Echitatea mediatică lingvistică: jurnalistul Andrei Nistor propune la conferința TRUST 2026 de la SNSPA un nou cadru pentru o inteligență artificială corectă în jurnalism

Jurnalistul și cercetătorul Andrei Nistor, președintele Press Cluster, a prezentat, la conferința internațională TRUST 2026 de la București, conceptul de echitate mediatică lingvistică (Linguistic Media Equity), un set de criterii prin care se poate verifica dacă instrumentele de inteligență artificială folosite în redacții funcționează la fel de bine în orice limbă, nu doar în engleză.

Pe 16 iunie 2026, în cadrul celei de-a 7-a ediții a conferinței internaționale Machine Intelligence & Security for Smart Cities (TRUST), găzduită la București de Școala Națională de Studii Politice și Administrative (SNSPA) prin Facultatea de Administrație Publică și Smart-EDU Hub, jurnalistul și cercetătorul Andrei Nistor a susținut lucrarea 'The LLM Language Divide'. Tema acestei ediții: 'Building Cyber-Resilient Intelligent Cities' așează problema calității informației generate de AI alături de preocupările clasice de securitate cibernetică.

'Trăim într-o lume în care inteligența artificială poate fi simultan medicul care detectează cancerul mai devreme, soldatul care țintește fără supraveghere umană, jurnalistul care scrie în zece limbi dar și atacatorul cibernetic care impersonează banca ta și vrea să-ți intre fraudulor în conturi. Aceeași tehnologie care promite să ne facă orașele mai inteligente le poate face mai fragile, mai supravegheate și mai inegale - dacă o permitem.', a declarat profesorul Cătălin Vrabie, președintele comitetului de organizare al evenimentului.

În centrul lucrării jurnalistului Andrei Nistor se află o contribuție originală: conceptul de Linguistic Media Equity (LME), în traducere, echitatea mediatică lingvistică.

Problema: o prăpastie lingvistică ascunsă în chiar arhitectura AI

Punctul de plecare al cercetării este o asimetrie rareori discutată public. Marea majoritate a instrumentelor de inteligență artificială care intră astăzi în redacții au fost antrenate covârșitor pe texte în limba engleză. Acest dezechilibru nu este o simplă inconveniență tehnică. Lucrarea arată că modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) funcționează cel mai bine pe tipare similare cu datele pe care au fost antrenate; pentru limbile slab reprezentate, rezultatul este o performanță mai scăzută și, mai grav, o rată mai ridicată de halucinații - conținut fluent, dar fals, generat cu o aparentă siguranță. În jurnalism, unde acuratețea faptelor, fidelitatea față de context și răspunderea editorială nu sunt preferințe stilistice, ci necesități democratice, aceste erori pot lua forme concrete și periculoase: citate fabricate atribuite unor persoane reale, denaturarea unor fapte instituționale sau impunerea unor repere culturale străine asupra realităților locale.

Riscul este cu atât mai mare în Europa Centrală și de Est, unde, potrivit cercetării, redacțiile sunt deja fragilizate de presiuni economice și de o încredere publică în scădere, iar infrastructura de verificare a faptelor este mai puțin dezvoltată.

'Punctul de plecare al lucrării mele este o asimetrie rareori discutată public. Majoritatea instrumentelor de inteligență artificială care intră astăzi în redacții au fost antrenate covârșitor pe date în limba engleză: spre exemplu în cazul corpusului ChatGPT, aproximativ 92%, în timp ce limbi precum româna, maghiara, slovaca sau bulgara, vorbite de milioane de cetățeni europeni, ocupă fracțiuni dintr-un singur procent. Consecința nu este doar o performanță mai slabă, ci o rată mai mare de halucinații: conținut fluent, dar fals. În jurnalism, acest lucru se poate traduce prin citate fabricate, denaturarea unor fapte instituționale sau impunerea unor cadre culturale străine, riscuri amplificate în Europa Centrală și de Est, unde ecosistemele media sunt deja fragile.', susține jurnalistul.

Soluția propusă: cele trei dimensiuni ale echității mediatice lingvistice

Pornind de la aceste constatări, Andrei Nistor propune Linguistic Media Equity (LME) drept cadru de evaluare prin care o comunitate poate verifica dacă instrumentele de AI folosite în jurnalismul în limba sa sunt la fel de fiabile ca cele în engleză. Principiul de bază: oamenii au dreptul la un jurnalism asistat de AI care să atingă standarde echivalente de acuratețe, autenticitate culturală și seriozitate editorială, indiferent de limba în care este produs.

Cadrul funcționează pe trei dimensiuni:

- Echitate factuală (factual equity) - instrumentele de AI folosite în limbile mai puțin reprezentate trebuie să atingă rate de halucinație și standarde de acuratețe comparabile cu cele din engleză; acolo unde acest lucru nu este încă posibil, limitele lor trebuie declarate transparent și gestionate editorial. Este un prag minim, nu un ideal.

- Echitate culturală (cultural equity) - instrumentele trebuie să demonstreze competență culturală reală, adică să reflecte contextul politic, normele sociale și memoria istorică ale comunității pe care o servesc. Acest lucru nu se poate obține doar prin traducere automată.

- Echitate de guvernanță (governance equity) - comunitățile trebuie să poată participa efectiv la deciziile privind sistemele de AI care le mediază accesul la informație: dreptul de a le audita performanța, de a cere transparență privind datele de antrenament și de a fi parte din deciziile de implementare.

Lucrarea plasează acest cadru direct în arhitectura europeană de reglementare aflată în formare - Regulamentul privind inteligența artificială (AI Act), Actul privind serviciile digitale (DSA) și Actul european privind libertatea mass-mediei (EMFA) - argumentând că, deși aceste instrumente oferă un punct de plecare, ele nu abordează încă suficient dimensiunea lingvistică a calității jurnalismului asistat de AI.

De la practică la cercetare

Preocuparea pentru sănătatea informației locale este firească pentru autor. Prin ONG-ul Press Cluster, Andrei Nistor lucrează la intersecția dintre tehnologie, jurnalism și interes public, iar lucrarea prezentată la TRUST 2026 prelungește această activitate în plan academic.

Pentru autor, concluzia cercetării depășește cadrul tehnic, susținând că într-un moment în care rolul jurnalismului ca temelie a vieții democratice este supus unor presiuni fără precedent, a garanta că instrumentele de AI care transformă producția de știri funcționează corect în toate limbile nu este doar o provocare tehnică, ci este un imperativ democratic.

Ajunsă la cea de-a șaptea ediție, conferința TRUST 2026 a reunit aproximativ 94 de participanți din 17 țări, printre care România și Republica Moldova, India și Japonia, din Albania și Azerbaidjan, din Africa de Sud și Vietnam, din Ucraina, Ungaria, Polonia, Germania, Grecia, Spania, Belgia, Serbia și Bulgaria. La acest eveniment au fost reprezentate 63 de instituții, transformând evenimentul într-o conversație globală care are loc la SNSPA.