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현직 뉴스 앵커를 빼닮은 ‘AI 앵커’가 주요 뉴스를 전달한다. 기계가 긴 뉴스를 세 줄로 요약하고, 기사에 적합한 사진을 찾는다. AI로 대표되는 고도 자동화 기술은 기술에 보수적인 우리 언론계에서도 빠르게 두각을 나타내고 있다. 생산성을 비약적으로 끌어올리는 AI의 매력이 크기 때문이다. 그러나 저널리즘은 애초 가장 인간적인 일 중 하나로 꼽힌다. 그런 저널리즘이 고도 자동화 기술과 만난다면 결과는 축복일까, 재앙일까? 인간 기자는 기계에 밀려 ‘천덕꾸러기’로 전락할까? 유튜버나 포털보다도 못 믿을 존재가 된 한국 언론은 AI를 통해 독자의 신뢰를 회복할 수 있을까? 이 책은 이런 질문에 답하고자 현장의 지혜를 ‘영끌’한 결과물이다.

저널리즘이 AI와 만나면 축복일까, 재앙일까?
현직 기자들의 언론사 AI 사용 설명서 … AI 뉴스 서비스의 국내외 도입 사례도

‘김주하, 변상욱 AI 앵커’, ‘이지애 AI 아나운서’ 등 인간과 구분이 어려운 AI 방송인들이 자연스럽게 뉴스를 전해줄 것이라 내다본 이들은 수년 전만 해도 없었다. 하지만 2020년부터 현직 뉴스 진행자를 빼닮은 AI 앵커와 AI 아나운서들은 주요 뉴스를 실수 없이 전달하기 시작했다. AI 편집기자는 긴 뉴스를 세 줄로 요약하고, 기사에 적합한 사진을 찾는다. AI로 대표되는 고도 자동화 기술은 기술에 보수적인 우리 언론계에서도 빠르게 두각을 나타내고 있다. 생산성을 비약적으로 끌어올리는 AI의 매력이 크기 때문이다.
언론계에서는 AI가 언론 산업의 성격을 바꿀 새 ‘게임 체인저’가 될 것이라는 기대와 혼란과 두려움이 공존한다. 하지만 저자들은 AI는 갈수록 하락하는 우리 저널리즘의 신뢰성을 회복하는 계기가 될 수 있다고 말한다. 김태균·권영전·박주현 등 3명의 공저자는 뉴스통신사인 연합뉴스에서 3년 동안 AI 도입 실무를 맡았던 기자와 기술 기획자다. 이들은 언론 현장에서의 생생한 경험을 바탕으로 AI와 인간 기자가 협업하고 공존하는 길을 모색했다. 기계는 기계가 잘하는 일을 해 생산성과 업무 환경을 끌어올리고 인간 기자는 믿고 볼 만한 양질의 기사를 만들어야 한다. AI는 신용 평가나 범죄 판정 같은 작업을 엄청나게 빨리, 많이 할 수 있다. 하지만 이런 중책을 맡은 AI가 올바르게 작동하는지 감시받지 못하면 소수자를 차별하는 등 사회적 피해는 크다. 뉴스 가치를 다각도로 판단해 의미 있는 정보를 발굴하고 기사에 대해 책임을 지는 것도 인간 기자의 역할이다.
언론은 가장 ‘인간적인’ 업종 중 하나다. 우리 사회 구성원이 꼭 알아야 할 정보와 지식을 선별하고, 독자와의 교감 등을 거쳐 공동체의 어젠다를 다듬는 것은 인간의 지성, 감성, 직관을 총동원하는 일이다. 인간적인 업무가 기계를 만나면서 어떻게 변화하고 있는지 살펴보는 것은 AI 시대를 이해할 중요한 단서다. 이 책은 현업 저널리스트, 언론계 지망생, 관련 연구자, 홍보 등 언론에 밀접한 직종 종사자뿐만 아니라 AI가 현대 사회 전반에 가져올 변화를 전망하고 대비할 독자를 위한 교양서로 안성맞춤이다.

