Bài toán kinh tế báo chí đã được VnEconomy cân nhắc kỹ lưỡng trong chiến lược AI Askonomy

Sự kết hợp giữa chuyển đổi số và Chuyển đổi AI được kỳ vọng sẽ mang lại nhiều tiềm năng để nâng cao hiệu quả và phát triển kinh tế của báo chí. Thảo luận trong phiên chuyên đề “Trí tuệ nhân tạo và chiến lược chuyển đổi số của các tòa soạn báo chí Việt Nam” diễn ra sáng 20/6, trong khuôn khổ Hội báo toàn quốc 2025, nhiều câu hỏi đã được đặt ra. 

Liệu các cơ quan báo chí đã sẵn sàng về năng lực và nhân lực để triển khai AI? Làm thế nào lựa chọn các công nghệ AI phù hợp với nhu cầu của từng cơ quan? Và đặc biệt, bài toán kinh tế báo chí sẽ được giải quyết như thế nào?

HÀNG LOẠT TRĂN TRỞ CỦA BÁO CHÍ KHI ỨNG DỤNG AI

Ông Nguyễn Anh Tuấn, nhà sáng lập của Baomoi.com, cho biết Baomoi đã có những bước ứng dụng công nghệ và đặc biệt từ năm 2010 trở đi, Baomoi tiếp tục theo đuổi hướng cá nhân hóa nội dung với kỳ vọng tăng trải nghiệm người dùng.

Tuy nhiên, kết quả không đạt kỳ vọng. Ông Tuấn cho biết nguyên nhân được xác định đến từ nhiều yếu tố.

Thứ nhất, tin tức thời sự có tuổi thọ rất ngắn, khó tạo mô hình cá nhân hóa hiệu quả như các nền tảng giải trí.

Thứ hai, tin tức chủ yếu ở dạng văn bản, kém hấp dẫn về mặt thị giác so với video và hình ảnh trên mạng xã hội như Facebook hay TikTok.

Thứ ba, hành vi người dùng không phản ánh chính xác sở thích thực sự – nhấp chuột không đồng nghĩa với quan tâm sâu sắc. 

“Bài học mà chúng tôi rút ra là việc áp dụng công nghệ vào báo chí không thể sao chép máy móc mô hình từ các nền tảng khác mà cần thấu hiểu bản chất nội dung, hành vi người dùng và đặc thù của ngành”, ông Nguyễn Anh Tuấn nói.

Ông Đào Trung Thành, Phó Viện trưởng Viện Blockchain và Trí tuệ nhân tạo (ABAII), cũng chia sẻ rằng khi bắt đầu làm việc với AI, có nhiều kỳ vọng cho rằng AI sẽ giúp cá nhân hóa nội dung một cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, qua chia sẻ của Baomoi và những người đã có kinh nghiệm thực tiễn, thực tế được rút ra là thay vì chỉ tập trung vào cá nhân hóa nội dung, điều quan trọng hơn là cá nhân hóa trải nghiệm của độc giả.

Mặc dù vậy, bài toán triển khai mô hình AI trong lĩnh vực báo chí tại các tòa soạn Việt Nam dường như vẫn đang “rối”, với nhiều câu hỏi như nên triển khai theo hướng sử dụng API hay on-premise (tại chỗ), và đâu là hướng đi hiệu quả trong ngắn hạn cũng như dài hạn của các tòa soạn báo. Đặc biệt, câu chuyện kinh phí đầu tư luôn là một bài toán đau đầu của các tòa soạn báo.

Theo ông Lê Anh Dũng, Phó Giám đốc Công nghệ của Got It Vietnam, việc tự xây dựng và vận hành một mô hình AI như ChatGPT cực kỳ tốn kém, đơn cử như các thiết bị phần cứng cần thiết, rồi chi phí điện, vận hành, kỹ sư hệ thống, bảo trì và các vấn đề pháp lý liên quan đến mô hình độc quyền…

“Khi tôi tiếp xúc với nhiều tòa soạn ở Việt Nam, tôi nhận thấy họ thậm chí còn đang cân nhắc việc mua tài khoản ChatGPT Plus cho các phóng viên. Điều này cho thấy các tòa soạn hiện nay chưa thực sự sẵn sàng về mặt tài chính để tự phát triển và duy trì các mô hình AI nội bộ”, ông Lê Anh Dũng nói.

