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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 사회과학 > 언론/미디어 > 언론학/미디어론
· ISBN : 9791197072543
· 쪽수 : 298쪽
· 출판일 : 2025-07-01
책 소개
“기자와 PD등 저널리스트들은 그럼 뭐하지”
수년간 각종 생성형 AI툴들을 대학 현장에서 사용한 결과 소개
새로운 인공지능 저널리즘 사용법과 문제와 한계, 미래를 예측한 저서
기자가 없이도 뉴스가 작성되고 편집되어 배포되며 독자의 피드백까지 관리하는 <인공지능 저널리즘>의 시대가 왔다. 심지어 AI가 기사 뿐만 아니라 블로그 포스팅과 영상제작도 대신해 주는 시대에 저널리스트들은 이제 무엇을 해야 하는지 고민해봐야 할 때다. 이러한 인공지능 매개 저널리즘의 시대에 전국의 수많은 미디어 관련 학과는 기자나 PD가 되려는 학생에게 무엇을 어떻게 가르쳐야할지 빠른 대답이 필요하다.
너무나 급속한 속도로 진화하고 있는 생성형 인공지능으로 인해 미디어 업계도 몇 년 앞에 어떤 변화가 닥칠지 예측하기가 혼돈스럽다. 이 책은 이러한 고민에 대한 대답과 방향을 제시하려는 시도다. 90년대초 정보화 운동으로 대한민국은 초등학생도 인터넷을 쓰고 전 세계 최초로 초고속인터넷망을 최대 규모로 깔아서 세계 최강 정보통신망 강국이 되었다. 70년대에는 경부고속도로를 깔고 90년대는 정보고속도로를 깔고 결국 그렇게 하드웨어 인프라 중심적 사고로 한국이 오늘의 발전을 이룬 것도 사실이다. 그러나 우리가 막대한 비용과 시간을 들여 깔아놓은 수퍼 하이웨어 정보고속도로 위에서 돈을 버는 것은 구글이나 넷플릭스 같은 글로벌 사업자들이다.
그러한 사업자들과 동맹을 맺고 날고 기는 K팝이나 드라마 제작사들을 보고 있으면 ‘한국 아직 죽지 않았네’ 하는 생각이 들기도 하지만 결국 그러한 K팝과 콘텐츠들도 남 돈 벌어주는 앞잡이 배우로 전락하는 것이 아닌지 우려가 든다. 저자는 생성형 AI의 등장 이후 지난 몇 년간 학교 현장에서 다양한 AI 도구들을 사용해 수업을 해 본 결과를 책에 담았다. 저자는 Runway나 Kling같은 생성형 영상 도구와 Chat-GPT나 Claude같은 도구들을 사용해 수업을 하면서 깨달은 것은 학교 현장에서도 미디어 업계에서도 전통매체의 제작 및 유통방식에 대한 일종의 종교 같은 희망과 신념이 너무 강하다는 것이었다고 보고하고 있다. 신문은 사라지지 않을거라는 믿음, 그래도 영화는 극장에서 봐야 한다는 믿음, 영상은 그래도 마우스를 사용해 손으로 일일이 편집을 하는 손맛이 있다는 이상한 믿음이 그것이다.
과연 그럴까?
저자는 웹이 처음 등장한 1990년대에 한국사회에 큰 반향을 불러 일으킨 <산업화는 늦었지만 정보화는 앞서자>는 정보화 운동을 주창하고 <어린이에게 인터넷을>이라는 교육정보화를 주도한 인물이다. 이후 언론사에서 대학으로 직장을 옮겨 1997년부터 <컴퓨터 취재보도> <컴퓨터 취재보도실무> <웹3.0시대의 디지털미디어와 저널리즘> 등 줄곧 미디어 환경에 새로운 혁신을 가져오는 저술들을 실제 대학 현장에서 학생들에게 가르치고 실제 다양한 디지털미디어를 설립하거나 학생들에게 창업하도록 지도 해왔다. 저자 자신도 현재 국내 최초 학교기업 미디어이자 네이버와 다음 검색제휴 언론사인 시빅뉴스 대표와 발행인을 맡고 있다.
본 저서는 컴퓨터활용취재보도에서 AI저널리즘에 이르는 저널리즘의 새로운 패러다임을 소개한 후 AI저널리즘의 정의와 개념, 그리고 실제와 방법에 대해 저술하고 있다. 구체적으로 AI저널리즘을 제작단계, 편집단계, 배포와 마케팅 단계로 나누어 적용사례와 알고리즘, 구체적 방법에 대해 서술하고 있으며 이러한 새로운 인공지능 저널리즘이 가져올 문제와 한계, 팩트체킹과 신뢰성검증, 독자와의 새로운 상호작용방식, 윤리와 미래, 그리고 대응에 대해서 통찰력을 제공하고 있다.
