Wracam ze zdjęć. Ręce na kierownicy, w głowie kotłują mi się świeże przemyślenia i wrażenia z planu, więc włączam czatbota i po prostu z nim rozmawiam. Opowiadam, co zobaczyłem, układam na głos pierwsze zdania materiału, wyliczam, co muszę jeszcze sprawdzić. Bot wszystko zapisuje, porządkuje w notatki i na bieżąco komentuje moje pomysły. Z takiej rozmowy powstaje czasem wstępny szkic tekstu, a czasem tylko lista obserwacji, która pomaga mi przy dalszej pracy nad materiałem. Wcześniej, zanim dotarłem do redakcji, wiele ulotnych, a bardzo dobrych pomysłów po prostu mi umykało. Kiedy do tematu trzeba było wrócić po kilku dniach, wiele rzeczy musiałem odkrywać na nowo.
Ponieważ od premiery ChatGPT korzystam ze sztucznej inteligencji niemal każdego dnia, trudno mi się odnaleźć w debacie o AI w mediach, w której na pierwszy plan niemal zawsze wysuwają się kwestie praw autorskich, etyki i bezpieczeństwa źródeł. I słusznie, bo modele wciąż konfabulują: w badaniu EBU i BBC z października 2025 r. co piąta odpowiedź asystentów AI na pytania o bieżące wydarzenia zawierała poważne błędy merytoryczne, takie jak zmyślone lub nieaktualne informacje. Z perspektywy dziennikarskiej rzetelności halucynacje to koszmar. Uważam jednak, że mimo tego ryzyka pragmatyczne wykorzystanie tej technologii pozwoli przede wszystkim wzmocnić dziennikarski warsztat. Sam chętnie sięgam po AI, zaczynając od automatyzacji najbardziej żmudnych, powtarzalnych procesów. To z tej potrzeby zrodziła się moja pierwsza aplikacja, OrsonAI, wspomagająca transkrypcję wywiadów w czasie rzeczywistym i błyskawiczny import do edytora.
Prawdziwa rewolucja dokonuje się jednak w obszarze researchu. Narzędzia do analizy otwartych źródeł (OSINT), jeszcze do niedawna koszmarnie drogie i zarezerwowane dla największych agencji wywiadowczych czy gigantów rynkowych, dziś uległy radykalnej demokratyzacji. Każdy może na własne potrzeby zbudować agenta, który w kilka sekund wyciągnie i ustrukturyzuje kluczowe dane z wielostronicowych dokumentów. Ostateczna weryfikacja faktów zawsze pozostaje bowiem po stronie człowieka, ale sam fakt błyskawicznego namierzenia, gdzie konkretna informacja znajduje się w piśmie, wielokrotnie skraca czas pracy dziennikarza śledczego.
Naturalnie, bardzo szybko pojawia się pokusa, by pójść o krok dalej: skoro maszyna umie czytać, niech sama napisze tekst. Mój stosunek do tego jest mieszany, bo na razie sztuczna inteligencja po prostu nie potrafi zrobić za mnie tego, co w tworzeniu materiału najważniejsze. Żaden model nie jest w stanie wziąć garści surowych wywiadów i ułożyć z nich sensownej telewizyjnej „drabinki” – precyzyjnej struktury, w której wypowiedzi bohaterów naturalnie przeplatają się z narracją autorską i inteligentnie korespondują ze zrealizowanymi zdjęciami. Próba stworzenia agentowi odpowiedniego kontekstu, by wygenerował scenariusz zbliżony do moich oczekiwań, wymagałaby obecnie pracy niewspółmiernej do ostatecznego efektu. Być może to kwestia czasu i kolejnych iteracji modeli, ale do tej pory nie znalazłem narzędzia, które potrafiłoby uchwycić ten poziom złożoności. AI nieźle radzi sobie z krótkimi informacjami i notatkami prasowymi – pod warunkiem, że ktoś je potem sprawdzi – ale w dłuższych formach niemal zawsze wyczuwam brak indywidualnego stylu i płynności.
Z drugiej strony, nie jestem dogmatycznym przeciwnikiem wspierania się sztuczną inteligencją w pracy twórczej. Pisanie, bądźmy szczerzy, jest po części umiejętnością czysto mechaniczną. To, co naprawdę się liczy, to idea, oryginalne spojrzenie i to, co autor ma nam do przekazania. Dobry, niesztampowy pomysł i oryginalne myślenie prędzej czy później przebiją się przez warstwę formy. Znam aż nazbyt wielu dziennikarzy, którzy od lat nie mają nam do powiedzenia niczego nowego, a ich teksty do złudzenia przypominają wygenerowane przez algorytm gotowce – brakuje w nich jakiejkolwiek żywej idei. Brakuje tej specyficznej iskry, nieszablonowej inteligencji i ludzkiego błysku, którego matematyka modeli językowych wciąż nie potrafi uchwycić.
