Tóm tắt: Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang định hình lại căn bản nghề báo trên phạm vi toàn cầu. Nghiên cứu này phân tích bốn trục tác động của AI tới báo chí Việt Nam trong giai đoạn 2025-2026: (i) cách mạng hóa công cụ làm báo thông qua LLM tiếng Việt và hạ tầng tính toán GPU dùng chung; (ii) nâng cao năng lực nghiên cứu và tốc độ chuyển giao tri thức; (iii) các thách thức đạo đức gồm thiên lệch dữ liệu, bản quyền và tin giả; và (iv) vai trò kiến tạo của Nhà nước qua các cơ chế đặc thù như Quỹ Phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia. Trên cơ sở tổng hợp dữ liệu thứ cấp từ khảo sát quốc tế (Reuters Institute) và trong nước (Hội Nhà báo Việt Nam), kết hợp số liệu hạ tầng và chính sách (Nghị quyết 57-NQ/TW, Dự thảo Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030), bài viết đề xuất một khung tích hợp “công cụ - năng lực - đạo đức - chính sách” nhằm bảo đảm báo chí số phát triển vừa nhanh vừa đáng tin cậy. Kết quả cho thấy mức độ ứng dụng AI trong các cơ quan báo chí Việt Nam đã tăng gấp đôi chỉ sau hai năm, song khoảng cách về hạ tầng, dữ liệu và đạo đức nghề nghiệp vẫn là điểm nghẽn cốt lõi. Bài viết kết thúc bằng lời kêu gọi đội ngũ nhà báo trẻ và trí thức trẻ tiên phong làm chủ công nghệ để nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt, báo chí số, hạ tầng tính toán dùng chung, đạo đức báo chí, tin giả, chuyển đổi số, Quỹ Phát triển AI quốc gia.
I. GIỚI THIỆU
Một thế kỷ kể từ khi Chủ tịch Hồ Chí Minh sáng lập tờ Thanh Niên (21/6/1925), báo chí cách mạng Việt Nam bước vào dịp kỷ niệm 101 năm trong bối cảnh chưa từng có tiền lệ: trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh đang trở thành một “đồng nghiệp” thường trực trong tòa soạn. Nếu internet và mạng xã hội định hình lại kênh phân phối thông tin trong hai thập niên trước, thì giai đoạn 2023-2026 chứng kiến AI can thiệp trực tiếp vào khâu sản xuất nội dung - từ thu thập, kiểm chứng, biên tập đến cá nhân hóa và phân phối.
Quá trình này diễn ra song hành với một chuyển động chính sách lớn ở tầm quốc gia. Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá chiến lược, đặt mục tiêu kinh tế số chiếm tối thiểu 30% GDP vào năm 2030 [4]. Dự thảo Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030 do Bộ Khoa học và Công nghệ công bố lấy ý kiến năm 2026 đề xuất mục tiêu AI đóng góp khoảng 6% GDP và đưa Việt Nam vào nhóm ba nước dẫn đầu ASEAN về mức độ sẵn sàng AI [5], [15]. Trong bức tranh đó, báo chí vừa là đối tượng thụ hưởng, vừa là chủ thể truyền thông chính sách và giám sát xã hội đối với chính công nghệ mà mình sử dụng.
Cần phân biệt rõ: trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) là lớp mô hình có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh và video mới dựa trên các mẫu học được từ dữ liệu khổng lồ. Khác với phần mềm truyền thống vận hành theo quy tắc cứng, generative AI sinh ra nội dung mang tính xác suất - vừa là sức mạnh (sáng tạo, linh hoạt) vừa là rủi ro (thiếu nhất quán, có thể bịa đặt). Chính bản chất này quy định cách báo chí phải tiếp cận công nghệ: tận dụng năng suất nhưng luôn đặt khâu kiểm chứng của con người làm trung tâm.
Bài viết đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu: (1) AI và hạ tầng tính toán dùng chung đang cách mạng hóa công cụ làm báo và năng lực nghiên cứu ở Việt Nam như thế nào? (2) Những rủi ro đạo đức nào nảy sinh và nhà báo cần kiểm soát chúng ra sao? (3) Nhà nước cần kiến tạo những cơ chế đặc thù nào để báo chí số phát triển nhanh nhưng vẫn đáng tin cậy? Phương pháp tiếp cận là tổng quan tài liệu hệ thống kết hợp phân tích dữ liệu thứ cấp từ các khảo sát quốc tế và trong nước, các văn bản chính sách và số liệu hạ tầng công bố trong giai đoạn 2024-2026.
Đóng góp của bài viết gồm: (i) hệ thống hóa bằng chứng định lượng về mức độ ứng dụng AI trong báo chí Việt Nam và thế giới; (ii) đề xuất khung tích hợp bốn lớp “công cụ - năng lực - đạo đức - chính sách” (Hình 3) như một công cụ hoạch định cho cơ quan báo chí và nhà quản lý; và (iii) khuyến nghị chính sách gắn với các cơ chế tài chính - hạ tầng đặc thù.
