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[Q플러스] AI가 기사 쓰고 팩트체크까지…기자는 사라질까?
입력 2021.05.09 (23:20) 수정 2021.05.14 (15:54) 질문하는 기자들Q
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<녹취> 안녕하세요? 저는 AI 변상욱 앵커입니다. 지난 2년간 '뉴스가 있는 저녁'에서 변상욱 앵커의 방송 영상 가운데 일부 시간을 학습해 만들어졌습니다.

YTN이 최근 선보인 AI 앵커입니다.

표정이나 말투가 사람과 분간이 어려울 정도입니다.

변상욱 앵커의 동영상을 AI가 한 달 동안 학습해 만들어낸 결과입니다.

<인터뷰> 윤현숙 / YTN 기자(보도제작국 제작2팀장)
질문: (AI 앵커를) 기획하게 되신 이유가 뭔지가 궁금하거든요.
답변: 24시간 뉴스 방송 채널이다 보니까 당연히 어떤 다른 방송 채널보다도 앵커에 대한 수요가 많은 곳이 YTN입니다. 그렇다 보니까 자연스럽게 AI 앵커의 기술 연구 개발을 생각하게 되었고요. 앞으로 기술이 더 개발된다면 긴급 재난 방송이나 심야 시간대 방송 같은 경우에도 장기적으로는 투입을 고려해볼 수 있지 않을까 생각을 합니다.

AI 변상욱 앵커를 YTN 플러스와 함께 개발한 AI 전문업체, 이스트소프트에 AI 앵커 제작을 의뢰해봤습니다.

제가 2018년에 주말 9시 뉴스 앵커를 잠시 했었는데요.

당시 방송에 나갔던 제 영상을 이스트소프트에 맡겨서 AI에게 학습을 시켜봤습니다. 얼마나 진행이 됐을지 한번 살펴보겠습니다.

AI가 학습한 영상 분량은 40분 정도.

학습하는 데 48시간이 걸렸습니다.

<인터뷰> 김윤경 / 이스트소프트 사업실장
한승연 기자님이 특정 발음을 할 때 입 모양들이 참고 영상으로 주어집니다. 그러면 그거를 가지고 유추를 해서 딥러닝이 답을 내게 되는데 그 답과 정답 이미지의 차이를 계속 비교 분석해서 맞는 방향으로 가는 거거든요. 그렇게 되면서 오류율은 떨어지고 말씀드린 것처럼 정확도는 올라가게 되면서 흐릿했던 이런 입 모양이 계속해서 이렇게 선명해지는 거를 찾아가게 되는 거죠.
질문: 스스로 이 AI가 오류를 수정하면서 개선이 된다는 거군요.
답변: 네, 맞습니다.

완성된 모습은 이렇습니다.

<녹취> 저는 AI 한승연 기자입니다. 질문하는 기자들 Q 제작진이 급히 기획해서 저를 만들었는데 이러다가 사람 앵커는 일자리를 잃게 될까 봐 걱정되기도 합니다. AI 저널리즘이 어디까지 발전할지 궁금합니다.

학습한 영상 분량이 길지 않아 입 모양이 조금은 어색하지만, 이틀 학습한 것치곤 꽤 그럴싸합니다.

<인터뷰> 김윤경 / 이스트소프트 사업실장
질문: 앞으로 개발 방향은 어떻게 될까요?
답변: AI 아나운서도 그 기초 역량은 사람 아나운서와 동일합니다. 그러니까 전달력을 높이는 게 가장 중요한데요. 그렇게 하기 위해서는 음성에 맞는 입 모양을 더욱더 정확하게 구현해 내는 게 저희의 기술개발 목표고요. 궁극적으로는 사실 사람 아나운서인지 AI 아나운서인지 사람의 눈으로는 분간하기 어려운 수준으로까지 발전시키는 목표를 가지고 있습니다.

하지만 아직은 주어진 원고를 읽을 수만 있습니다.

사람 앵커처럼 능동적으로 질문하거나 사람과 대화를 주고받을 수 있는 수준은 아닙니다.

AI 기술이 기사 작성에는 활용된 건 AI 앵커보다 앞선 2016년부터입니다.

파이낸셜뉴스가 처음으로 코스피와 코스닥 지수 등 증권 관련 정보를 담은 기사를 로봇이 작성하도록 했습니다.

이후 로봇 기자의 활용은 크게 늘었습니다.

