AI와 뉴스

AI, 뉴스를 재정의하다
AI가 불러온 변화는 미디어와 뉴스 산업을 근본적으로 뒤흔들고 있다. AI는 정보 수집, 분석, 제공의 방식을 새롭게 정의하며, 뉴스 생산과 소비 전반에 파괴적 변화를 초래하고 있다. 생성형 AI는 사람의 언어를 이해하고 정성적 판단까지 가능하게 하여 뉴스 생산의 효율성을 극대화한다. AI는 방대한 데이터를 신속하게 분석하여 중요한 키워드를 추출하고 문맥 기반의 적절한 응답을 생성하는 능력을 가지고 있다. 이를 통해 뉴스 기사의 작성과 편집이 더욱 정교해지고 신속해졌다. AI의 발전은 뉴스 소비 방식에도 큰 변화를 가져왔다. 과거에는 검색 엔진을 통해 뉴스를 찾아봤지만, 이제는 AI를 통해 대화형으로 뉴스를 얻을 수 있게 되었다. 프롬프트를 통해 원하는 정보를 구체적으로 물으면, AI는 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공한다.
AI 시대에 저널리즘은 새로운 도전에 직면하고 있다. AI는 뉴스 생산과 편집의 도구로 사용되지만, 여전히 인간 기자의 창의성과 판단이 중요하다. AI는 초안과 구조를 제공하는 범용 인턴처럼 활용될 수 있으며, 최종적인 기사 작성과 편집은 인간 기자의 몫이다. AI는 뉴스 산업에 큰 변화를 예고하고 있다. 누구나 AI를 통해 뉴스를 생성하고 확산할 수 있는 시대가 오면서 전통적인 뉴스 미디어의 역할은 변화할 것이다. 독자들은 AI를 통해 개인 맞춤형 뉴스를 받아보며, 뉴스 소비의 패러다임이 바뀔 것이다. 이 책은 AI 시대의 뉴스 생산과 소비의 변화를 다룬다. AI가 어떻게 뉴스 산업을 혁신하는지, 저널리즘의 미래는 어떻게 변화할지 심도 있게 탐구한다. AI와 뉴스의 융합이 가져올 새로운 시대를 대비하기 위한 지침서다.

AI 시대에 저널리즘이 직면한 새로운 도전과 기회를 분석하며, 뉴스 미디어의 미래를 예측한다. AI가 가져올 긍정적 변화와 그로 인한 윤리적, 사회적 이슈를 균형 있게 다루며, 독자들에게 뉴스 산업의 미래를 준비하는 데 필요한 지식과 전략을 제시한다.

공훈의
국제정치학을 전공한 뉴미디어 전문가. 서울대학교 외교학과 및 대학원을 졸업했다. ≪광주일보≫에서 기자, 정치부 차장, 국제부 부장을 거쳐 5대 지방 신문 공동파견 워싱턴 특파원을 지냈다. 이후 미국 캘리포니아대학교 버클리의 School of Information에서 정보 관리 시스템학 석사를 취득했다.
2000년에 ≪머니투데이≫ 초창기 정보 기획 이사(CIO)로 온라인 서비스를 총괄하면서 실시간 뉴스 기반으로 수익 모델을 만들어 냈다. 이후 창업 투자사인 ‘넥서스투자 주식회사’의 대표 이사/사장으로 일했다. 2010년에는 SNS 기반 뉴스 서비스 ≪위키트리≫를 개발해 국내 SNS상에서 가장 영향력이 큰 미디어로 키운 뒤 2019년에 매각했다.
지금은 생성형 인공지능을 중심으로 인공지능 생활화를 위한 연구 및 관련 서비스 개발에 몰두하고 있다. 이를 위해 ‘고도화 사회 이니셔티브’를 설립하고 대표를 맡고 있다.
한국방송통신대학교 미디어영상학과에서 ‘미디어 혁신과 뉴스 스토리텔링’을 강의하고 있다.
저서로 󰡔디지털 뉴스 핸드북󰡕(2001), 󰡔뉴 미디어 시대, 보고 듣고 뉴스하라󰡕(2010), 󰡔소셜로 정치하라󰡕(2012), 󰡔SNS는 스토리를 좋아해󰡕(2014), 󰡔미디어 혁신과 뉴스 스토리텔링󰡕(2019), 󰡔Ground Up Your Media󰡕(2019) 등이 있다.

