2023 KPF 저널리즘 컨퍼런스가 지난 11월 9일 한국프레스센터에서 개최됐다. ‘AI와 언론의 혁신’을 주제로 열린 이번 행사에 연사로 참여한 찰리 베켓 런던정치경제대(LSE) 교수를 만나 AI 기술과 저널리즘, 미디어 비즈니스에 대한 견해를 들어봤다. 편집자 주

“좋은 저널리즘(good journalism)이 인공지능(AI) 이해와 사용에 뒤처지는 것이야말로 인류에 가장 큰 위험이 될 것입니다. 왜냐하면 악의적 저널리즘, 반(反) 저널리즘 세력들은 이미 AI를 활용해 오보와 편파 정보를 생산하고 있기 때문입니다.”

진화를 거듭하는 인공지능(AI)은 미야자키 하야오 감독이 10년 만에 내놓은 장편 애니메이션의 제목처럼 ‘그대들은 어떻게 살 것인가’라는 질문을 날마다 우리에게 던진다. 지난 11월 한국은행은 의사·변호사·회계사 등 고학력·고소득 근로자일수록 AI에 의해 대체될 가능성이 높다는 AI와 노동 변화에 관한 보고서를 내놓았고, AI 안전을 둘러싸고 불거진 미국 오픈AI의 내홍은 기술계 엘리트 사이에선 일반 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)¹⁾의 도래를 기정사실화하고 있음을 보여준다. 

찰리 베켓(Charlie Beckett) 런던정치경제대(LSE) 미디어커뮤니케이션학과 교수는 2019년과 2023년 ‘저널리즘 AI 보고서’로 주목받은 저널리스트 출신의 연구자이자 활동가다. 그의 연구팀이 내놓은 2019년 보고서는 32개국 71개 언론사 대상으로 한 설문조사를 기반으로, 2023년 보고서는 46개국 105개 언론사를 대상으로 한 설문조사를 기반으로 작성됐다. 2023년 저널리즘 AI 보고서 제목은 <변화 생성(Generating Change)>. 오픈AI의 대규모 언어 모델 ‘GPT(Generative PreTrained Transformer)’와 같은 생성 AI가 끝없는 변화를 만들어 낼 것임을 시사하고 있다.

베켓 교수는 영국 BBC와 채널4 뉴스 등에서 25년 동안 기자와 프로듀서로 일했으며 2006년 LSE 미디어커뮤니케이션학과 내 저널리즘 싱크탱크 ‘폴리스(Polis)’를 창립했다. 폴리스는 저널리스트와 일반 대중을 위한 각종 행사와 연구 지원 프로그램을 운영한다. AI와 저널리즘에 관한 특정 과제를 수행하는 과정도 있다. 

한국언론진흥재단이 지난 11월 9일 서울 중구 프레스센터에서 주최한 ‘2023 KPF 저널리즘 컨퍼런스’에서 기조 강연을 하기 위해 방한한 베켓 교수를 만났다. 그는 인터뷰에서 뉴스룸의 생리를 알고 기술과 저널리즘, 미디어 비즈니스를 고민한 사람만이 답할 수 있는 현실적인 조언과 깊이 있는 전망을 제시했다. 최근 논란이 된 AI와 저작권, AI와 규제에 대한 영미권의 시각도 확인할 수 있다.

뉴 AI는 성실하고 지치지 않는 인턴

베켓 교수는 챗GPT 이후 AI를 ‘뉴(new) AI’라고 정의했는데, 이는 AI가 가져올 사회 변화를 전망할 때 두고두고 염두에 둬야 할 통찰로 보인다. 데이터 분석 도구와 코딩 언어를 알아야 다룰 수 있었던 ‘올드(old) AI’와 달리 현재 AI는 누구나 손쉽게 활용할 수 있다. 그 때문에 뉴 AI의 적용 범위와 파급 효과는 올드 AI의 범위와 효과를 크게 넘어선다.

그는 뉴 AI를 ‘성실하고 지치지 않는 인턴’에 비유하며 “그런 인턴을 쓰지 않을 이유는 없다”고 말했다. 변화하는 세상에서 저널리즘 사명을 지키면서 생존하기 위해서는 언론사 구성원 모두가 AI를 효율적으로 다루고 AI가 가져온 기회와 위험을 잘 파악해야 한다는 것이 그가 5년간 진행한 연구의 결론이다. 다음은 베켓 교수와의 일문일답.

