AI maakt het steeds eenvoudiger om content te produceren. Maar wat betekent dat voor de waarde van oorspronkelijk journalistiek werk? Tijdens de Technology & AI Gathering van Future Media Hubs in Athene ging het over de kansen van AI voor mediabedrijven en wat hen in een wereld vol synthetische content nog onderscheidt. Een recente ontwikkeling rond The SPUR Coalition voegt daar een belangrijke vraag aan toe: hoe zorgen we dat de waarde van journalistiek behouden blijft wanneer AI-systemen steeds vaker gebruikmaken van onze content?
Stel dat een redactie weken aan een onderzoek werkt. Journalisten spreken bronnen, controleren feiten, leggen verbanden en publiceren uiteindelijk een verhaal dat iets nieuws blootlegt. Een AI-systeem kan de belangrijkste bevindingen vervolgens in enkele seconden samenvatten. Voor de gebruiker is dat misschien een prima antwoord. Maar wie ziet nog het journalistieke werk dat eraan voorafging? En wie profiteert van de waarde die daarmee is gecreëerd?
Het is een van de vragen die ik meeneem uit de Technology & AI Gathering van Future Media Hubs, op 12 en 13 oktober in Athene. Twee dagen waarin mediamakers en managers van verschillende Europese mediabedrijven zich bogen over AI-toepassingen en de toekomst van media.
In Bergen schreef ik onlangs over de infrastructuur die ontstaat nu AI-systemen steeds vaker tussen media en publiek komen te staan. Athene bracht me bij een minstens zo belangrijke vraag: wat hebben mediabedrijven eigenlijk in handen dat in die nieuwe wereld van waarde blijft? En wat moeten we organiseren om die waarde ook te behouden?
1. Als content overvloedig wordt, krijgt oorspronkelijk werk een andere waarde
Victor Tchervenobrejki, Head of AI and ML Solutions bij Google Cloud-partner Cloud Office, liet zien hoe de concurrentie in media fundamenteel is veranderd.
Ooit lag de schaarste bij distributie. Wie toegang had tot een drukpers of zender, had een voorsprong. Met de komst van internet werd publiceren voor veel meer mensen mogelijk en verschoof de concurrentie naar aandacht. Generatieve AI versnelt die ontwikkeling nu verder. Content produceren, vertalen, bewerken of opnieuw samenstellen wordt steeds eenvoudiger.
Tegelijkertijd verandert de manier waarop mensen informatie vinden. AI-zoekmachines beantwoorden vragen zonder dat iemand noodzakelijkerwijs de oorspronkelijke website bezoekt. Conversational media maken het mogelijk om met journalistieke archieven in gesprek te gaan. En aanbevelingssystemen bepalen steeds nauwkeuriger welke content iemand te zien krijgt.
Hoe onderscheid je je als mediaorganisatie in zo’n omgeving?
Victor introduceerde daarvoor het begrip human premium content. Zijn gedachte: juist wanneer synthetische content overvloedig wordt, kan oorspronkelijk menselijk werk een belangrijker onderscheidend vermogen worden. Denk aan onderzoeksjournalistiek, eigen verslaggeving, interviews of een deskundig redactioneel oordeel.
Ik vind dat een interessant perspectief. Niet omdat alles wat door mensen wordt gemaakt per definitie goed of betrouwbaar is. Maar omdat er een wezenlijk verschil bestaat tussen informatie reproduceren en zelf nieuwe kennis, verhalen of inzichten toevoegen. Een AI-systeem kan bestaande journalistiek toegankelijker maken, maar dat maakt het oorspronkelijke onderzoek niet minder waardevol.
Victor liet ook zien hoe AI kan helpen om content toegankelijker te maken, nieuwe publieksgroepen te bereiken en bestaande journalistieke archieven beter te benutten. Technologie biedt daarmee niet alleen kansen om efficiënter te werken, maar ook om het werk van journalisten en makers op nieuwe manieren bij het publiek te brengen.
