언론인을 위한 나쁜 소식: 로봇이 헤드라인을 잡는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다.

일반적으로 저널리즘은 결코 단순한 분야가 아닙니다. 기사를 작성하려면 저자는 정보를 조사하고, 분석하고, 각 문장을 통해 원활하고 일관되게 해석하는 데 많은 시간을 투자해야 합니다. 그러나 어려움은 여기서 끝나지 않고, 작가는 자신의 작품이 독자들에게 더 긍정적으로 받아들여질 수 있도록 자신의 작품에 제목을 붙이는 방법도 알아야 하며, 동시에 직업 윤리에 속하는 범주인 정직성을 보장해야 합니다.

과거에는 많은 언론인들이 AI 시스템이 자신의 업무를 수행할 수 있거나 심지어 자신보다 더 잘 수행할 수 있다는 생각을 비웃었습니다. 하지만 현재 인공지능 기술의 발전을 보면 아마도 언론인들도 자신의 진로에 대해 고민을 하기 시작해야 할 것 같습니다. 이제 AI 모델은 사건에 대한 정보를 수집한 뒤 스스로 분석, 종합, 짧고 간단한 보고서를 작성할 수 있으며, 특히 '빈도가 높은 기사 게재'가 가능해진다. 결코 달성하지 마십시오. 그러나 현재 신문 작성 AI 모델의 가장 큰 약점은 창의성이 높지 않다는 점이다. 사실 'AI 저널리스트'들은 고도의 창의성과 유연하고 완곡한 언어 사용이 요구되는 인간 중심의 기사 작성에 전혀 실패했다.

• 인공지능은 이미 몇 가지 정보만으로 전체 기사를 작성할 수 있습니다.

그러나 이것은 곧 바뀔 것입니다.

AI 분야 유명 기업인 프라이머(Primer)는 최근 주요 신문사에 근무하는 전문 작가가 쓴 것처럼 보이는 짧은 기사와 뉴스의 제목을 작성할 수 있는 툴 개발에 성공했습니다. 이러한 "저작물"은 100% 완벽하지는 않지만 일반적으로 그들이 제공하는 예는 기사의 전체 내용과 일치하여 꽤 좋은 경우가 많습니다.

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기술 뉴스 사이트 Axios의 전문가인 Kaveh Waddell은 Primer 로봇의 작업을 감독하는 책임자입니다. Kaveh Waddell 씨는 Primer에게 과거에 제공된 데이터를 기반으로 로봇이 새로운 기사를 작성할 수 있도록 해달라고 요청했습니다. 선택한 헤드라인은 모두 이전 Axios 기사에서 따온 것입니다. 단, 마지막 기사는 Waddell이 The Atlantic에 쓴 다음 내용을 포함합니다.

• 비밀 정부 AI 발견 (참조 링크: www.axios.com/ai-surveillance-facial-recognition-secret-705b746b-43fa-4e1b-9866-96ef9c32d580.html).
• AI 인수전쟁 (참고링크: www.axios.com/ai-acquisitions-war-79ee3c6a-dcab-40d2-b574-0d2646fe4a46.html)
• AI Sharecroppers (참조 링크: www.axios.com/the-ai-sharecroppers-b316d333-ce00-47a1-afd5-219d6138461e.html)
• 레바논의 대규모 무덤을 찾기 위한 필사적인 수색 (참조 링크: www.theatlantic.com/international/archive/2018/04/lebanon-civil-war-burial-missing/558632/)

위 기사의 데이터 소스에서 Primer의 AI 모델은 자체적인 몇 가지 "쓰기" 아이디어를 내놓았습니다. 그 결과 AI가 내놓은 처음 두 헤드라인은 별로 좋지 않은 것으로 나타났다. 그러나 마지막 두 사례의 경우 이 AI 모델은 매우 좋은 성능을 발휘하여 대부분의 편집자가 즉시 게시하는 것을 주저하지 않을 헤드라인을 만들었습니다.

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Kaveh Waddell의 평가에 따르면 첫 번째 타이틀은 상당히 지루하고 의미가 없으며 전혀 신뢰할 수 없습니다. 이 제목은 그다지 나쁘지 않지만 Waddell에 따르면 대부분의 젊은 작가들은 그러한 내용으로 훨씬 더 나은 제목을 생각해낼 수 있을 것이라고 합니다. 경험이 풍부한 작가라면 잠깐 생각만 해도 훨씬 더 좋은 제목이 나올 수도 있습니다!

두 번째 경우는 제목의 초점과 목적을 완전히 벗어났습니다. 길고 혼란스러우며 전혀 흥미롭지 않습니다.

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그러나 마지막 두 사례에서는 Prime의 AI 모델이 전문 작가들보다 뒤떨어지지 않을 정도로 정말 매우 잘했다고 봐도 무방합니다. 오늘날 경쟁이 치열한 온라인 저널리즘 산업에서 제목은 특히 중요한 역할을 하는 요소입니다. 제목은 독자의 클릭을 유도할 만큼 매력적이어야 하지만 동시에 내용과 동떨어지지 않는 진정성을 보장해야 합니다. 작품의 내용을 읽거나 "제목 읽기"만 좋아하는 사람들에게 "위험한" 오해를 일으키지 않습니다. 이제 로봇이 이러한 표준 타이틀을 만들 수 있다는 것은 놀라운 일입니다.

헤드라인을 만들기 위해 AI 모델을 훈련시키기 위해 Primer는 백만 개 이상의 다양한 헤드라인과 뉴스를 사용해야 했습니다. 덕분에 모델은 이전 훈련 데이터를 기반으로 단어 문자열의 가능한 최상의 설정 및 연결을 학습할 수 있습니다. 다음으로 전문가들은 "헤드라인 튜링 테스트"라는 테스트를 통해 AI가 생성한 예제를 인간이 작성한 원본과 비교하여 평가할 예정입니다. 현재 Primer가 AI 모델을 통해 달성한 성공은 놀랍습니다.

• AI가 일상생활에 어떤 영향을 미쳤나요?

현재까지 일관되고 자연스러우며 인간 중심적인 언어를 이해하고 생성하는 것은 AI의 가장 어려운 작업 중 하나로 남아 있습니다. 그것을 읽고 나면 (나를 포함한) 언론인들은 안도의 한숨을 쉴 수 있습니다. 왜냐하면 AI가 가까운 미래에 그들의 일자리를 빼앗지는 않을 것이기 때문입니다. 하지만 AI와 인간의 글쓰기 능력 격차는 그 어느 때보다 빠르게 줄어들고 있다. 결국, 오늘날처럼 기사를 쓰는 대신 코딩 방법을 배워야 할 수도 있습니다.