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언론 미디어 산업에 인공지능의 등장은 새로운 성장 기회인가, 기자의 업業을 위협하는 재앙인가? 전 세계 주요 언론사들이 인공지능과의 공존을 시작했다. AP통신의 ‘워드스미스’, 〈뉴욕타임스〉의 ‘에디터’, 〈워싱턴포스트〉의 ‘헬리오그래프’, 〈로스앤젤레스타임스〉의 ‘퀘이크봇’ 등 오늘날 수많은 언론사가 이미 오래전부터 AI 프로그램으로 기사를 작성하고 있다. 인공지능이 기자가 할 일을 대체하며 언론 미디어 산업의 대전환을 일으키고 있는 이 시점에서 우리 언론과 언론인이 나아가야 할 방향은 무엇일까? 뉴욕주립대학교 박창섭 교수가 소리 없이 AI 전쟁을 펼치고 있는 세계 언론의 현재와 우리 저널리즘의 미래를 새롭게 조명한다.

“타자기 시대에 깃펜에 집착하지 않았듯 우리는 AI에도 저항해서는 안 된다. AI는 다른 수단으로는 불가능한 효율성을 높이고, 틈새시장에 뉴스 서비스를 제공하는 대규모의 게임이다.” _케네스 쿠키어(전 〈이코노미스트〉의 수석 편집자, 《프레임의 힘》 저자) “오늘 아침, 당신이 읽은 기사는 AI가 쓴 것일 수 있다” 세계 주요 언론사들의 AI 저널리즘 활용 현장 스포츠 뉴스, 기업 수익 정보, 일기 예보, 선거 개표 등 현대의 수많은 기사들이 인공지능 로봇에 의해 작성되고 있다. AP통신, 〈뉴욕타임스〉, 〈워싱턴포스트〉, 〈르몽드〉, BBC, CNN 등 전 세계 주요 언론들은 꽤 오래전부터 자동화 저널리즘에 많은 공을 들여왔고, 실제로 취재와 기사 작성에 로봇을 적극적으로 활용하고 있다. 국내에서도 연합뉴스, SBS, MBN 등 여러 언론사에서 인공지능을 이용해 자동화된 기사를 생산하고, 또 활용하고 있다. 오늘 아침 당신이 읽은 기사도 어쩌면 AI가 작성한 것일 수 있다. 자동차나 반도체 공장에서 로봇 팔이 움직여 제품을 제조하는 것은 이제 누구도 신기하게 여기지 않는다. 단순 노동이나 정밀 노동에서는 이미 상당수의 로봇이 인간 노동자를 대체해왔다. 하지만 최근에는 ‘지식 노동’이라 할 수 있는 의료, 법률, 저널리즘 속에도 로봇이 침투하고 있다. 특히 저널리즘에는 수년 전부터 이미 깊숙이 들어와 있다. AP통신은 2014년부터 오토메이티드에서 개발한 자동화 저널리즘 로봇 ‘워드스미스’를 사용하고 있으며, 〈워싱턴포스트〉는 2016년 리우 올림픽에서부터 ‘헬리오그래프’라는 AI 프로그램으로 수많은 기사를 작성했다. 로이터는 2016년, 트위터 데이터를 사용해 뉴스 생산을 자동화하는 프로그램, ‘뉴스 트레이서’를 개발했고, BBC는 2012년부터 데이터 추출 도구 ‘주서’라는 프로그램으로 인간의 수동 개입 없이도 정보를 추출할 수 있게 되었다. 이밖에도 〈뉴욕타임스〉의 ‘에디터’, 〈로스앤젤레스타임스〉의 ‘퀘이크봇’, 블룸버그 뉴스의 ‘사이보그’, 〈포브스〉 의 ‘버티’ 등 전 세계 주요 언론사들은 이미 오래전부터 AI를 활용해 데이터를 정리하거나 기사를 작성하고 있다. 