Phương pháp và nguồn dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu hệ thống kết hợp phân tích thứ cấp. Dữ liệu định lượng được tổng hợp từ ba nhóm nguồn: (1) khảo sát quốc tế có uy tín, tiêu biểu là chuỗi báo cáo của Viện Nghiên cứu Báo chí Reuters thuộc Đại học Oxford giai đoạn 2024-2025; (2) khảo sát và báo cáo trong nước của Hội Nhà báo Việt Nam, Hội Truyền thông số Việt Nam và Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông; và (3) các văn bản chính sách, số liệu hạ tầng và thị trường công bố giai đoạn 2024-2026. Dữ liệu được đối chiếu chéo giữa các nguồn nhằm hạn chế sai số đơn nguồn; với những chỉ tiêu còn dao động (như quy mô thị trường AI), bài viết trình bày khoảng giá trị thay vì một con số tuyệt đối để bảo đảm tính thận trọng khoa học.
Bố cục bài viết được tổ chức theo bốn trục tác động: Mục II phân tích công cụ làm báo và hạ tầng; Mục III bàn về năng lực nghiên cứu và chuyển giao tri thức; Mục IV thảo luận các thách thức đạo đức; Mục V phân tích vai trò kiến tạo của Nhà nước. Mục VI tổng hợp thành khung tích hợp và khuyến nghị, trước khi nêu hạn chế nghiên cứu và kết luận.
II. CÁCH MẠNG HÓA CÔNG CỤ LÀM BÁO: LLM TIẾNG VIỆT VÀ HẠ TẦNG TÍNH TOÁN DÙNG CHUNG
A. Mức độ ứng dụng AI đang tăng tốc
Bằng chứng quốc tế cho thấy AI đã trở thành công cụ phổ biến trong nghề báo. Theo khảo sát của Viện Nghiên cứu Báo chí Reuters (Đại học Oxford) công bố đầu năm 2025, 81,7% nhà báo được hỏi cho biết có sử dụng công cụ AI trong công việc, trong đó 49,4% sử dụng hằng ngày [1], [12]. Ở phía công chúng, tỷ lệ từng sử dụng hệ thống AI tạo sinh độc lập như ChatGPT tăng từ 40% (2024) lên 61% (2025), còn tỷ lệ sử dụng hằng tuần gần như tăng gấp đôi từ 18% lên 34% [2]. Những con số này (Hình 1) hàm ý rằng AI không còn là công nghệ thử nghiệm mà đã thẩm thấu vào cả quy trình sản xuất lẫn thói quen tiêu thụ tin tức.
Mức độ nhận biết và sử dụng cũng mở rộng nhanh. Theo khảo sát quốc tế năm 2025 (thực hiện tại Argentina, Đan Mạch, Pháp, Nhật Bản, Anh và Hoa Kỳ), tỷ lệ người biết đến ít nhất một công cụ AI tạo sinh đạt 90%, cao hơn đáng kể so với mức 78% của năm 2024; ChatGPT vẫn là công cụ phổ biến nhất với khoảng 22% người được hỏi sử dụng hằng tuần [2]. Sự phổ cập ở phía công chúng đặt báo chí trước một thực tế kép: độc giả ngày càng quen tương tác với nội dung do AI tạo ra, đồng thời kỳ vọng cao hơn về tính minh bạch và độ tin cậy của thông tin.
Tại Việt Nam, khảo sát do Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông (IPS) phối hợp với Hội Nhà báo Việt Nam và Hội Truyền thông số Việt Nam thực hiện cho thấy hơn 60% cơ quan báo chí đã, đang hoặc có kế hoạch triển khai AI - tăng gấp đôi so với năm 2023 [3]. Tuy nhiên, phần lớn ứng dụng mới dừng ở các tác vụ kỹ thuật (chỉnh sửa tiêu đề, biên tập, dịch thuật, tạo hình ảnh), trong khi các khâu chiến lược như phân tích hành vi độc giả, cá nhân hóa nội dung và tối ưu hóa doanh thu còn ít được khai thác [3]. Đây chính là dư địa phát triển nhưng cũng là khoảng cách năng lực cần thu hẹp.
Trên thực tiễn tác nghiệp, hệ công cụ AI mà phóng viên Việt Nam đang sử dụng khá đa dạng: các trợ lý ngôn ngữ đa năng (ChatGPT, Gemini, Claude) cho soạn thảo và tóm tắt; công cụ chuyển giọng nói thành văn bản (speech-to-text) cho gỡ băng phỏng vấn; công cụ tạo và xử lý hình ảnh, đồ họa cho sản phẩm đa phương tiện. Một số tòa soạn lớn đã thử nghiệm “người dẫn chương trình ảo” (MC ảo/AI avatar) và quy trình sản xuất bản tin tự động cho các tin có cấu trúc cao như thời tiết, chứng khoán, thể thao. Xu hướng nổi bật là chuyển từ việc dùng công cụ rời rạc sang tích hợp AI vào hệ thống quản trị nội dung (CMS) của tòa soạn, hướng tới một “tòa soạn thông minh” vận hành liền mạch.
B. Mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt
Năng lực xử lý tiếng Việt của các LLM là điều kiện tiên quyết để AI hữu dụng cho nhà báo Việt. Tính đến cuối năm 2024, đã có ít nhất 45 mô hình ngôn ngữ tiếng Việt được xây dựng bởi các tổ chức trong và ngoài nước [7]. Để đánh giá khách quan, cộng đồng sử dụng bộ chuẩn VMLU (Vietnamese Multitask Language Understanding) gồm 10.880 câu hỏi trắc nghiệm thuộc 58 môn học [7]. Trên bảng xếp hạng VMLU, mô hình do người Việt huấn luyện như KiLM-13b của Zalo AI đạt điểm trung bình khoảng 66 và xếp ngay sau Llama-3-70B, trong khi ViGPT của VinBigData nằm trong nhóm dẫn đầu các mô hình huấn luyện từ đầu [7]. Bảng I tóm tắt năng lực một số mô hình tiêu biểu.
Ý nghĩa thực tiễn đối với báo chí là rất rõ: một LLM hiểu sâu ngữ cảnh, thành ngữ và văn phong tiếng Việt sẽ hỗ trợ hiệu quả việc tóm tắt văn bản hành chính, chuyển thể tin tức sang nhiều cấp độ ngôn ngữ, gỡ băng phỏng vấn và dịch thuật song ngữ - những tác vụ chiếm phần lớn thời gian của phóng viên. Việc ưu tiên LLM tiếng Việt, đặc biệt các mô hình mã nguồn mở có thể vận hành tại chỗ, còn giúp bảo vệ chủ quyền dữ liệu và giảm phụ thuộc vào dịch vụ nước ngoài.
Về mặt kỹ thuật, hiệu năng tiếng Việt phụ thuộc vào chất lượng tách từ (tokenization) và độ phong phú của ngữ liệu huấn luyện - vốn là điểm yếu cố hữu của các mô hình huấn luyện chủ yếu trên tiếng Anh. Hai hướng đi đang chứng minh hiệu quả cho tòa soạn: tinh chỉnh hướng chỉ dẫn (instruction fine-tuning) trên ngữ liệu báo chí tiếng Việt, và kiến trúc truy hồi tăng cường sinh (Retrieval-Augmented Generation – RAG) cho phép mô hình trả lời dựa trên kho dữ liệu nội bộ đã được kiểm chứng của tòa soạn. RAG đặc biệt quan trọng vì nó neo đầu ra của AI vào nguồn xác thực, qua đó giảm mạnh hiện tượng “ảo giác” - rủi ro lớn nhất khi ứng dụng AI trong môi trường đòi hỏi độ chính xác cao như báo chí.
Bên cạnh xử lý ngôn ngữ, năng lực đa phương thức (multimodal) - hiểu và tạo đồng thời văn bản, hình ảnh, âm thanh và video - đang mở rộng phạm vi ứng dụng cho báo chí đa nền tảng. Các bộ chuẩn đánh giá tiếng Việt cũng đang phát triển theo hướng này nhằm đo lường khả năng suy luận trên dữ liệu hỗn hợp, phản ánh nhu cầu thực tế của tòa soạn hiện đại nơi một câu chuyện được kể đồng thời bằng chữ viết, đồ họa, podcast và video ngắn. Khả năng cá nhân hóa nội dung theo hành vi độc giả - dù còn ít được khai thác ở Việt Nam - hứa hẹn nâng cao mức độ gắn kết và mở ra mô hình doanh thu mới, với điều kiện tôn trọng quyền riêng tư và tránh tạo ra buồng vang thông tin.
BẢNG I. NĂNG LỰC MỘT SỐ MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN TRÊN BỘ CHUẨN VMLU (THAM CHIẾU 2024–2025)
C. Hạ tầng tính toán dùng chung và GPU
AI chỉ phát huy giá trị khi có hạ tầng tính toán đủ mạnh. Đây là lĩnh vực Việt Nam đang tăng tốc đầu tư. Tháng 12/2024, Chính phủ Việt Nam và NVIDIA ký thỏa thuận thành lập Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển AI (VRDC) cùng Trung tâm Dữ liệu AI [6]. Trung tâm dữ liệu AI đầu tiên quy mô khoảng 2,1 tỷ USD tại TP. Hồ Chí Minh, với công suất giai đoạn đầu tới 50 MW và khoảng 28.000 GPU, dự kiến sẵn sàng vận hành thương mại từ năm 2026 [6]. Ở tầm chiến lược, dự thảo Chiến lược quốc gia về AI đặt mục tiêu tổng năng lực tính toán do Nhà nước và doanh nghiệp đầu tư đạt khoảng 250.000 GPU thế hệ H100/H200/B200 hoặc tương đương [5] (Hình 2).
