Policies in Parallel? A Comparative Study of Journalistic AI Policies in 52 Global News Organisations
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of news organisations have set up specific guidelines to govern how they use artificial intelligence (AI). This article analyses a set of 52 guidelines from publishers in Belgium, Brazil, Canada, Finland, Germany, India, the Netherlands, Norway, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States. Looking at both formal and thematic characteristics, we provide comparative insights into how news outlets address both expectations and concerns when it comes to using AI in the news. Drawing from neo- institutional theory and the concept of institutional isomorphism, we argue that the policies show signs of homogeneity, likely explained by isomorphic dynamics which arose as a response to the uncertainty created by the rise of generative AI after the release of ChatGPT in November 2022. Our study shows that publishers have already begun to converge in their guidelines on key points such as transparency and human supervision when dealing with AI-generated content. However, we argue that national and organisational idiosyncrasies continue to matter in shaping publishers’ practices, with both accounting for some of the variation seen in the data. We conclude by pointing out blind spots around technological dependency, sustainable AI, and inequalities in current AI guidelines and providing directions for further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».