Đừng Blame AI cho Vấn đề Uy tín của PR

Một bài viết gần đây trên Unite.ai đã xem xét cách AI đã biến đổi nghiên cứu PR – làm cho nó nhanh hơn để thu thập dữ liệu, phát hiện xu hướng và tạo ra kết quả sẵn sàng cho truyền thông, nhưng cũng khó hơn để đảm bảo độ chính xác và niềm tin. Đó là một quan sát thực sự về sự căng thẳng trong ngành, và nó xứng đáng được xem xét sâu hơn. Vấn đề không phải là AI bản thân; nó là cách dễ dàng tốc độ có thể vượt qua phán đoán.

AI đã chắc chắn làm cho PR nhanh hơn. Nhưng như chúng ta biết từ việc lái xe, nhanh hơn không phải lúc nào cũng là cách thông minh để đi tiếp.

Công nghệ đã nén những gì từng là một quá trình cẩn thận, từng bước – thiết kế khảo sát, làm sạch dữ liệu, xác thực nguồn – thành một thứ gì đó có thể xảy ra gần như tức thời. Sự nén đó tiết kiệm thời gian, nhưng nó cũng loại bỏ những khoảng nghỉ tự nhiên mà trước đây đã cho chúng ta không gian để kiểm tra lại và thách thức những gì chúng ta tìm thấy. Không có những khoảng nghỉ đó, độ chính xác trở nên dễ bị bỏ lỡ hơn. Rủi ro thực sự không phải là AI sẽ phá vỡ PR. Nó là chúng ta sẽ làm điều đó bằng cách nhầm lẫn gia tốc với tiến bộ.

Khoảng cách uy tín trong PR không phải là lỗi của AI – ít nhất không trực tiếp. Khoảng cách đó đến từ cách nhanh chóng AI cho phép chúng ta di chuyển. Mỗi lần chúng ta xuất bản mà không có xác thực hoặc đối xử với “nhanh hơn” như đồng nghĩa với “tốt hơn”, chúng ta xói mòn niềm tin mà làm cho công việc của chúng ta có ý nghĩa. Uy tín là thứ mang lại trọng lượng cho công việc của chúng ta như các chuyên gia PR – khi chúng ta kiếm được nó. Bảo tồn uy tín có nghĩa là giảm tốc độ đủ để đặt câu hỏi về những gì chúng ta xuất bản và làm cho xác thực trở thành một phần của quá trình, không phải là một suy nghĩ sau.

Giảm tốc độ để tăng tốc

AI đã làm cho nó trở nên dễ dàng để di chuyển từ một ý tưởng đến một tập dữ liệu trong thời gian kỷ lục. Những gì từng mất nhiều ngày nay chỉ mất vài giờ – và sự gia tốc đó đã im lặng trở thành một phản xạ trong ngành. Nhưng tốc độ mang lại cho chúng ta khối lượng, không phải tính hợp lệ. Các nhà báo không quan tâm đến việc chúng ta giao dữ liệu nhanh như thế nào; họ quan tâm đến việc liệu nó có đứng vững hay không. Tôi đã thấy các công cụ AI tạo ra các bản tóm tắt ấn tượng trên hàng chục bài viết, nhưng tôi cũng đã chứng kiến chúng tạo ra các thống kê nghe có vẻ hợp lý nhưng không có nguồn gốc thực sự.

Nghiên cứu củng cố nhu cầu thận trọng. Một nghiên cứu JMIR đã phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn đã “ảo giác” – tạo ra thông tin sai hoặc không được xác thực – trong khoảng 40 phần trăm đầu ra GPT-3.5 và 29 phần trăm đầu ra GPT-4, thậm chí trên các nhiệm vụ dựa trên事 thực. Tương tự, một cuộc kiểm toán của NewsGuard đã chỉ ra rằng các hệ thống AI lan truyền các tuyên bố sai hoặc lừa đảo trong khoảng một phần ba các phản hồi liên quan đến tin tức. Cả hai phát hiện đều nhấn mạnh một sự thật đơn giản: tốc độ khuếch đại rủi ro khi xác thực không theo kịp.

