인간은 기계의 속도와 작업량을 따라갈 수가 없다. 기자의 중심 업무는 결국 ‘인간이 기계보다 더 잘하는 일’이 될 것이다. 종합적으로 뉴스 가치를 판단하고 사회 구성원과 공감하며 창의적인 글을 쓰는 것 등이 핵심 업무로 부각될 것이다. 이런 인간 우위 역량은 쉽게 얻을 수 없다. 애초 인재도 잘 뽑아야 하지만, 그보다 기자 일을 하면서 종합적 판단 능력이나 창의성을 계속 키워나갈 수 있게 해주는가가 더 관건이다.
--- “서문 AI 저널리즘 시대: 기계가 구원의 동아줄이 될까?” 중에서

현재 세계 AI 뉴스 서비스 ‘최강자’로는 ≪블룸버그≫가 꼽힌다. ≪블룸버그≫는 2016년 존 미클스웨이트 편집국장의 주도로 전담팀을 구성해 전체적인 AI 혁신의 밑그림을 그렸다. 그 결과 2019년에는 AI가 관여하는 기사의 비중을 전체 콘텐츠의 25%까지 끌어올렸다. 알고리즘으로 각종 금융 데이터를 수집하고, 이를 토대로 AI가 속보와 다국어 뉴스를 쏟아내는 체계를 갖췄다.
--- “02 AI 뉴스 서비스의 국외 도입 사례” 중에서

AI 프로젝트를 할 때는 먼저 ‘데이터 곳간’부터 조사하는 것을 추천한다. 우리가 어떤 데이터를 갖고 있고, 어떤 자료는 밖에서 가져와야 하는지 미리 알아야한다. 그래야 덜 헤맨다. 특히 언론사는 기사, 사진, 동영상 등 뉴스 콘텐츠 데이터만 갖고 있을 뿐 실생활에 밀접한 다른 데이터는 없는 경우가 많다. 이 때문에 AI 프로젝트에서는 데이터를 찾는 일에 생각보다 손이 많이 간다.
--- “04 언론사의 AI 사용 설명서” 중에서

AI는 데이터 저널리즘도 개선할 수 있다. 데이터 저널리즘은 의회 지출 실태나 산업재해 통계 등 눈에 잘 안 보였던 뉴스를 탄탄한 근거와 함께 보여줘 계속 주목받는 분야다. 단 현재 데이터 저널리즘은 시간과 사람이 많이 필요하다. 데이터를 찾고 용도에 맞게 재가공하는 업무량이 엄청나다. 기자들이 며칠씩 엑셀 수천 행에 숫자나 키워드를 넣으며 ‘데이터 노가다’를 해야 한다. 이 일을 AI 알고리즘(논리전산체계)이 맡으면 효율은 눈에 띄게 좋아진다.
--- “07 언론 신뢰성 회복을 돕는 AI” 중에서

네이버는 2021년 2월 ‘네이버 AI 윤리 준칙’을 발표했다. 주요 AI 기술 기업으로서 어떻게 올바른 AI를 개발할지 고민한 결과물이라고 한다. 준칙은 ‘사회 구성원을 차별하지 않을 것’, ‘사람의 안전을 고려해 서비스를 설계할 것’, ‘사용자의 프라이버시를 보호할 것’ 등을 골자로 한다. AI 뉴스 서비스를 운영하는 언론사도 이런 윤리 규정을 마련할 필요가 있다.