Q. 뉴스룸의 AI에 대한 인식과 활용도가 5년 동안 어떻게 변해왔나.

5년 전엔 일부 언론사의 기술 담당자들이 AI를 다뤘지만 최근 1년 동안 흐름이 완전히 바뀌었다. 챗GPT 등장 이후 대부분의 뉴스룸에서 생성 AI를 실험하고 있었다. 2023년 조사에서 응답자의 85%가 AI를 테스트하고 있다는 결과는 놀랍지 않다. 그만큼 AI 사용이 쉽고 사용 결과도 흥미롭기 때문이다. 누구나 사용할 수 있는 생성 AI는 뉴 AI이며 이것은 게임체인저(game changer)다. 다만 생성 AI의 장단점을 파악하기엔 이른 시점이어서 언론사들은 대체로 신중하게 AI를 활용하는 것으로 확인됐다.

Q. 저널리즘 AI 연구를 시작한 이유는?

당신도 인터넷(웹)과 소셜미디어의 등장이 저널리즘에 얼마나 큰 영향을 미쳤는지를 알 것이다. 나는 AI가 그다음 물결이 될 것으로 봤다. 특히 5년 전 미국 뉴욕에서 월스트리트저널의 훌륭한 연구개발(R&D)팀을 만난 것이 직접적인 연구 계기가 됐다. 그 팀은 소셜미디어에서 데이터를 긁어와 뉴스거리를 발굴하는가 하면, 간단한 기사 작성에도 AI를 활용하고 있었다. 뿐만 아니라 월스트리트저널 구독 자동화와 마케팅에도 AI를 활용했다. 기사 발굴·제작·유통 및 수익화에 이르는 저널리즘의 거의 모든 활동에 AI가 영향을 주고 있었다. 뉴욕, 런던, 파리에서 일련의 저널리즘 워크숍을 진행하면서 월스트리트저널 R&D팀에서 일했던 저널리스트 프란체스코 마르코니(Francesco Marconi)와 블룸버그의 디지털 부문 최고책임자 크리스 콜린스(Chris Collins) 등을 초청했다. 그들은 내게 AI가 중요하다는 것을 확신시켜 줬다. 그리고 5년 만인 올해엔 ‘AI의 대폭발(bang)’이 실제 일어났다.

Q. AI가 저널리스트의 역할을 어떻게 바꾸고 있나.

지난 20년 동안 저널리즘 기술이 크게 변해 왔다. 우리는 새 디지털 도구를 배워야 한다. 소셜미디어가 등장했을 때 기삿거리를 찾고 기사를 홍보하기 위해 소셜미디어 사용법을 배웠던 것처럼 AI 도구 사용법도 배워야 한다. 가령, 당신이 1,000단어의 인터뷰 기사를 작성했다면, AI가 100단어의 짧은 버전, 그래픽과 사진을 넣은 버전, 오디오 버전 등으로 만들 수 있도록 해야 할 것이다. 이제 이런 일은 인간 저널리스트가 직접 할 필요가 없다. 알고리즘 편집자나 데이터 편집자 등 아예 새로운 직업들도 생겨나고 있다. 일부 직업은 아예 사라질 것이다. 가령, 인간 저널리스트는 오늘의 날씨와 같은 지루하고 단순한 기사를 더 이상 쓰지 않게 될 것이다.

Q. AI가 팩트체크(사실확인)에도 도움을 줄 수 있나.

매우 그렇다. 하지만 AI의 작업 결과가 약 95%의 정확성을 갖고 있다고 하더라도 그건 저널리스트에게 충분하지 않다. 저널리스트는 99% 이상의 정확도를 필요로 한다. 팩트체크는 매우 어려운 작업이다. 진실과 거짓의 경계가 흐릿한 회색 지대도 있다. 그래서 나는 AI를 매우 뛰어난 인턴을 가진 것처럼 생각하라고 조언한다. 만약 당신이 팩트체커고 소셜미디어에서 퍼지는 음모와 선전을 찾고 있다면, AI는 이와 관련한 여러 사례를 발 빠르게 찾아 줄 것이다. 하지만 인턴이 많은 일을 성실하게 해낸다고 해서 그 인턴에게 모든 것을 맡겨서는 안 될 것이다.

