[논제정리] 인공지능 시대, 언론의 미래.

[이교욱]

인공지능 시대, 언론의 미래에 대하여 논하라

1. 인공지능(AI)

1-1. 인공지능의 성격과 발전단계(마쓰오 유타카, 2016)

(1) 첫 번째 단계

전자제품에 탑재된 단순 제어 프로그램 수준이며, '제어공학'이나 '시스템 공학' 등의 학문 분야와 일부 유사한 성격을 지님 예) 전자레인지, 세탁기 등의 전자제품의 자동화 기능

(2) 두 번째 단계

입력과 출력의 수가 극단적으로 많은 경우를 의미하며, 적절한 판단을 위해 추론 및 탐색을 하거나, 기존에 보유한 지식을 기반으로 판단 가능 예) 간단한 퍼즐 해결, 진단 프로그램

(3) 세 번째 단계

추론의 구조나 지식이 데이터를 바탕으로 예측이 이루어지는 경우를 의미하며, 전형적으로 머신러닝의 알고리즘을 이용

(4) 네 번째 단계

머신러닝보다 발전하여 판단을 위한 특징(Feature) 자체를 학습하는 수준의 인공지능을 의미하며, 현재의 딥러닝 기술이 이에 해당

1-2. 인공지능의 사고 해결 유무에 따른 분류(마쓰오 유타카, 2016)

(1) 약한 인공지능

어떤 문제를 실제로 사고하거나 해결할 수 없는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어 내는 것에 대한 연구이며, 학습을 통해 특정한 문제를 해결

(2) 강한 인공지능

실제로 사고하거나 해결할 수 있다는 점에서 약한 인공지능과 차이가 있으며, 인간의 사고와 같이 컴퓨터 프로그램이 행동 및 사고하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 형태의 사고능력을 발전시키는 컴퓨터 프로그램인 비인간형 인공지능으로 구분

1-3. 머신러닝과 딥러닝의 개념

인공지능이 데이터를 공부하는 방식은 다양하다. 머신러닝과 딥러닝은 AI의 대표적인 학습 방법이다. 머신러닝이 가능한 기계는 복잡한 알고리즘을 이용해서 대량의 데이터를 분석하여 그 안에 숨어 있는 패턴을 찾는다. 찾아낸 패턴을 토대로 전체의 패턴을 예측하는 방식이 머신러닝이다.

머신러닝 중에서도 심층신경망(Deep neural networks)을 사용하는 학습 방식을 특별히 딥러닝이라 한다. 심층신경망은 데이터 세트를 분류하고 데이터 간의 상관관계를 찾아내기 위해 인간 두뇌의 뉴런들이 연결되는 방식을 흉내낸 것이다. 머신러닝이 가능하려면 사람이 미리 처리할 지표 데이터나 알고리즘 등을 구체적으로 세워 줘야 한다. 딥러닝은 사람의 역할을 심층신경망이 대신하기 때문에 인간의 도움 없이도 새롭게 발견한 지식을 바탕으로 다른 데이터 세트를 어떻게 처리하면 될지 데이터 분석 모델을 세울 수 있다. 딥러닝 시스템은 처리하는 데이터의 양이 많아질수록 시스템의 능력이 향상되어 더 복잡하고 정교한 분석이 가능해진다.

정리하자면 인공지능(AI)이란 데이터를 학습해 성과를 높일 수 있는 모든 기계적인 시스템을 통칭하는 말이다. AI의 여러 학습 방법 중 복잡한 알고리즘을 이용해 대량의 데이터에서 패턴을 찾아내고 예측하며 오차를 줄여나가는 능력을 갖춘 학습 방법을 머신러닝이라 한다. 머신러닝이 가능하려면 먼저 데이터를 처리할 절차를 사람이 사전에 규칙으로 제시해야 한다. 그러나 사람의 두뇌를 흉내 낸 심층신경망을 이용하면 사람이 규칙을 제시해주지 않아도 시스템이 스스로 데이터에서 처리 규칙을 공부하여 머신러닝을 수행할 수 있다. 이런 시스템을 딥러닝이라 한다. 그러므로 딥러닝은 머신러닝의 일부이며, 딥러닝과 머신러닝 모두 인공지능 학습 방법이다.

