Textul asistat de AI în articolele sponsorizate: cum se documentează revizuirea umană, dezvăluirea și răspunderea editorială

Rezumat

Studiul descrie metoda prin care se documentează, se verifică și se asumă editorial un articol sponsorizat redactat parțial cu un instrument de inteligență artificială. Întrebarea de la care pornește este cum poate fi folosit textul asistat de AI într-un articol plătit fără ca cititorul să fie indus în eroare nici asupra caracterului publicitar al textului, nici asupra rolului AI în producerea lui. Reperul normativ central este articolul 50 alineatul (4) din Regulamentul (UE) 2024/1689, care leagă exceptarea de la obligația de dezvăluire de revizuirea umană și de existența unei persoane cu responsabilitate editorială. Contextul este completat de politica Google privind conținutul generat la scară, de date Reuters Institute, de un experiment despre etichetele „generat de AI” și de Carta de la Paris. Metoda are șapte etape. Studiul nu raportează rezultate de client și propune indicatori, fiecare cu metoda și limitele lui.

1. Întrebarea de cercetare și unitatea de analiză

În tradiția metodologică a studiului de caz formulată de Robert K. Yin, un studiu își delimitează explicit întrebarea de cercetare și unitatea de analiză [1]. Întrebarea acestui studiu, al optsprezecelea din seria „Studii de caz”, este următoarea: cum se organizează producția unui articol de presă sponsorizat în care o parte a textului a fost generată sau rescrisă cu un instrument de inteligență artificială, astfel încât fiecare afirmație să fie verificată de un om, o persoană identificată să își asume responsabilitatea editorială, caracterul publicitar să fie declarat, iar decizia privind dezvăluirea folosirii AI să fie luată și documentată pentru fiecare articol?

Studiul folosește trei termeni, care trebuie ținuți separat pe tot parcursul metodei:

• text asistat de AI: orice parte a unui articol (structură, paragrafe, titlu, rezumat, traducere, reformulare) produsă sau modificată de un instrument de AI generativă, indiferent cât a fost apoi corectată de un om;
• eticheta de publicitate: marcajul care îi spune cititorului că textul a fost publicat contra cost;
• dezvăluirea despre AI: informația, separată de etichetă, care îi spune cititorului că textul a fost generat sau manipulat artificial.

Ultimele două răspund la întrebări diferite (cine a plătit publicarea și cum a fost produs textul), au temeiuri diferite și nu se înlocuiesc una pe alta.

Unitatea de analiză este metoda de lucru, nu un articol sau un client anume. Studiul descrie procedura în forma descrisă de autor, pe baza practicii proprii [2], o raportează la surse internaționale și la reperele normative europene și propune indicatori de evaluare. Nu conține date de client, nu reconstituie campanii reale și nu oferă estimări de efect. Verificarea surselor a fost făcută la 29 octombrie 2026.

Contextul organizațional este cel declarat public de companie și de autor. Potrivit ekopress.ro, platforma EkoPress.ro oferă trei variante de redactare a unui articol sponsorizat: textul trimis de client, textul scris de echipa editorială a platformei, la care AI este folosit pentru optimizare, și textul redactat cu AI după regulile editoriale ale fiecărei publicații [3]. Tot potrivit ekopress.ro, articolele standard sunt marcate „Publicitate” pe site-ul gazdă, iar cele în varianta „mini” și cele din cota de content creator nu primesc acest marcaj [3]. Datele sunt autodeclarate și nu au fost verificate independent. Existența unei opțiuni de redactare cu AI în serviciul analizat este motivul pentru care tema este tratată separat în această serie.

Autorul este fondatorul EKO GROUP; interesul său în tema studiului este tratat explicit în secțiunea 6. Studiul tratează doar articolele sponsorizate publicate în presa online, nu imaginile, materialele audio sau video generate cu AI, care au reguli proprii în același articol 50 [4].