AI 저널리즘 시대: 기계가 구원의 동아줄이 될까? vii
01 AI 뉴스 서비스의 정의 1
02 AI 뉴스 서비스의 국외 도입 사례 9
03 AI 뉴스 서비스의 국내 도입 사례 19
04 언론사의 AI 사용 설명서 29
05 인간 기자와 AI의 협업 37
06 기자를 대체하는 AI? 45
07 언론 신뢰성 회복을 돕는 AI 53
08 AI로 인한 기자 일의 변화 61
09 AI 뉴스 서비스에서의 책무성 69
10 AI 도입 전 참고할 일곱 가지 조언 77

인간은 기계의 속도와 작업량을 따라갈 수가 없다. 기자의 중심 업무는 결국 ‘인간이 기계보다 더 잘하는 일’이 될 것이다. 종합적으로 뉴스 가치를 판단하고 사회 구성원과 공감하며 창의적인 글을 쓰는 것 등이 핵심 업무로 부각될 것이다. 이런 인간 우위 역량은 쉽게 얻을 수 없다. 애초 인재도 잘 뽑아야 하지만, 그보다 기자 일을 하면서 종합적 판단 능력이나 창의성을 계속 키워나갈 수 있게 해주는가가 더 관건이다.
_ “서문 AI 저널리즘 시대: 기계가 구원의 동아줄이 될까?” 중에서

현재 세계 AI 뉴스 서비스 ‘최강자’로는 ≪블룸버그≫가 꼽힌다. ≪블룸버그≫는 2016년 존 미클스웨이트 편집국장의 주도로 전담팀을 구성해 전체적인 AI 혁신의 밑그림을 그렸다. 그 결과 2019년에는 AI가 관여하는 기사의 비중을 전체 콘텐츠의 25%까지 끌어올렸다. 알고리즘으로 각종 금융 데이터를 수집하고, 이를 토대로 AI가 속보와 다국어 뉴스를 쏟아내는 체계를 갖췄다.
_“02 AI 뉴스 서비스의 국외 도입 사례” 중에서

AI 프로젝트를 할 때는 먼저 ‘데이터 곳간’부터 조사하는 것을 추천한다. 우리가 어떤 데이터를 갖고 있고, 어떤 자료는 밖에서 가져와야 하는지 미리 알아야한다. 그래야 덜 헤맨다. 특히 언론사는 기사, 사진, 동영상 등 뉴스 콘텐츠 데이터만 갖고 있을 뿐 실생활에 밀접한 다른 데이터는 없는 경우가 많다. 이 때문에 AI 프로젝트에서는 데이터를 찾는 일에 생각보다 손이 많이 간다.
_“04 언론사의 AI 사용 설명서” 중에서

AI는 데이터 저널리즘도 개선할 수 있다. 데이터 저널리즘은 의회 지출 실태나 산업재해 통계 등 눈에 잘 안 보였던 뉴스를 탄탄한 근거와 함께 보여줘 계속 주목받는 분야다. 단 현재 데이터 저널리즘은 시간과 사람이 많이 필요하다. 데이터를 찾고 용도에 맞게 재가공하는 업무량이 엄청나다. 기자들이 며칠씩 엑셀 수천 행에 숫자나 키워드를 넣으며 ‘데이터 노가다’를 해야 한다. 이 일을 AI 알고리즘(논리전산체계)이 맡으면 효율은 눈에 띄게 좋아진다.
_“07 언론 신뢰성 회복을 돕는 AI” 중에서

네이버는 2021년 2월 ‘네이버 AI 윤리 준칙’을 발표했다. 주요 AI 기술 기업으로서 어떻게 올바른 AI를 개발할지 고민한 결과물이라고 한다. 준칙은 ‘사회 구성원을 차별하지 않을 것’, ‘사람의 안전을 고려해 서비스를 설계할 것’, ‘사용자의 프라이버시를 보호할 것’ 등을 골자로 한다. AI 뉴스 서비스를 운영하는 언론사도 이런 윤리 규정을 마련할 필요가 있다.
_“09 AI 뉴스 서비스에서의 책무성” 중에서