2. 현황/경과

2-1. 우리나라 언론의 인공지능 활용 사례

가. ​매일경제의 사례(손재권, 2016)

매경은 국내 언론사 최초의 해커톤, ‘MK 미디어톤’을 2015년 10월 30 일부터 11월 1일까지 2박3일 동안 서울창조경제혁신센터에서 열었다. 여기에서 발견된 팀이 ‘엠로보(당시 팀명 로봇 저널리즘)’였다. 엠로보는 MK 미디어톤에서 안상선 매경 경제경영연구소 연구원과 소프트웨어 개발자 2명이 만든 팀이었다. 엠로보는 공시 정보를 자동으로 긁어 텍스트뿐 만 아니라 그림과 도표로 자동으로 만들어주는 소프트웨어를 이틀 만에 만들어내 호평받았다. 그리고 최종적으로 MK 미디어톤에서 수상하기도 했다. 엠로보 팀은 미 디어톤 이후 해체되지 않고 사내벤처에 공모, 국내 액셀러레이터에 보육을 받는 3개 팀에 선정됐다. 엠로보는 사내벤처 보육 3개 팀을 상대로 한 IR 프레젠테이션에서 최종 1개 팀에 선정돼 매경 50주년 기념식에서 발표하 는 영광을 안기도 했다. 엠로보(M-Robo)는 매일경제가 경쟁력 있는 경제 기사를 작성하는 것이 핵심이어서 시너지가 날 것으로 기대되고 있다. 실제 매경 증권부 기자가 매일 쓰는 시황 기사는 대기업 및 특정 중소기업주, 테마주 등 일부에 불과 하기 때문에 대부분 소액 개미 투자자들이 투자하는 중소형 개별 기업의 공시와 소식은 전달하지 못하는 것이 사실이다. 엠로보는 개미 투자자들이 선호하는 중소형 개별주까지 금융감독원 기 업공시 모니터링을 통해 자동화한 것으로 기업의 증권기사를 그림 형태로 보기 쉽게 제공하는 것이 특징이다. 현재 엠로보는 인큐베이팅 과정을 거 쳐 신문 증권부, 닷컴 등과 협업을 추진 중이며, 이후 법인 설립 과정을 밟을 예정이다.

​나. SBS, 연합뉴스

SBS는 19대 대선 때부터 거의 모든 선거에서 인공지능을 활용, 판세를 분석하고 있다. 또 2018년 평창동계올림픽때도 인공지능을 활용해 스포츠 기사를 쓰는 등, 활발하게 활용하고 있다. 연합뉴스도 프리미어리그 중계를 위해 ‘사커봇’을 활용한 바 있으며, 반복적인 뉴스 업무를 담당하는 인공지능 기자 도입을 추진하는 부서가 신설됐다(부서원 2명)

2-2. 해외 언론의 인공지능 활용 사례

가. 워싱턴포스트 <모드봇>, <헬리오그래프>

워싱턴 포스트는 ‘모드봇’이라는 인공지능을 이용해 댓글을 관리한다. 악성 댓글과 추천 댓글을 자동으로 분류하고, 댓글을 분석해 점수를 부여한다. 1점에 가까우면 악성, 0점에 가까우면 추천 댓글이다. 모드봇은 점수를 부여하고, 삭제할지 남겨둘지 여부는 댓글팀이 결정한다. 먼저 기준점을 설정한다. 0.8보다 높은 점수의 댓글은 자동으로 삭제하고, 0.2보다 낮은 점수의 댓글은 자동으로 추천 댓글로 저장하는 방식이다. 나머지는 사람이 확인해서 처리한다.12 산업재해 기사에 관련 산업 종사자의 댓글을 자동으로 찾아내 추천 댓글로 보여주면 기사 내용이 더 풍요로워진다.