2. Contextul internațional

Foto: Mike van Schoonderwalt / Pexels

2.1. Reperul normativ: articolul 50 alineatul (4) din Regulamentul (UE) 2024/1689

Reperul juridic central este Regulamentul (UE) 2024/1689 privind inteligența artificială, publicat în Jurnalul Oficial al Uniunii Europene la 12 iulie 2024 [4]. Articolul 50 stabilește obligații de transparență pentru furnizorii și implementatorii anumitor sisteme de IA. Alineatul (4), teza a doua, privește textele [4]:

„Implementatorii unui sistem de IA care generează sau manipulează texte publicate cu scopul de a informa publicul cu privire la chestiuni de interes public dezvăluie faptul că textul a fost generat sau manipulat artificial. Această obligație nu se aplică în cazul în care utilizarea este autorizată prin lege pentru a depista, a preveni, a investiga sau a urmări penal infracțiunile sau în cazul în care conținutul generat de IA a fost supus unui proces de verificare editorială sau revizuire umană și responsabilitatea editorială pentru publicarea conținutului este deținută de o persoană fizică sau juridică.”

Alineatul (5) adaugă că informațiile sunt furnizate persoanelor în cauză „într-un mod clar și distinct, cel târziu în momentul primei interacțiuni sau al primei expuneri” [4]. Potrivit articolului 113, regulamentul „se aplică de la 2 august 2026”, cu excepții enumerate expres; articolul 50, din capitolul IV, nu figurează printre ele în versiunea publicată în Jurnalul Oficial [4].

Textul conține trei elemente operaționale pentru metodă. Primul este condiția de aplicare: obligația privește textele publicate „cu scopul de a informa publicul cu privire la chestiuni de interes public”; dacă un articol sponsorizat anume o întrunește este o întrebare de încadrare juridică pe care studiul nu o tranșează. Al doilea este excepția, care cere cumulativ verificare editorială sau revizuire umană și o persoană care deține responsabilitatea editorială. Al treilea este că excepția trebuie să poată fi demonstrată: o revizuire nedocumentată nu poate fi arătată ulterior. De aici derivă jurnalul de proveniență și revizuirea nominală din secțiunea 3.

2.2. Eticheta de publicitate: un temei separat

Obligația de a declara că un text a fost publicat contra cost are alt temei. Anexa I la Directiva 2005/29/CE privind practicile comerciale neloiale include printre practicile neloiale în orice situație folosirea conținutului editorial din mass-media pentru a promova un produs, atunci când comerciantul a plătit promovarea, „fără a specifica acest lucru prin conținut ori prin imagini sau sunete pe care consumatorul le poate identifica ușor (reportaj publicitar)” [9].

Consecința pentru metodă este că excepția din articolul 50 alineatul (4), când se aplică, privește doar dezvăluirea despre AI. Un articol sponsorizat revizuit de un om și asumat editorial poate fi scutit de dezvăluirea despre AI, dar rămâne un text publicitar care trebuie identificat ca atare.

Ca termen de comparație, ghidul Comisiei Federale pentru Comerț a Statelor Unite (FTC) Native Advertising: A Guide for Businesses, din decembrie 2015, prevede că o dezvăluire necesară pentru a preveni înșelarea consumatorului trebuie să fie „clear and prominent” [10]. Ghidul nu are efect juridic în România; studiul îl folosește doar pentru criteriul vizibilității. Un indiciu empiric că eticheta clară nu este incompatibilă cu formatul nativ vine de la Navdeep S. Sahni și Harikesh S. Nair, care, potrivit rezumatului articolului lor din Marketing Science, nu au găsit dovezi de înșelare a utilizatorilor în formatele de dezvăluire folosite în mod obișnuit în reclamele native din căutarea pe mobil [11]. Rezultatul privește reclame de căutare, nu articole de presă, și se folosește doar ca indiciu.

2.3. Politica Google privind conținutul generat la scară

Al doilea reper ține de regulile motoarelor de căutare, în care articolele sponsorizate sunt de regulă indexate. Pagina Google Search Central „Google Search's Guidance on Generative AI Content on Your Website”, actualizată la 1 octombrie 2026, precizează că folosirea instrumentelor de AI generativ sau a altor instrumente similare „to generate many pages without adding value for users may violate Google's spam policy on scaled content abuse” [5].