국내에서도 〈파이낸셜뉴스〉의 로봇 기자 ‘아이엠에프엔봇(IamFNbot)’이 경제 뉴스를 제작하고, SBS ‘나리봇’이 19대 대선과 21대 총선에서 개인별 맞춤형 정보를 제공했으며, MBN은 2020년 메인 뉴스에 김주하 아나운서의 모습을 한 AI 앵커를 도입하기도 했다. 이렇게 AI는 국내외 저널리즘에서 중요한 역할을 차지하기 시작했다. 로이터 통신이 운영하는 저널리즘 연구기관 ‘로이터 인스티튜트’는 매년 「저널리즘, 미디어, 기술 동향 및 예측」 보고서를 공개하는데, 2022년의 보고서에서는 “언론 미디어 산업에서 AI에 기반한 자동화가 핵심 역할을 하고 있다”고 강조했다. 이 보고서는 52개국 246명의 미디어 전문가들을 대상으로 설문조사를 진행한 결과, 응답자의 80퍼센트 이상이 자동화된 뉴스 추천 시스템, 자동 태그 지정, 자동 필사, 취재 보조 등과 같은 영역에서 AI가 중추적인 역할을 하는 것으로 인식하고 있다고 밝혔다. “AI 저널리즘 시대, 기자의 직업 안정성이 위협받는다?” 인공지능과 기자의 협업이 이루어지다 그렇다면 앞으로 언론 미디어 산업에서 기자의 자리가 사라지는 것은 아닐까? AI 기자가 인간 기자를 대체하기 시작하면, ‘기자’라는 직업은 안전할 수 있을까? 언론사들이 AI에 의존하기 시작하면서 기자의 일자리 감소는 실제로 곳곳에서 일어나고 있다. 상당수 대학의 언론정보학(저널리즘) 전공 학생들도 로봇과 경쟁해야 할 것이라는 전망을 현실로 받아들이는 분위기다. 2014년 미...국 뉴스 편집자 협회(American Society of News Editors)의 연례 조사에 따르면, 신문 산업은 3,800명의 정규직 전문 편집자를 잃었다. 이는 1년 만에 10퍼센트 이상 하락한 것으로, 업계에서 2007년과 2008년에 1만 개 이상의 일자리가 줄어든 이후 가장 큰 하락폭이다. 여론조사 전문 기관인 퓨리서치센터에 따르면 2008년에는 미국에서 신문, 라디오, TV 방송, 케이블, 디지털 뉴스 사업자 등 뉴스를 생산하는 다섯 개 산업 분야에 약 11만 4,000명의 뉴스룸 직원(기자, 편집자, 사진가 및 비디오 작가)이 있었다. 하지만 2020년 그 숫자는 약 8만 5,000개로 감소했다. 12년 만에 26퍼센트(약 3만 개)나 줄어든 것이다. 특히 신문 산업이 57퍼센트(7만 1,000개 일자리) 감소하면서 가장 큰 타격을 입었다. 반면 디지털 뉴스의 일자리는 11퍼센트 증가했다. 이 같은 현상은 언론 미디어 산업의 업황에도 영향을 받았겠지만, AI가 인간 기자들의 일을 상당 부분 대신하고 있음을 그대로 증명해준다. 많은 언론 미디어 일자리가 최근 위험에 처한 것은 사실이지만 일부에서는 언론사들의 일자리 감소를 자동화 때문이라기보다는 독자들과 광고주들이 전통적인 매체에서 인터넷으로 이동하면서 발생한 현상으로 보고 있다. 언론 전문가들도 현재로서는 AI가 인간 기자의 일자리를 대체하지는 않을 것이라고 예측한다. 