기자와 로봇의 공존? 로봇 저널리즘(Robot Journalism)

이세돌 vs. 알파고의 대국 이후 인공지능에 대한 관심이 쏟아지고 있습니다. 쏟아지는 관심과 콘텐츠의 공통된 화두는 “‘인공지능(AI) 혹은 로봇’이 인간을 대체할 수 있는가?” 일 것입니다.

이러한 화두는 자연스레 로봇으로 대체되는 인간의 일자리를 걱정하고 있습니다. 금융권의 애널리스트, 보험 설계사, 교사(선생님) 등이 거론되고 있지만, 가장 이슈가 되는 직업은 아마 ‘언론사 기자’일 것입니다. 이미 국내외 미디어의 스포츠/금융 분야에서 제한적으로 로봇이 기사를 작성하고 있기때문에, ‘로봇기자(Robot Journalist, Robot Journalism)’의 시대를 예상하는건 어렵지 않기 때문입니다.(가장 최근에는 일본에서 인공지능이 소설창작에 도전하여 일본 문학상 1차 심사에 통과하여 이슈가 되기도 했습니다.)

시대의 흐름상 로봇기자의 영역은 점차 넓어지겠지만, 개인적인 바램은 로봇기자가 인간을 완전히 대체하기보다는 방대한 데이터를 로봇이 분석하여 기자에게 제시하고, 이렇게 분석된 데이터를 기반으로 인간이 깊이 있는 기사(!)를 작성하는 상호-공존의 데이터 저널리즘(DATA Journalism)의 모습이 되길 희망합니다.

photo by Siyan Ren in unsplash.com

photo by Siyan Ren in unsplash.com

하지만, 이러한 공존을 위해서는 체계적인 데이터 관리와, 이 데이터를 분석해서 텍스트화 하는 ‘워드스미스(wordsmith)와 같은 소프트웨어, 그리고 이를 제대로 활용하기위한 CMS기반의 기사입력기의 도입 등 미디어의 ‘디지털혁신’이 선행되야 할 듯 합니다. 물론 ‘디지털혁신’은 기술뿐 아니라 편집국 내에서의 조직과 업무혁신도 필요하겠죠.)

지난 2012년 NYT의 Snow Fall 기사 페이지를 시작으로한 미디어의 ‘인터렉티브 페이지’유행과는 사뭇다른, 다양한 자료를 통해 장시간 천천히 살펴볼 필요가 있어 관련 자료를 정리해 봅니다.

국내최초 파이낸셜뉴스의 로봇 저널리즘 | 한국언론진흥재단 신문과 방송 2016.3월호
로봇 저널리즘 어디까지 왔나? | Naver Letter (2015.11.16)
로봇이 기자를 대체할 수 있다 vs 없다| 한국언론진흥재단(2015.9.8)
로봇 기자는 인간 기자 대체재 아닌 조력자 | 블로터닷넷(2016.3.30)
세뇌 당한 AI로봇 ‘히틀러 옳고 유대인 싫어’ | 중앙일보(2016.3.26)

로봇이 야구기사를 쓴다 … 그런데 아주 잘 쓴다 | 뉴스1(2015.5.25)
닻 올린 로봇 저널리즘 … “분석기사 작성에도 파괴력 가져” | 경향비즈(2016.1.27)
뇌불사건 폭로한 ‘데이터 저널리즘’| the ScienceTimes(2015.6.12)
국내 데이터저널리즘 동향분석 | 뉴스젤리(2015.5.12)
인공지능 소설 절반의 성공 | 연합뉴스(2016.3.22)

Automation in the Newsroom | NiemanReports (2015.9.1)
The New York Times Built a robot to help make article tagging easier | NimanLab (2015.7.30)
AP’s ‘robot journalists’ are writing their own stories now | the Verge ((2015.1.29)
Wordsmith’s ‘robot Journalist’has been unleashed | wired(2015.10.20)
1년에 10억 개의 기사를 쓰는 ‘워드스미스’를 아시나요? | 얼리어답터 (2014.7.3)
AP Has A Robot Journalist That Writes A Thousand Articles Per Month | Tech Times(2015.10.10)
Robo-journalism : How a Computer describes a sports match | BBC (2015.9.12)


기자와 로봇의 상호-공존의 모습은 ‘드라마티카(Dramatica)’라는 영화/드라마 시나리오 작성 프로그램의 사례에서 충분히 예상할 수 있습니다. 드라마티카를 활용한 시나리오 작성은 1990년도 이후 부터 이미 영화/드라마 산업에 사용되어오고 있었습니다. 우리가 익히 알고 있는 영화 ‘백투더퓨터(Back to the Future), ‘빅(Big)’,블레이드러너(Blade Runner)’, ‘이보다좋을수없다(As Good as It Gets), ‘에일리언(Aliens)’, ‘아메리칸 뷰티(American Beauty)’이 외 320여편의 영화가 드라마티카를 이용해 시나리오가 작성되었습니다.

dramatica

‘드라마티카’의 작동방식은 다음과 같습니다.

작가가 본격적인 집필을 들어가기전에 캐릭터의 설정(성별, 성향, 가족환경 등)이나 플롯/테마 구성, 용어의 정의 등을 드라마티카 프로젝트 프로필에 정리해 둡니다. 이 후 작가가 드라마티카의 에디터로 시나리오를 작성하면, 드라마티카 엔진은 입력된 텍스트를 분석하여 정의된 캐릭터 혹은 시나리오의 설정이 바뀌게되면 작가에게 자동으로 조언을 합니다.(남동생이 있는데 여동생이 있는 것으로 바뀌어 묘사하거나, 베트남전쟁에 참전 하러 갔는데 여행을 간 것으로 바뀌어 묘사되는 등…)
그러면 작가는 바로 잘못을 수정하고 일관된 내용으로 시나리오를 작성할 수 있게 되는거죠.

조금 긴 글을 써보신 분들이라면 이 기능이 작가에게 얼마나 편리하고 대단한지 짐작하실 수 있을 것입니다.

* 참고 : Waht is Dramatica?



Leave a Reply