TẠI SAO CÁC TÒA SOẠN VIỆT NAM CỨ PHẢI PHỤ THUỘC VÀO CÁC TẬP ĐOÀN CÔNG NGHỆ LỚN?

Trước thực tế này, ông Đào Quang Bính, Tổng giám đốc, Tổng Thư ký toà soạn Tạp chí Kinh tế Việt Nam/VnEconomy, đã chia sẻ những kinh nghiệm trong việc xây dựng và ứng dụng AI của mình. “Tôi muốn nhấn mạnh rằng hành trình chúng tôi đi đến việc xây dựng mô hình AI nội bộ không phải là ngẫu nhiên, cũng không phải vì chúng tôi thiếu hiểu biết hay không nhận thức được những thách thức”, ông Đào Quang Bính nói. “Chúng tôi luôn phân biệt rõ ràng giữa những gì có thể làm được và những gì vượt quá khả năng”.

Cụ thể hơn, ông Bính cho biết VnEconomy “không muốn tạo ra một con khủng long tiêu tốn quá nhiều tài nguyên, biết mọi thứ nhưng không thực sự giỏi ở bất kỳ lĩnh vực nào”. Thay vào đó, VnEconomy đã tập trung xây dựng một mô hình AI vừa đủ, đáp ứng đúng nhu cầu của tòa soạn.

Và cũng nhờ tự xây dựng nên Askonomy được huấn luyện bằng chính nguồn dữ liệu của tòa soạn và tránh được những thách thức về tin giả hay ảo giác. ”Đây không phải là điều quá khó khăn hay đòi hỏi nguồn lực khổng lồ”, ông Bính nhận định.

“Tôi muốn làm rõ rằng VnEconomy không phải là một tòa soạn đặc biệt giỏi hay được tài trợ dồi dào. Chúng tôi cũng đầu tư bằng tiền của mình, và cá nhân tôi đã đóng góp một nửa số tiền để xây dựng mô hình này. Trong những năm tháng làm báo, chúng tôi luôn trăn trở với câu hỏi: tại sao các tòa soạn Việt Nam cứ phải phụ thuộc vào các tập đoàn công nghệ lớn? Chúng tôi tin rằng các tòa soạn hoàn toàn có khả năng tự phát triển các giải pháp AI riêng, và điều này không đòi hỏi nguồn lực tài chính quá lớn như nhiều người nghĩ”, Tổng Giám đốc VnEconomy nói.

Hiện nay, VnEconomy đã phát triển cả bộ ứng dụng AI với tên gọi Asko Platform và “sẽ không giữ công nghệ này làm lợi thế cạnh tranh riêng, mà sẵn sàng chuyển giao cho các tòa soạn khác”. Theo ông Bính, quá trình này không mất nhiều thời gian, tùy thuộc vào dữ liệu sẵn có của từng tòa soạn. Kết quả là các tòa soạn có thể sở hữu một mô hình AI riêng, ví dụ như “Askonomy của Người Lao Động” hay “Askonomy của Pháp Luật”, được tùy chỉnh hoàn toàn theo đặc thù của họ.

Đối với việc sử dụng các công cụ “AI công cộng” như ChatGPT hay Gemini, các tòa soạn sẽ khó có thể kiểm chứng nguồn dữ liệu mà mô hình sử dụng. Nếu phát hành bài báo dựa trên những thông tin không được kiểm chứng, rủi ro sẽ rất lớn. Với mô hình Askonomy, VnEconomy hoàn toàn chịu trách nhiệm về độ tin cậy của thông tin. Ngoài ra, khi mô hình được huấn luyện trên dữ liệu của chính tòa soạn, từ ngôn ngữ, cách hành văn đến quan điểm đều phản ánh đúng bản sắc của tòa soạn, chứ không phải của OpenAI hay Google. 

XÁC ĐỊNH RÕ BÀI TOÁN DOANH THU, CHI PHÍ KHI ỨNG DỤNG AI

Ông Đào Quang Bính cũng đề cập đến vấn đề chi phí. ”Nếu một tòa soạn trang bị tài khoản ChatGPT Plus cho 100 phóng viên, chi phí sẽ là bao nhiêu? Trong khi đó, với mô hình nội bộ, chúng tôi chỉ cần đầu tư ban đầu và không phải trả thêm chi phí định kỳ”.

