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 guidelines to govern how they use artificial intelligence (AI). This article analyses a set of 52 guidelines, mainly from Western Europe and North America, 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 insights into how publishers address expectations and concerns around AI in the news. Drawing from neo-institutional theory and institutional isomorphism, we argue that the policies show signs of homogeneity, likely explained by isomorphic dynamics arising 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. We conclude by pointing out blind spots around technological dependency, sustainable AI, and inequalities in AI guidelines and providing directions for further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».