Đó là lý do tại sao việc dành thêm thời gian để xác thực không phải là một sự chậm trễ; nó là một khoản đầu tư vào uy tín. Một ngày dành để xác nhận dữ liệu, tinh chỉnh ngữ cảnh hoặc kiểm tra lại câu chuyện thường tiết lộ những thông tin mà chúng ta sẽ bỏ lỡ nếu không. Nó có thể là sự khác biệt giữa một tiêu đề sẽ phai mờ và một câu chuyện sẽ thúc đẩy một cuộc trò chuyện thực sự. Giảm tốc độ không phải là về việc chống lại công nghệ. Nó là về giữ lại sự phán đoán của con người mà biến thông tin thành thứ mà khán giả thực sự tin tưởng.

Giữ con người trong vòng lặp

AI rất tốt trong việc tạo ra kết quả. Nhưng nó không tốt lắm trong việc biết liệu những kết quả đó có ý nghĩa hay không. Đó là vấn đề cốt lõi. Các mô hình có thể tạo ra phản hồi khảo sát, tóm tắt hàng nghìn bài viết và thậm chí tổng hợp các thông tin nghe có vẻ chặt chẽ trên giấy. Nhưng các mô hình AI không hiểu ngữ cảnh, ý định hoặc hậu quả. Một con người có thể.

Sự không phù hợp đó đã được tài liệu hóa trong các cuộc thảo luận về đạo đức và độ tin cậy của AI. Hiện tượng “ảo giác” thường được quy cho cách các mô hình ngôn ngữ lớn học các mẫu từ dữ liệu đào tạo chứ không phải từ các nguyên tắc cơ bản, điều này có nghĩa là chúng có thể tự tin khẳng định những điều không có cơ sở. Trong lĩnh vực PR, rủi ro đặc biệt cấp tính: đầu ra của giao diện có thể phản ánh các偏见 hoặc khung các tuyên bố theo cách ủng hộ các câu chuyện hơn là事 thực.

Nó dễ dàng thấy được làm thế nào một “sự kiện” sai sót có thể xoay ra mất kiểm soát. Hãy tưởng tượng một điểm dữ liệu được tạo bởi AI làm cho nó vào một bản trình bày; một tỷ lệ phần trăm nghe có vẻ đúng và hỗ trợ câu chuyện. Khách hàng yêu thích nó. Một phóng viên trích dẫn nó. Sau đó, ai đó kiểm tra nguồn và nhận ra nó không bao giờ thực sự tồn tại. Đột nhiên, những gì được thiết kế để định vị một thương hiệu như một thương hiệu có suy nghĩ trở thành một cơn bão về uy tín.

Vậy “giữ con người trong vòng lặp” không thể chỉ là một dòng trong một bản trình bày PowerPoint – nó phải là cách công việc thực sự được thực hiện. Các biên tập viên, nhà phân tích và chuyên gia lĩnh vực cần phải có mặt để đặt những câu hỏi khó chịu mà làm cho sản phẩm cuối cùng đáng tin cậy. Họ có thể bắt các偏见, đánh dấu các khung yếu, và đảm bảo những gì chúng ta xuất bản phản ánh thực tế. Nói cách khác: AI có thể di chuyển nhanh, nhưng nó vẫn cần một người lái xe biết khi nào nên nhấn phanh. Không có sự phán đoán đó, chúng ta không cải thiện quá trình; chúng ta chỉ tự động hóa các lỗi.

Đào tạo để phán đoán

Khi AI thay đổi công việc, cách chúng ta đào tạo cần phải thay đổi cùng với nó. Hầu hết các chuyên gia truyền thông ngày nay đã quá điểm học cách viết các lời nhắc tốt hơn. Kỹ năng mà tất cả chúng ta cần bây giờ là phán đoán – biết khi nào nên tin vào đầu ra, khi nào nên đặt câu hỏi về nó, và khi nào nên loại bỏ nó hoàn toàn.

Khi tôi huấn luyện các chuyên gia PR trẻ, tôi nhấn mạnh rằng AI có thể viết mười phiên bản của một bản trình bày trong vài giây. Công việc của họ không phải là chọn phiên bản hấp dẫn nhất; nó là tìm phiên bản thực sự nghe có vẻ như khách hàng của họ, và sau đó làm cho nó mạnh mẽ hơn. Điều đó có thể có nghĩa là siết chặt luận điểm, dựa trên dữ liệu thực, hoặc thêm giọng điệu và âm thanh mà làm cho nó đáng tin cậy. Một mô hình AI có thể soạn thảo bản sao, nhưng sự phán đoán của chúng ta biến nó thành giao tiếp đáng đọc.