Đối với báo chí, mô hình hạ tầng dùng chung (shared computing) có ý nghĩa đặc biệt. Phần lớn cơ quan báo chí không đủ nguồn lực sở hữu cụm GPU riêng; do đó, việc Nhà nước và doanh nghiệp cung cấp năng lực tính toán theo cơ chế dùng chung, kết hợp các nền tảng AI chuyên ngành, sẽ giúp tòa soạn vừa và nhỏ tiếp cận công nghệ với chi phí biên thấp. Đây là điều kiện để “dân chủ hóa” AI trong nghề báo, tránh nguy cơ chỉ các tập đoàn truyền thông lớn mới đủ sức ứng dụng.
Về quy mô thị trường, các dự báo dao động tùy phương pháp: thị trường AI Việt Nam được ước tính khoảng 0,75–0,93 tỷ USD năm 2024–2025 và có thể đạt khoảng 2 tỷ USD vào năm 2030 theo kịch bản thận trọng, với tốc độ tăng trưởng kép hai chữ số [9]. Kinh tế số Việt Nam năm 2024 đóng góp hơn 18% GDP và được kỳ vọng đạt 30–35% GDP vào năm 2030 [4], [10]. Báo chí số, với vai trò vừa tiêu thụ vừa tạo ra dữ liệu và nội dung, là một cấu phần hữu cơ của tiến trình này.
Khái niệm “AI có chủ quyền” (sovereign AI) gắn liền với hạ tầng dùng chung. Trung tâm dữ liệu AI tại TP. Hồ Chí Minh được định hướng phục vụ cả nhu cầu AI có chủ quyền của Việt Nam [6], nghĩa là dữ liệu nhạy cảm - bao gồm dữ liệu báo chí và truyền thông - được lưu trữ và xử lý trong nước, dưới khung pháp lý Việt Nam. Đối với báo chí, đây là nền tảng để xây dựng các mô hình tiếng Việt “make in Vietnam” mà không phải truyền dữ liệu ra nước ngoài. Tuy nhiên, bài toán năng lượng và làm mát cho các cụm GPU công suất hàng chục megawatt cũng đặt ra yêu cầu về trung tâm dữ liệu xanh, tiết kiệm điện - một khía cạnh phát triển bền vững không thể bỏ qua.
Hệ thống hạ tầng đang dần định vị Việt Nam trên bản đồ trung tâm dữ liệu khu vực. Bên cạnh trung tâm dữ liệu AI tại TP. Hồ Chí Minh, các cơ sở quy mô lớn như Trung tâm Dữ liệu Hòa Lạc 2 với khoảng 2.400 tủ máy chủ phục vụ điện toán đám mây và xử lý dữ liệu lớn [6]. Khi năng lực tính toán trong nước đủ lớn và chi phí truy cập đủ thấp, các tòa soạn - kể cả cơ quan báo chí địa phương - sẽ có cơ hội ứng dụng AI ở quy mô trước đây chỉ dành cho các tập đoàn công nghệ, qua đó thu hẹp khoảng cách số giữa trung ương và địa phương.
III. NÂNG CAO NĂNG LỰC NGHIÊN CỨU VÀ CHUYỂN GIAO TRI THỨC
Trục tác động thứ hai của AI là nâng cao năng lực nghiên cứu và rút ngắn chu kỳ chuyển giao tri thức - một năng lực mà báo chí khoa học và báo chí dữ liệu rất cần. LLM hỗ trợ nhà báo và nhà nghiên cứu ở nhiều khâu: rà soát tài liệu (literature review) trên khối lượng lớn, trích xuất và tóm tắt các báo cáo khoa học, hỗ trợ phân tích dữ liệu định lượng, và thậm chí soạn thảo bản nháp cấu trúc bài nghiên cứu để con người hiệu đính.
Trong báo chí khoa học, AI giúp “phiên dịch” các công bố học thuật phức tạp thành ngôn ngữ dễ tiếp cận, qua đó tăng tốc độ phổ biến tri thức từ phòng thí nghiệm đến công chúng và nhà hoạch định chính sách. Đây là kênh quan trọng để hiện thực hóa tinh thần Nghị quyết 57 về đưa khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo thấm sâu vào đời sống. Tuy vậy, năng lực này đi kèm điều kiện: nhà báo phải có đủ tri thức nền để thẩm định đầu ra của AI, tránh khuếch đại các kết luận khoa học chưa được kiểm chứng hoặc bị diễn giải sai.
Một ứng dụng giàu tiềm năng là báo chí dữ liệu (data journalism): AI hỗ trợ xử lý các tập dữ liệu lớn - ngân sách công, số liệu thống kê, văn bản pháp quy - để phát hiện quy luật và bất thường mà phương pháp thủ công khó nhận ra. Trong điều tra báo chí, mô hình ngôn ngữ giúp rà soát hàng nghìn trang tài liệu rò rỉ hoặc hồ sơ công khai trong thời gian ngắn, gợi ý đầu mối để phóng viên thẩm định. Đây là minh chứng cho luận điểm AI là “bộ khuếch đại năng lực” chứ không thay thế tư duy điều tra của nhà báo.
