A agência de notícias Xinhua iniciou a Iniciativa Global de Mídia, destinada ao desenvolvimento conjunto de padrões para a aplicação de inteligência artificial no jornalismo. Esses padrões foram apresentados como um Documento de Cooperação Global em Mídia e IA na Cúpula Mundial de Mídia de 2026.
O objetivo desta iniciativa é promover a troca de experiências e a colaboração no uso responsável e padronizado da IA no jornalismo. As principais áreas de trabalho incluem a troca de práticas, testes conjuntos de soluções, pesquisas coletivas e o aprimoramento das habilidades profissionais dos participantes. A iniciativa visa ajudar os parceiros a contribuir utilizando seus pontos fortes.
O primeiro grupo de parceiros é composto por onze organizações chinesas e onze internacionais. Entre os participantes chineses estão estruturas como People's Daily, Agência de Notícias Xinhua, China Media Group, Universidade de Pequim, Universidade Tsinghua, Universidade Renmin da China, Centro Chinês de Proteção de Direitos Autorais, Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação, Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências, China National Institute of Standardization e China Association of Printing Technology.
Os parceiros internacionais incluem TASS, Agência de Notícias do Vietnã, Rossiyskaya Gazeta, União das Agências de Notícias da OIC, Agência de Notícias do Catar, Independent Online (África do Sul), La Nueva Televisión del Sur, Agência Nacional de Notícias Malaia, Agencia Peruana de Noticias Andina, Uganda Broadcasting Corporation e Tunis Afrique Presse.
O documento-quadro baseia-se na experiência prática da Xinhua na criação de um sistema de padrões para o uso de IA na indústria de notícias. Ele visa facilitar a troca de experiências em gestão de riscos e aplicação de IA em áreas como gerenciamento de dados, implantação de modelos e segurança de conteúdo. Além disso, o documento busca criar canais de comunicação entre organizações de mídia mundiais e é apresentado como uma base de referência voluntária.
O princípio central do documento é que a IA deve permanecer como uma ferramenta auxiliar, e a responsabilidade final pelo conteúdo noticioso deve ser mantida pelos jornalistas. Recomenda-se às organizações de mídia que sigam a ética jornalística da veracidade, combatam as alucinações de IA e a desinformação, reforcem as garantias de precisão e dediquem atenção ao teste e avaliação das capacidades dos modelos. Também é enfatizada a importância do respeito à diversidade cultural e da consideração dos diferentes níveis de desenvolvimento das organizações de mídia, com o objetivo de construir um ambiente informacional global robusto e diversificado.
A base prática abrange três áreas chave. A primeira é a rotulagem de conteúdo e a verificação de sua origem. Materiais substancialmente criados, reescritos ou sintetizados com a ajuda da IA devem ter rótulos visíveis e metadados incorporados. Esses rótulos devem informar o público sobre o uso de IA, e os metadados devem registrar o grau de envolvimento da IA, a versão do modelo e o tempo de criação. Para conteúdo sintético de alto risco, são previstas medidas mais resistentes à falsificação, incluindo marcas d'água digitais, quando apropriado. A estrutura-quadro também exige o registro em cada etapa da produção com o auxílio de IA, desde os pedidos e materiais de origem até as edições de editores e revisores. Os rótulos devem ser mantidos durante a republicação do conteúdo.
A segunda área é a avaliação de modelos de IA. O sistema de padrões da Xinhua para a indústria de notícias combina testes automatizados com a perícia jornalística profissional, que inclui a verificação da precisão factual e da completude lógica. Os participantes são convidados a compartilhar ferramentas de avaliação e cenários de teste que foram verificados na prática real. As avaliações devem ser objetivas e imparciais, os resultados reproduzíveis e os relatórios padronizados.
A terceira área é a segurança e gestão de riscos. O documento prevê um sistema de gerenciamento de riscos de ciclo fechado, que abrange a avaliação preliminar antes da implementação, o controle de acesso e o registro durante a operação, bem como a resposta a incidentes após a implementação. Antes de iniciar a operação, os sistemas devem ser testados quanto a riscos, incluindo alucinações factuais, injeção maliciosa de prompts, deepfakes e viés algorítmico. É necessário estabelecer limites operacionais claros e direitos de acesso para agentes de IA e sistemas de notícias automatizados, bem como mecanismos de intervenção humana e desligamento de emergência. Os resultados gerados por IA podem ser usados apenas como rascunhos ou materiais de referência; todo o conteúdo destinado à publicação deve passar por uma verificação profissional de fatos em múltiplas fontes. É proibido usar IA para fabricar citações ou detalhes de eventos. Materiais multimídia simulados ou reconstruídos devem ser claramente rotulados e não devem ser apresentados como registros autênticos do local dos eventos. Dados pessoais utilizados no treinamento e processamento de materiais de IA devem ser anonimizados, e o acesso a materiais confidenciais deve ser estritamente limitado.
Os participantes podem formar um grupo de trabalho e um mecanismo de revisão aberta após consultas para garantir a atualização e melhoria contínuas do documento. Eles também são incentivados a compartilhar experiências práticas de operações de mídia e realizar análises conjuntas de casos. Os formatos de participação, incluindo implementação prática, troca de casos, avaliação conjunta de modelos e discussões temáticas, são voluntários. O documento não é obrigatório e é voluntário. Os participantes podem adaptá-lo aos seus sistemas legais locais, e ele não impõe obrigações. Organizações de mídia e instituições especializadas em todo o mundo são convidadas a aderir a esta iniciativa, e espera-se que o documento seja atualizado periodicamente para refletir o desenvolvimento das tecnologias de IA.