인공지능 ‘헬리오그래프’는 기사를 작성한다. AP통신에서 받는 실시간 선거 데이터로 선거 결과를 보도한다. 미국의 선거는 규모가 커서 기자들이 모든 기사를 커버할 수 없기 때문이다. IOC에서 받은 올림픽 경기 결과도 인공지능이 보도한다. 평창동계올림픽에서 클로이 김이 스노보드 금메달을 땄을 때 인공지능이 트위터에 결과를 알렸다. 그 뒤 기자가 후속 기사를 내보냈다. 고등학교 미식축구 경기 결과도 인공 지능이 커버한다. 보통 대형 스포츠 채널이나 신문사는 고등학교 경기를 다루지 않는다. 하지만 지역의 학부모들이 자녀들 경기 기사를 보고 싶어 하기 때문에 시장성이 있다. 그 밖에 기사에 인용된 운동선수의 정보를 자동으로 요약해서 보여주거나 아마존에서 베스트셀러 서적 명단을 받아서 기사를 쓴다.13 워싱턴포스트에서는 인공지능과 인간이 협업한다.

[출처] 워싱턴포스트의 디지털 퍼스트 실험 5년 : 올드 미디어의 밝은 미래 보여주는 141살 스타트업|작성자 신문과방송

나. LA타임즈 <퀘이크봇>

LA타임즈의 로봇 알고리즘. 지진 발생과 동시에 기자 대신 지진 기사를 내보낸다. 지진 발생 장소와 시간, 현황 정보를 프로그램으로 만들어진 문장 구조에 따라 배치하고 지진발생지역의 지도를 첨부하여 온라인으로 기사를 내보낸다.

다. 가디언, <더롱굿리드>

인공지능 기자가 쓴 기사를 인공지능 편집장이 구성하고, 인공지능이 출력해서 인공지능이 배달하는, 그야말로 소비자에게 도달하는 뉴스의 전 과정을 ‘자동화’한 영국 일간 가디언의 간행물.

라. 스태츠몽키

로봇 저널리즘의 시효. ‘통계하는 원숭이’라는 뜻. 스포츠 경기와 관련된 기사는 반복되는 패턴이 있음을 인지한 미국의 대학생들이 만들어냈다.

3. 전망

3-1. 이시대 수용자가 중요시 생각하는 언론의 기능(이효성 전 방통위원장, 2018)

20세 이상 성인 남녀 1000여명을 대상으로 방송통신위원회가 조사한 결과, 아래와 같은 결과가 나왔다.

1위, 언론의 사회 감시 기능(27.2%)

2위, 여론 형성 기능(19.6%)

3위, 공동체 유지 기능(19.5%)

여전히 뉴스 이용자들은 저널리즘의 환경 감시와 해석 기능을 중요하게 간주하고 있음. 또한 오락 기능보다 사회 공 동체 유지 기능을 훨씬 중요한 언론의 역할로 인식하고 있다는 걸 알수 있음. 이는 개인 맞춤형 미디어 소비의 증가에도 불구하고 저널리즘의 본령이 어디에 놓여 있는가를 명확하게 보여주고 있습니다.

3-2. 저널리스트가 갖춰야할 능력(이효성 전 방통위원장, 2018)

같은 조사에서 시민들은 저널리스트가 갖추어야 할 가장 중요한 능력으로

1위, 윤리성(17.8%)

2위, 분석 능력(17.0%)

3위, 취재 분야의 전문지식(16.9%)

4위, 비판적 식견(14.1%)

위와 같이 꼽아냈다. 4차 산업혁명으로 로봇 저널리즘은 인간 저널리스트보다 빠르게 사실(fact)을 수집하여 배열해낼 수 있다. 또 인공지능의 도움으로 맞춤형 스트레이트 뉴스를 보다 손쉽게 작성해낼 수 있다. 뿐만 아니라, 뉴스 댓글을 관리하고 이용자의 소비 패턴을 체계적으로 분석할 수도 있다. 하지만 로봇 저널리즘은 윤리적 판단 을 내리기가 어려우며, 비판적으로 사고할 능력도 없다.

참고자료

김대식, 김대식의 인간vs기계, 2016

손재권, 관훈저널 특집호, 2016

신문과 방송 2018년 7월호

이효성, 세계기자대회 환영사, 2018