[기사쓰는 AI] 기사 생성을 돕기 위해 AI를 사용하는 VENTUREBEAT “솔직히 말해서 독자들이 신경 쓰지 않는 것 같아요.”

기술금융간행물 VentureBeat 는 OpenAI의 Bing Chat을 사용하여 기사 편집 및 작성을 지원g한다. 그리고 그 노력을 담당하는 사람들은 그것에 대해 너무 부끄러워 하지 않는 것 같다.

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VentureBeat의 편집 책임자인 Michael Nuñez는 Bloomberg 에 이렇게 말했다. " 대형 언어 모델(LLM) 기반 도구는 정보 집계와 같은 작업을 사람보다 더 빠르게 수행할 수 있다. AI도구는 단순히 저널리즘 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 된다고 주장한다.

"솔직히 말해서 독자들이 신경 쓰지 않는다고 생각합니다."라고 그는 덧붙였다. "당신이 원한다면 그것을 트윗하십시오."

하트 모양의 블랙박스

"중요한 변혁적 기술 범위"라는 슬로건을 자랑하는 VentureBeat가 AI 혁신을 상당히 많이 다루고 있으며 " AI Nirvana에 대한 탐구 "라고 부르는 모든 항목에 대한 특별호를 발표할 예정이라는 점은 그리 놀라운 일이 아니다 . 그들이 실리콘 밸리에서 가장 화제가 되는 기술로 실험하는 것을 볼 수 있다.

그럼에도 불구하고 Nuñez의 열정에는 확실히 몇 가지 주의 사항이 따른다.

우선, 편집 책임자는 블룸버그에 작가가 독립적으로 "진실"한 것으로 확인된 챗봇 생성 텍스트의 "문장 및 단편"만 사용하는 한 AI 지원 기사가 이렇게 적나라하게 표기한다.

그러나 CNET ,  Bankrate 및 Men's Journal 과 같은 간행물은 모두 유사한 사실 확인 약속을 했으며 모두 매우 끔찍한 AI지원 콘텐츠를 대량 생산했다. 그리고 이를 위해 일반적으로 사람이나 챗봇 또는 둘 다에서 정보가 어디에서 오는지 사람들에게 알리는 것이 좋다고 보았다. AI 표절도 우려되는 부분이며 콘텐츠가 AI로 생성되었는지 확실하게 감지하는 도구는 아직 시장에 출시되지 않았다.

그러나 잠재적인 단점에 관계없이 Nuñez는 AI를 대규모 뉴스 주기에 허용하는 것을 주저하는 것은 오래 가지 않을 것이라고 말한다.

Nuñez는 Bloomberg 에 "보도 자료를 받아 시스템에 입력하고 기사를 얻으려는 것이 아니다. 아마도 그렇게 할 수는 있지만 곧 아무도 질문하지 않을 것이라고 덧붙였다. AI를 보조 도구로 사용하는 것은 너무나 당연시 될 것이다.

"대형 언어 모델에서 문장이나 절 또는 아이디어의 작은 기사의 조각을 가져오는 경우,  내 생각에 우리는 지금 6개월 동안 그것에 대해 논의할 것입니다."라고 그는 계속했다. "2년 안에는 문제가 되지 않을 것이라고 장담합니다."

AI툴, 등으로 인해  AI Nirvana에 대한 탐구등 이제 신문기사는 AI가 작성하는 시대가 올 것이라는 연구서를 발표한다고 한다.  언제 쯤이되면 AI가 쓰는 기사가 보편화되며, 언제쯤 기자들이 많이 사라지는지 연구보고서가 있으면 상세히 알려달라.

AI Nirvana란 인공지능이 사람의 능력을 넘어서는 지점을 의미한다. AI가 기사를 작성하는 시대가 올 것이라는 주장은 이미 많은 연구자들과 기업들이 진지하게 고려하고 있는 주제이다. 지금도 AI 기반의 기사 작성 프로그램이 활용되고 있으며, 시간이 지남에 따라 그 기능이 더욱 발전할 것으로 예상된다.

예측에 따르면, AI가 쓰는 기사가 보편화되는 시기는 앞으로 4-5년 즉 몇 년 내로 추정된다. 이미 몇몇 언론사들은 AI를 활용해 기사를 작성하고 있으며, 이러한 기술의 발전에 따라 언론사들이 인력을 줄이고 AI를 더 많이 활용할 것으로 예상됩니다. 그러나 정확한 시기를 예측하는 것은 아직 어렵다.

