AI가 포털 뉴스 편집하자..”심층 기사 대신 ‘클릭용’ 쏟아낸 언론”

계약 톰슨:/안에서 밖으로. 여자.대노마.여아/여/20210125121752329AI가 포털 뉴스를 편집하자..”심층기사 대신 ‘클릭용’을 쏟아낸 언론”(서울=뉴스1) 송화영 기자 = 인공지능(AI)이 포털 뉴스 편집에 관여한 이후 언론사들이 심층 취재를 한 깊이 있는 기사보다는 ‘클릭용 키워드’를 염두에 둔 기사를 쏟아냈다는 연구결과가 나왔다. 언론사들이 양 중심의 ‘AI 딥러닝 방식’에 맞춰 기사의 ‘질 대신 양’을 선택해 저널리즘 가치를 재고할 때라는 지적도 이어졌다.v.daum.net이재원 이화여대 연구위원 자극적 제목 붙여 알고리즘 속이기 전략뉴스1 DB(서울=뉴스 1)송·화영 기자=인공 지능(AI)이 포털 사이트 뉴스 편집에 관여한 이후 언론이 심층 취재한 깊이 있는 기사보다는 “클릭용 키워드”를 염두에 둔 기사를 쏟아 냈다는 연구 결과가 나왔다.보도 기관의 양 위주의 “AI딥 러닝 방식”에 맞추어 기사의 “질 대신 양”을 선택하고 저널리즘 가치를 재고할 때라는 지적도 이어졌다.이화 여자 대학교 커뮤니케이션·미디어 연구소의 이·재원 연구 위원은 “포털 사이트의 인공 지능 뉴스 큐레ー션 도입과 뉴스 생산 관행 변화에 관한 연구:네이버 연예 뉴스를 중심으로 “라는 제목의 논문에서 이같이 밝혔다.포털 사이트는 뉴스 편집의 객관성을 확보하기 위해서 인간이 개입하던 기존 시스템을 폐지하고 AI콘텐츠 추천 알고리즘에 따라서 뉴스를 배열하고 있다. 카카오는 2015년부터 개인 맞춤형 추천 AI알고리즘을 모바일에 도입하고 네이버는 2019년 4월부터 자체 편집 영역을 없애고 개인의 이용 형태에 따른 AI알고리즘을 적용하고 있다.그는 AI가 포털 사이트의 뉴스 편집을 전담한 뒤 알고리즘 저널리즘 구현이 어떻게 변화했는지 연예 매체를 중심으로 연구에 돌입했다.그는 “포털 사이트는 『 AI큐레ー션은 인간의 선입견을 배제한 』으로서 장점을 앞세우고 있지만 이용자의 취향에 맞추어 제공되는 정보는 『 필터 버블 』에 따른 부작용을 우려가 있다”고 밝혔다. 필터 버블은 인터넷 정보 제공자가 맞춤형 정보를 이용자에게 제공하고 이용자는 필터링 된 정보만 접하게 되는 현상을 말한다.한국 언론 진흥 재단 언론 연구 센터 조사 결과(2019년), 맞춤형 뉴스 제공 사용자 85.2%는 “내가 필요한 정보를 담은 뉴스만 볼 수 있고 좋은 “라고 답했으나 73%는 “내가 좋아하는 뉴스만 보이고 중요한 뉴스를 놓치지 않을까 걱정된다”라고 대답했다. 이용자가 필터 버블 현상을 인지하고 있는 것으로 확인할 수 있는 부분이다.이처럼 AI큐레ー션이 보편화하는 뉴스 생산자의 역할이 중요하게 되었지만, 뉴스 생산자는 “저널리즘 가치 구현”보다는 AI에 대처하기 위해서 자극적 제목을 달아 이용자의 클릭을 유도하는 AI을 속이는 현상을 낳고 있다.그는 AI편집 시스템에 맞춘 뉴스 생산자의 관행이 어떻게 변화하고 있는지, 인공 지능 큐레ー션 환경에서 뉴스는 저널리즘의 가치를 제대로 실현하고 있는지를 중점으로 연구했다.이에 대한 연예 뉴스를 생산·유통되는 15명을 심층 인터뷰한 결과 연예 뉴스 면의 기자들이 AI의 작동 원리를 파악하는 “알고리즘 사기”전략을 구사하고 있음을 확인했다.알고리즘을 달래는 전략의 예로는 Δ 제목에 “단독””공식””종합”등을 달고 포장하거나 Δ 소셜 미디어에서 발생한 일을 복사하고 기사화하거나 Δ 키워드 중심의 무의미한 기사를 반복적으로 생산한 행위 등이 있다.이 연구 위원은 “(뉴스 생산자가)뉴스 가치에 걸맞은 기사를 발굴·취재하기보다는 이용자가 선호하는 기사, 포털 사이트 메인에 오르는 기사를 우선적인 기사 가치로 고려하고 있는 “이라며”심층·기획·인터뷰 기사는 실종하는 연예 뉴스 생산 현장 기자들은 독자가 없는 포털 사이트 작동 방식에 적응하기 위해서 기존 저널리즘 가치의 상당 부분을 포기하고 있다”라고 지적했다.그는 “전문 편집자가 좋은 기사를 메인으로 편집하고 준 기존 방식이 사라지고 기자들이 크라ー스라ー토할 만큼 키워드를 기존 기사로 찾고 있다”로서 “구체적인 작동 방식이 알려지지 않은 알고리즘을 예측하는 기사를 생산하면서 연예 미디어 소속 기자들이 양질의 기사를 못쓴 점에 대해서 아쉬움을 드러내기도 했다.이 연구 위원은 “연구 결과 현재 AI편집 기본 전제가 죠나 리듬 차원에서 바람직하지 않은 방향으로 작동하지 않고 있다”라고 역설했다.그는 “보도 기관의 포털 사이트에 대한 지나친 의존도와 전 재료 경쟁에서 시작된 포털 사이트에 대한 불신, 알고리즘에 대한 이해도의 차이, 각 언론 기관의 유통망 다각화 등의 문제가 복합적으로 작용하고 있다”며”이 때문에 연예 기사 생산자들은 큰 피로감과 자괴감을 호소하고 있다”라고 말했다.동시에 “연예 매체는 포털에 뉴스를 서비스하는 가속화하는 낮은 품질 경쟁에서 벗어나라고 자정 노력을 기울일 필요가 있는 포털 사이트 역시 저널리즘 행위자의 하나로 알고리즘을 투명하게 공개하는 사회적 합의를 이룰 필요가 있다”고 덧붙였다.마지막으로 이 연구 위원은 “포털 사이트가 전문가들의 검증을 거쳐서 나이 1번 안팎에서 미디어 데이를 열어 전반적인 변화와 방향을 발표하고 있으나 보다 상세한 방향성을 뉴스 제작자들과 공유할 필요가 있다”로서 “알고리즘은 영업 비밀로 간주되지만 언론 영역에 영향을 미친다면 사회적으로 공개된 논의될 필요성이 있다”라고 목소리를 높였다.