Q. AI가 결코 하지 못하는 것은 무엇인가.

AI는 사람을 인터뷰하는 데 그다지 능숙하지 않다. 또한 AI는 판단을 내릴 수 없다. 판단은 인간의 지능이고 최종 결정은 인간이 해야 한다. 어떤 기사가 가장 중요한지 결정하는 것과 같은 작업은 인간 저널리스트의 책임으로 남아 있다. 우리 연구팀이 일종의 경구처럼 계속 강조하는 것은 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the loop)’라는 아이디어다. 최종 과정에 인간이 반드시 개입해야 하며 AI 혼자 작동하도록 내버려 둬서는 안 된다. AI가 생성한 뉴스를 인간이 작성한 뉴스처럼 보이게 해서도 안 된다. 

생성 AI는 ‘언어 기계(language machine)’지 ‘진실 기계(truth machine)’가 아니다. AI는 도덕성이 없고 동정심도 흥분감도 없으며 유머 감각도 없다. 직접 목격하는 일도 인간 저널리스트의 몫이다. 생성 AI에 대한 나의 낙관은 인간 저널리스트만이 가질 수 있는 훌륭한 자질에서 시작된다. AI가 광범위하게 활용될 것은 자명하지만, 앞으로 인간적인 요소가 더욱 중요해질 것이기 때문이다.

저널리즘 가치 실현을 위한 AI의 활용

Q. 생성 AI를 이용하되, 저널리즘의 가치에 어긋나지 않게 사용하는 방법은 무엇인가.

연구팀은 언론인을 위한 AI 활용 6단계 가이드를 만들었다. 첫째, 정보 얻기(Get informed). 생성 AI에 대해 알고 그것을 사용해 보는 것이다. 저널리스트들이 가장 먼저 해야 할 일이다. 둘째, AI 리터러시 확대(Broaden AI literacy). AI와 관련한 책을 읽고 조사하며 생성 AI에 대한 괴담이나 과대광고에 현혹되지 않도록 해야 한다. 이는 뉴스 조직 전체의 AI 이해력을 넓히는 것을 의미한다. 셋째, 책임 할당(Assign responsibility). 뉴스룸에 AI를 책임지는 사람들이 있어야 한다. 그 사람은 AI에 대해 많이 알고 AI를 다루는 방법과 그 위험까지 알고 있어야 한다. 그래야 조직의 다른 모든 사람을 도울 수 있다. 넷째, 테스트, 개선 실행, 과정 반복(Test, iterate, repeat). AI 도구를 테스트하고 계속 반복 사용해 시간이 흐른 뒤 결과를 검토하고 개선해야 한다. 다섯째, 가이드라인 작성(Draw up guidelines). 뉴스룸을 위한 AI 가이드라인을 마련하면 저널리스트와 시청자·독자가 그 위험을 완화할 방법을 이해하는 데 도움이 된다. 이것은 항상 과정이다(It’s always a process). 나의 경험에 비추어 볼 때 가이드라인 작성에 참여한 사람들과 대화를 나누는 것 자체가 큰 도움이 된다. 여섯째, 공동 작업 및 네트워킹(Collaborate and network). 개인 저널리스트와 개별 언론 기관이 기술 변화에 대응할 수 없으며 협업과 네트워킹이 필요하다. 대학이나 기술 회사, 스타트업, 다른 뉴스 기관과 협업할 수 있다. 내가 뉴스룸에 있을 때는 누구와도 협업하지 않았다. 경쟁이 치열하고 (기자들이) 독립적이었기 때문이다. 지난 10년 동안 뉴스 산업에서 건강하게 변화한 것 중 하나는 여러 조직이 새 기술의 이점을 공유하는 시도를 잘하고 있다는 점이다. 가령, 빅테크 회사와의 협상을 위해서도 서로 협력한다.

Q. 저널리즘이 AI 이해와 활용에서 뒤처지는 게 인류에 가장 큰 위험이 될 것이라고 했는데.

내가 만난 어떤 저널리스트는 AI는 필요 없다고 하더라. 이런 시각은 ‘비극적인 낭비’다. 몇 년 더 지켜보자는 식의 태도도 잘못됐다. 뒤늦게 AI를 도입하면, 그때는 너무 늦을 수 있다. 이미 악의적인 저널리스트와 행위자들은 AI를 사용해 ‘덜 좋은 저널리즘’, ‘반(反) 저널리즘’을 수행 중이며 전 세계에 오보와 편파 정보를 퍼뜨리고 있다.