경제매체들은 증권 기사처럼 단순한 기사를 쓰는 로봇 기자들을 앞다퉈 내놓았고 이는 프로야구나 올림픽 경기 결과 등 스포츠 분야로까지 확산됐습니다.

하지만 이런 기사들은 역시 사람이 정한 틀 안에 로봇이 빈칸을 채우는 방식이라는 한계가 있습니다.

여기에서 한 발 더 나간 게 연합뉴스인데, 연합뉴스는 지난해 4월부터 머신러닝 기술 기반의 AI가 날씨 기사를 쓰고 있습니다.

스스로 기사 작법을 학습한 AI가 기사의 모든 문장을 작성해냅니다.

그래도 기사를 검토하고 다듬는 데스킹은 사람 기자의 손을 거쳐야 합니다.

AI 저널리즘의 최신 연구 수준은 어떨까요?

서울대 언론정보학과에서 AI 저널리즘을 연구하고 계신 이준환 교수님을 만나보겠습니다.

이 교수는 AI가 빈칸을 채워 넣는 수준을 넘어 개인화된 기사를 생산하는 걸 목표로 하고 있습니다.

프로야구 속보를 전해주는 '야알봇', SBS에서 지난 19대 대선과 21대 총선 때
이용자 개인에게 맞춤형 정보를 제공했던 '나리봇'이 이 교수의 작품입니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
지금 현재의 연구에는 거기에서 한 걸음 더 나아가서 기사를 인터랙티브하게 사용자의 질문에 그 로봇기자가 답변을 하는 형태로 그런 식으로 작업하고 있고요. 그러면 이런 기사들이 굉장히 개인화된 기사형태로 전달될 수가 있거든요. 사용자의 관심사에 맞게.

AI가 기사의 팩트체크를 하는 것도 연구 과제입니다.

지금은 백과사전을 학습한 AI가 문장의 사실 여부를 판별하는 수준입니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
샘플로 학습용 데이터를 만든 후에 그 학습용 데이터를 가지고 주어진 문장을 백과사전에 그런 내용들이 있는지를 검증을 하는 거거든요.
질문: 그러면 한번 보여주시겠어요?

"'한류'라는 단어는 H.O.T의 베이징 공연 이후 처음 나왔다"는 문장을 입력해봤습니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
‘드라마 <사랑은 뭐길래> 이후에 일어난 한류 열풍은? 하고 뒤에 H.O.T의 베이징 공연은 중국 청소년 사이에 H.O.T 따라 하기 풍조를 가져왔을 만큼 폭발적인 반향을 일으켰고 이후에 한류라는 단어가 처음 등장했다.’ 라는 문장들이 있습니다. 주장이 입력되면 그 주장에 대한 근거 문장을 찾고요. 근거 문장과 주장과의 관계를 분석을 해서 이게 참인지 거짓인지 파악을 합니다. 그래서 지금은 참이라고 판단이 되었고요.

기사 제목이 본문 내용과 어느 정도 일치하는지, 이른바 ‘낚시성 제목’인지를 AI가 판별하는 연구도 살펴봤습니다.

정합성이 낮을 확률이 높게 나올수록 ‘낚시성 기사 제목’일 가능성이 크다는 것입니다.

<인터뷰> 박건우 / 숭실대 AI융합학부 교수
질문: 이런 프로그램을 왜 개발을 하게 되셨어요?
답변: 어떻게 하면 좀 더 사회에 의미 있고 그런 연구들을 할 수 있을까 막 고민하던 와중에 2016년 때 그때 미국 대선에 막 가짜 뉴스 이슈가 엄청 그게 화두가 되면서 ‘아, 이 부분은 사실은 AI로 어떻게 보면 해결이 될 수도 있겠다.’ 그러니까 AI로 뉴스 기사의 퀄리티를 측정할 수가 있다면 ‘낚시성 기사’나 아니면 가짜 뉴스 이런 것들의 문제를 해결할 수 있을 거라고 생각을 해서 그때부터 좀 본격적으로 이쪽 분야에 시작하게 됐습니다.

우리나라보다 AI 저널리즘 연구가 앞선 외국에선 자동 기사 생산은 이미 일상이 됐습니다.

미국의 블룸버그 통신은 뉴스의 25% 정도를 자동화 기술로 처리합니다.

최근엔 AI가 사람 기자의 취재를 돕기도 합니다.

