Nếu tất cả các mẫu trên đều được viết bởi các nhà báo, những NGL lại là hệ thống ghép nối mọi thứ lại với nhau để tạo ra đầu ra cuối cùng, thì câu hỏi được đặt ra là: ai sẽ là người được ghi nhận công sức - con người hay máy tính?

Câu hỏi này khó có thể có lời giải đáp. Một nghiên cứu về quyền tác giả của báo chí tự động đã phát hiện ra những điểm khác biệt lớn trong chính sách công nhận nỗ lực trên toàn bộ mười hai trang web tin tức.

Các biên tập viên tại Associated Press, một tổ chức tiên phong trong sử dụng hệ thống sinh ngôn ngữ tự nhiên, tin rằng công chúng nên được biết về sự tham gia của máy móc vào quá trình lên bài. Ở cuối mỗi tin tức tự động, AP đều tiết lộ rằng tin tức này đã được tạo tự động. Ví dụ, ghi chú sau được thêm vào trong các báo cáo lợi tức được tạo tự động:

Báo cáo này được sản xấut bởi Automated Insights (một nhà cung cấp phần mềm sinh ngôn ngữ tự nhiên) sử dụng dữ liệu từ Zacks Investment Research (nguồn dữ liệu tài chính).

Báo chí có thêm nhiều đề tài tranh luận khi AI tham gia. Ảnh: Linkedln.

Khi các nhà báo của AP bổ sung thêm thông tin vào một câu chuyện được tạo tự động, ghi chú tương ứng sẽ có nội dung: Một số phần của tin tức này được tạo ra bởi Automated Insights, bằng cách sử dụng dữ liệu từ Zacks Investment Research.

Tại Guardian, những tin tức được tạo tự động luôn được đánh dấu bằng tuyên bố từ chối trách nhiệm như sau:

Câu chuyện này được tạo ra bởi ReporterMate, một hệ thống đưa tin tự động đang được thử nghiệm.

Trong cả hai trường hợp, rô bốt đều được đề tên trên báo.

Trong khi đó, các biên tập viên chuyên về tự động tại Press Association và Radar đều cảm thấy không cần phải ghi nhận quyền tác giả cho máy tính, vì mỗi câu chuyện đều được khai thác và gọt giũa bởi một người phóng viên viết mẫu.

Một mô hình thứ ba đã được Wall Street Journal áp dụng, trong đó cả biên tập viên và quy trình tự động đều được công nhận. Ví dụ, trong một dự án sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo mô tả cho gần 1.000 trường đại học, Journal đã đưa ghi chú sau vào phần phương pháp luận:

Các bài báo này được tạo bằng Automated Insights, sử dụng mẫu do Kevin McAllister và Francesco Marconi của The Wall Street Journal phát triển và sử dụng dữ liệu bảng xếp hạng các trường đại học từ WSJ/THE.

Trong trường hợp của tờ Wall Street Journal, chúng tôi quyết định không chỉ tiết lộ cách các câu chuyện được phát triển mà còn giải thích phương pháp luận đằng sau quá trình thu thập dữ liệu.

Khi mà việc tự động hoá tin tức trở thành một phương pháp phổ biến, các toà soạn có thể tranh luận rằng, những yêu cầu minh bạch này không còn cần thiết nữa. Nhưng cũng như bất kỳ nội dung nào khác với dữ liệu là cốt lõi, điều quan trọng là cần phải giải thích phương pháp tiệm cận sao cho độc giả có thể hiểu được một cách đầy đủ. Một ví dụ tương đồng là các bài báo về thăm dò ý kiến, thường bao gồm các ghi chú về biên độ sai số, quy mô khảo sát và các bẫy thống kê khác.

Nhưng độc giả sẽ cảm nhận thế nào về tin được sản xuất tự động so với tin tức được soạn bởi những nhà báo-con người? Một cuộc điều tra được thực hiện bởi hai nhà nghiên cứu người Đức Mario Haim và Andreas Graefe đã chỉ ra rằng, trong khi những người tham gia cảm thấy tin tức do nhà báo viết dễ đọc hơn, họ vẫn nghiêng về tin tức được sản xuất tự động vì độ tin cậy.