파괴적 변화를 몰고 온 인공지능 시대

01 뉴스 룸으로 들어온 인공지능
02 그림을 읽고 그리는 인공지능
03 뉴스의 중심, 데이터 저널리즘
04 뉴스 서비스의 벽돌 ’뉴스 텐서‘
05 극단적 미디어 분화를 몰고 올 AI 편집기
06 필요할 때 한눈에 읽는 ‘온 디맨드 뉴스’
07 저널리즘의 핵심 ‘조작 판별’
08 초고도, 생성, 예측, 대화형 AI 시대 광고
09 뉴스 자동화 로봇, 자율 에이전트
10 인공지능을 이용한 취재, AIAR

무엇보다 취재 초기에 새로운 이슈에 대한 기본 조사와 이해에서 인공지능은 강력한 조력자 역할을 담당한다. 그 어떤 분야 어떤 주제라고 할지라도 짧은 시간에 쉽게 그 개요를 파악할 수 있다. 기자는 항상 매우 유능한 수습기자의 보조를 받는 셈이다. 인공지능이란 조수가 기자의 질문에 대해 수시로 기초 보고서를 제출해 주기 때문이다. 특히 인공지능과 검색 엔진이 결합한 인공지능 검색(AI Search Engine)을 이용하면 특정 주제에 대한 종합적인 학습이 가능해진다.
－01_“뉴스 룸으로 들어온 인공지능” 중에서

예를 들어 한 건의 뉴스라면 그 속에 들어 있는 텍스트를 일정한 크기로 쪼개서 그 특성에 따라 숫자값(벡터값)을 정한 다음 다차원의 잠재 공간 속 해당 위치에 배치한다. 이 다차원의 저장 공간이 ‘벡터 DB’다. 지금까지 전통적 컴퓨팅 환경에서는 관계형 DB를 쓰고 있다. 관계형 DB는 가로 행과 세로 열로 이뤄진 표 모양의 2차원 데이터베이스다. 이 같은 관계형 DB는 2차원을 훨씬 뛰어넘는 텐서처럼 높은 차원의 값을 저장하기는 불가능하다. 그래서 인공지능에 맞는 데이터베이스로 벡터 DB가 나타났다. 이제 뉴스는 기존에 담겨 있던 관계형 DB를 떠나 벡터 DB로 이사를 가야 하게 됐다.
－04_“뉴스 서비스의 벽돌 ‘뉴스 텐서’” 중에서

독자는 더 이상 포털 사이트나 언론사 페이지에 들어가 줄줄이 나열된 제목을 훑어보면서 관심 있는 뉴스를 찾아내는 수고를 할 필요가 없다. 챗지피티나 제미나이, 클로드 같은 거대 언어 모델의 프롬프트 창에 원하는 뉴스를 주문하면 된다. 예를 들면 ‘오늘 주요 뉴스를 보여 줘’라든가 ‘미국 대통령 선거 관련한 최신 뉴스를 보여 줘’ ‘어제 〇〇일보에서 그린피스에 대해서 보도했다는데 어떤 내용이었지?’라는 식이다.
－06_“필요할 때 한눈에 읽는 ‘온 디맨드 뉴스’” 중에서

오토젠은 모든 단계에서 필요한 작업을 수행할 프로그램을 만든다. 만든 프로그램을 실행해서 에러가 나타나면 스스로 그 원인을 찾고 대안까지 마련한다. 그 원인과 대안을 그때그때 모두 설명해 준다. 대안에 따라 새로운 프로그램을 작성하고 실행하면서 처음 지시받은 과업을 끝까지 완수해 낸다. 그 과정을 지켜보면 참으로 집요하다는 생각이 절로 든다.
－09_“뉴스 자동화 로봇, 자율 에이전트” 중에서