Riscul descris nu este folosirea AI ca atare, ci producția multor pagini fără valoare adăugată. Pentru articolele sponsorizate, unde același subiect poate fi publicat pe mai multe site-uri, criteriul este direct relevant. Un exemplu propus de autor, nu de Google: zece variante reformulate automat ale aceluiași text, fără informație nouă, se apropie de situația descrisă, chiar dacă fiecare a fost citită de un om. Metoda tratează de aceea valoarea adăugată ca pe o condiție separată de revizuirea umană (etapa 3.5).

2.4. Atitudinea publicului și efectul etichetelor „generat de AI”

Rezumatul executiv al Digital News Report 2024, publicat de Reuters Institute for the Study of Journalism de la Universitatea Oxford, arată că, în cele 28 de țări în care au fost incluse întrebări pe această temă, respondenții sunt în mare parte inconfortabili („mostly uncomfortable”) cu știrile create în principal de AI, cu o anumită supraveghere umană, dar „broadly more comfortable than uncomfortable” atunci când AI îi ajută pe jurnaliști [6]. Datele privesc știrile, nu publicitatea, dar arată o distincție pe care metoda o preia în jurnalul de proveniență: nu doar dacă AI a fost folosit, ci ce rol a avut.

Un experiment publicat în 2024 de Sacha Altay și Fabrizio Gilardi în PNAS Nexus a testat etichetarea titlurilor de știri ca generate de AI [7]. Potrivit rezumatului, în două experimente online preînregistrate, cu participanți din Statele Unite și Regatul Unit (N = 4.976), eticheta a scăzut acuratețea percepută a titlurilor și disponibilitatea participanților de a le distribui [7]. Titlul articolului formulează explicația propusă de autori: cititorii presupun că eticheta înseamnă automatizare completă.

Pentru metodă, rezultatul arată că dezvăluirea despre AI nu este neutră și că o etichetă vagă poate fi înțeleasă greșit. O formulare care descrie precis rolul AI și intervenția umană informează mai exact decât o etichetă generică. Studiul nu afirmă că o astfel de formulare elimină efectul; experimentul nu a testat-o.

2.5. Principii editoriale: Carta de la Paris privind AI și jurnalismul

Carta de la Paris privind AI și jurnalismul, inițiată de Reporters sans frontières și publicată în noiembrie 2023, cere ca decizia umană să rămână centrală în alegerile editoriale zilnice (principiul 2), prevede că redacțiile sunt „liable and accountable for every piece of content they publish” (principiul 4) și recomandă un registru public al sistemelor de AI folosite, precum și dezvăluirea folosirilor cu impact semnificativ asupra conținutului (principiul 5) [8]. Carta se adresează jurnalismului, nu publicității, și nu este obligatorie. Studiul o folosește ca model pentru asumarea nominală a fiecărui text și pentru registrul instrumentelor folosite.

3. Metoda EKO pas cu pas

Foto: Ron Lach / Pexels

Etapele de mai jos descriu metoda în forma descrisă de autor, pe baza practicii proprii [2]. Se aplică fiecărui articol sponsorizat în care a fost folosit un instrument de AI, indiferent cine a inițiat textul. Etapele 3.1-3.5 preced publicarea, iar 3.6-3.7 o urmează.

3.1. Jurnalul de proveniență al articolului

Fiecare articol are un jurnal de proveniență, deschis la începutul redactării, care înregistrează:

• instrumentul folosit și data folosirii;
• părțile asistate de AI, pe secțiuni: structură, titlu, introducere, paragrafe, rezumat, traducere;
• rolul AI pentru fiecare parte: generare de la zero, reformulare a unui text uman sau sugestii punctuale;
• materialele furnizate instrumentului, cu regula că datele personale sau confidențiale nu se introduc fără temei;
• intervenția umană: cine a modificat fiecare parte și ce a schimbat în esență.

Fără o evidență a rolului AI, decizia din etapa 3.4 nu poate fi motivată, iar revizuirea umană nu poate fi demonstrată ulterior. Agregat la nivelul tuturor articolelor, jurnalul devine și registrul instrumentelor folosite, în sensul principiului 5 al Cartei de la Paris [8].

3.2. Verificarea faptelor pe dosarul de surse

Textul asistat de AI poate conține afirmații plauzibile, dar fără sursă: cifre, date, denumiri, citate, linkuri. Metoda tratează orice afirmație factuală generată sau reformulată de AI ca neverificată până la proba contrarie.

