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AI는 저널리즘의 기회인가, 위협인가1부 AI 저널리즘의 기술 풍경01 AI와 데이터의 이해02 AI 데이터의 중요성, 수집, 전처리03 AI 데이터의 품질과 품질 분석04 AI 최신 기술05 AI 뉴스 추천 알고리즘과 AI 뉴스 윤리2부 AI 저널리즘은 우리의 뉴스를 어떻게 바꿔 가고 있는가06 템플릿 저널리즘07 데이터 저널리즘의 확장과 AI08 뉴스 생산 단계에서의 AI 기술09 뉴스 전달과 소비에서 작동하는 AI10 AI 저널리즘 생태계의 주체들3부 AI, 저널리즘 그리고 법11 AI 저널리즘 그리고 저작권법12 AI 학습과 공정이용13 AI, 저널리즘 그리고 디지털 레플리카결론용어 정리
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Su-Jin Lee
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기술, 저널리즘, 법으로 짓는 탄탄한 AI 뉴스룸뉴스룸에서 AI의 쓰임새는 무궁무진하다. 속보를 자동으로 작성하고, 기삿거리를 찾아 주고, 독자가 궁금해할 만한 기사를 추천한다. 심지어 AI 앵커가 등장해 24시간 교대 없이 뉴스를 전한다. 그러나 알고리즘 편향이나 환각이 뉴스의 고유한 가치를 훼손하는 일도 심심찮게 벌어진다. 기사들이 AI 학습 데이터로 활용되면서 법적 분쟁이 불거지기도 한다. AI가 불러오는 기회와 위협 사이에서 뉴스룸은 어떻게 균형을 잡아야 할까?어느 한 분야의 시각만으로는 AI 뉴스룸의 미래를 올바른 방향으로 이끌 수 없다. 여러 학문이 긴밀히 대화하면서 기술을 이해하고 원칙을 세우며 규범을 가다듬어야 한다. 이 책은 바로 그러한 대화의 물꼬를 튼다. 공학자, 커뮤니케이션학자, 법학자가 공학적 기술, 저널리즘의 원칙, 법적 규범의 교차점에서 AI 저널리즘의 현재와 미래를 탐구한다. AI 저널리즘은 사회 전체가 함께 설계해야 할 책임의 생태계다. 이 책에 담긴 풍부한 사례와 논의를 통해 인간과 AI가 함께하는 더 나은 저널리즘을 같이 만들어 보자.이 책의 구성1부에서는 공학자 이수진이 AI 저널리즘의 기술 풍경을 그린다. 최근 뉴스룸의 핵으로 부상한 데이터 저널리즘은 거대 담론뿐 아니라 우리 주변의 구체적인 사회 문제를 깊이 있게 파고들 수 있게 한다. 데이터가 지닌 힘을 활용해 사회 구조를 파악하고 이슈를 찾는 것이다. 기계학습과 심층학습의 기본 원리, 데이터를 수집·정제·전처리하는 여러 가지 방법론, 트랜스포머 모델과 디퓨전 모델을 비롯한 최신 기술, 뉴스 추천 시스템의 다양한 접근법을 이해함으로써 뉴스룸이 나아가야 할 방향을 정밀하게 구상할 수 있다.2부에서는 커뮤니케이션학자 손승혜가 국내외 뉴스 미디어들의 AI 활용과 저널리즘의 원칙 사이 길항을 다룬다. 전 세계에서 AI는 템플릿 저널리즘 등의 형태로 뉴스 선택·제작·전달 과정을 자동화하고 있다. 이는 저널리즘에 긴요한 신속성과 효율성을 크게 높이고 기자들이 더욱 심층적인 보도에 몰두할 수 있는 환경을 마련한다. 그러나 알고리즘 편향이나 환각 등 AI의 한계는 정확성·신뢰성·다양성 같은 저널리즘의 본질적 가치를 훼손하기도 한다. 2부는 생생한 사례들을 통해 이러한 현황을 자세히 들여다보면서 뉴스룸이 AI와 공존하기 위해 어떤 가이드라인을 세우고 어떤 역량을 갖춰야 하는지 고찰한다.3부에서는 법학자 최승재가 공정이용과 퍼블리시티 등 AI 저널리즘과 직결된 법제 동향을 논한다. AI는 법적으로 다양한 쟁점을 제기한다. AI는 현행 저작권법상 저작권자가 될 수 있을까? AI를 학습시키는 데 기존 저작물을 활용하는 것은 공정이용으로 인정할 수 있을까? 디지털 휴먼은 퍼블리시티권과 관련해 어떤 문제를 야기할까? 새로운 입법의 필요성을 둘러싼 논쟁이 뜨겁다. 이는 뉴스룸이 주의 깊게 살펴야 할 문제다. 공적이고 정확한 기사 데이터는 AI 학습에 일순위로 고려되며, 뉴스에 수많은 사람들의 초상과 목소리가 등장하기 때문이다. 다양한 국가의 법제를 살핌으로써 한국이 만들어 갈 AI 뉴스룸에 필요한 규범을 생각해 볼 수 있다.
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