런던 정경 대학교 AI 저널리즘 교수인 찰리 베켓은 “현 단계에서 로봇이 일자리를 뺏는다는 이야기는 말도 안 된다. … 우리가 현재 보고 있는 것은 AI 프로그램이 상당히 지루하고 규모가 큰 작업을 수행하는 것이다. 그런 일을 로봇이 아닌 인간 기자들이 하기를 원하는가?”라며 AI의 역할을 규정했으며, 네 번이나 퓰리처상을 수상한 탐사 보도 전문 기자 제임스 스틸은 2022년 한 인터뷰에서 “저널리즘은 부정확한 과학이다. AI 기사는 사람이 쓴 것처럼 보일 수도 있지만, 기사를 임팩트 있게 만드는 것은 사람들 간의 상호 작용이며, 여러 종류의 인간적 요소다. 최고의 알고리즘조차도 이런 것들을 흡수하고 유지할 수 있다고 보지는 않는다”고 말하며 기자들의 장점인 비판적 사고와 맥락 이해를 AI에게서 기대할 수 없다고 강조했다. 즉, 현재 AI 저널리즘은 기자들의 업무를 획기적으로 돕고, 시간적ㆍ경제적으로 기사 생산 비용을 크게 줄이는 역할을 한다. 이는 기자들이 좀 더 깊이 있는 탐사 보도를 할 수 있는 여력을 만들어주고, 더 양질의 기사를 쓸 수 있도록 작용할 수 있다. “자동화 로봇이 쓴 기사의 책임은 누구에게 있는가?” AI 저널리즘의 세 가지 윤리적 문제들 AI 저널리즘의 큰 문제 중 하나는 저널리스트에게 영향을 미치는 저작자, 신뢰성, 품질, 저널리즘 윤리 위반 등 윤리적 문제들에 대한 체계적인 고찰이 부족하다는 점이다. 특히 AI의 편향성, 책임, 투명성과 관련된 윤리적 문제들이 서서히 학자들과 기자들에 의해 제기되고 있다. AI가 사회적 편견을 강화하고 특정 목소리를 억압하며 심지어 여론을 조작할 가능성에 대한 우려도 제기된다. ① AI에도 편향이 존재할까? 기본적으로 원론적으로 기계나 AI가 편향성을 지닐 것이라고 생각하지 않는다. 하지만 자동화 프로그램은 편견과 편향을 가질 수 있는 인간에 의해 설계되기에 AI의 공정성에 대해 우려하는 목소리도 적지 않다. 이들은 AI가 공정한지, 특정한 목표를 노리고 작동하는 것은 아닌지 의심한다. 따라서 저널리즘에 대한 제대로 된 인식이 없는 개발자, 프로그래머들이 만든 자동화 시스템을 믿을 수 없다는 지적은 일리가 있다. 예를 들어 주로 미국 사용자 기반의 데이터로 훈련을 받은 AI는 서구 중심의 논조를 보이는 기사를 많이 제작할 수 있다. 주로 남성적인 데이터에 기반해 훈련된 알고리즘은 어조와 관점에서 남성적인 콘텐츠를 생산할 가능성이 높다. 이것은 기사의 다양성 부족으로 이어질 수 있으며, 기존의 사회적 편견을 강화할 수 있다. 또한 AI는 자체적으로 편향된 데이터로 훈련될 수도 있다. 예를 들어 자동화 프로그램이 소셜미디어 플랫폼의 데이터를 통해 훈련을 하는 경우 해당 소셜미디어에 존재하는 편향과 편견의 영향을 받을 수 있다. 여러 연구들을 보면 소셜미디어는 여러 가지 미디어 형태 가운데 가장 편향과 편견이 심하며, 뉴스 이용자들이 가장 신뢰하지 않는 매체다. ② AI 기사의 오류는 누가 책임을 질 것인가? 