Fiecare articol are un dosar de surse, separat de jurnal, cu trei categorii: afirmații factuale externe, fiecare cu linkul către sursa originală și data consultării; afirmații despre clientul care plătește articolul, atribuite explicit documentelor acestuia și marcate ca autodeclarate; afirmații evaluative, formulate ca evaluări ale clientului, nu ca fapte.

Fiecare cifră se confruntă cu sursa originală, nu cu textul generat. O afirmație care nu poate fi legată de o sursă se elimină sau se reformulează. Linkurile propuse de instrument se deschid unul câte unul; un link inexistent sau care nu conține afirmația se elimină împreună cu afirmația. Corecturile se notează în jurnal, pentru indicatorul 4.2.

3.3. Revizuirea umană nominală și asumarea responsabilității editoriale

Excepția din articolul 50 alineatul (4) are două condiții cumulative [4]. Metoda le tratează ca două roluri distincte, chiar dacă le poate îndeplini aceeași persoană.

Revizorul citește integral versiunea finală, o confruntă cu dosarul de surse și cu briefing-ul clientului și aprobă sau respinge publicarea, printr-o confirmare scrisă și datată în jurnal. Revizuirea are un conținut minim scris dinainte: verificarea faptelor, coerența cu oferta reală a clientului, eliminarea promisiunilor de rezultat și a superlativelor nedemonstrate, verificarea că textul nu sugerează un conținut editorial independent. O revizuire fără confirmare scrisă se consideră neefectuată.

Persoana care deține responsabilitatea editorială este persoana fizică sau juridică identificată nominal pentru fiecare articol, nu generic pentru un flux de lucru. Studiul nu stabilește cine trebuie să fie ea într-un caz concret (clientul, platforma, publicația gazdă sau o combinație); încadrarea depinde de raporturile contractuale și aparține unui jurist.

3.4. Decizia documentată privind dezvăluirea despre AI

Pentru fiecare articol în care jurnalul arată folosirea AI, decizia privind dezvăluirea se ia explicit și se motivează în scris, prin trei întrebări:

1. Intră textul sub incidența articolului 50 alineatul (4)? Adică este publicat cu scopul de a informa publicul cu privire la chestiuni de interes public [4]? În cazurile neclare se cere o opinie juridică, iar până atunci se aplică varianta prudentă, adică dezvăluirea.
2. Sunt îndeplinite ambele condiții ale excepției? Revizuirea este documentată (etapa 3.3), iar persoana cu responsabilitate editorială este identificată. Dacă oricare lipsește, excepția nu se invocă.
3. Se face totuși o dezvăluire voluntară? Dacă da, ea descrie precis rolul AI și intervenția umană, ținând seama de rezultatul lui Altay și Gilardi [7].

Dezvăluirea, când se face, este clară și distinctă și apare cel târziu la prima expunere a cititorului la text, conform alineatului (5) [4]: la începutul articolului sau sub titlu, nu doar în subsol.

Regula de separare este că dezvăluirea despre AI și eticheta „Publicitate” apar ca mențiuni distincte. Eticheta răspunde cerinței din Anexa I punctul 11 a Directivei 2005/29/CE [9] și nu depinde de decizia privind AI. O formulare comună de tipul „conținut sponsorizat generat cu AI” se evită, pentru că amestecă două informații cu temeiuri diferite. Decizia, argumentul și formularea aleasă se arhivează (etapa 3.7).

3.5. Evitarea producției la scară fără valoare adăugată

Pentru că AI reduce costul producerii unui text, metoda introduce un control separat de revizuire, legat de criteriul Google privind paginile fără valoare adăugată [5]:

• o teză și un unghi propriu pe articol, notate înainte de redactare; două articole cu aceeași teză și același unghi nu se publică în aceeași campanie;
• fără variante reformulate automat ale aceluiași text pentru publicații diferite; adaptarea la public înseamnă informație diferită, nu doar cuvinte diferite;
• comparația cu articolele anterioare ale campaniei, cu eliminarea sau rescrierea suprapunerilor.

Revizuirea umană nu înlocuiește acest control: un text poate fi corect factual și totuși să nu adauge nimic față de alte nouă texte ale aceleiași campanii.