Sự thay đổi này đã đang xảy ra. Một số cơ quan đang chuyển từ “kỹ thuật lời nhắc” sang “biên tập uy tín”, xây dựng thói quen kiểm tra các tuyên bố, xác thực nguồn và căn chỉnh thông điệp với giọng điệu thương hiệu. Các bài tập hiện tại bao gồm đặt câu hỏi: Tôi có nói điều này với một phóng viên không? Tôi có đặt tên của mình vào nó không?

Các câu hỏi đơn giản đó xây dựng các phản xạ bảo vệ cả khách hàng và danh tiếng. Và đó là mục tiêu thực sự của AI trong PR. Không phải là bản sao nhanh hơn, mà là phán đoán sắc nét hơn. Đào tạo để phán đoán nâng cao tiêu chuẩn suy nghĩ và củng cố niềm tin mà làm cho tốc độ bền vững.

Đo lường niềm tin, không phải vòng quay

Các chuyên gia PR thường đo lường hiệu suất thông qua các chỉ số như tốc độ giao hàng, khối lượng phạm vi, và chi phí cho mỗi vị trí. Nhưng trong một ngành công nghiệp được thúc đẩy bởi AI, những chỉ số đó không kể toàn bộ câu chuyện. Đầu ra dễ dàng định lượng; uy tín thì không. Và yet, đó là những gì khách hàng và nhà báo đang cân nhắc nhiều hơn bao giờ hết.

Sự khác biệt giữa số lượng và uy tín xuất hiện trong dữ liệu. Trong một nghiên cứu đo lường, phân tích cảm xúc của con người đã đạt 85 phần trăm độ chính xác, so với 59 phần trăm cho các phương pháp dựa trên AI – một khoảng cách định lượng vai trò của xem xét quan trọng. Nó không phải là con người làm việc nhanh hơn, mà là họ diễn giải ngữ cảnh, và đó là cùng một trực giác mà khách hàng tin tưởng khi họ đánh giá uy tín. Nếu chúng ta có thể đo lường sự khác biệt này trong độ chính xác, chúng ta cũng có thể đo lường giá trị của sự giám sát con người.

ROI mới nên đo lường những gì thực sự duy trì mối quan hệ: độ tin cậy, tỷ lệ xác thực, và bao lâu phạm vi kiếm được vẫn tiếp tục thúc đẩy sự tham gia. Ngày càng nhiều, khách hàng không hỏi, “Chúng ta có thể xuất bản điều này hôm nay không?” mà “Chúng ta có thể đứng trên điều này không?” Tốc độ quan trọng, nhưng độ chính xác và sự tự tin là những gì tồn tại.

AI mang lại cho chúng ta cơ hội để làm cả hai: di chuyển nhanh hơn và suy nghĩ sâu sắc hơn. Giá trị thực sự không nằm ở việc AI tạo ra nội dung nhanh như thế nào, mà ở việc nó giúp chúng ta đưa ra những quyết định thông minh và có thể bảo vệ hơn. Công việc sẽ tồn tại không phải là công việc nhanh nhất; nó sẽ là công việc mà mọi người tin tưởng. Các đội xây dựng niềm tin đó vào cách họ đo lường thành công sẽ sở hữu tương lai.

Ưu thế về uy tín

Khủng hoảng uy tín trong PR không phải là không thể tránh khỏi. Đó là một vấn đề quản lý, không phải là một vấn đề công nghệ, và giải pháp nằm trong tầm tay: giảm tốc độ để xác thực, giữ con người trong vòng lặp, đào tạo để phán đoán, và đo lường niềm tin, không chỉ là tốc độ. AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc nhanh như thế nào, nhưng nó cũng có thể nhắc nhở chúng ta tại sao chúng ta làm việc – để thông tin với độ chính xác và tính toàn vẹn. Cơ hội thực sự bây giờ là văn hóa: làm cho uy tín trở thành chỉ số quan trọng nhất.