자동화 저널리즘을 둘러싼 또 다른 윤리적 문제는 책임이다. AI 자동화 프로그램은 최근 놀라운 실수를 저질렀다. 〈로스앤젤레스타임스〉는 2017년 자사의 퀘이크봇이 1925년 데이터를 기반으로 한 잘못된 지진 기사를 트윗한 사실을 뒤늦게 발견한 뒤 기사를 철회했다. 이 외에도 MSN닷컴의 로봇 기자는 2020년AI 프로그램은 영국 걸 그룹 리틀믹스의 유색 인종 멤버 제이드 시어웰의 기사에 시어웰의 동료인 리앤 피노크의 사진을 사용해 독자들을 혼란에 빠뜨렸으며, 2020년 초 BBC는 미국의 프로 농구 선수 르브론 제임스의 영상을 사용해 서로 다른 시기에 LA 레이커스 팀에서 뛰었던 코비 브라이언트의 사망 소식을 전달했다. 이런 실수를 비롯한 AI의 오류 기사에 대한 책임은 누가 질 것인가? 프로그램을 만든 제작자일까? 아니면, 해당 언론사일까? 그것도 아니면 AI 프로그램 자체일까? 단순히 해프닝으로 끝날 실수라면 큰 문제가 없겠지만, 사회적·정치적 편향을 담은 오류라면 우리 사회에 미치는 영향도 적지 않을 것이다. ③ AI는 기자보다 투명할까? 투명성은 현대 저널리즘의 중요한 특징이다. 자동화 저널리즘에서는 AI ‘블랙박스’가 뉴스 생산의 다양한 수준에서 사용된다. 일부에서는 자동화된 기사를 만드는 규칙이 정밀하게 설정되어 있기 때문에 자동화 저널리즘은 인간 저널리즘보다 더 투명하다고 주장한다. 인간 저널리즘의 투명성과 견줘볼 때, 자동화 저널리즘에만 높은 투명성을 요구하는 것은 지나치다는 주장도 있다. 대다수 기자들은 자신의 사고 과정에 영향을 미칠 수 있었던 일들에 대해 설명하지 않는다. 만약 어느 기자가 술을 먹은 상태에서 기사를 썼다고 하면, 이 사실을 공개하지 않았다고 해당 기자를 투명하지 않다고 비판할 수는 없다. 기자가 어떤 개인적 상태에서 취재를 하고 기사를 쓰는지 독자들은 모른다. 따라서 자동화 저널리즘에만 유독 강도 높은 투명성을 요구하는 것은 지나치다는 것이다. 하지만 자동화 저널리즘의 과정을 공개하는 것은 뉴스 산업의 투명성을 높이는 데 도움이 될 수 있다. 특히 요즘처럼 언론에 대한 신뢰가 추락하고 있는 시점에서 투명성 확대는 반길 일이다. 언론사들이 AI를 통해서 자동화된 기사가 어떻게 취재되고 출고되었는지 설명한다면, 뉴스 소비자들로부터 더 신뢰를 얻을 수 있기 때문이다. “이제 기자들도 ‘컴퓨팅 사고’를 할 수 있어야 한다” 챗GPT와 생성형 AI의 시대, 언론의 미래와 과제는? 챗GPT를 비롯한 생성형 AI 시대, 저널리즘의 미래는 어떻게 변하고 진화하게 될까? 컴퓨팅 성능은 지속적으로 개선되고, 빅데이터 분석 기술은 고도화됨에 따라 자동화된 기사를 생산할 수 있는 자연어 생성 기술도 지속적으로 개선되고 있다. 이는 AI가 저널리즘 속으로 더 깊이 파고들 것은 예견하게 한다. 언론의 영역으로 성큼 들어온 AI는 기자의 업무 편의를 높였지만, 기자들에게 과제도 안겼다. 기자들은 이제 AI와 더불어 살기 위해, AI를 이해해야 하며 이 과정에서 사고방식에 대한 전환도 적극적으로 고려해야 한다. 