[큰글자책] 인공지능과 저널리즘

AI 시대의 저널리즘: 기회인가 위험인가

01 AI와 취재
02 AI와 기사 작성
03 AI와 보도
04 AI 시대의 사설과 칼럼
05 AI 저널리즘과 빅데이터
06 AI와 탐사 저널리즘
07 AI 시대의 팩트 체크와 가짜 뉴스
08 AI와 소셜 미디어
09 AI 시대 언론의 독자 관리
10 AI 시대 대중의 언론에 대한 태도: 시민의 언론 감시를 포함하여

길버트는 “올림픽은 헬리오그라프의 잠재력을 입증한 완벽한 경우다. 2014년에 스포츠 직원은 수동으로 경기 결과를 게시하는 데에 셀 수 없이 많은 시간을 보냈다. 헬리오그래프 덕분에 기자와 편집자들은 이제 단순한 경기 결과 보도가 아니라, 오직 사람이 할 수 있는 차원 높은 분석, 현장의 분위기, 훈훈한 휴먼 스토리에 대한 생생한 통찰력을 추가할 수 있었다”고 말한다. 그는 이어 “이와 같이 자동화된 스토리텔링은 앞으로 보도의 내용과 방법을 완전히 바꾸어 놓을 가능성이 있다. 데이터와 기계 학습(machine learning)을 기반으로 하는 더 많은 기사는 훨씬 더 개인화되고 맞춤화된 뉴스 경험으로 이어질 것이다”라고 말한다. 기계 학습은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술·기법이다.

－01_“AI와 취재” 중에서

미국의 8개 주와 전 세계 19개국에 본사·지사가 있는 데이터 관리 소프트웨어 회사인 클라우데라(Cloudera)의 기계 학습 총괄 관리자인 메이슨(Hilary Mason)은 “뉴스를 보도하고 기사의 실마리를 찾는 실질적인 작업에서 AI가 생산적인 도구가 되었음을 우리가 알게 되기를 바란다”면서, “AI를 이용해 데이터를 분석하다 보면 이상 징후와 패턴을 볼 수 있는데 인간 기자는 그 의미를 이해하고 알아내어 뉴스화하기에 적합한 사람이다”라고 말한다.

－03_“AI와 보도” 중에서

AI 도구의 도움으로 여러 가지 영향력 있는 이야기가 생성되었다. 미국의 시애틀에서 발행되는 ≪시애틀타임스(The Seattle Times)≫의 오피오이드(opioid) 위기 보도도 그 한 예다. AI 도구를 사용하여 건강 데이터, 법원 문서와 업계 보고서를 분석하여 오피오이드 전염에 대한 공중 보건 대응의 체계적 실패를 밝혀냈다. 이 보도에서 기자들은 AI를 통해 얻은 통찰력으로 위기를 더욱더 심화시키는 책임이 누구에게 있는지, 그리고 그와 관련한 제약 회사의 역할을 설득력 있게 기사로 써 내려갈 수 있었다.

－06_“AI와 탐사 저널리즘” 중에서