UI and fact-checková žurnalistika - úskalí hledání pravdivého poznání umělou inteligencí

• Název práce v češtině: UI and fact-checková žurnalistika - úskalí hledání pravdivého poznání umělou inteligencí
• Název v anglickém jazyce: AI and fact-check journalism - the pitfalls of the search for truth by artificial intelligence
• Klíčová slova: fact-checking, žurnalistika, umělá inteligence, pozitivismus, pragmatická objektivita
• Klíčová slova anglicky: fact-checking, journalism, artificial intelligence, positivism, pragmatic objectivity
• Akademický rok vypsání: 2020/2021
• Typ práce: diplomová práce
• Jazyk práce: čeština
• Ústav: Katedra žurnalistiky (23-KZ)
• Vedoucí / školitel: PhDr. Václav Moravec, Ph.D., Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno vedoucím/školitelem
• Datum přihlášení: 17.09.2021
• Datum zadání: 17.09.2021
• Datum a čas obhajoby: 29.01.2024 09:00
• Místo konání obhajoby: Hollar, H108, Hollar - místn. č. 108
• Datum odevzdání elektronické podoby: 02.01.2024
• Datum proběhlé obhajoby: 29.01.2024
• Oponenti: Mgr. Ing. David Klimeš, Ph.D.

Seznam odborné literatury

WAHL-JORGENSEN, K. and HANITZSCH, T. eds., 2009. The handbook of journalism studies. Routledge. ISBN 9780805863420
MORAVEC, V., 2020. Proměny novinářské etiky. Academia. ISBN 978820031112
BENGIO, Y., GOODFELLOW, I. and COURVILLE, A., 2017. Deep learning. Massachusetts, USA: MIT press. ISBN 9780262035613
MARCONI, F., 2020. Newsmakers: artificial intelligence and the future of journalism. Columbia University Press. ISBN 9780231549356
TRAMPOTA, T., VOJTĚCHOVSKÁ, M. 2010. Metody výzkumu médií Praha, Portál. ISBN 9788073676834

Předběžná náplň práce

Cílem práce je nabídnout komplexní vhled do tématu objektivity fact-checkingové žurnalistiky prováděné s pomocí prvků umělé inteligence. Bude vypracovaná teoretická část, která čtenáři poskytne pochopitelné představení technického potenciálu i limitů umělé inteligence. Druhou částí této teoretické části bude naopak etický pohled na otázku objektivity a fakticity. Cílem této části je výsledné propojení technického a etického aspektu návrhu a provozování budoucích umělých inteligencí v novinářském prostředí.
Druhá část práce se bude zaobírat trénováním a následnými pokusy na umělé inteligenci, která je v současné době učena výzkumníky ve Středisku žurnalistiky umělé inteligence. Tato skupina, složená z akademiků z Univerzity Karlovy, Českého vysokého učení technického a odborníků ze soukromého sektoru pracuje na vývoji různých inteligentních systémů, mimo jiné právě na fact-checking provádějící umělé inteligenci.
Tato umělá inteligence je naučena a v současnosti vyhodnocuje tvrzení na vědomostní bázi získané z dat ČTK. Hypotézou této práce je, že pokud by byla tato umělá inteligence přeučena na jiných datech z jiných mediálních domů, její výstupy by byly jiné, odrážely by jiný vnitřní názor redakce. Tedy, že by se jednotlivé umělé inteligence reprezentující vědomosti z rozdílných médií neshodly na tom, co je a co není pravda.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

The aim of this thesis is to offer a comprehensive insight into the subject of objectivity in fact-checking journalism performed with the aid of artificial intelligence elements. It will consist of a developed theoretical section that provides the reader with an understandable presentation of the technical potential as well as the limitations of artificial intelligence. Conversely, the second part of this theoretical section will take an ethical perspective on the issue of objectivity and factuality. The goal of this part is to create an integrated connection between the technical and ethical aspects of designing and operating future artificial intelligences in the journalistic environment.
The second part of the thesis will focus on the training and subsequent experiments on an artificial intelligence currently being taught by researchers at the Center of Artificial Intelligence Journalism. This group, composed of academics from Charles University, the Czech Technical University, and experts from the private sector, works on the development of various intelligent systems, including artificial intelligence used for conducting fact-checking.
This artificial intelligence is trained and currently evaluates statements based on the knowledge acquired from ČTK (Czech News Agency) data. The hypothesis of this thesis is that if this artificial intelligence were retrained using different data from other media houses, its outputs would differ, reflecting the distinct editorial viewpoints. In other words, artificial intelligences representing knowledge from different media sources might disagree on what is and what is not true.