Q. 할리우드 작가들과 노벨상 수상 작가들이 AI 회사를 상대로 저작권 침해 소송에 돌입했다. 

AI와 저작권 문제는 매우 복잡하다. 할리우드 시나리오 작가 자신도 과거에 본 영화로부터 영감을 받아 시나리오를 쓸 수 있다. 그렇다고 작가는 자신이 본 영화 저작권자에게 돈을 지불하지 않는다. 당신이 기사를 쓰면 그 단어의 순서는 당신의 저작권이다. 하지만 뉴스 내용 자체는 그렇지 않다. 내가 당신이 쓴 모든 뉴스 기사를 읽고 영국 독자에게 한국에서 일어나는 일에 대해 기사로 쓸 수 있다. 그게 챗GPT가 하는 일이다. 개인적인 견해로는, 직접적인 저작권 침해 주장이 인정받기는 쉽지는 않을 것이다. 뉴스 산업 내에서 벌어지는 갈등은 기술 회사가 언론사로부터 데이터를 받고 대가를 제공하는 방식으로 해소될 것으로 본다. 전 세계 1,000개가 넘는 언론사들이 AI의 언론사 웹사이트 접근을 차단했는데, 언론사가 기술 회사와 협상하기 위한 좋은 전술로 보인다.

Q. 챗GPT와 같은 생성 AI는 언론사 사이트로 트래픽을 보내주지 않는다. 이에 대한 언론사의 돌파구가 있을까. 

기술이 발달할수록 언론사는 기술 의존성(tech dependency), 탈중개화(disintermediation), 경쟁 심화(competition)라는 3가지 어려움을 겪을 수밖에 없다. 빅테크 기업에 대한 언론사의 의존도가 높아지고 독자들은 직접 정보를 얻으려 할 것이며 미디어 기업 사이의 경쟁도 도구의 발달로 한층 치열해질 것이다. 

다행스럽게도 지난 10년 동안 전 세계의 뉴스 조직들이 멤버십 모델 등을 통해 독자와 보다 강력한 관계를 구축해 왔다. 앞으로 언론사들은 일종의 커뮤니티 제공자 역할도 해야 한다. 특별한 여행이나 이벤트 참가권과 할인권을 제공하는 것이다. 이건 일종의 여행사와 비슷한 역할을 하는 것이다. 저널리즘뿐만 아니라 독자와의 유대감도 중요하다. 내가 기자로 일할 때는 저널리즘이 먼저였다. 이제는 커뮤니티를 만들고 저널리즘을 해야 한다. 순서가 바뀌고 있다. 여기에 더해 온라인 허위 정보가 쏟아지는 세상에서 뉴스 미디어를 안전한 장소로 인식할 수 있도록 언론사마다 노력을 배가해야 할 것이다.

Q. 최근 조 바이든 미국 대통령이 AI 규제를 위한 행정 명령을 내리고, 리시 수낵 영국 총리가 AI 안전 정상 회의를 주재했다. AI 안전성 평가 의무화 행정 명령2)과 블레츨리 선언3)에 대한 평가는.

국가 정상이나 대표자들이 서로 대화하는 것은 좋은 일이다. 하지만 인터넷과 마찬가지로 결국 개별 국가가 규제를 결정한다. 유럽연합 내에서도 국가마다 서로 다른 규정을 가지고 있다. 저널리즘과 AI에 관한 멋진 헌장이 만들어지고 해야 할 일과 하지 말아야 할 일들이 나열된다고 하더라도 그 헌장은 그저 좋은 선언문에 그칠 것이다.

게다가 저널리스트들은 양가적 감정이 있다. 저널리스트들은 국가가 허위 정보 오남용을 규제하기를 원하면서도 한편으로는 규제를 원하지 않는다. 왜냐하면 한국과 영국에서는 표현의 자유를 믿고 있고 규제가 시작되면 저널리스트들도 규제받을 수 있다는 것을 알고 있기 때문이다. 문제는 AI에 대한 규제는 저널리즘을 넘어서는 훨씬 거대하고도 중요한 이슈라는 점이다. 해법을 찾는 데 시간이 걸릴 것이다.