3.6. Verificarea după publicare

După publicare, pagina fiecărui articol se deschide pe desktop și pe telefon și se notează:

• dacă eticheta „Publicitate” este prezentă și vizibilă fără derulare, în spiritul criteriului „clear and prominent” [10];
• dacă dezvăluirea despre AI, acolo unde s-a decis să existe, apare în forma aprobată și separat de etichetă;
• dacă publicația gazdă a modificat textul după aprobare, caz în care versiunea publicată se compară cu cea aprobată.

Pentru formatele care, potrivit ekopress.ro, nu primesc marcajul „Publicitate” [3], metoda nu evaluează regimul lor; cere doar ca jurnalul să noteze, pentru fiecare articol, ce marcaj a primit și de ce. Orice nepotrivire se semnalează publicației, iar corespondența se păstrează.

3.7. Arhivarea versiunilor

Fiecare articol are în arhiva internă o intrare cu: versiunea inițială generată de instrument, versiunile intermediare relevante, versiunea aprobată de revizor, versiunea publicată cu data și linkul, jurnalul de proveniență, dosarul de surse, confirmarea revizorului, decizia privind dezvăluirea și corecturile ulterioare publicării, cu data și motivul.

Arhiva permite demonstrarea ulterioară a revizuirii umane și a asumării editoriale, alimentează indicatorii din secțiunea 4 și susține revizuirea periodică a metodei: ce erori produce instrumentul, în ce secțiuni ale textului, cât timp cere revizuirea. Concluziile se aplică grilei de revizuire pentru perioada următoare, ceea ce închide ciclul metodei.

4. Indicatori recomandați și măsurare

Foto: Mike van Schoonderwalt / Pexels

Indicatorii de mai jos sunt propuși ca protocol, nu ca rezultate, și nu au ținte numerice, pentru că studiul nu are date care să le justifice. Se calculează pe perioade fixe, din arhiva din etapa 3.7, separat pentru articolele în care AI a generat text de la zero și pentru cele în care doar a reformulat sau a corectat.

4.1. Completitudinea jurnalului de proveniență

• Ce măsoară: proporția articolelor cu AI folosit care au jurnalul complet: instrument, părți asistate, rol, intervenție umană, confirmarea revizorului și decizia privind dezvăluirea.
• Metoda de măsurare: verificarea arhivei după o listă fixă de câmpuri; un câmp lipsă face jurnalul incomplet.
• Limite: măsoară disciplina documentării, nu calitatea revizuirii. Folosirea AI nedeclarată nu poate fi detectată din arhivă, deci indicatorul poate supraestima completitudinea.

4.2. Rata erorilor factuale găsite în revizuire

• Ce măsoară: afirmațiile factuale corectate sau eliminate în etapa 3.2, raportate la totalul afirmațiilor factuale din versiunea revizuită.
• Metoda de măsurare: notarea fiecărei corecturi, cu tipul erorii (cifră, dată, denumire, sursă inexistentă, afirmație nesusținută) și cu partea de text în care a apărut.
• Limite: o rată scăzută poate însemna un text bun sau o revizuire superficială; se interpretează împreună cu 4.4. Numărarea afirmațiilor urmează o regulă scrisă dinainte.

4.3. Timpul de revizuire

• Ce măsoară: durata revizuirii umane per articol, de la primirea versiunii până la confirmarea scrisă.
• Metoda de măsurare: ora de început și de final notate în jurnal, analizate pe rolul AI și pe lungimea textului.
• Limite: un timp scurt nu dovedește o revizuire insuficientă, iar unul lung nu dovedește una temeinică. Indicatorul servește la planificarea capacității și la reverificarea prin sondaj a revizuirilor neobișnuit de scurte.

4.4. Corecturile după publicare

• Ce măsoară: proporția articolelor publicate care au necesitat o corectură factuală ulterioară.
• Metoda de măsurare: înregistrarea fiecărei corecturi, cu data, motivul și partea de text (asistată sau neasistată de AI).
• Limite: nu toate erorile sunt semnalate, deci indicatorul subestimează erorile rămase. Comparația dintre părțile asistate și neasistate este descriptivă, nu cauzală.