기자들이 많이 사라지는 시기에 대한 연구보고서는 다양한 요인에 따라 예측하기 어렵지만, AI의 발전 속도와 적용 범위에 따라 이 시기가 더 가까워질 수 있다. 그러나 인공지능이 발전하더라도 기자들의 역할이 완전히 사라지지는 않을 것이다. 인공지능은 데이터 기반의 기사를 작성하는 데 유용하지만, 창의적인 사고나 감성적인 면을 고려하는 데에는 한계가 있습니다. 따라서 기자들은 여전히 창의력과 감성을 발휘하는 분야에서 필요할 것이다. 

결론적으로, AI가 쓰는 기사가 보편화되고 기자들이 줄어들기 시작하는 시기를 정확하게 예측하기는 어렵지만, 몇 년 내로 그런 변화가 시작될 것으로 보인다. 그러나 기자들의 역할이 완전히 사라지지는 않으며, 인공지능과 인간 기자가 상호 보완적으로 작용하는 새로운 언론 환경이 형성될 것으로 예상된다. 

언론인 소멸의 정확한 연도를 제시하는 연구보고서나 신문기사를 찾기는 어렵지만, 여러 출처에서 AI의 발전과 미래 언론 산업에 대한 예측을 제시하고 있다. 이러한 예측은 대체로 인공지능 기술이 언론 산업에 미치는 영향을 다루며, 기자들이 얼마나 빠르게 AI로 대체될지에 대한 의견이 다양하게 나뉜다. 

예를 들어, 2020년 미국의 싱크탱크인 PEW 연구소와 Elon University의 조인트 리포트에서는 전문가들이 2030년까지 AI와 관련된 기술이 사회 전반에 큰 변화를 가져올 것으로 예측하고 있다. 이 변화에는 언론 산업도 포함되어 있으며, 인공지능이 기사작성 및 편집 과정에서 점차 더 중요한 역할을 맡을 것으로 보인다. 

그러나 이 리포트에서도 기자들이 완전히 사라지는 연도에 대한 구체적인 예측은 제시되지 않았다. 대신, 인간의 창의력, 판단력, 감성 등 AI가 아직 대체할 수 없는 영역이 남아 있어 기자들이 계속 필요한 직업으로 남아 있을 것이라는 견해가 제시되고 있다. 

결국, 기자들이 완전히 사라지는 연도를 정확하게 예측하는 것은 어렵다. 하지만 인공지능 기술이 발전함에 따라 언론 산업에서 인간 기자와 AI가 상호보완적으로 작용하는 새로운 패러다임이 출현할 것이라는 점은 명확해 보인다.

인공지능, 자동화, 인터넷 등의 기술 발전으로 인해 전통적인 언론 산업이 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 일부 기자들이 일자리를 잃거나 다른 업무로 전환하는 경우가 있다. 이러한 현상은 연도와 함께 점진적으로 진행되며, 특정 연도에 집중되어 발생하는 것은 아니다.

미래 일자리 보고서와 같은 예측은 종종 논의되지만, 이러한 예측은 불확실성이 높으며 정확성을 보장할 수 없다. 인공지능 기술의 발전과 챗봇, 챗GPT 등이 언론, 광고 업계에도 영향을 미치고 있으며, 일부 작업은 자동화되고 있다. 그러나 언론인의 완전한 소멸보다는 업무의 성격이 변화하거나 직업의 역할이 재편될 가능성이 더 높다. 예를 들어, 기자나 광고인들은 인공지능과 협력하여 보다 효율적으로 콘텐츠를 생산하거나 창의적인 아이디어를 구상할 수 있다.

결국 기술의 발전은 업계의 구조와 직업의 역할에 변화를 가져오지만, 완전히 소멸시키기보다는 새로운 기회와 도전을 제시할 것이다. 인간의 역할은 그 변화에 적응하고 기술과의 시너지를 찾는 데 중점을 두어야 한다.

아래는  이준환 서울대 교수 인터뷰. 미디어오늘

- GPT와 같은 생성형 인공지능에게 뉴스 작성을 맡길 수 있을까.

“그럼에도 데이터에 관해 언급하거나, 문장 사이를 연결할 때 환각작용(hallucination, 생성형 인공지능은 확률적으로 그럴 듯한 답변을 하는 데 특화돼 있어 종종 사실과 다른 정보를 전달한다), 쉽게 말해 ‘헛소리’가 들어갈 가능성이 커 여전히 생성형 인공지능을 활용하기에는 위험 요소가 있다. 예컨대 학생의 논문 실적, 이수 강의 내역과 학점 등 정보를 입력한 뒤 챗GPT가 추천서를 써줄 수 있는지 살펴봤다. 추천서를 만들긴 하는데 중간에 엉뚱한 내용이 들어간다. 서울대 학생인데 ‘카이스트에서 들었던 수업’이라는 문장을 포함하는 식이다. 그래서 기자가 인공지능을 활용해 처음 드래프트(초안)를 만드는 정도로 활용한다면 몰라도 완전히 자동화하는 건 어렵다고 본다. 최종 결과물을 만들기에는 여전히 검증해야 할 것이 많다.”