 신문과방송 편집팀은 인터뷰 내용에 덧붙여 11월 9일 KPF 저널리즘 컨퍼런스에서 찰리 베켓 교수가 ‘생성형 AI와 저널리즘’을 주제로 발표한 내용 중 주요 내용을 싣는다. 전체 발표 영상은 한국언론진흥재단 유튜브 채널¹⁾에서 확인할 수 있다.

 

[AI의 윤리적 영향에 대한 뉴스룸의 우려 사항]

•AI 시스템의 블랙박스적 특성과 알고리즘 편향이 미치는 영향(특히 소외된 집단에 미치는 영향): AI가 어떤 방식으로 트레이닝 됐는지 알 수 없다는 문제

•투명성, 책임성, 정확성과 같은 저널리즘 가치 유지에 대한 도전

•저널리즘의 상업화 및 허위 정보 확산, 저널리즘에 대한 대중의 신뢰 하락

•지속가능성 문제 악화(특히 자원이 부족한 뉴스룸·지역의 경우)

 

[윤리적 문제에 대한 뉴스룸의 접근 방식]

•투명성 유지

•윤리 가이드라인 및 (알고리즘) 편향 제거 기술 구축

•인간이 참여하는 ‘휴먼 인 더 루프(human in the loop)’ 방식 채택, 편집 과정(editorial tasks)에서는 AI 배제(AI-free): AI 활용에는 반드시 인간의 개입이 필요하며 여러 가지 뉴스 스토리 중 우선순위를 판별하는 것 등의 편집권은 반드시 인간이 가져야 함

•유사한 과제를 안고 있는 업계 전문가 및 뉴스룸과의 협업

 

[AI에 의한 뉴스 미디어의 주요 위험]

•모든 분야에 적용되는 AI의 일반적 위험: 차별(알고리즘 편향), 허위 정보, 저작권, 규제

•뉴스 미디어 분야의 일반적 위험: 기술 의존성, 탈중개화(대중들이 더 이상 정보를 얻기 위해 언론을 찾을 필요가 없게 되는 것), (다른 정보 제공자와의) 경쟁 심화

•저널리즘 분야의 위험: 부정확성, 저널리즘 품질 및 비즈니스 모델에 대한 위협, 뒤처질 위험(언론이 잊혀지고 저널리즘이 후퇴할 수 있다는 위험)

 

[뉴스 미디어에 주어진 기회]

•엄청난 효율성 향상(예: 코딩)

•저널리스트에게 힘을 실어주는 새로운 툴(예: 자동 번역, 리포매팅(reformatting)2))

•독자·시청자를 위한 새로운 제품과 서비스(예: 챗봇, 개인화 서비스)

•선전, 편견, 허위 정보에 대응하는 새로운 방법: 가장 중요한 것은 언론인 스스로 자신이 활용한 소스가 무엇인지를 판별하는 것과 언론인 자체가 투명하고 믿을 수 있는 하나의 소스로 자리매김하는 것

•더욱 ‘인간적인’ 저널리즘이 가능하도록 자원 확보: AI가 자동화된 업무로 시간을 절약해준다면 ‘인간 저널리스트’는 인간만이 할 수 있는 업무(탐사, 전문 보도, 현실에서 사람들과 만나야만 할 수 있는 보도 등)에 최대로 집중할 수 있음

 

 

 

 

 

1) https://www.youtube.com/@koreapressfoundation

2) 고객 유형 및 콘텐츠 소비 행태에 맞춰 콘텐츠의 포맷을 자동으로 변환하는 것. 예를 들어 오전에는 포인트별로 짧게 뉴스를 전달하고 저녁에는 영상 등과 함께 심층적으로 뉴스를 전달하는 방식을 자동화하는 것 

1) 인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 인공지능  

2) 국가 안보·경제·공중 보건 등에 큰 영향을 미칠 수 있는 AI 모델은 개발과 훈련 단계에서 정부에 통보해야 하고 정부가 꾸린 검증 전문가팀인 ‘레드팀’의 안전 테스트를 받아 그 결과를 정부에 보고하는 것을 골자로 한다. 

3) AI 위험성을 평가하고 관리에 동의하며 영국 정부가 신설하는 AI 연구소에서 안전성 테스트를 받는 것을 골자로 한다