4.5. Conformitatea dublei mențiuni

• Ce măsoară: proporția articolelor cu eticheta de publicitate vizibilă conform grilei din etapa 3.6 și, separat, proporția celor cu dezvăluirea despre AI, unde s-a decis, în forma aprobată.
• Metoda de măsurare: verificarea vizuală a fiecărei pagini, pe desktop și pe telefon, cu data și o captură.
• Limite: vizibilitatea este parțial o chestiune de apreciere; aceeași persoană aplică grila. Șabloanele publicațiilor se pot schimba, deci verificarea se repetă periodic.

4.6. Suprapunerea de conținut în campanie

• Ce măsoară: proporția perechilor de articole din aceeași campanie cu aceeași teză și același unghi.
• Metoda de măsurare: compararea fișelor și citirea comparativă a textelor de către o a doua persoană.
• Limite: criteriul este calitativ, iar pagina Google citată nu indică un prag numeric [5]. Indicatorul măsoară respectarea regulii interne, nu evaluarea motorului de căutare.

5. Limitele studiului

Lipsa datelor de client. Studiul descrie o metodă și nu demonstrează un efect. Fără date măsurate pe articole reale, nu poate susține că metoda reduce erorile, protejează articolele în căutarea Google sau influențează încrederea cititorilor.

Versiunea regulamentului. Textul Regulamentului (UE) 2024/1689 citit pentru acest studiu este versiunea publicată în Jurnalul Oficial al Uniunii Europene L din 12.7.2024, consultată pe EUR-Lex în limba română [4]. Modificările ulterioare și propunerile de modificare, de exemplu propunerea cunoscută ca „Digital Omnibus”, nu au fost analizate, și nici ghidurile sau codurile de bune practici ale Comisiei Europene privind articolul 50. Data de aplicare menționată reflectă exclusiv articolul 113 din versiunea publicată.

Studiul nu este consultanță juridică. Încadrarea unui articol sponsorizat în noțiunea de text publicat cu scopul de a informa publicul cu privire la chestiuni de interes public, sensul noțiunilor de revizuire umană și responsabilitate editorială și repartizarea responsabilității între client, platformă și publicația gazdă sunt întrebări juridice pe care studiul nu le tranșează. Legea nr. 363/2007 nu a fost citită și nu este analizată; studiul se raportează doar la textul Directivei 2005/29/CE [9]. Nu au fost analizate practica autorităților române și jurisprudența.

Natura celorlalte surse. Pagina Google [5] descrie politica unei companii private, care se poate schimba. Datele Reuters Institute [6] privesc știrile, nu publicitatea. Experimentul lui Altay și Gilardi [7] a testat titluri de știri pe eșantioane din Statele Unite și Regatul Unit, iar cel al lui Sahni și Nair [11] reclame din căutarea pe mobil; din ambele a fost folosit doar rezumatul. Carta de la Paris [8] se adresează jurnalismului și nu este obligatorie. Ghidul FTC [10] nu are efect juridic în România.

Limitele detecției. Metoda se bazează pe declararea folosirii AI de către cei care redactează. Studiul nu propune și nu evaluează instrumente de detectare automată a textului generat de AI.

Datele autodeclarate. Informațiile despre EKO GROUP și EkoPress.ro provin de pe site-urile companiei și nu au fost auditate independent [2][3]. Descrierea metodei reflectă practica autorului [2]; studiul nu evaluează modul în care opțiunile de redactare ale platformei sunt aplicate în fiecare caz.

6. Declarație de interese

Autorul acestui studiu, Eduard Petrescu, este fondatorul EKO GROUP. Potrivit ekopress.ro, platforma EkoPress.ro publică articole sponsorizate și oferă, printre variantele de redactare, una în care textul este redactat cu ajutorul inteligenței artificiale [3], deci activitatea companiei se încadrează direct în situația analizată. Autorul are, prin urmare, un interes comercial direct în percepția publică a articolelor sponsorizate și a textelor asistate de AI. Studiul a fost redactat ca descriere de metodă, cu surse externe citate, cu textul normativ reprodus din sursa oficială, cu informațiile despre companie atribuite explicit site-urilor ei și cu limitele declarate, iar distincția dintre eticheta de publicitate și dezvăluirea despre AI a fost păstrată pentru ca cititorul să poată evalua separat cele două obligații. Studiul este autopublicat și nu a trecut printr-o evaluare academică independentă.