Daar zit wat mij betreft een belangrijke kans voor de mediasector. Niet proberen om met AI zoveel mogelijk extra content te produceren, maar onderzoeken hoe technologie onze journalistieke en creatieve kwaliteiten kan versterken.
Tegelijkertijd ontstaat daarmee een nieuwe uitdaging. Want wanneer journalistieke content steeds vaker via AI-systemen wordt gevonden en gebruikt, is de waarde van het oorspronkelijke werk niet meer vanzelfsprekend zichtbaar.
2. Wie profiteert van de waarde van journalistiek?
Een recente internationale ontwikkeling maakt die vraag extra actueel, ook al kwam die tijdens de bijeenkomst in Athene zelf niet aan bod.
Op 2 oktober publiceerde The SPUR Coalition haar eerste Content Telemetry Standard. Op 13 oktober maakte de coalitie bekend dat meer dan veertig nieuwe organisaties zich hadden aangesloten, waaronder The New York Times, AFP, DPG Media en NDP Nieuwsmedia. Mediahuis behoorde al tot de oprichters.
SPUR werkt aan gezamenlijke voorwaarden voor het gebruik van journalistieke content door AI-systemen. De nieuwe standaard biedt een gemeenschappelijke manier om inzichtelijk te maken wanneer uitgeverscontent wordt opgehaald, als onderbouwing voor antwoorden wordt gebruikt, wordt geciteerd of aan gebruikers wordt getoond.
Dat lijkt misschien een technisch detail, maar raakt aan een fundamentele vraag. Als journalistiek werk bijdraagt aan AI-antwoorden die mensen direct krijgen, zonder de oorspronkelijke publicatie te bezoeken, hoe weet een uitgever dan nog waar en hoe zijn content wordt gebruikt? En hoe maak je afspraken over de waarde van dat gebruik?
De standaard is een eerste stap, geen eindoplossing. Meten is nog geen afdwingen. Inzicht in contentgebruik regelt niet automatisch toestemming, bronvermelding, handhaving of vergoeding. Daarvoor zijn aanvullende afspraken en de medewerking van AI-platforms nodig.
Wat deze ontwikkeling voor mij interessant maakt, is ook de verbinding met de partijen die in Athene aanwezig waren. DPG Media en Mediahuis maken niet alleen deel uit van SPUR, maar zijn ook betrokken bij de kerngroep AI en Media van Media Campus NL, samen met NPO, Talpa en VRT.
Daarmee komen internationale ontwikkelingen en de Nederlandse en deels Vlaamse mediapraktijk dicht bij elkaar. Via organisaties die aan verschillende tafels deelnemen, kunnen we de ontwikkelingen rond bijvoorbeeld contentgebruik, rechten en standaarden beter begrijpen en vertalen naar gezamenlijke vraagstukken. Ook voor mediapartijen die zelf niet direct betrokken zijn bij internationale coalities.
Dat betekent niet dat Media Campus NL namens SPUR optreedt of dat alle partijen dezelfde belangen hebben. Het biedt juist de mogelijkheid om kennis en perspectieven te verbinden en te onderzoeken welke gezamenlijke uitgangspunten voor onze mediasector zinvol zijn.
3. Vertrouwen vraagt om concrete afspraken
Die noodzaak om samen op te trekken kwam ook terug in het panel over trusted media waaraan ik in Athene deelnam.
Als oorspronkelijk menselijk werk een belangrijker onderscheidend kenmerk wordt, moeten we nadenken over de manier waarop dat werk herkenbaar blijft. Hoe weet een gebruiker waar content vandaan komt? Welke rol heeft AI gespeeld bij de totstandkoming? En wat gebeurt er wanneer content buiten haar oorspronkelijke context terechtkomt?
Vanuit Media Campus NL werken we met verschillende partijen al aan concrete onderdelen van dat vraagstuk.
Zo hebben NPO, DPG Media, Mediahuis en Talpa vanuit onze kerngroep AI en Media gezamenlijke richtlijnen voor AI-transparantie ontwikkeld. Die helpen mediaorganisaties om duidelijk te maken wanneer AI is gebruikt op een manier die voor kijkers of luisteraars relevant is.