Trên thế giới, nhiều hãng tin lớn đã vận hành quy trình sản xuất tự động cho các loại tin có cấu trúc cao như báo cáo tài chính doanh nghiệp, kết quả thể thao và cảnh báo thời tiết, giải phóng thời gian để phóng viên tập trung vào tin bài phân tích và điều tra đòi hỏi tư duy phản biện. Lợi ích về năng suất là rõ ràng, song điều kiện tiên quyết vẫn là quy trình kiểm soát chất lượng và quy tắc minh bạch về vai trò của máy móc. Đối với báo chí Việt Nam, đây là hướng đi khả thi để nâng năng suất mà không đánh đổi chiều sâu nội dung - vốn là giá trị cốt lõi tạo nên uy tín tòa soạn.
AI cũng nâng cấp chính công cụ kiểm chứng phục vụ nghiên cứu và tác nghiệp: tìm kiếm ngữ nghĩa giúp truy xuất nhanh các công bố và dữ liệu liên quan; mô hình thị giác máy tính hỗ trợ phát hiện hình ảnh đã qua chỉnh sửa; phân tích mạng lưới giúp lần theo đường đi của thông tin sai lệch trên không gian mạng. Khi được tích hợp vào quy trình biên tập, các công cụ này biến kiểm chứng từ thao tác thủ công, tốn thời gian thành một lớp bảo đảm chất lượng có hệ thống - điều kiện để báo chí giữ vững vai trò nguồn tin đáng tin cậy.
BẢNG II. BẢN ĐỒ ỨNG DỤNG AI TRONG QUY TRÌNH TÒA SOẠN
IV. ĐẠO ĐỨC VÀ TRÁCH NHIỆM: THIÊN LỆCH DỮ LIỆU, BẢN QUYỀN VÀ TIN GIẢ
Công nghệ càng mạnh, trách nhiệm của người làm báo càng lớn. AI không thay thế mà làm gia tăng yêu cầu về đạo đức nghề nghiệp, tập trung ở ba vấn đề.
A. Kiểm soát thiên lệch dữ liệu
LLM học từ dữ liệu lịch sử nên có thể tái sản xuất và khuếch đại định kiến về giới, vùng miền, dân tộc hay quan điểm chính trị. Hiện tượng “ảo giác” - khi mô hình tạo ra thông tin nghe hợp lý nhưng sai sự thật, kèm trích dẫn không tồn tại - là rủi ro đặc biệt nguy hiểm trong báo chí. Nguyên tắc nền tảng là con người giữ quyền quyết định cuối cùng: mọi đầu ra của AI phải được nhà báo thẩm định, đối chiếu nguồn gốc và chịu trách nhiệm, thay vì “đổ lỗi cho thuật toán”.
Nguyên tắc trách nhiệm cần được thể chế hóa thành quy trình “con người trong vòng lặp” (human-in-the-loop): xác định rõ điểm kiểm soát bắt buộc, người chịu trách nhiệm cuối và cơ chế ghi vết để truy nguyên khi có sai sót. Trách nhiệm pháp lý và đạo đức đối với nội dung xuất bản luôn thuộc về tòa soạn và nhà báo, không thể chuyển giao cho thuật toán. Việc lượng hóa và công khai tỷ lệ nội dung có sự tham gia của AI, cùng quy trình thẩm định tương ứng, sẽ giúp duy trì chuẩn mực nghề nghiệp trong môi trường tự động hóa ngày càng sâu.
B. Bảo vệ bản quyền
Việc huấn luyện mô hình trên nội dung báo chí đặt ra tranh chấp bản quyền chưa có lời giải trọn vẹn trên thế giới. Các vụ kiện giữa cơ quan báo chí lớn và các công ty phát triển mô hình về việc sử dụng tác phẩm báo chí để huấn luyện đã cho thấy khoảng trống pháp lý toàn cầu về “sử dụng hợp lý” dữ liệu trong kỷ nguyên AI. Ở chiều ngược lại, nội dung do AI tạo sinh cũng làm phức tạp hóa việc xác lập quyền tác giả.
Tốc độ chuyển giao tri thức cũng được cải thiện ở chiều ngược lại: chính cộng đồng học thuật có thể dùng AI để theo dõi và phân tích diễn ngôn báo chí, đo lường tác động xã hội của truyền thông khoa học. Vòng phản hồi hai chiều giữa khoa học và báo chí - được AI rút ngắn - là động lực để tri thức không nằm yên trong các tạp chí chuyên ngành mà lan tỏa thành nhận thức và hành vi xã hội. Bảng II hệ thống hóa các tác vụ AI phổ biến trong tòa soạn theo mức độ ứng dụng, lợi ích và rủi ro tương ứng, làm cơ sở cho việc xây dựng quy trình tác nghiệp có kiểm soát.
Tòa soạn cần minh bạch hóa mức độ tham gia của AI, thiết lập thỏa thuận cấp phép dữ liệu rõ ràng và bảo vệ tài sản trí tuệ của chính mình trước hành vi thu thập trái phép. Việc đàm phán các thỏa thuận cấp phép nội dung với nhà phát triển mô hình cũng mở ra nguồn doanh thu mới cho báo chí.