목차
1. 컴퓨터활용취재보도(CAR)에서 AI저널리즘으로
1) 컴퓨터 활용 취재보도(CAR)의 태동과 발전
2) 컴퓨터 활용 저널리즘의 발달
3) 인공지능의 등장과 저널리즘의 새로운 패러다임
4) 기계학습과 딥러닝
5) AI가 기자를 대체할 것인가, 보완할 것인가?
2. AI 저널리즘의 정의와 개념
1) AI-MC 이론의 저널리즘 적용과 범위
2) 로봇 저널리즘과 AI 저널리즘
3) 로봇저널리즘에서 AI 매개 저널리즘으로의 전환
4) 표현매체 유형에 따른 AI 저널리즘
5) 목표 유형에 따른 AI 저널리즘
3. 탐사보도와 AI저널리즘
1) AI 기반 문서 분석 시스템의 저널리즘 적용
2) AI 시각 탐사 보도의 가능성
3) AI를 활용한 탐사 보도의 실제와 방법
4) AI를 활용한 포렌식
5) AI를 활용한 탐사보도 사례
4. AI 기반 뉴스제작과 편집
1) 영상 분야 AI 제작 사례
2) 음성 및 음향 분야 AI 제작 사례
3) 데이터 시각화 AI 자동화 제작 사례
4) AI기반 뉴스 큐레이션
5) AI기반 몰입형 뉴스 콘텐츠 제작
6) 생성형 AI와 저작권
5. AI기반 뉴스 개인화와 추천
1) 독자/시청자 행동 분석과 프로파일링
2) 콘텐츠 추천 알고리즘: 협업 필터링에서 딥러닝까지
3) 필터버블(Filter Bubble)과 에코체임버(Echo Chamber)
4) 구독 모델과 독자 참여도 최적화
5) 개인정보 보호와 투명성: GDPR 시대의 개인화 전략
6. AI기반 팩트 체킹과 신뢰성 검증
1) 자동 팩트체킹의 원리와 한계
2) 딥페이크와 조작된 미디어 탐지 기술
3) AI를 활용한 신뢰성 평가와 다각적 검증
4) 사례연구: 2020 미국 대선과 COVID-19 인포데믹 대응
7. AI기반 뉴스 배포와 마케팅
1) 소셜미디어 최적화 알고리즘의 이해
2) 뉴스 검색엔진 최적화(SEO)
3) 크로스 플랫폼 배포 자동화
4) 독자 세그먼테이션과 구독자 전환율 개선
8. 독자와의 AI매개 상호작용
1) 챗봇과 뉴스 어시스턴트: CNN의 경험과 교훈
2) 댓글 관리와 커뮤니티 조성: 독성 콘텐츠 자동 필터링
3) 시민 저널리즘과 AI 기반 여론 형성
4) 실시간 여론 분석과 독자 반응 모니터링
5) AI 사용 공개를 통한 투명성과 신뢰 구축
9. AI 저널리즘의 새로운 윤리와 미래
1) AI시대의 새로운 저널리즘 윤리
2) 인간 기자의 역할 재정의: 대체 vs 협업의 관점
3) 자동화와 고용 :뉴스룸 구조 개편
4) AI 시대의 미디어 신뢰도와 가이드라인
10. AI 저널리즘 도입 사례와 교훈
1) 뉴욕타임스
2) 블룸버그(Bloomberg)
3) 워싱턴 포스트
4) AP(Associated Press)
5) 가디언(Guardian)
6) WSJ의 AI 전략: 정확성과 신속성
7) USA투데이: 스포츠 자동 보도와 지역화 전략
8) 사우스차이나모닝포스트: 아시아 시장 맞춤형 AI 도구
9) 르몽드: 다국어 콘텐츠와 유럽 시장 전략
10) 한국과 일본의 AI 도입 사례
11) 실패 사례 분석과 교훈
11. AI 저널리즘의 미래와 대응
1) 근미래 저널리즘 환경 전망과 시나리오 분석
2) 생성형 AI와 대화형 뉴스의 미래
3) 몰입형 뉴스 경험과 공간적 저널리즘(Spatial Journalism)
4) 기자 직무역량 변화와 중소언론사의 대응
5) 글로벌 규제 환경의 변화와 AI 저널리즘 표준화
참고문헌