언론계는 기자들이 ‘컴퓨팅 사고’를 할 수 있어야 한다고 말한다. 최근 AP통신은 자동화할 수 있는 내부 업무 과정을 찾아내는 일을 하는 이른바 ‘자동화 편집자’를 고용했다. 이전에는 없던 새로운 직책이다. 자동화 편집자의 주요 업무는 자동화 시스템을 개발할 때, 데이터에서 기사를 생성할 때 AI 알고리즘이 따라야 하는 규칙과 기준을 만드는 것이다. 이처럼 기자들은 전통적인 업무인 취재를 하고, 기사를 쓰는 데서 멈추는 것이 아니라 이제는 AI를 다룰 수 있는 컴퓨팅 사고와 기술도 습득해야 한다. 뉴욕 시립대학교 저널리즘스쿨 대학원 교육 이사인 제러미 캐플란은 “저널리즘 스쿨은 언론인들이 자동화 서비스가 윤리적이고 건전한 저널리즘 원칙에 따라 운용될 수 있도록 하고, 자동화 서비스가 어떻게 작동하는지 이해하도록 학생들을 준비시켜야 한다”고 말했다. 그는 이제는 대학 저널리즘 과정에서 학생들이 자동화 서비스를 개선하거나 구축하는 데 필요한 코딩 및 디자인 기술을 가르쳐야 한다고 덧붙였다. 이와 함께 리자이너 러트렐과 그의 동료들은 강의실에서 AI를 다루기 위한 다섯 가지 고려 사항을 제시했는데 다음과 같다. 1) AI 관련 윤리 2) AI 이론과 실습의 결합(예: 고전적인 미디어 이론을 논의하기 위해 AI 기술을 사례로 사용) 3) AI 전문성을 가진 강사의 고용 4) 학생들이 AI 플랫폼에 접근할 수 있도록 기업들과 파트너십 구축 5) 학생들의 미디어 리터러시 향상 리자이너 러트렐은 “교육자들이 차세대 언론 전문가를 현장으로 보내려고 한다면, 교실에서의 AI 교육은 필수적”이라고 결론지었다. 미래의 저널리즘 학생들은 컴퓨팅의 원리와 기본 코딩을 배울 것이다. 하지만 AI 기술의 혁명적인 성격에도 불구하고, 기자들과 언론학자들은 가장 중요한 사안으로 저널리즘의 기본 정신이 훼손되어서는 안 된다고 이야기한다. 사회학자 마이클 셔드슨Michael Schudson이 《뉴스의 사회학》에서 “공익과 중요성을 지닌 시사 정보를 정기적으로 생산하고 전파하는 것이 저널리즘”이라고 했던 것처럼, 저널리즘의 핵심은 공익이다. 저널리즘은 한 사회 구성원 전체의 이익을 공정하고 충실하게 대변하는 역할을 해야 한다. 또한 저널리즘은 정확성, 보도의 완전성, 공정성, 최신성, 타당성 등을 갖춰야 독자들로부터 신뢰를 얻을 수 있다. 언론사가 AI를 도입하고 이용하는 잣대는 이같은 저널리즘의 기본 정신이 되어야 할 것이다. 기자들은 어떤 형태의 저널리즘을 실천하든, 기사에서의 인간적 측면이 여전히 중요하다고 말한다. 저널리즘은 인간의 권리와 이익, 관심을 위한 정보 서비스라는 점을 잊어서는 안 된다는 이야기다. 자동화 저널리즘 역시 ‘인간’을 가장 중시하는 기사를 작성하는 데 초점을 맞춰야 한다. 〈월스트리트저널〉의 프란체스코 마르코니는 “기술은 변한다. 오늘은 AI, 내일은 블록체인, 그리고 10년 후에는 다른 무언가가 나올 것이다. 변하지 않는 것은 저널리즘의 기준이다”라고 말했다.