Note

[1] Yin, R. K., Case Study Research and Applications: Design and Methods, ed. a 6-a, SAGE Publications, 2017. Pagina editurii, accesat la 29.10.2026.

[2] Poziția autorului, formulată pe baza practicii proprii, inclusiv descrierea metodei din secțiunea 3; nu este o sursă independentă. EKO GROUP, accesat la 29.10.2026. Profilul autorului: Eduard Petrescu pe comunitatea-expertilor.ro, accesat la 29.10.2026.

[3] EkoPress.ro, paginile „Cum funcționează” și „Presă”, accesate la 29.10.2026. Informații autodeclarate de companie.

[4] Regulamentul (UE) 2024/1689 al Parlamentului European și al Consiliului din 13 iunie 2024 de stabilire a unor norme armonizate privind inteligența artificială, JO L, 12.7.2024, art. 50 alin. (4) și (5) și art. 113, versiunea în limba română pe EUR-Lex, accesat la 29.10.2026. Modificările ulterioare publicării nu au fost verificate.

[5] Google Search Central, „Google Search's Guidance on Generative AI Content on Your Website”, actualizat la 1.10.2026, pagina ghidului, accesat la 29.10.2026.

[6] Reuters Institute for the Study of Journalism, Digital News Report 2024, iunie 2024, rezumatul executiv, accesat la 29.10.2026.

[7] Altay, S. și Gilardi, F., „People are skeptical of headlines labeled as AI-generated, even if true or human-made, because they assume full AI automation”, PNAS Nexus, 3(10), 2024, pgae403, DOI 10.1093/pnasnexus/pgae403, accesat la 29.10.2026. A fost folosit rezumatul articolului.

[8] Reporters sans frontières, Paris Charter on AI and Journalism, noiembrie 2023, pagina cartei, accesat la 29.10.2026. Pagina indică două date diferite (10 noiembrie 2023 și 8 ianuarie 2024); studiul folosește data publicării declarate în text.

[9] Directiva 2005/29/CE a Parlamentului European și a Consiliului privind practicile comerciale neloiale ale întreprinderilor de pe piața internă față de consumatori, Anexa I, punctul 11, versiunea în limba română pe EUR-Lex, accesat la 29.10.2026.

[10] Federal Trade Commission, Native Advertising: A Guide for Businesses, decembrie 2015, pagina ghidului, accesat la 29.10.2026.

[11] Sahni, N. S. și Nair, H. S., „Sponsorship Disclosure and Consumer Deception: Experimental Evidence from Native Advertising in Mobile Search”, Marketing Science, 39(1), 2020, pp. 5-32, pagina articolului pe RePEc, accesat la 29.10.2026. A fost folosit rezumatul articolului.

Bibliografie

Altay, S. și Gilardi, F. (2024). People are skeptical of headlines labeled as AI-generated, even if true or human-made, because they assume full AI automation. PNAS Nexus, 3(10), pgae403. https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae403

Federal Trade Commission (2015). Native Advertising: A Guide for Businesses.

Google Search Central (2026). Google Search's Guidance on Generative AI Content on Your Website. Actualizat la 1 octombrie 2026.

Parlamentul European și Consiliul Uniunii Europene (2005). Directiva 2005/29/CE privind practicile comerciale neloiale ale întreprinderilor de pe piața internă față de consumatori. Versiunea în limba română, EUR-Lex.

Parlamentul European și Consiliul Uniunii Europene (2024). Regulamentul (UE) 2024/1689 de stabilire a unor norme armonizate privind inteligența artificială. Jurnalul Oficial al Uniunii Europene L, 12.7.2024. Versiunea în limba română, EUR-Lex.

Reporters sans frontières (2023). Paris Charter on AI and Journalism.

Reuters Institute for the Study of Journalism (2024). Digital News Report 2024. University of Oxford.

Sahni, N. S. și Nair, H. S. (2020). Sponsorship Disclosure and Consumer Deception: Experimental Evidence from Native Advertising in Mobile Search. Marketing Science, 39(1), 5-32.

Yin, R. K. (2017). Case Study Research and Applications: Design and Methods (ed. a 6-a). SAGE Publications.