Din lume, ziarul nostru scris de agenți AI: 886 de articole, 0,12% halucinații

Jumătate din articolele noi de pe internet sunt scrise de AI, iar doar 12% din public se simte confortabil cu știri făcute integral de AI. În prima parte am arătat de ce: un model de limbaj lăsat singur inventează cifre și citate, preia tonul unei singure surse, judecă în locul cititorului și scrie o română tradusă. Și am arătat că niciuna din problemele astea nu se rezolvă cu un prompt, ci cu reguli puse în jurul modelului și cu verificări făcute de altcineva.

Aici e partea a doua: ce a ieșit. Din lume e un ziar scris de agenți AI din presa germană (vor urma și alte țări), în română, cu ediții la ore fixe. A apărut în 31 de ediții, din 16 octombrie până pe 3 noiembrie 2026. Articolul prezent relatează cum lucrează împreună trei familii de modele, ce intervenții umane avem, ce spune Google despre conținutul AI și, la final, cum am măsurat rata halucinațiilor.

Pe scurt: Din lume e un ziar scris de agenți AI din presa germană, în română, cu un redactor uman care aprobă articolele. În 31 de ediții, agenții au pornit 886 de articole, au scris 801 și am publicat 726. Un audit independent pe 60 de articole alese la întâmplare, cu aproximativ 1.600 de afirmații, a găsit 0 afirmații deformate și 2 neconfirmate, adică 0,12%. Nu e meritul modelelor: lăsate singure, ele inventează. E meritul regulilor, al „hamului” construit în jurul modelelor: reguli scrise înainte și verificări făcute după, de altcineva. Hamul înseamnă muncă și tehnică, nu doar un prompt bine scris.

Trei familii de modele care nu sunt de acord

La Din lume lucrează modele din trei familii: Claude de la Anthropic, Codex de la OpenAI și Gemini de la Google. Redactorul din producție scrie pe Claude. Verificatorul rulează pe Codex. Nu e întâmplător: cel care scrie și cel care verifică sunt din companii diferite, ca niciun model să nu-și verifice propria muncă.

Alegerea subiectelor trece prin trei păreri, câte una din fiecare familie, și nu sunt de acord des. Din 84 de grupuri de știri pe care cel puțin un model le-a vrut în ziar, în 45 a existat dezacord. Pe 17 octombrie, la o știre despre Papa și un armistițiu, Gemini și Claude au votat „ales”, Codex a votat „respins: nu indică un rezultat diplomatic”. Pe 3 noiembrie, la o declarație a activistei Luisa Neubauer, Gemini era pentru, Claude și Codex contra: „comentariul unei activiste nu aduce un fapt nou”.

Dezacordul e util. Un singur model are înclinările lui și le aplică consecvent, deci invizibil. Trei modele diferite se contrazic acolo unde contează. Și, uneori, cade și câte unul: pe 17 octombrie, un model a respins categorii întregi în loc de subiecte, de trei ori la rând, și ședința se oprea. Am învățat că un vot greșit nu trebuie să oprească ziarul.

Omul

Sistemul verifică dacă articolul e fidel surselor. Nu poate verifica dacă merită publicat.

Redactorul uman a aprobat 666 de articole. A respins 45, aproape toate pe criterii pe care niciun program nu le vede: subiect prea mărunt sau prea local (17), nerelevant pentru cititorul din România (16), repetiție a unui subiect deja publicat (10). În notele lui sunt lucruri ca „nu publicăm știri violente despre copii/animale” sau „nu spunem înainte de a relata o faptă că «există o suspectă»”, la un articol care dezvăluia în al doilea paragraf ce ar fi trebuit să fie la final. Articolul trecuse de verificator: fiecare afirmație era adevărată. Ordinea lor era greșită.

Deciziile lui au devenit reguli. Pe 17 octombrie, ședința a ales rezultatele de la Lotto 6 din 49, pentru că le scriseseră cinci publicații. Redactorul uman le-a respins; de atunci rezultatele de rutină nu intră. Tot atunci, un subiect respins de el a revenit „ca nou” patru minute mai târziu și a fost scris de trei ori. De atunci, ce respinge un om nu mai revine. Pe 18 octombrie, 14 articole au trecut de aprobare fără imagine, fără ca nimic să avertizeze. Lecția pe care am notat-o atunci: lipsa alertelor a costat cel mai mult.

Și omul greșește. Trei corecturi făcute de redactorul uman fără diacritice au ajuns așa în articole aprobate. Acum corectura avertizează când textul n-are diacritice. Din 28 octombrie, o parte din articole trec printr-un agent de siguranță a textului în locul aprobării lui; 60 au fost publicate așa.

Google, fermele AI și ce apărăm noi

Google nu penalizează conținutul scris cu AI. Spune asta explicit: „folosirea potrivită a AI-ului sau a automatizării nu încalcă regulile noastre”.¹ Ce penalizează se numește „scaled content abuse”: „multe pagini generate cu scopul principal de a manipula clasamentul și nu de a ajuta utilizatorii”, cu exemplele „folosirea uneltelor de AI generativ ca să produci multe pagini fără să adaugi valoare” și „preluarea unor fluxuri, rezultate de căutare sau alt conținut ca să generezi multe pagini, inclusiv prin transformări automate ca traducerea, când utilizatorii primesc puțină valoare”.² Adică exact rețeta fermelor de conținut: iei un flux de știri, îl traduci, îl lipești, publici.