프롤로그 언론 미디어 산업에 대변혁이 일어나다 1부 인공지능과 저널리즘의 이해 1장 인공지능이란 무엇인가? 2장 자동화 저널리즘은 어떻게 작동하는가? 2부 자동화 저널리즘의 활용 3장 언론과 미디어는 인공지능을 어떻게 활용하는가? 4장 자동화 저널리즘의 장단점과 소비자의 반응 3부자동화 저널리즘 VS. 인간 기자 5장 자동화 저널리즘은 기자들에게 어떤 영향을 미칠까? 6장 인공지능과 저널리즘 영역의 확대 7장 AI가 탐사 보도를 한다고? 8장 인공지능과 저널리즘적 판단 9장 AI가 기자를 완전히 대체할 수 있을까? 4부 챗GPT와 AI 시대, 그리고 저널리즘의 미래 10장 자동화 저널리즘의 사회적 함의 11장 자동화 저널리즘, 윤리적 책임은 누가 질 것인가? 12장 언론 미디어 산업에도 밀려오는 챗GPT의 파도 13장 AI 저널리즘의 미래

민주주의에서 저널리즘의 역할에 대한 사람들의 믿음은 여전하거나 강화됐지만, 기술의 발전은 저널리즘의 수행 방식에 끊임없이 영향을 미쳤다. 라디오의 등장은 인쇄 매체에 의존하던 신문 종사자들에게 천지개벽과 같은 일이었다. 취재를 통해 얻은 정보를 오로지 활자로만 생산했던 방식을 벗어나 이제는 오디오(소리)를 이용해 기사를 작성해야 했기 때문이다. 기자들은 취재 과정에서부터 오디오를 얻기 위해 많은 준비를 하고 신경을 써야 했으며, 취재가 끝난 뒤에도 오디오 편집에 많은 시간을 할애해야 했다. 또한 텔레비전의 등장은 저널리즘에 또 다른 변화를 요구했다. 이제 텍스트나 오디오뿐만 아니라 비디오(영상)를 이해하고, 비디오에 기반한 이야기를 만들어야 하는 숙제가 기자들에게 주어진 것이다. 뉴스 이용자들의 눈과 귀를 사로잡기 위해서는 기사 작성에서 다른 문법이 필요했고, 기자들은 새로운 저널리즘 문법과 방식을 찾아내고 적용하기 위해 노력해야 했다. 비디오가 핵심인 텔레비전 저널리즘이 확산하면서 기사의 파급력은 이전과는 비교할 수 없을 정도로 커졌으며, 이에 따라 저널리즘의 위상도 올라갔다. 이어 디지털 기술이 발달하면서 인류는 컴퓨터라는 새로운 문명의 이기를 발명했고, 컴퓨터는 저널리즘에도 점차 활용되기 시작했다. 이어 디지털 기술이 발달하면서 인류는 컴퓨터라는 새로운 문명의 이기를 발명했고, 컴퓨터는 저널리즘에도 점차 활용되기 시작했다. 〈2장 자동화 저널리즘은 어떻게 작동하는가〉 중에서(48-49쪽) 기자들은 또한 데이터에서 패턴을 찾고, 데이터의 구조를 이해하는 능력도 필요하다. 지금까지는 데이터베이스나 스프레드시트에 담긴 데이터를 분석하고 의미를 찾기 위해서 기자들이 뉴스룸 안팎의 데이터 전문가들에게 의존했지만 이제는 스스로 분석할 수 있는 능력이 필요하다. 물론 AI 기반 도구들이 복잡한 데이터의 분석을 돕겠지만, 분석 결과를 제대로 이해하기 위해서는 분석 과정에 대한 최소한의 이해가 필요하다. 이런 측면에서 많은 언론사들은 데이터 정렬 및 삽입, 필터링, 결합, 백분율/비율 계산 등 기본적인 컴퓨팅 기술을 소속 기자들에게 가르치고 있다. 일부 기자들은 자발적으로 코딩이나 데이터 비주얼라이제이션 기술들을 배우고 있다. 컴퓨팅 사고는 논리적ㆍ과학적ㆍ혁신적인 사고를 모두 포함하며, 새로운 아이디어와 방법에 대한 개방성을 의미한다. AI의 효율성을 높이고, AI가 저널리즘을 엉뚱한 길로 끌고 가지 않도록 하기 위해서 기자들의 컴퓨팅 사고 능력은 현대 언론에서 더욱 중요해지고 있다. 