В условиях растущей нагрузки и контроля со стороны людей, когда давление идет со всех сторон, 20 медиаменеджеров объясняют, как меняются рабочие процессы и результаты их деятельности в ситуации роста влияния Искусственного интеллекта.

 *перевод с английского

Рисунок Даниэла Зампьери /  Сон Автономии производит монстров / лицензировано CC-BY 4.0

 

Рамаа Шарма, автор этой статьи на сайте Института Рейтер, опубликованной 

11 августа 2026 года.

Она — титулованный медиаменеджер, консультант, бизнес-коуч и журналист с двадцатилетним опытом работы в медиаиндустрии. Из них 17 лет она провела в Би-би-си (BBC), где занимала должность старшего топ-менеджера по цифровым технологиям в службе новостей. Она также руководит проектом Inclusive Story AI, который исследует, как искусственный интеллект может способствовать развитию инклюзивной журналистики и снижать предвзятость в системах ИИ».

 

«Мы кричим.» Именно это сказал Оле Рейссман, директор по ИИ в германском издании Der Spiegel, когда его спросили, как он относится к ИИ и вопросам управления, которые он поднимает. 

 

«Мы (теперь) разбираем его и отдаём все детали системе ИИ, которую мы не контролируем, которая может иметь предвзятости, о которых мы не знаем, которая собирает всё заново, а затем привязывает к ней наше имя и бренд», — сказал он. «Как тебе это? Мы кричим.»

Der Spiegel не одиноко в столкновении с этими вызовами. Многие другие издания также испытывают трудности с внедрением структур управления, чтобы преодолеть вызовы, вызванные ростом ИИ. 

 

Для этой статьи автор поговорил с 20 главами редакций, экспертами и учёными из 13 стран мира. Хотя их опасения различались, у лидеров на более позднем этапе их отношений с ИИ возникли проблемы. Чем больше они экспериментировали с ИИ, тем больше понимали, что самые сложные моменты управления вызывают гораздо более глубокие экзистенциальные вопросы.

Мартин Шори, бывший директор редакционного отдела по ИИ в шведской газете Aftonbladet и ныне соучредитель Hint, хотел узнать, как журналистика может оставаться актуальной, когда нейросеть может свести почти любой материал в три абзаца.

 

 Люк Брэдли-Джонс, недавно назначенный генеральный директор The Economist Group, рассказал мне, что именно понимание того, как выглядит журналистика в постпоисковом мире, не даёт ему спать по ночам.

 

Это вопросы, которые касаются не только технологий или бизнес-моделей, но и власти и ответственности. Они заставляют новостные организации задаваться вопросом, для чего нужна журналистика в эпоху ИИ.  Кто на самом деле контролирует системы, формирующие потребление аудитории? Кто несёт ответственность, если что-то идёт не так? И как новостные организации поддерживают доверие, полагаясь на инструменты, которыми они не владеют и не понимают полностью?

 

Многие новостные организации всё ещё находятся в самом начале пути для решения этих вопросов. 

 

В недавнем исследовании FT Strategies и WAN-IFRA, основанном на ответах 448 редакций, отмечается: 

- 57% не имеют представленности ИИ в своих организациях, 

- 64% по-прежнему выпускают новости для одного устаревшего канала. 

Самым распространённым показателем успеха ИИ была эффективность — сэкономлено 42% времени на подготовку публикаций.

 

1. Как редакции подходят к управлению ИИ

Появляются три основных подхода к управлению Искусственным интеллектом.

На одном конце спектра находятся организации, где использование ИИ возникло органично, а не через формальный процесс управления. 

 

Журналисты используют такие инструменты, как ChatGPT, неформально, без политик редакций и механизмов контроля, часто из-за нехватки ресурсов или дефицита времени.

 

Второй подход начинается со стандартов или рекомендаций, поддерживаемых межведомственными комитетами и контролем со стороны «Human in the Loop’» за контентом, созданным ИИ. 

В этой группе некоторые редакции более четко отражают роль своих ценностей в формировании структур управления.

 

Некоторые крупные организации выбрали третий подход и построили более формальные структуры. Например, YLE, BBC и Чешское телевидение имеют специально выделенных руководителей и команды, ответственные за использование ИИ.

 

Чешское телевидение назначило Веронику Макурову-Кризову своим первым ответственным специалистом по ИИ и Стратегии в январе этого года. По образованию она юрист в сфере интеллектуальной собственности, с миссией, охватывающей управление, грамотность в области ИИ и этическое внедрение ИИ. 