로이터 통신이 2018년 공개한 ‘링스 인사이트’ 서비스는 수많은 데이터에서 의미를 캐내는 작업을 합니다.

AI가 다양한 데이터를 뒤져 기사 소재가 될 팩트를 찾아내 기자에게 전달하는 게 핵심입니다.

SNS에 올라오는 수많은 재난, 재해 정보를 찾아내 기자에게 알려주는 서비스도 상용화됐습니다.

기자들은 AI가 가져다주는 정보를 활용해 사회적 의미를 파헤치는 심층 보도를 할 수 있는 것입니다.

<인터뷰> 윤현숙 / YTN 기자(보도제작국 제작2팀장)
현장의 이면 같은 것들을 캐거나 장기간에 탐사가 필요한 그런 보도에 좀 더 많은 실제 인간 기자들이 투입될 수 있다는 장점도 있거든요. AI 앵커나 AI 기자를 활용하면. AI 기술의 개발이 어떻게 보면 진짜 진정한 저널리즘을 시도해볼 수 있는 계기도 되지 않을까 하는 기대도 있습니다.

AI 기술의 발전은 기자가 할 일을 없애는 게 아니라 오히려 기자의 취재와 기사 작성을 돕는 역할을 할 거라는 게 결론입니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
AI가 지금 굉장히 많은 분야에서 좋은 결과들을 내고 있지만, 사람이 가지고 있는 통찰력이라고 하는 거를 대체하기에는 무리라고 생각을 하거든요. 그래서 보조적인 수단으로 활용될 가능성이 높죠. 기사를 작성하는 것도 간단한 스트레이트 기사를 작성을 해주고 인간 기자가 그거를 좀 더 발전시켜서 최종기사를 만들어 내는 이런 형태로 협업이 되는 모습이 될 가능성이 높습니다.

AI 저널리즘이 성장할수록 사람 기자는 단순히 '사실의 전달'에서 벗어나 AI가 찾은 아이템과 기사를 제대로 거르고, 의미 있는 기사를 써내는 능력을 키워야 할 필요성이 더 커지고 있습니다.

질문하는 기자들 Q 한승연입니다.
  • [Q플러스] AI가 기사 쓰고 팩트체크까지…기자는 사라질까?
    • 입력 2021-05-09 23:20:02
    • 수정2021-05-14 15:54:48
    질문하는 기자들Q
<녹취> 안녕하세요? 저는 AI 변상욱 앵커입니다. 지난 2년간 '뉴스가 있는 저녁'에서 변상욱 앵커의 방송 영상 가운데 일부 시간을 학습해 만들어졌습니다.

YTN이 최근 선보인 AI 앵커입니다.

표정이나 말투가 사람과 분간이 어려울 정도입니다.

변상욱 앵커의 동영상을 AI가 한 달 동안 학습해 만들어낸 결과입니다.

<인터뷰> 윤현숙 / YTN 기자(보도제작국 제작2팀장)
질문: (AI 앵커를) 기획하게 되신 이유가 뭔지가 궁금하거든요.
답변: 24시간 뉴스 방송 채널이다 보니까 당연히 어떤 다른 방송 채널보다도 앵커에 대한 수요가 많은 곳이 YTN입니다. 그렇다 보니까 자연스럽게 AI 앵커의 기술 연구 개발을 생각하게 되었고요. 앞으로 기술이 더 개발된다면 긴급 재난 방송이나 심야 시간대 방송 같은 경우에도 장기적으로는 투입을 고려해볼 수 있지 않을까 생각을 합니다.

AI 변상욱 앵커를 YTN 플러스와 함께 개발한 AI 전문업체, 이스트소프트에 AI 앵커 제작을 의뢰해봤습니다.

제가 2018년에 주말 9시 뉴스 앵커를 잠시 했었는데요.

당시 방송에 나갔던 제 영상을 이스트소프트에 맡겨서 AI에게 학습을 시켜봤습니다. 얼마나 진행이 됐을지 한번 살펴보겠습니다.

AI가 학습한 영상 분량은 40분 정도.

학습하는 데 48시간이 걸렸습니다.