〈5장 자동화 저널리즘은 기자들에게 어떤 영향을 미칠까?〉 중에서(156-157쪽) 자동화된 저널리즘의 구현 과정에서 AI는 미리 정의된 규칙을 따른다. 따라서 그것의 임무는 데이터를 사용해 명확하게 정의된 문제에 대한 답변을 제공하는 것으로 제한된다. AI는 사회를 관찰하고 이를 기반으로 우리 사회가 어디로 가야 하는지, 우리가 어떻게 살아야 하는지에 대한 통찰력을 제공하지는 않는다. AI는 데이터 분석에서 여러 변수 간의 상관관계를 파악하기 위해 통계적 방법을 적용한다. 여기서 흥미로운 이벤트가 발견되면 이를 바탕으로 새로운 기사를 만들어낼 수 있다. 그러나 상관관계를 분석하는 AI는 인과 관계를 파악하거나 관계가 무슨 의미가 있는지 설명할 수는 없다. 즉, AI는 무슨 일이 일어나고 있는지 설명할 수 있지만 ‘왜’ 그런 일이 일어나고 있는지 설명할 수는 없다. 결과적으로 AI가 통계 분석을 통해 내놓은 결과는 사람들에게 속 시원한 답을 주지 못한다. ‘왜’라는 질문을 던질 수 있는 인...간이 여전히 논리와 추론을 적용해 AI가 분석한 결과를 검증하고 의미를 파악해야 하는 이유다. 〈7장 AI가 탐사보도를 한다고?〉 중에서(193쪽) 자동화 저널리즘의 우위성을 뒷받침하는 논리 가운데 하나는 AI가 뉴스 사용자의 특정 속성 및 과거 행동 이력을 기반으로 개인화된 맞춤형 뉴스를 제공할 수 있다는 것이다. 뉴스는 개인에게 필요한 정보를 제공하는 것이기도 하지만, 기본적으로 개인이 사회 구성원으로서 알아야 하는 정보와 가치를 전달하는 역할이 더 크다. 따라서 AI가 강조하는 뉴스 개인화는 ‘사회 구성원으로서 우리가 주목할 가치가 있는 것은 무엇인가?’라는 저널리즘 차원의 질문을 ‘이 독자가 원하는 것은 무엇인가?’라는 개인화된 질문으로 바꾸는 것이라고 볼 수 있다. 이는 저널리즘이 공동체의 이익과 사회적 공공선을 위해 존재한다는 전제를 AI가 아직 이해하지 못함을 보여준다. 이런 측면에서 AI에 의한 뉴스 개인화는 전문 저널리즘을 규정하는 ‘공동체를 위한 지식 형성과 공유’와는 거리가 멀다. 〈8장 인공지능과 저널리즘적 판단〉 중에서(203쪽) 내가 챗GPT 사이트에서 “당신이 제작한 작품의 품질에 대해 어떻게 생각하는가?”라고 질문을 하자 챗GPT는 이렇게 답했다. “오픈AI에서 훈련된 언어 모델로서 나는 내가 생산하는 작업의 품질을 평가하거나 특정 웹 사이트에 게시할 수 있는지 여부를 결정할 수 있는 능력이 없다. 나의 유일한 목적은 나에게 제공된 프롬프트와 정보를 기반으로 텍스트를 만들어 사용자를 지원하는 것이다. 내가 제작한 작품을 포함해 모든 콘텐츠를 게시하는 결정은 궁극적으로 콘텐츠를 게시하는 개인 또는 조직에 달려 있다.” 이런 반응은 챗GPT에서 생성한 콘텐츠에 대해 언론사와 기자들의 사실 확인과 검증 작업이 반드시 필요하다는 점을 뒷받침한다. 〈12장 언론 미디어 산업에 밀려오는 챗GPT의 파도〉 중에서(286-287쪽)

박창섭 [저]

한겨레신문사에서 10년 넘게 기자로 일하며 정치, 문화, 사회, 경제 분야의 기사를 주로 썼다. 2014년 미국에서 언론학 박사 학위를 받은 뒤, 지금은 뉴욕주립대학교에서 언론학과 디지털 미디어를 가르치고 있다.