Она также стремится изучить практические механизмы, которые могли бы помочь журналистам защититься от синтезированных медиа, социальной инженерии и других попыток манипуляций, о чем медиа

по её мнению, сейчас недостаточно пишут и вещают.

 

В BBC Джеймс Флетчер — руководитель отдела по ИИ, а не только выпускающий новостей. Его команда построена вокруг трёх столпов: управление и риски, принципы и политика, а также экспертиза и статистические данные. 

Руководство принадлежит отделу редакционной политики Editorial Policy unit. Команда Флетчера делает так, чтобы ИИ не подрывал выработанные принципы. 

«Мы много думаем о том, как внедрять эти принципы через культуру в той же мере, что и через формальные регламенты. У нас есть отличный пример в нашей общей редакционной культуре: в BBC тысячи людей ежедневно принимают редакционные решения, связанные с довольно существенными рисками. В основном они справляются сами и, в основном, делают всё правильно. А если им нужна поддержка, они могут обратиться в центральный отдел. И именно такую модель мы хотим распространить на управление ИИ в целом».

Датский медиахолдинг JP/Politikens начал свой путь в сфере управления ИИ в 2019 году в сотрудничестве с четырьмя университетами при поддержке Инновационного фонда Дании. Цель заключалась в разработке ответственных систем ИИ и одновременном снижении зависимости от крупнейших технологических платформ.

Их первым результатом стала фреймворк-система управления под названием «Компас ценностей» (Values Compass), о которой в декабре 2024 года писала наша коллега Марина Адами. Этот «компас» помогает издателям определить свою роль в обществе и базовые ценности ещё до принятия каких-либо технологических решений.

Каспер Линдсков Kasper Lindskow,, руководитель отдела ИИ в JP/Politikens Group, описывает процесс, который начинается до выбора технологий: «Создание любого ИИ-продукта начинается с того, что вы определяете свою роль в обществе как издателя — независимо от технологий, — чтобы убедиться, что все ваши усилия опираются именно на этот фундамент».

Франко Пиккато Franco Piccato, исполнительный директор аргентинской фактчекинговой организации Chequeado, которая работает с ИИ с 2015 года, считает, что новостные редакции должны соотносить любые ИИ-инициативы со своей главной миссией: «Мы слишком спешили внедрять ИИ просто потому, что это новая яркая игрушка. Но если бы мы сначала прислушались к нашей аудитории и поняли, где можем быть наиболее полезны, мы смогли бы синхронизировать нашу миссию с внутренними процессами и результатами работы, чтобы лучше служить людям».

Лора Зоммер Laura Zommer в течение десятилетия возглавляла Chequeado , а в 2022 году стала сооснователем Factchequeado — совместного проекта с испанским фактчекером Maldita для русской и испаноязычной аудитории в США. Она перенесла эту же философию в новую организацию и распространила её на закупки технологий.

Чат-бот «Chat Migrante» от Factchequeado — это закрытая система, использующая проверенные официальные источники и собственные журналистские материалы организации. Его разработало технологическое подразделение Maldita — Botalite. Выбор подрядчика из Испании гарантировал применение европейских стандартов защиты данных. Кроме того, Factchequeado договорилась с разработчиком о регулярном автоматизированном тестировании в дополнение к собственным внутренним проверкам, проводящимся каждые две недели.

2. Контроль со стороны человека находится под угрозой

Независимо от того, как организации подходили к управлению ИИ и на чем делали акцент, одна вещь оставалась неизменной почти во всех редакциях: контроль со стороны человека по-прежнему считается главным предохранителем, когда речь идёт о контенте, сгенерированном ИИ.

Однако этот подход начинает давать сбой. По мере того как модели ИИ становятся всё более продвинутыми, проблема заключается не только в качестве проверки сгенерированного контента, но и в нагрузке, которую это оказывает на самих журналистов.

«ИИ не сокращает объём работы. Он делает её более интенсивной». 

Именно так Harvard Business Review недавно описал происходящее в организациях, внедряющих ИИ. В новостной индустрии эта нагрузка в основном ложится на плечи редакторов, которые и без того работали на пределе возможностей.

Анника Руоранен Annika Ruoranen , ранее отвечавшая за ответственное использование ИИ в финской телерадиокомпании YLE, а ныне перешедшая в консалтинг, выразила обеспокоенность тем, на кого именно выпадает бремя контроля.

«Уровень менеджеров среднего звена перегружен до предела, — отметила она. — Они заняты ежедневной рутиной, борются за качество материалов, и тут прихожу я и прошу их вдобавок взять на себя управление ИИ».