- 인공지능이 언론에 긍정적인 역할을 할 수 있는 분야는 무엇이 있을까.

“굉장히 많을 것 같다. 우선 기자들의 트레이닝 단계에서 도움이 될 것 같다. 글쓰기 측면에서 챗GPT가 추천해주는 문장의 구조는 참고할 만한 점이 많다. 뉴스 제작의 중간 단계, CMS에 탑재된다면 생성형 인공지능이 기사의 아웃라인을 어느 정도 잡아줄 수 있다. 인공지능이 만든 초고를 보면서 미처 생각하지 못했던 점을 파악할 수 있다. 인공지능 기술을 활용해 기사를 쓰면 자동으로 내용을 인식해 이미지를 추천해주거나, 문법 체크를 해주거나, 기사에 들어간 내용이 사실인지 자동화된 팩트체크를 해줄수도 있다.”

- 생성형 인공지능 확산이 언론에 미칠 부정적인 영향은 무엇이 있을까.

“검증이 상당히 중요해진다. 인터넷 기반 언론사 중 일부는 검증 절차 없이 기사를 마구 생산해낸다. 생성형 인공지능은 이런 매체가 활용할 수 있는 좋은 어뷰징 도구가 될 수 있다. 그래서 사실 여부를 파악하지 않는 기사들이 남발돼 문서의 양이 많아지면 지금 유튜브 콘텐츠들이 만들어내는 혼란과는 비교할 수 없을 정도의 큰 혼란이 올 것 같다.”

-어떤 식의 허위정보가 늘어날까.

“앨런 튜링이라는 인물이 있다. 이 분은 동성애자로서 당시 압박을 견디지 못해 청산가리가 든 사과를 베어 물고 자살한 것으로 알려졌다. 그런데 챗GPT로 앨런 튜링에 대한 에세이를 요청해보면 대체로 맞는 표현들이 나오다가 ‘애완용 토끼에게 독이 든 사과를 먹이는 실험을 했다’는 사실과 다른 내용이 나온다. 이런 식으로 그럴 듯한 내용들 속에서 말도 안 되는 표현이 나온다. 원래의 이야기를 모른다면 이 내용을 사실로 받아들일 가능성이 높다. 만약 이런 내용의 문서가 다수 생성되면? 사실로 굳어질 수 있다.”

- 최근 도널드 트럼프 전 대통령이 체포되는 모습의 인공지능 생성 이미지가 논란이 됐다. 패러디 목적으로 만들었지만 속는 사람들이 많아 언론이 검증에 나서기도 했다.

“일반적으로 유통되는 가짜 정보들은 문제가 심각하지만 그래도 어느 정도 검증이 되는 측면이 있다. 도널드 트럼프 전 대통령 가짜 정보는 오히려 덜 위험하다. 지하에서 유통되는 정보들이 훨씬 위험하다. 최근 인터넷에서 특정 가수와 똑같은 사진을 인공지능이 만들어 주목 받았다. 이런 사진이 지하에서 특정한 의도를 가지고 유포된다면 훨씬 위험할 것 같다. 앞으로는 가짜 정보를 걸러내기 위한 노력을 엄청나게 해야 한다.”

- 실시간 팩트체크의 필요성이 제기되면서 자동화 팩트체크가 화두가 됐다. 관련 연구를 한 경험이 있는데, 자동화 팩트체크는 어느 정도의 의미가 있을까.

“저널리스트와 컴퓨터 엔지니어들이 보는 팩트체킹에 차이가 있다. 저널리스트들은 주장 속 숨은 맥락을 파악하는 데 초점을 맞춘다. 컴퓨터 엔지니어들은 특정한 주장이 어떤 근거에 의해 뒷받침되느냐에, 그러니까 검색해서 이 정보가 나오는지 여부에 초점을 맞춘다. 우리 연구는 알고리즘을 활용해 대상을 검증하기 위해 증거를 찾고, 팩트인지 아닌지 분류해 확률을 제시하는 식이다. 예를 들어 ‘허준의 집필서로 본초강목, 동의보감이 있다’는 주장이 있다면 ‘거짓’일 확률이 높다고 판단한다. 위키피디아 자료 가운데 ‘본초강목’과 ‘동의보감’ 문서를 자동으로 찾아보고 ‘본초강목’ 문서에 명나라 연구서라는 표현이 등장하기 때문에 거짓이라고 보는 것이다.” 