Kiedy czytam artykuł, zazwyczaj już po kilku pierwszych zdaniach wiem, czy jego treść ze mną rezonuje. Szczerze mówiąc, to, czy napisał go człowiek, czy maszyna, schodzi dla mnie na dalszy plan wobec pytania: czy ten tekst wnosi w moje życie nową wartość? Czy potrafi zmienić moje spojrzenie na dany problem? Zresztą, wbrew powszechnemu przekonaniu, bardzo trudno jest dziś na poziomie samej składni kategorycznie odróżnić tekst ludzki od maszynowego. Testując detektory tekstów AI, szybko odkryłem, że doskonale ustrukturyzowane, logiczne i rytmiczne felietony znanych publicystów, napisane jeszcze w 2013 roku, bywają przez programy oznaczane jako stuprocentowe twory maszyny. Działa to zresztą w obie strony. Detektor ZeroGPT uznał fragment Deklaracji Niepodległości USA w niemal 98 proc. za dzieło maszyny, a gdy „Wired” sprawdzał tekst, który – jak redakcja sama potem ustaliła – był wymysłem AI, dwa detektory uznały, że najpewniej napisał go człowiek. Piętnowanie tekstów wyłącznie na podstawie ich brzmienia uważam więc za pozbawione większego sensu.
Jako czytelnik oceniam wartość tekstu, nie autora, ale zaufanie publiczne opiera się na tym, kto za tekst odpowiada. Dlatego rozumiem odmienne, purystyczne podejście: założenie, że ze względów etycznych dziennikarstwo powinno pozostać strefą wolną od maszyn, jako obszar szczególnego społecznego zaufania. Tyle tylko, że takie rozwiązanie wymagałoby twardej umowy społecznej i wprowadzenia mechanizmów, które bezsprzecznie gwarantowałyby certyfikat ludzkiego autorstwa. Takich mechanizmów wciąż nie ma: istniejące certyfikaty ludzkiego autorstwa są dobrowolne i nie stały się standardem w mediach. Sam sporo o tym myślałem, projektując certyfikat ludzkiego autorstwa kotwiczony na blockchainie – niezmienny dowód tego, kto napisał dany tekst. Kiedy jednak przedstawiłem ten pomysł znajomym z branży, spotkałem się z całkowitym brakiem zainteresowania i niezrozumieniem takiej potrzeby.
Ostatecznie, mimo że dziennikarstwo wymienia się dziś na czołowych miejscach list zawodów najbardziej zagrożonych przez AI, uważam, że w epoce sztucznej inteligencji dziennikarze z prawdziwego zdarzenia będą mieli się całkiem dobrze. Po pierwsze dlatego, że prędzej czy później nadejdzie moment systemowego otrzeźwienia – wartość ludzkiej kontroli nad informacją zostanie potraktowana na tyle poważnie, że doczeka się odpowiednich regulacji prawnych. Pierwsze już są, choć idą w inną stronę: od 2 sierpnia 2026 r. unijny AI Act każe oznaczać wygenerowane przez AI teksty o sprawach publicznych, chyba że przeszły kontrolę redakcyjną i ktoś bierze za nie odpowiedzialność. Prawo pyta więc, kto odpowiada, ale nie daje czytelnikowi sposobu, by sprawdzić, kto naprawdę pisał.
Po drugie, nasze kompetencje idealnie skalują się w świecie technologii. Praca nad własną aplikacją i treningiem modelu uświadomiła mi jedną kluczową rzecz: tworzenie, zarówno w świecie technologii, jak i w mediach, to moim zdaniem w 90 procentach proces, który my, dziennikarze, mamy już dawno opanowany. To powtarzalny cykl dwóch rzeczy: researchu i iteracji. Zbierasz informacje. Weryfikujesz. Syntetyzujesz. Ulepszasz. I zaczynasz od nowa. Dla ludzi, którzy chcą się uczyć i rozumieć otaczającą ich rzeczywistość, sztuczna inteligencja otwiera wielkie możliwości. Jeden sprawny dziennikarz wsparty agentycznymi modelami może dziś zrobić to, do czego wczoraj potrzebny był cały zespół redakcyjny. To realna szansa na zwiększenie społecznej kontroli nad procesami zachodzącymi w świecie.
Kto zatem straci pracę? Przede wszystkim ci, dla których dziennikarstwo od dawna przestało być misją, a stało się powielaniem schematów. Ludzie, którzy co roku na ten sam temat piszą niemal identyczny tekst. Nie widzę ani jednego powodu, dla którego jakakolwiek redakcja miałaby ich zatrudniać, skoro algorytm zrobi to samo szybciej i za darmo. Nie łudzę się przy tym, że rynek zawsze odsieje odtwórczych. Czasem odsiewa najtańszych albo tych, którzy akurat stali najbliżej drzwi. Na dłuższą metę konkurencja ze strony maszyn zmiecie jednak z planszy przede wszystkim tych, którzy odrzucą rozwój i nie zechcą się uczyć. Oczywiście trudno przewidzieć kierunek w przypadku tak szybko rozwijającej się technologii. Sądzę jednak, że jeśli sztuczna inteligencja będzie wykorzystywana w pracy dziennikarskiej w sposób etyczny – z myślą o naturalnym i nadrzędnym prawie ludzi do rzetelnej informacji – to ostatecznie paradoksalnie wzmocni nasz zawód. Stanie się narzędziem, które nie zastępuje człowieka, ale potęguje jego sprawczość.
Kiedy wracam ze zdjęć, rozmawiam z botem i dyktuję mu pierwsze zdania. On je zapisze, poprawi przecinki, może zaproponuje lepszy szyk. Ale to ja byłem na zdjęciach i to wciąż ja decyduję o tym, co znajdzie się w materiale i co zobaczy na ekranie widz. Czas zaoszczędzony na nudnych, powtarzalnych zdaniach, które AI pomaga mi zautomatyzować, mogę poświęcić bohaterom moich reportaży.