Саннута Рагху Sannuta Raghu, руководитель отдела ИИ-продуктов в индийском издании Scroll и бывший стипендиат Института Рейтер, разделяет это мнение:

 «Из-за груза ответственности за ИИ мы вынуждены изучать с лупой те материалы, которые в обычных условиях опубликовали бы абсолютно спокойно... И это вызывает эмоциональное выгорание и усталость».

Эта усталость заставила Scroll ввести ограничения на объём контента, созданного с помощью ИИ, который сотрудники должны проверять вручную.

С 2 августа 2026 года Статья 50 Закона Европейского союза об ИИ (EU AI Act) обязывает компании, работающие в ЕС, "раскрывать факт публикации сгенерированного нейросетью текста, информирующего общественность по вопросам, представляющим публичный интерес... за исключением текстов, прошедших проверку человеком или редакционный контроль, за который несёт редакционную ответственность физическое или юридическое лицо."

Мачурова-Кризова Macurova Krizova  входила в рабочие группы, принимавшие активное участие в разработке операционного «стандарта» для Кодекса практики ЕС по прозрачности контента, созданного ИИ. 

Однако она скептически относится к тому, как эти исключения будут работать в реальности, и задаётся вопросом, как выглядит действительно эффективный контроль.

«Очень легко просто не открывать сноски с цитатами, — сказала она мне. — Очень легко сделать ещё шаг и в итоге взять практически готовый текст. Вот почему я считаю, что общественные СМИ важны как никогда. Они по-прежнему остаются оплотом надежной журналистики и ответственной работы профессионалов даже в эпоху ИИ».

3. «Когнитивная капитуляция» и угодничество ИИ

Помимо высокой нагрузки, усталости и новых законодательных требований, исследователи также выражают обеспокоенность тем, как спроектированы многие модели ИИ и как эта архитектура влияет на поведение пользователей.

Мала Кумар Mala Kumar  — исполнительный директор некоммерческой организации Humane Intelligence, которая занимается устранением барьеров при внедрении ИИ для общественного блага. Кумар специализируется на оценке моделей ИИ и годами занимается «ред-тимингом» (red teaming) систем, которыми люди пользуются каждый день.

«Ред-тиминг» — это методика, изначально применявшаяся для тестирования кибербезопасности. Команда Малы использует её для проведения структурированных тестов с целью выявления вредоносных классификаций, а также для повышения квалификации и цифровой грамотности в сфере ИИ.

В ходе этой работы она заметила повторяющуюся особенность в дизайне самых популярных моделей:

 «OpenAI приняла решение подстраивать ИИ так, чтобы он поддакивал и подтверждал слова пользователя, даже если сказанное — заведомо глупая идея. Модели Claude и Gemini склонны к гораздо более взвешенному подходу. Они могут сказать: "Это плохая идея" или "Вот почему это может быть как хорошей, так и плохой идеей". Они дают взвешенную оценку, что хотя бы выбивает пользователя из состояния иллюзии и предотвращает своеобразный "ИИ-психоз", в который спиралью скатываются многие люди, когда система постоянно поддакивает им и выдаёт только то, что они хотят услышать».

«Когнитивная капитуляция» (Cognitive surrender) — термин, предложенный в рабочей научном исследовании 2026 года a 2026 working paper  Стивеном Шоу и Гидеоном Наве из Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете.

Они определяют когнитивную капитуляцию как «поведенческую и мотивационную склонность перекладывать суждения, усилия и ответственность на ИИ, особенно когда эти результаты подаются бегло, убедительно и без лишних усилий для пользователя».

В ходе трёх исследований с участием 1 372 человек они обнаружили, что люди принимали на веру ответы ИИ, даже когда они были намеренно ошибочными, при этом уверенность людей в правоте ответа только возрастала.

Хотя эти исследования только набирают обороты, некоторые руководители редакций уже наблюдают подобное поведение на практике. 

Ибрагим Шеху, редакционный директор и главный редактор Media Trust Group в Нигерии, обеспокоен тем, что видит в своей редакции:

«Мне кажется, ИИ убивает человеческое творчество, — говорит он. — Многие молодые люди в редакции перестают думать самостоятельно и искать нестандартные ходы. Все просто хотят использовать инструмент, чтобы сделать работу побыстрее».

Опасения Шеху касаются и доверия аудитории. «Речь идёт об аутентичности... если ваши истории пишутся машинами, есть риск, что в итоге мы потеряем читателей», — отметил он. Для этого он ищет способы стимулировать оригинальное мышление и ограничить чрезмерное увлечение ИИ-инструментами, вплоть до возможного использования детекторов ИИ.