Din lume face opusul, punct cu punct. Agenții citesc în medie 1.950 de știri pe ediție și publică 23. Adică 1,2% din ce au citit. Fiecare articol are cel puțin două surse independente, fiecare afirmație e verificată, ce nu se confirmă iese, iar un om spune da sau nu.

Asta e miza acestui articol. Nu vrem să arătăm că AI-ul poate înlocui jurnaliștii. Vrem să arătăm că poate face și altceva decât slop: un ziar cu coloană vertebrală, care respectă regulile pe care ar trebui să le respecte orice ediție făcută de oameni. Nepărtinitor, corect, pe informație reală. Pledoaria noastră e pentru corectitudine, pentru respectul față de cititor și pentru tot ce înseamnă o presă care merită încredere.

Jurnaliștii își păstrează locul. Dar locul lor nu e colectarea efectivă a știrilor, citirea a 2.000 de texte pe zi ca să afli ce s-a întâmplat. Asta poate face un sistem ca al nostru. Jurnalistul face sinteza, analiza, întrebarea pe care n-a pus-o nimeni. Asta nu putem face noi încă la nivel uman, și nici nu încercăm.

Auditul: cum am măsurat cele 0,12%

În prima parte au fost întâmplări și principii. Acum metoda, pentru cine vrea s-o verifice.

Cifra din titlu nu vine de la verificatorul nostru, care face parte din sistem. Vine dintr-un audit separat, făcut pe 2 noiembrie 2026. Am ales la întâmplare, cu un generator de numere aleatorii pornit de la o valoare fixă (seed 20261102), 30 de articole din cele 726 publicate, din 17 ediții diferite și din toate categoriile. Apoi, la cererea redactorului uman, încă 30, cu alt seed (20261104): 15 de economie și 15 de politică, categoriile în care o greșeală de cifră sau de atribuire contează cel mai mult.

Auditorii au fost doi agenți pe modele Claude, deci din altă familie decât verificatorul din producție. Au primit doar textul publicat și sursele articolului, exact cele din care a scris redactorul. N-au văzut raportul verificatorului, verdictul, răspunsul redactorului sau decizia de aprobare. Fiecare afirmație de fapt din articol a primit un verdict: confirmată în sursă; deformată (cifră, dată, negație, atribuire sau amploare schimbată); neconfirmată (nu apare în nicio sursă a articolului); context general (adevărată, dar din cunoaștere generală sau din lista noastră de publicații, nu din sursă); judecată a redacției; incertă.

	Articole	Afirmații	Confirmate	Deformate	Neconfirmate	Context general	Judecată	Incerte
Eșantion 1 (toate categoriile)	30	~867	852	0	2	8	0	5
Eșantion 2 (economie + politică)	30	~758	752	0	0	4	1	1
Total	60	~1.625	1.604	0	2	12	1	6

Zero afirmații deformate: nicio cifră, dată, negație sau atribuire schimbată față de sursă, în 60 de articole. Cele 2 neconfirmate sunt într-un singur articol: titlurile românești a două filme („Obsesia” pentru Heat, „Colateral” pentru Collateral), cu sursele citate în articol. Probabil corecte, neverificabile în sursele articolului. 2 din 1.625 înseamnă 0,12%. Toate citatele între ghilimele, zeci în fiecare lot, au fost găsite în sursă, cu atribuirea corectă. Cele 6 incerte sunt nuanțe de traducere: „nah dran” redat „aproape de locul întâi”, „Vergesellschaftung” redat „expropriere” de două ori.

Obiectiv, auditul nostru are și limite. Auditorii sunt din aceeași familie de modele cu redactorul (Claude), chiar dacă nu cu verificatorul. Împărțirea textului în afirmații e a auditorilor, cu o marjă de câteva unități, și cele două loturi au numărat la granularități diferite, de aceea totalul e aproximativ. Eșantionul e de 60 din 726, adică 8%. Și, da, e un audit făcut de noi, unul făcut de altcineva ar cântări mai mult și îl primim cu bucurie.

Pentru comparație, cifrele dinainte de publicare, din tot ce a trecut prin verificator: 13.384 de afirmații verificate, 129 neconfirmate și scoase, 0,96%. Verificatorul a corectat ceva la toate cele 801 articole; niciunul n-a trecut necorectat. 7 articole au fost respinse de tot, toate pentru același motiv: faptul principal n-avea două surse independente. Și 71 de subiecte n-au fost scrise deloc, pentru că redactorul a refuzat: o singură sursă citibilă, un subiect deja scris, un meci încă în desfășurare.

Ce înseamnă asta pentru cine vrea așa ceva

Ce am descris aici nu e un prompt. E un sistem: zeci de mii de linii de cod, reguli în sute de fișiere text, verificări care nu sunt agenți, loguri la fiecare pas și un om la capăt. Cum e construit am povestit în articolul despre cele 40% de cod în minus, fără să dăm rețeta ziarului.

Același mod de lucru se potrivește oricui are nevoie de texte care trebuie să fie adevărate: o publicație de nișă, un blog de firmă care nu vrea să fie slop, o revistă internă, un flux de știri dintr-un domeniu, un buletin pentru clienți. Agenții citesc, scriu doar din surse, se verifică între ei, iar omul vostru aprobă. Nu dăm prețuri pe site, pentru că fiecare publicație are alte surse și alte reguli. Prima discuție e tehnică și gratuită.

Hai să vorbim despre publicația ta

Surse

Întrebări frecvente