<인터뷰> 김윤경 / 이스트소프트 사업실장
한승연 기자님이 특정 발음을 할 때 입 모양들이 참고 영상으로 주어집니다. 그러면 그거를 가지고 유추를 해서 딥러닝이 답을 내게 되는데 그 답과 정답 이미지의 차이를 계속 비교 분석해서 맞는 방향으로 가는 거거든요. 그렇게 되면서 오류율은 떨어지고 말씀드린 것처럼 정확도는 올라가게 되면서 흐릿했던 이런 입 모양이 계속해서 이렇게 선명해지는 거를 찾아가게 되는 거죠.
질문: 스스로 이 AI가 오류를 수정하면서 개선이 된다는 거군요.
답변: 네, 맞습니다.

완성된 모습은 이렇습니다.

<녹취> 저는 AI 한승연 기자입니다. 질문하는 기자들 Q 제작진이 급히 기획해서 저를 만들었는데 이러다가 사람 앵커는 일자리를 잃게 될까 봐 걱정되기도 합니다. AI 저널리즘이 어디까지 발전할지 궁금합니다.

학습한 영상 분량이 길지 않아 입 모양이 조금은 어색하지만, 이틀 학습한 것치곤 꽤 그럴싸합니다.

<인터뷰> 김윤경 / 이스트소프트 사업실장
질문: 앞으로 개발 방향은 어떻게 될까요?
답변: AI 아나운서도 그 기초 역량은 사람 아나운서와 동일합니다. 그러니까 전달력을 높이는 게 가장 중요한데요. 그렇게 하기 위해서는 음성에 맞는 입 모양을 더욱더 정확하게 구현해 내는 게 저희의 기술개발 목표고요. 궁극적으로는 사실 사람 아나운서인지 AI 아나운서인지 사람의 눈으로는 분간하기 어려운 수준으로까지 발전시키는 목표를 가지고 있습니다.

하지만 아직은 주어진 원고를 읽을 수만 있습니다.

사람 앵커처럼 능동적으로 질문하거나 사람과 대화를 주고받을 수 있는 수준은 아닙니다.

AI 기술이 기사 작성에는 활용된 건 AI 앵커보다 앞선 2016년부터입니다.

파이낸셜뉴스가 처음으로 코스피와 코스닥 지수 등 증권 관련 정보를 담은 기사를 로봇이 작성하도록 했습니다.

이후 로봇 기자의 활용은 크게 늘었습니다.

경제매체들은 증권 기사처럼 단순한 기사를 쓰는 로봇 기자들을 앞다퉈 내놓았고 이는 프로야구나 올림픽 경기 결과 등 스포츠 분야로까지 확산됐습니다.

하지만 이런 기사들은 역시 사람이 정한 틀 안에 로봇이 빈칸을 채우는 방식이라는 한계가 있습니다.

여기에서 한 발 더 나간 게 연합뉴스인데, 연합뉴스는 지난해 4월부터 머신러닝 기술 기반의 AI가 날씨 기사를 쓰고 있습니다.

스스로 기사 작법을 학습한 AI가 기사의 모든 문장을 작성해냅니다.

그래도 기사를 검토하고 다듬는 데스킹은 사람 기자의 손을 거쳐야 합니다.

AI 저널리즘의 최신 연구 수준은 어떨까요?

서울대 언론정보학과에서 AI 저널리즘을 연구하고 계신 이준환 교수님을 만나보겠습니다.

이 교수는 AI가 빈칸을 채워 넣는 수준을 넘어 개인화된 기사를 생산하는 걸 목표로 하고 있습니다.

프로야구 속보를 전해주는 '야알봇', SBS에서 지난 19대 대선과 21대 총선 때
이용자 개인에게 맞춤형 정보를 제공했던 '나리봇'이 이 교수의 작품입니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
지금 현재의 연구에는 거기에서 한 걸음 더 나아가서 기사를 인터랙티브하게 사용자의 질문에 그 로봇기자가 답변을 하는 형태로 그런 식으로 작업하고 있고요. 그러면 이런 기사들이 굉장히 개인화된 기사형태로 전달될 수가 있거든요. 사용자의 관심사에 맞게.

AI가 기사의 팩트체크를 하는 것도 연구 과제입니다.

지금은 백과사전을 학습한 AI가 문장의 사실 여부를 판별하는 수준입니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
샘플로 학습용 데이터를 만든 후에 그 학습용 데이터를 가지고 주어진 문장을 백과사전에 그런 내용들이 있는지를 검증을 하는 거거든요.
질문: 그러면 한번 보여주시겠어요?