Hơn nữa, công nghệ AI đang ngày càng tiến bộ, các phần mềm yêu cầu ít GPU hơn, giúp giảm chi phí đáng kể. Xu hướng hiện nay trên thế giới cũng đang chuyển sang các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM – Specific Language Model), được thiết kế riêng cho từng nhu cầu cụ thể, thay vì các mô hình lớn và chung chung. “Đây là hướng đi đúng đắn, phù hợp với định hướng của Đảng và Chính phủ về việc khuyến khích phát triển các giải pháp công nghệ nội địa”, Tổng Giám đốc VnEconomy nhấn mạnh.

“Chúng tôi không chỉ làm vì lợi ích của riêng VnEconomy, mà còn muốn hỗ trợ các tòa soạn khác. Với chi phí hợp lý và thời gian triển khai ngắn, bất kỳ tòa soạn nào cũng có thể sở hữu một mô hình AI riêng, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu của mình”.

Cũng chia sẻ ý kiến về việc ứng dụng AI trong báo chí, ông Nguyễn Quang Đồng, Viện trưởng Viện Nghiên cứu chính sách và phát triển truyền thông (IPS), cho rằng điểm nghẽn lớn nhất trong ứng dụng AI của báo chí Việt Nam nằm ở cách đặt bài toán ban đầu. 

“Nhiều tòa soạn quá tập trung vào việc dùng AI để sản xuất nội dung, mà chưa chú trọng đến yếu tố kinh doanh đằng sau nội dung đó. Là cơ quan báo chí, chúng ta cần xác định rõ sản phẩm báo chí phục vụ ai và mang lại doanh thu thế nào để duy trì hoạt động”, ông Đồng nói.

Do đó, công nghệ AI cần được ứng dụng để giải quyết bài toán kinh doanh, thay vì chỉ loay hoay với việc tạo ra sản phẩm nội dung. “Nếu không, khi nguồn thu của các tòa soạn tiếp tục giảm, thu nhập của phóng viên cũng đi xuống, đây sẽ là một điểm nghẽn nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển bền vững của ngành báo chí”,  Viện trưởng Viện IPS nói.

CÁCH VNECONOMY GIẢI BÀI TOÁN KINH TẾ BÁO CHÍ

Kinh tế báo chí hay làm thế nào để báo chí phát triển bền vững luôn là một vấn đề khiến các tòa soạn báo phải trăn trở, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng. Tại các phiên chuyên đề trong khuôn khổ Hội báo toàn quốc 2025, không ít chuyên gia đã cho rằng mô hình thu phí “gần như không thể triển khai ở Việt Nam” vì độc giả “đã quá quen với việc được đọc tin miễn phí”.

Trong khi đó, doanh thu từ quảng cáo cũng đang bị đe dọa. Doanh nghiệp cắt giảm ngân sách quảng cáo, đặc biệt sau đại dịch Covid-19. Đặc biệt, tuy quảng cáo digital ước tính chiếm 75% tổng thị trường quảng cáo toàn cầu trị giá hơn 1.000 tỷ USD, các cơ quan báo chí chỉ được hưởng khoảng 5% con số khổng lồ này dù đang ngày đêm phục vụ và tương tác với độc giả.

Vì thế, việc ứng dụng AI và bài toán kinh tế báo chí luôn được các tòa soạn đặt ra. Trong chiến lược Askonomy của mình, ông Đào Quang Bính cho biết bài toán kinh tế báo chí đã được cân nhắc kỹ lưỡng. 

“Từ quan điểm của VnEconomy, kinh tế báo chí dựa trên hai yếu tố: năng suất lao động và khả năng tiếp cận độc giả”, ông Đào Quang Bính nói. 

Cụ thể, với mô hình Askonomy, VnEconomy đã đạt mức độ cá nhân hóa cao, cho phép độc giả đặt câu hỏi và nhận thông tin đúng trọng tâm, không cần đọc qua hàng loạt bài viết. Điều này giúp xây dựng tệp độc giả trung thành và tạo ra giá trị thực tế.

Không chỉ phục vụ cá nhân, Askonomy còn hỗ trợ các doanh nghiệp tiếp cận đúng đối tượng trong các chiến dịch truyền thông. Việc này giúp kết nối nội dung báo chí với nhu cầu thị trường, tạo đầu ra bền vững cho tòa soạn.

“Đây là cách VnEconomy giải bài toán kinh tế báo chí: tăng năng suất, giữ chất lượng, gắn kết chặt chẽ với thị trường”, Tổng Giám đốc, Tổng Thư ký toà soạn Tạp chí Kinh tế Việt Nam/VnEconomy cho biết.