4. ИИ как инструмент борьбы с предвзятостью

В материале, который автор этой статьи написала в 2025 году, описывался широкий спектр предвзятостей (байасов), которые могут возникать в данных, моделях и на всём жизненном цикле машинного обучения. Она приводила примеры того, как редакции с ними борются. Эти проблемы и примеры актуальны и сегодня.

Год спустя поражает, как много редакций используют ИИ для выявления предвзятости в своей собственной журналистской работе. Дэвид Касуэлл, консультирующий медиаменеджеров по всей индустрии, считает, что человеческие стереотипы порой изменить сложнее, чем алгоритмы ИИ.

Вспоминая время своей работы на BBC во время референдума по Брекситу в Великобритании, он говорит: «Мы упустили Брексит... полстраны было в абсолютной ярости от существующего положения дел. А мы в нашей редакции этого не видели просто потому, что все мы жили внутри лондонской кольцевой автодороги (M25)».

Маркус Скори (Schori), работая в Aftonbladet, описывал эксперименты по оценке того, кто именно представлен в публикациях издания:

 «Если посмотреть на цифры, видно, что женщины мало читают наши материалы о политике. Из этого можно сделать вывод, что женщины не любят политику. Но я не думаю, что дело в этом. Скорее всего, женщин просто не привлекает то, как именно мы освещаем политику».

Те же методы, которые помогают вскрыть предвзятость в принятии редакционных решений, позволяют обнаружить искажения и внутри самих систем ИИ. Как объяснил Джеймс Флетчер из BBC: «Некоторые вещи можно заметить только при масштабном тестировании — и определённые типы предвзятости являются ярким тому примером. Глядя на один текст, вы не поймёте, использует ли переводчик местоимения мужского рода чаще, чем женского. Но если вы проанализируете 10 000 текстов, вы это увидите».

Этот принцип станет ещё более важным по мере перехода редакций к более автономным (агентным) системам. «Одно дело — привлекать человека для проверки единичного сгенерированного текста, — говорит Каспер Линдсков. — И совсем другое — иметь человека, проверяющего массив публикаций в целом, чтобы видеть закономерности и паттерны. Это всегда полезное дополнение, но оно станет критически необходимым по мере того, как генеративный ИИ будет совершенствоваться и играть всё более центральную роль в работе редакции».

5. Что ждёт управление ИИ в будущем

Не на все крупные вопросы управления ИИ можно ответить силами отдельных редакций. Начинают формироваться медиакоалиции, а правительства и регуляторы начинают уделять этому всё больше внимания. 

Коалиция «Spur», которая сейчас объединяет более 30 медиаорганизаций, — один из примеров работы над созданием стандартов и общей инфраструктуры для более честных отношений между издателями и ИИ-платформами.

Для редакций, которые находятся в начале своего пути с ИИ, управление по-прежнему начинается с миссии, ценностей и редакционных принципов.

Человеческий контроль остаётся важным предохранителем, но не менее важно признать его пределы и проектировать системы так, чтобы они не рассчитывали на то, что человек заметит абсолютно любую ошибку.

Некоторые организации уже двигаются в этом направлении. Саннута Рагху из Scroll внедряет концепцию так называемого «Новостного Атома» (News Atom), которую она разработала во время стажировки в Институте Рейтер. 

Данный подход размечает составляющие элементы журналистского материала на уровне отдельных предложений с помощью метаданных, сохраняющих происхождение, авторство и редакционный контекст.

Для Рагху подобные инфраструктурные решения и есть управление:

 «Перестройка на уровне инфраструктуры сама по себе является директивой по управлению, потому что именно так вы храните свои данные и именно так вы с ними работаете».

IPTC (Глобальный орган по стандартам новостных медиа) сейчас сотрудничает с Саннутой, чтобы изучить, может ли «Новостной Атом» (в полном объёме или в новой итерации) стать общеиндустриальным стандартом данных.

Другие пытаются влиять на процессы за пределами своих собственных систем. 

Оле Райсманн сказал, что именно поэтому Der Spiegel выходит за рамки простого лицензирования контента и начинает напрямую работать с такими компаниями, как Google, над тем, как именно его журналистские материалы выдаются, как определяется авторство и представляются внутри ИИ-продуктов. 

Газета The Economist также экспериментирует с версиями своих статей  versions of its journalism, созданными специально для ИИ-агентов.

Организации, которые «кричали во весь голос», не только бьют тревогу, но еще много, что делают.

Они тестируют новую инфраструктуру, создают новые партнёрства и ищут новые рычаги влияния на системы, которые будут определять будущее журналистики. Если управление ИИ хочет поспевать за всё более автономными технологиями, ему придётся выйти за рамки формальных правил и принципов и стать частью самой архитектуры.