"'한류'라는 단어는 H.O.T의 베이징 공연 이후 처음 나왔다"는 문장을 입력해봤습니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
‘드라마 <사랑은 뭐길래> 이후에 일어난 한류 열풍은? 하고 뒤에 H.O.T의 베이징 공연은 중국 청소년 사이에 H.O.T 따라 하기 풍조를 가져왔을 만큼 폭발적인 반향을 일으켰고 이후에 한류라는 단어가 처음 등장했다.’ 라는 문장들이 있습니다. 주장이 입력되면 그 주장에 대한 근거 문장을 찾고요. 근거 문장과 주장과의 관계를 분석을 해서 이게 참인지 거짓인지 파악을 합니다. 그래서 지금은 참이라고 판단이 되었고요.

기사 제목이 본문 내용과 어느 정도 일치하는지, 이른바 ‘낚시성 제목’인지를 AI가 판별하는 연구도 살펴봤습니다.

정합성이 낮을 확률이 높게 나올수록 ‘낚시성 기사 제목’일 가능성이 크다는 것입니다.

<인터뷰> 박건우 / 숭실대 AI융합학부 교수
질문: 이런 프로그램을 왜 개발을 하게 되셨어요?
답변: 어떻게 하면 좀 더 사회에 의미 있고 그런 연구들을 할 수 있을까 막 고민하던 와중에 2016년 때 그때 미국 대선에 막 가짜 뉴스 이슈가 엄청 그게 화두가 되면서 ‘아, 이 부분은 사실은 AI로 어떻게 보면 해결이 될 수도 있겠다.’ 그러니까 AI로 뉴스 기사의 퀄리티를 측정할 수가 있다면 ‘낚시성 기사’나 아니면 가짜 뉴스 이런 것들의 문제를 해결할 수 있을 거라고 생각을 해서 그때부터 좀 본격적으로 이쪽 분야에 시작하게 됐습니다.

우리나라보다 AI 저널리즘 연구가 앞선 외국에선 자동 기사 생산은 이미 일상이 됐습니다.

미국의 블룸버그 통신은 뉴스의 25% 정도를 자동화 기술로 처리합니다.

최근엔 AI가 사람 기자의 취재를 돕기도 합니다.

로이터 통신이 2018년 공개한 ‘링스 인사이트’ 서비스는 수많은 데이터에서 의미를 캐내는 작업을 합니다.

AI가 다양한 데이터를 뒤져 기사 소재가 될 팩트를 찾아내 기자에게 전달하는 게 핵심입니다.

SNS에 올라오는 수많은 재난, 재해 정보를 찾아내 기자에게 알려주는 서비스도 상용화됐습니다.

기자들은 AI가 가져다주는 정보를 활용해 사회적 의미를 파헤치는 심층 보도를 할 수 있는 것입니다.

<인터뷰> 윤현숙 / YTN 기자(보도제작국 제작2팀장)
현장의 이면 같은 것들을 캐거나 장기간에 탐사가 필요한 그런 보도에 좀 더 많은 실제 인간 기자들이 투입될 수 있다는 장점도 있거든요. AI 앵커나 AI 기자를 활용하면. AI 기술의 개발이 어떻게 보면 진짜 진정한 저널리즘을 시도해볼 수 있는 계기도 되지 않을까 하는 기대도 있습니다.

AI 기술의 발전은 기자가 할 일을 없애는 게 아니라 오히려 기자의 취재와 기사 작성을 돕는 역할을 할 거라는 게 결론입니다.

<인터뷰> 이준환 / 서울대 언론정보학과 교수
AI가 지금 굉장히 많은 분야에서 좋은 결과들을 내고 있지만, 사람이 가지고 있는 통찰력이라고 하는 거를 대체하기에는 무리라고 생각을 하거든요. 그래서 보조적인 수단으로 활용될 가능성이 높죠. 기사를 작성하는 것도 간단한 스트레이트 기사를 작성을 해주고 인간 기자가 그거를 좀 더 발전시켜서 최종기사를 만들어 내는 이런 형태로 협업이 되는 모습이 될 가능성이 높습니다.

AI 저널리즘이 성장할수록 사람 기자는 단순히 '사실의 전달'에서 벗어나 AI가 찾은 아이템과 기사를 제대로 거르고, 의미 있는 기사를 써내는 능력을 키워야 할 필요성이 더 커지고 있습니다.

질문하는 기자들 Q 한승연입니다.
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