C. Chống tin giả và deepfake
AI tạo sinh hạ thấp chi phí sản xuất tin giả và deepfake tới mức báo động. Tại Việt Nam, lừa đảo sử dụng AI và deepfake đã vươn lên nhóm phương thức nguy hiểm nhất năm 2025, với thủ đoạn giả mạo hình ảnh, giọng nói và video ngày càng tinh vi [14]. Trong bối cảnh đó, báo chí chính thống có sứ mệnh kép: vừa là “bộ lọc” kiểm chứng đáng tin cậy cho xã hội, vừa phải tự bảo vệ uy tín trước nguy cơ bị mạo danh. Luật An ninh mạng năm 2025, có hiệu lực từ 01/7/2026, lần đầu đưa khái niệm “an ninh dữ liệu” cùng quy định quản trị AI và deepfake vào khung pháp lý [11], tạo hành lang để báo chí và cơ quan chức năng phối hợp hành động.
Nghịch lý đáng chú ý là dù số vụ lừa đảo được phát hiện có xu hướng giảm, mức độ tinh vi và thiệt hại lại tăng [14]. Giải pháp không thuần túy công nghệ. Một mặt, cần đầu tư công cụ phát hiện nội dung tổng hợp và cơ chế xác thực nguồn gốc nội dung (provenance) như chuẩn gắn nhãn xuất xứ số. Mặt khác - và quan trọng hơn - cần nâng cao năng lực thẩm định thông tin (media literacy) của công chúng, trong đó báo chí giữ vai trò trung tâm. Niềm tin trở thành lợi thế cạnh tranh chiến lược: trong một không gian thông tin ngập tràn nội dung tổng hợp, thương hiệu báo chí được kiểm chứng nghiêm ngặt sẽ là “nơi neo đậu” của sự thật.
D. Minh bạch và quản trị nội bộ
Để vận hành ba nguyên tắc trên, mỗi tòa soạn cần một bộ quy tắc quản trị AI nội bộ: quy định rõ tác vụ nào được phép dùng AI, mức độ kiểm duyệt của con người ở từng khâu, nghĩa vụ gắn nhãn nội dung có sự tham gia của AI, và cơ chế truy vết trách nhiệm khi xảy ra sai sót. Minh bạch với độc giả về vai trò của AI không làm giảm uy tín mà ngược lại củng cố niềm tin, bởi nó thể hiện sự tôn trọng quyền được biết của công chúng.
BẢNG III. KHUNG CHÍNH SÁCH - HẠ TẦNG HỖ TRỢ BÁO CHÍ SỐ TRONG KỶ NGUYÊN AI
V. VAI TRÒ KIẾN TẠO CỦA NHÀ NƯỚC VÀ QUỸ PHÁT TRIỂN AI QUỐC GIA
Kinh nghiệm quốc tế và thực tiễn trong nước cho thấy thị trường tự thân khó tự giải quyết bài toán hạ tầng đắt đỏ và hàng hóa công như dữ liệu mở hay chuẩn đạo đức. Vì vậy, Nhà nước cần đóng vai trò kiến tạo. Bảng III tổng hợp khung chính sách – hạ tầng hiện hành và đang đề xuất.
Trong các công cụ này, một Quỹ Phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia với cơ chế tài chính đặc thù có thể tạo cú hích quyết định cho báo chí. Quỹ có thể: (i) tài trợ phát triển và tinh chỉnh LLM tiếng Việt mã nguồn mở phục vụ tác nghiệp báo chí; (ii) trợ giá năng lực tính toán GPU dùng chung cho các cơ quan báo chí vừa và nhỏ; (iii) hỗ trợ xây dựng bộ dữ liệu báo chí tiếng Việt chất lượng cao, có bản quyền minh bạch; và (iv) tài trợ các chương trình đào tạo kỹ năng AI cho nhà báo. Cơ chế “đặt hàng” và “sandbox” thử nghiệm có kiểm soát sẽ giúp rút ngắn khoảng cách giữa chính sách và năng lực thực thi.
Một cấu phần không thể thiếu của vai trò kiến tạo là phát triển nguồn nhân lực. Báo chí quốc tế nhận định cuộc đua AI tại Việt Nam không còn đơn thuần là câu chuyện tài chính mà là cuộc cạnh tranh thu hút và giữ chân nhân tài [9]. Quỹ và các chương trình quốc gia vì vậy nên dành nguồn lực cho học bổng, chương trình đào tạo lại (reskilling) và mạng lưới chuyên gia, giúp nhà báo chuyển hóa thành lực lượng vừa giỏi nghiệp vụ vừa thành thạo công nghệ - chính là chủ thể hiện thực hóa mọi chính sách.
Về thiết kế, Quỹ Phát triển AI quốc gia nên vận hành theo nguyên tắc minh bạch, cạnh tranh và đo lường được kết quả. Cơ chế phân bổ có thể kết hợp tài trợ không hoàn lại cho nghiên cứu cơ bản và hàng hóa công (dữ liệu mở, mô hình mã nguồn mở) với hình thức đồng đầu tư hoặc đặt hàng cho các dự án ứng dụng có khả năng nhân rộng. Đối với báo chí, một hợp phần riêng nên hướng tới hạ tầng dùng chung, dữ liệu tiếng Việt có bản quyền và đào tạo nhân lực; kèm theo bộ chỉ số đánh giá tác động (số tòa soạn thụ hưởng, mức tăng năng suất, mức độ nội địa hóa công nghệ) để bảo đảm hiệu quả sử dụng ngân sách công.
