"AI, 한번 기자가 되어 볼래?"... 사람보다 잘 쓸 수 있을까

기자, AI에 대체 가능성 '낮다' VS '높다'
GPT-4·RAG에 취재자료 주고 기사 의뢰
'한국일보 기자' 된 AI, 어떤 기사 쓸까

편집자주

인공지능(AI)은 인간 노동자를 돕게 될까요, 아니면 대체하게 될까요. AI로 인해 새로운 직업이 생기기도 했고, AI와 인간의 경쟁이 촉발되기도 했습니다. 이미 시작된 노동시장의 '지각변동'을 심층취재했습니다.

그림 생성형 인공지능(AI) '미드저니'에 '인간의 직업이 AI로 대체된 시대의 기자'를 상상해 그려보게 한 결과물. 로봇이 노트북을 두드리고 있다. 미드저니 캡처

한국은행이 지난해 11월 발간한 'AI와 노동시장의 변화' 보고서에 따르면, 기자는 인공지능(AI)에 의해 대체될 가능성이 낮은 직업으로 분류된다. AI가 특정 직업을 대체할 확률을 뜻하는 'AI 노출지수'가 기자의 경우 하위 14%에 그친다. 제빵사, 돌봄서비스 종사원, 무용가와 같은 수준이다.

이는 언론인에게 희소식이다. 사람처럼 자연어를 이해하고 발화할 수 있는 거대언어모델(LLM)이 등장하면서 기사 형태의 글을 작성하는 것이 얼마든지 가능해졌고, 나아가 기자가 AI에 의해 대체될 수 있다는 부정적 전망이 심심찮게 나오고 있어서다. 과연 기자는 한국은행의 분석처럼 AI 시대에도 존재 가치를 찾을 수 있을 것인가, 아니면 AI에 일자리를 내주고 말 것인가.

한국일보는 '기사거리 선정취재기사 작성데스킹'이라는 일련의 과정에서 생성형 AI가 대신할 수 있는 '기사 작성' 업무를 AI에 '발주'해봤다. AI의 기사 작성 과정은 이준환 서울대 언론정보학과 교수와 오종환 랩투아이 대표의 도움을 받았다. 기사 작성에는 AI 빅데이터 분석 전문기업인 랩투아이의 '검색 증강 생성'(RAG)¹ 기술과 오픈AI의 GPT-4가 이용됐다. 일명 '랩투아이 RAG 시스템'이다.

이준환(오른쪽) 서울대 언론정보학과 교수와 오종환 랩투아이 대표가 8일 서울 관악구 서울대연구공원에서 한국일보와 인터뷰하고 있다. 오 대표 뒤로 AI에 'AI 기술의 부상, 노동시장 혁신과 불평등의 고민' 기사 작성을 지시한 프롬프트가 대형 모니터 화면에 올라와 있다. 정다빈 기자

기사 쓰기 프롬프트 엔지니어링

기사 작성을 위해선 AI가 원하는 결과물을 내놓을 수 있도록 프롬프트(명령 입력창)에 입력할 지시문을 설계해야 한다. 이른바 '프롬프트 엔지니어링'이라고 불리는 과정이다. AI에 '기자'라는 특정한 인격, 즉 페르소나를 부여하는 게 첫 번째다. 우선 랩투아이 RAG 시스템에 '한국일보 미래기술탐사부 기자'라는 역할을 주입했다. '뉴스 기사 어조는 정보 전달에 초점을 맞추고, 객관적이어야 한다', '균형 있는 관점을 제시하기 위해 다양한 관점과 의견을 포함한다' 등 기자가 주로 채택하는 어조도 설명했다. AI가 지시를 더 잘 이해할 수 있도록, 기자의 최신 기사도 사례로 제공했다.

GPT-4와 검색 증강 생성(RAG) 기술이 적용된 인공지능(AI)에 본보 기획 'AI 시대, 노동의 지각변동' 관련 기사를 쓰라고 지시하기 위해 설계한 프롬프트의 일부. 그래픽=강준구 기자

아울러 학습된 내용에 한해서만 답하는 AI의 한계를 넘어서기 위해 기자가 직접 해당 분야 전문가를 만나서 청취한 인터뷰의 발췌, 국제노동기구(ILO) 같은 관련 기관에서 발표한 보고서 등을 글감으로 제시했다. 또 AI가 보다 세심하게 신경 써야 할 부분들은 프롬프트 하단에 재차 지시했다. 이를테면 문장의 어미는 '합니다', '입니다' 대신 '한다', '이다'라고 표현하라는 식이다. '이 업무는 내 경력에 매우 중요하니 최선을 다해달라'는 감정적 호소도 덧붙였다.

1800자 분량 기사 생성, 바이라인은 AI

여러 갈래의 미세조정을 거친 결과, AI 기자인 '랩투아이 RAG 시스템'은 'AI 기술의 부상: 노동시장 혁신과 불평등의 고민'이라는 1,800자 분량의 기사를 생산해냈다. 2015년 야구 경기 데이터를 바탕으로 기사를 쓰는 로봇 기자 '야알봇'을 만든 이준환 교수는 AI가 기사 작성뿐 아니라, 취재와 기사 배포, 언론사 홈페이지 운영 같은 다른 단계에서도 역할을 할 수 있다고 설명한다. 이 교수는 "AI가 기사를 작성하는 데서 나아가 특정한 '기사 스타일'을 만들어낼 수도 있다. 또 기사에 첨부된 사진의 설명을 쓰고, 기사에 어울리는 이미지를 추천하거나 생성하는 것도 가능하다"고 덧붙였다.

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1. <1>생성과 분화

   1. "월 700만원 벌어봤어요"… 아들 셋 30대 주부는 어떻게 'AI 일꾼'이 됐나
   2. 사람 손 거쳐야 똑똑해지는 AI... 학습 데이터 수작업 일자리도 고도화
   3. 선거 프로그램 매니저 뽑는 오픈AI... 빠르게 다양해지는 AI 엔지니어 일자리
   4. 딱 맞는 AI 골라주고, 전문지식 특훈도... 진화하는 AI 엔지니어
   5. "인구 감소 대응하려면 AI 산업 확대 필요… AI과학자·설계자 길러내야"

2. <2>대체와 대응

   1. 1분 만에 영상 진단, 표본 아닌 전체 자료로 감사... "일 안 뺏기려면 AI 잘 다뤄야"
   2. AI가 로봇, 소프트웨어보다 인간에게 더 '위험'한 이유
   3. "내 자리 대체할지 모를 AI, 내가 학습시켰다"... 콜센터 습격한 AI
   4. 웹툰 그리고 스토리도 짜는 AI... 인간 창작의 가치 어디까지

3. <3>노동의 미래는

   1. "AI, 노동시장에 구조적 차별 가져올 수 있다"... 해외 석학들의 경고
   2. 미국은 노동보호 앞장서는데, 우리는... "노동자·경영자·학자 참여하는 통합 거버넌스 필요"

4. <4: 에필로그> 기자와 AI

   1. AI가 쓴 기사, 사람 '데스킹' 받아보니... 문장 매끄럽지만 논지 불분명 한계
   2. AI가 쓴 기사와 전문 데스킹 기사, 직접 비교해보세요

1 '검색 증강 생성'(RAG)

데이터를 학습한 범위 내에서 한정된 답만 내놓는 AI의 맹점을 채우기 위해 질문에 답하기 전 외부 데이터베이스를 실시간으로 검색할 수 있도록 하는 AI 보강 기술.

이현주 기자 memory@hankookilbo.com

오지혜 기자 5g@hankookilbo.com