- 자동화 팩트체크는 상용화할 수 있을까.

“언론사나 SNU팩트체크 같은 기관에서 당장 쓰기는 어렵다. 하지만 GPT와 같은 생성형 인공지능이 뱉어내는 문장들의 진실성 여부를 파악하는 데 어느 정도는 활용할 수 있을 것 같다. 지금 우리가 만든 방식은 정확도가 60% 정도로 현장에 활용하기는 어렵다. 데이터를 공개해 이후 여러 연구가 이뤄지면서 점점 정확도가 높아지고 있다. 향후 80~90%까지 정확도가 올라가면 활용할 수 있을 것 같다. 위키피디아 정보를 토대로 하고 있는데, 위키피디아의 신뢰도가 떨어지는 편이라 더 많은 정보를 학습할 필요성이 있다. 하지만 저작권 문제가 있다.”

-생성형 인공지능 시대에 언론은 어떤 준비를 해야 할까. 

“언론에서 디지털 트랜스포메이션 관련 질문을 주면 줄기차게 ‘우리 언론은 2차산업인 것 같다’고 답했다. 좋은 콘텐츠만 생산하면 잘 팔릴 거라는 생각을 하고 있기 때문이다. 언론은 3차산업, 서비스업이어야 한다고 생각한다. 사용자가 필요한 정보가 무엇인지, 니즈에 초점을 맞춰야 한다. 인공지능도 그 일부라고 생각한다. 사람들이 게임에 돈을 내는 이유는 뭘까? 돈을 내지 않으면 시간을 투여해야 한다. 결국 돈으로 시간을 사는 거다. 지갑을 여는 목표가 명확하다. 게임과 언론을 동일선상에 놓고 비교하기는 어렵겠지만, 사람들이 돈을 내게 하는 ‘그것’이 무엇인지 생각해야 한다. 시간을 절약해준다든가, 효능감을 준다거나 하는 것 말이다. 이 고민을 위해 인공지능 기술을 적극 활용해야 한다.”

- 한국엔 소수의 대형 언론사와 다수의 중소형 언론사가 있다. 기술 활용이 필요하다는 주장이 나올 때마다 중소형 언론사들엔 남의 얘기처럼 들리기도 한다.

“기술은 점점 더 값이 싸진다. 챗GPT와 같은 기술도 한 때는 연구실에 몇억짜리 컴퓨터를 들여놔야 사용할 수 있었지만 지금은 몇 달러만 내면 활용할 수 있게 됐다. 이런 기회는 더 많아질 거다. 디지털 사회가 도래하면서 디지털 기술을 소유한 사람들과 그렇지 않은 사람들의 간극이 더 벌어진다는 얘기가 있는데, 그런 것 같지 않다. 기술이 점점 더 싸지고 쉬워진다. 과거 돈 많은 사람들만 소유할 수 있던 기술이 가난한 계층도 소유하는 게 가능해진다. 그런 현상이 인공지능 분야에도 나타나는 것 같다.”

- 과거 로봇 저널리즘 연구를 하며 언론과 협업을 했는데, 성과와 한계는.

“초기에 언론과 제휴를 맺고 증권 시황 기사를 썼다. 당시 언론사 입장에선 가장 먼저 인공지능 기사를 쓴다는 ‘마케팅 측면’에서 활용하려는 측면이 있었다. 초기 시도는 마케팅 측면이 부각돼 아쉬움이 있다. 이후 SBS와 두 차례 선거 때 협업을 했다. 속보성 기사를 자동으로 생성했다. 2017년 대선 때 선거 관련 자동화 기사를 선보였고 21대 국회의원 선거에선 챗봇 형태의 ‘나리봇’을 도입했다. ‘지금 관악구 어떻게 되고 있어’라고 물어보면 누가 우세이고, 당선확률은 어떤지 답변하는 식이다. 선거 보도 특성상 개표가 이뤄질수록 관심사가 좁아진다. 그래서 모든 정보를 전달하기보단 필요한 정보를 알려주는 방식을 채택했다. 처음엔 자동화된 정보를 만드는 데 초점을 맞췄다면 이후엔 정보를 소비하는 사용자 행동을 고려하는 방식으로 변화했다.”

일부출처 : 미디어오늘(http://www.mediatoday.co.kr)