Kinh nghiệm quốc tế cung cấp các tham chiếu hữu ích. Liên minh châu Âu tiếp cận theo hướng quản trị dựa trên rủi ro với Đạo luật AI, đặt nghĩa vụ minh bạch với nội dung tổng hợp; nhiều quốc gia thiết lập quỹ công và trung tâm tính toán dùng chung để hỗ trợ nghiên cứu AI. Việt Nam có thể chọn lọc cách tiếp cận cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới và kiểm soát rủi ro, phù hợp với trình độ phát triển và đặc thù quản lý báo chí trong nước, thay vì sao chép máy móc bất kỳ mô hình nào.
Vai trò kiến tạo còn thể hiện ở việc ban hành chuẩn mực: hướng dẫn đạo đức sử dụng AI trong báo chí, quy định gắn nhãn nội dung do AI tạo sinh, và khung trách nhiệm pháp lý rõ ràng. Khi kết hợp đồng bộ hạ tầng, tài chính và thể chế, Nhà nước tạo “đất” cho một hệ sinh thái báo chí số vừa đổi mới vừa giữ vững niềm tin xã hội.
VI. THẢO LUẬN, KHUNG TÍCH HỢP VÀ KHUYẾN NGHỊ
Tổng hợp bốn trục phân tích, bài viết đề xuất khung tích hợp bốn lớp (Hình 3): lớp nền là hạ tầng tính toán dùng chung và chính sách kiến tạo; lớp giữa là bốn nhóm ứng dụng (tối ưu quy trình, kiểm chứng – chống tin giả, nâng cao năng lực nghiên cứu, cá nhân hóa phân phối); lớp xuyên suốt là trụ cột đạo đức – trách nhiệm; và lớp đỉnh là mục tiêu năng lực cạnh tranh quốc gia. Khung này nhấn mạnh rằng công nghệ, đạo đức và chính sách phải tiến triển đồng bộ; thiếu bất kỳ lớp nào, lợi ích của AI sẽ bị triệt tiêu bởi rủi ro niềm tin.
Phân tích cân đối cho thấy báo chí Việt Nam có điểm mạnh là tốc độ tiếp nhận công nghệ nhanh và sự hậu thuẫn chính sách mạnh mẽ, nhưng điểm yếu là hạ tầng dữ liệu tiếng Việt còn mỏng và năng lực AI chuyên sâu chưa đồng đều. Cơ hội đến từ thị trường số tăng trưởng nhanh và hạ tầng tính toán đang hình thành; thách thức nằm ở tin giả, deepfake và áp lực cạnh tranh từ các nền tảng xuyên biên giới. Khung tích hợp bốn lớp chính là công cụ để chuyển điểm yếu và thách thức thành lộ trình hành động cụ thể.
Từ khung này, ba nhóm khuyến nghị được đặt ra. Thứ nhất, đối với cơ quan báo chí: xây dựng chiến lược AI nội bộ, ban hành quy tắc đạo đức sử dụng AI, và đầu tư đào tạo “nhà báo lai” (hybrid journalist) thành thạo cả nghiệp vụ lẫn công cụ số. Thứ hai, đối với Nhà nước: sớm hiện thực hóa Quỹ Phát triển AI quốc gia, ưu tiên LLM tiếng Việt mã nguồn mở và hạ tầng GPU dùng chung, đồng thời hoàn thiện khung pháp lý về bản quyền và deepfake. Thứ ba, đối với cơ sở đào tạo: cập nhật chương trình báo chí – truyền thông theo hướng tích hợp khoa học dữ liệu và đạo đức AI.
Về lộ trình, có thể hình dung ba giai đoạn. Giai đoạn nền tảng (2026–2027) tập trung hoàn thiện thể chế, vận hành hạ tầng tính toán dùng chung và phổ cập kỹ năng AI cơ bản cho nhà báo. Giai đoạn tăng tốc (2028–2029) đẩy mạnh tích hợp AI vào hệ thống quản trị nội dung, phát triển LLM tiếng Việt chuyên ngành báo chí và các nền tảng dùng chung. Giai đoạn dẫn dắt (2030 trở đi) hướng tới hệ sinh thái báo chí số tự chủ về công nghệ, đóng góp vào mục tiêu AI chiếm khoảng 6% GDP và đưa Việt Nam vào nhóm dẫn đầu khu vực [5], [15]. Việc gắn lộ trình báo chí với các mốc của Chiến lược AI quốc gia bảo đảm tính đồng bộ chính sách.
A. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
Nghiên cứu này có một số hạn chế. Thứ nhất, do dựa trên dữ liệu thứ cấp, các số liệu về mức độ ứng dụng và quy mô thị trường mang tính ước lượng và còn dao động giữa các nguồn. Thứ hai, nhiều văn bản chính sách quan trọng còn ở dạng dự thảo tại thời điểm viết, nên các chỉ tiêu có thể thay đổi khi ban hành chính thức. Thứ ba, bài viết chưa thực hiện khảo sát sơ cấp tại các tòa soạn Việt Nam. Hướng nghiên cứu tiếp theo nên bao gồm: khảo sát định lượng quy mô lớn về tác động của AI đến năng suất và chất lượng tin bài; nghiên cứu trường hợp (case study) tại các tòa soạn tiên phong; và đo lường định lượng mức độ tin cậy của công chúng đối với nội dung có sự tham gia của AI.
Lời kêu gọi hành động
Nhân kỷ niệm 101 năm Ngày Báo chí Cách mạng Việt Nam, thông điệp gửi tới đội ngũ nhà báo trẻ và trí thức trẻ là: hãy tiên phong làm chủ công nghệ thay vì để công nghệ dẫn dắt. AI là công cụ khuếch đại năng lực con người, không phải vật thay thế lương tri và bản lĩnh nghề báo. Mỗi nhà báo trẻ làm chủ AI một cách có đạo đức chính là một viên gạch xây nên năng lực cạnh tranh quốc gia trong kỷ nguyên số.
VII. KẾT LUẬN
Báo chí Việt Nam đang đứng trước thời cơ lịch sử: AI và hạ tầng tính toán dùng chung mở ra khả năng nâng cao năng suất, chất lượng nghiên cứu và tốc độ chuyển giao tri thức chưa từng có. Bằng chứng định lượng cho thấy mức độ ứng dụng AI trong các cơ quan báo chí đã tăng gấp đôi sau hai năm, song khoảng cách về hạ tầng, dữ liệu và đạo đức nghề nghiệp vẫn là điểm nghẽn. Khung tích hợp “công cụ - năng lực - đạo đức - chính sách” mà bài viết đề xuất cho thấy chỉ khi công nghệ, trách nhiệm và thể chế tiến triển đồng bộ, báo chí số mới phát triển vừa nhanh vừa đáng tin cậy. Với vai trò kiến tạo của Nhà nước - đặc biệt qua cơ chế Quỹ Phát triển AI quốc gia - và tinh thần tiên phong của thế hệ nhà báo trẻ, báo chí cách mạng Việt Nam hoàn toàn có thể biến thách thức của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo thành động lực phụng sự đất nước và nhân dân.
Trong tầm nhìn dài hạn, mục tiêu không chỉ là một nền báo chí ứng dụng AI, mà là một nền báo chí làm chủ AI: tự chủ về mô hình tiếng Việt, tự chủ về hạ tầng tính toán, và tự chủ về chuẩn mực đạo đức. Đó là con đường để báo chí cách mạng Việt Nam, ở tuổi 101, tiếp tục giữ vững vai trò tiên phong trên mặt trận tư tưởng - văn hóa, đồng hành cùng dân tộc bước vào kỷ nguyên vươn mình.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Reuters Institute for the Study of Journalism, “Digital News Report 2025,” University of Oxford, 2025.
[2] Reuters Institute for the Study of Journalism, “Generative AI and News Report 2025,” University of Oxford, 2025.
[3] Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông (IPS), Hội Nhà báo Việt Nam và Hội Truyền thông số Việt Nam, “Khảo sát ứng dụng AI trong các cơ quan báo chí Việt Nam,” 2025.
[4] Bộ Chính trị, “Nghị quyết số 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia,” 22/12/2024.
[5] Bộ Khoa học và Công nghệ, “Dự thảo Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tầm nhìn 2045,” 2026.
[6] Chính phủ Việt Nam và NVIDIA, “Thỏa thuận thành lập Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển AI (VRDC) và Trung tâm Dữ liệu AI,” 12/2024.
[7] VMLU Benchmarks Team, “VMLU Benchmarks: A comprehensive benchmark toolkit for Vietnamese LLMs,” in Proc. ACL, 2025.
[8] Q. T. Nguyen et al., “VinaLLaMA: LLaMA-based Vietnamese Foundation Model,” arXiv:2312.11011, 2023.
[9] Statista, “Vietnam Artificial Intelligence Market Forecast 2025–2031,” 2025.
[10] Google, Temasek & Bain & Company, “e-Conomy SEA 2024,” 2024.
[11] Quốc hội nước CHXHCN Việt Nam, “Luật An ninh mạng 2025,” hiệu lực 01/7/2026.
[12] Reuters Institute / University of Oxford, “Survey on AI adoption among journalists,” 2025.
[13] Thủ tướng Chính phủ, “Chiến lược chuyển đổi số báo chí đến năm 2025, định hướng đến năm 2030” (QĐ 348/QĐ-TTg).
[14] Cục An ninh mạng và Phòng, chống tội phạm sử dụng công nghệ cao (A05), Bộ Công an, “Cảnh báo lừa đảo sử dụng AI và deepfake,” 2025.
[15] VnEconomy, “Đề xuất mục tiêu đưa AI đóng góp khoảng 6% GDP,” 2026.
