The Conversation: AI u novinarstvu — vaganje rizika i prednosti
Timothy Koskie, postdoktorski istraživač Škole za medije i komunikacije Univerziteta u Sidneju, objavio je ovu analizu u julu 2026. godine kao odgovor na to što je australijski javni emiter ABC počeo pilot program Claude AI. Tekst je koristan i šire tog neposrednog konteksta: u njemu se preispituju dokazi o AI u novinarstvu u širem smislu — šta je funkcionisalo, šta nije i koji uslovi određuju razliku.
Koskijev okvir deli primene AI u novinarstvu na dve kategorije. Prva je AI kao pojačivač istraživačkog rada: alati koji obrađuju velike količine teksta, videa ili podataka brže nego što bi to mogao ljudski tim, otkrivajući obrasce koje novinari zatim procenjuju i koriste. Primer koji navodi je BBCjeva analiza izveštavanja o Ukrajini — AI je omogućio obim pregleda sadržaja koji bi ručno trajao mesecima, a rezultat je informisao novinarstvo, a nije ga zamenjivao. Ova kategorija upotrebe ima razumno dobru reputaciju i jasnu strukturu sa čovekom u petlji.
Druga kategorija je AI kao generator sadržaja: izrada članaka, konverzija formata, rezimiranje dokumenata za objavljivanje. Tu se nalazi najveći rizik po poverenje. Koskie se oslanja na primere iz industrije — od AI pod vremenskim pritiskom koji je proizvodio ubedljiv, ali netačan materijal koji nije bio provjeren, do redakcija koje su objavile AI-generisani sadržaj bez adekvatne uredničke recenzije — da bi dokazao da greška nije u samoj tehnologiji, već u odsustvu rigorozne verifikacije pre objavljivanja. AI sistem koji konvertuje radio bilten u tekstualni članak automatizuje zadatak promene formata; da li je rezultujući tekst tačan i urednički ispravan i dalje zahteva potvrdu od strane čoveka.
Tekst se bavi i manje diskutovanim strukturalnim rizikom: AI sumarizacija u rezultatima pretrage preusmerava saobraćaj od originalnih izvora, što nesrazmerno pogađa manje i regionalne redakcije koje proizvode novinarstvo koje se sumarizuje. Ovo direktno ne utiče na radni tok redakcije, ali je važno za održivost redakcija koje obavljaju taj posao.
Za uredničke menadžere i novinare koji procenjuju AI alate, operativni zaključak je da ljudski nadzor mora biti ugrađen u radni tok kao obavezan korak, a ne tretiran kao opciona provera kvaliteta. Slučajevi u kojima je AI u novinarstvu naneo štetu su uglavnom slučajevi u kojima je verifikacija bila preskočena jer je rezultat izgledao kredibilno. Slučajevi u kojima je funkcionisao su oni u kojima su novinari koristili AI za rad koji ljudi ne mogu efikasno obavljati, a ljudi su zadržali ovlašćenje za donošenje odluka o tome šta se objavljuje.
Članak je napisan u kontekstu pilota javnog emitera, ali se čita kao široko primenljiva analiza za bilo koju novinsku organizaciju koja razmatra gde i kako uvesti AI u svoj produkcioni proces.