Daarnaast werken we met VPRO en Dawn Technology, ondersteund door het SIDN Fonds, aan de verdere toepassing van C2PA in Nederland. Deze internationale standaard maakt het mogelijk om informatie over de herkomst en bewerkingsgeschiedenis van digitale content controleerbaar vast te leggen.
AI-labeling, C2PA en SPUR richten zich op verschillende vraagstukken. Het ene helpt om AI-gebruik zichtbaar te maken, het andere om herkomstinformatie te verifiëren en het derde om gebruik van content door AI-systemen inzichtelijk te maken. Geen van deze oplossingen garandeert op zichzelf dat informatie betrouwbaar is of dat rechten worden gerespecteerd.
Maar ze laten wel zien hoe een abstract begrip als vertrouwen concreter kan worden gemaakt. Het gaat niet alleen om principes, maar om afspraken en technologie die ook in de dagelijkse mediapraktijk moeten werken.
Diezelfde gedachte zag ik terug bij imec, dat in Athene presenteerde hoe het met mediapartijen werkt aan gedeelde AI-bouwstenen, onder meer voor het ontsluiten van journalistieke archieven. Waarom zou iedere organisatie afzonderlijk investeren in technologie waarvoor dezelfde basisbehoeften bestaan?
Dat betekent niet dat alles gezamenlijk ontwikkeld moet worden. Mediaorganisaties moeten zich juist kunnen blijven onderscheiden in hun journalistiek, creativiteit en relatie met het publiek. Maar voor de voorwaarden en technologie die dat mogelijk maken, kan samenwerking een groot verschil maken.
En wat betekent dit voor Nederland?
De ontwikkelingen in Athene en rond SPUR laten voor mij zien dat twee vragen steeds sterker met elkaar verbonden raken. Hoe benutten we AI om waardevolle journalistiek en media te blijven maken? En hoe zorgen we dat die waarde herkenbaar blijft wanneer onze content op nieuwe manieren wordt gebruikt?
Nederland en Vlaanderen hebben sterke journalistieke merken, publieke en commerciële mediabedrijven, technologische kennis en creatieve makers. Maar de vraagstukken rond AI raken steeds meer onderdelen van de mediaketen, terwijl niet iedere organisatie dezelfde middelen, expertise of internationale contacten heeft.
Juist daarom vind ik het belangrijk om vanuit Media Campus NL verschillende partijen en perspectieven bij elkaar te brengen. Niet om internationale initiatieven te dupliceren, maar om te onderzoeken wat deze ontwikkelingen voor onze eigen mediasector betekenen.
Welke informatie over de herkomst van content moet behouden blijven wanneer die verder wordt verspreid? Hoe maken we AI-gebruik op een begrijpelijke manier transparant? Welke voorwaarden vinden we belangrijk wanneer onze content door AI-systemen wordt gebruikt? En op welke onderdelen kunnen we gezamenlijk optrekken, zonder het onderscheidend vermogen van individuele organisaties te verliezen?
Het zijn vragen waarop we niet allemaal hetzelfde antwoord hoeven te hebben. Maar het helpt als we ze gezamenlijk onderzoeken en waar mogelijk tot werkbare afspraken komen.
Want als human premium content inderdaad een belangrijker onderscheidend vermogen wordt, is het niet genoeg om alleen in de kwaliteit van ons werk te investeren. We moeten ook kunnen herkennen waar die kwaliteit vandaan komt, begrijpen hoe ze wordt gebruikt en invloed houden op de voorwaarden waaronder dat gebeurt.
De journalistiek moet haar waarde blijven bewijzen. Maar de mediasector heeft ook een gezamenlijke verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat die waarde niet uit beeld verdwijnt zodra AI het antwoord geeft.
AI-verantwoording
Voor de analyse en ordening van de inzichten uit de Tech & AI Gathering en bij het schrijven van dit artikel is gebruikgemaakt van AI. De inhoudelijke duiding en conclusies zijn van Manon van der Knaap-Hartig die deze conferentie bezocht.
