[한국 언론은 인공지능을 어떻게 보도하는가]장밋빛 보도에 묻히는 잠재적 문제들 좋은정보

누가 AI가 무슨 약자냐고 묻는다면 뭐라고 대답할까. 조류 인플루엔자(Avian influenza)라고 대답할 수도 있지만 십중팔구는 인공지능(Artificial Intelligence)이라고 대답하는 것이 질문의 맥락에 부합할 것이다. 인공지능이한국사회모두, 특히 경제와 산업의 중요한 과제 중 하나로 자리 잡은 덕분이었다 언제부턴가 언론에서는 매일같이 인공지능과 관련된 기사가 끊임없이 흘러나온다. 한 기업이 미래에 살아남기 위해 인공지능을 적용한 서비스 자체 제품을 출시했습니다.거자신이 국가가 미래 먹거리 경쟁에서 뒤지지 않도록 인공지능 산업과 인재 육성에 앞으로 수년간 수천억몇조원까지 투입할 것이라는 것 자체가 이런 상황에서 멀지 않은 미래의 몇몇 직업이 인공지능에 점령될 테니 개인은 이런 직업에 몸서리치지 않게 대비해 전망 좋은 인공지능 개발자가 돼야 한다는 식이었다. 별로 틀린 말은 아니다. 그러나 이것으로 충분한가. 미디어를 평가할 때는 그들이 무엇을 말하고 있는지를 볼수록 그것을 어떻게 말하고 있는지, 그렇게 함으로써 말하지 않은 것은 무엇인지를 보는 것도 중요하다. 한국 언론은 인공지능을 어떻게 보도하는가.관련 기관에 의존한 취재가 대부분 한국 언론의 인공지능 관련 보도 경향은 한국언론진흥재단의 뉴스 빅데이터 분석 시스템인 빅카인즈를 통해 대략 파악할 수 있다. 1990년 1월 1개~2019년 12월 31개의 기간 중 국내 언론에 게재된 인공 지능을 언급한 기사 1)은 총 30만 3,195개였지만, 이 중 2015년까지 실린 기사는 모두의 14Percent미만에 불과하다. 그리고 2016년 3월 한달간 무려 6,695개의 기사가 게재된 이후, 인공 지능에 관해서 언급한 기사가 급격히 언제나 그랬듯이어자 신이 2016년 3월은 이세돌 9단과 알파 고의 바둑 대결이 있었던 역사적 시기였다. 인공 지능에 큰 관심이 없었던 한국 언론이 인공 지능을 지방 금게 된 것은 4년에도 못 미치는 것이었다 그리고 흥미로운 것은 인공지능에 대한 언론의 관심이 증가하는 속도다. 2016년부터 2019년까지 매년 모두 인공 지능의 기사의 9Percent, 16Percent, 21Percent, 39Percent이 실렸으니, 무서울 정도의 증가 추세다.[그림 1]

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이처럼 늘 그랬던 것처럼 흥미가 해소된 것일까. 이는 해당 기사에 포함되는 인물, 기관, 키워드간의 관계 네트워크에서 확인할 수 있다.[그림 2]의 네트워크의 가장 복팡브에는 구글, 마이크로 소프트, 삼성 전자, 페이스북, IBM, 마이크로 소프트 등 이른바 현재 인공 지능을 앞서고 있다는 기업이 위치하고 있다. 과학기술정보통신부, 정보통신기술진흥센터(현 정보통신기획평가원), 대한민국전자통신연구원(ETRI) 등 인공지능 산업 및 연구의 진흥에 관여하는 국내 기관뿐 아니라 중국과학원과 같은 대동소이적인 역할을 하는 해외 기관도 네트워크 주변부에 위치하고 있다. 네트워크에 포함된 인물의 성격도 뚜렷한 편인데, 래리 페이지(구글)사티아 아니며 화상(마이크로 소프트), 이재용(삼성 전자)과 함께 다시 언급한 인공 지능 관련 글로벌 중견 기업 총수가 나쁘지 않이효은아(SK텔레콤 AI서비스 단장), 김정희(현대 카드 AIR랩실장)등 국내 중견 기업의 인공 지능 담당이다 환율이 나쁘지 않고 또는 장 씨(4차 산업 혁명 위원회 위원장) 같은 인공 지능 진흥 담당 국가의 인물이 거의 이다니다. 인공지능 연구자들도 네트워크에 포함돼 있지만 거짓 없이 거의 모드존슨(KAIST AI대학원장), 최기성(KAIST 전산학부)처럼 공학 분야 연구자다.

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기사에 등장하는 인물이 나쁘지 않은 기관이 사실상 대기소 아니며 취재원과 깊은 관계를 맺고 있는 것(팍데밍·킴송호, 베크 용민, 20하나 5)을 감안하면 이런 결과가 일러 준다 것은 대부분이 밝혀진다. 대한민국 언론은 급격하게 항상 뛰어난 인공지능에 대한 흥미를 절대적으로 인공지능을 개발하는 중견기업이 나쁘지 않고, 그런 일을 하는 인물 또는 인공지능 산업을 진흥하는 기관에 의존해 해소해 온 것이다. 따라서 대한민국 언론의 인공지능 관련 보도는 자연스럽게 중견기업이 나쁘지 않고 경제발전, 산업성장에 초점을 맞출 수밖에 없다. 취재원의 관심사가 바로 그것이었기 때문이다 이를 고려하면 인공지능 기사의 키워드-인물-기관 네트워크에 기가지니 구글 어시스턴트 에코닷 키즈 같은 제품이 여럿 섞여 있는 것은 전혀 이상하지 않다.이 같은 취재원 편중 현상은 관련 기사의 분위기를 전반적으로 장밋빛으로 만드는 경향이 있다. 인공지능을 개발하거나 나쁘지 않은 인공지능 제품을 만드는 데 이용하는 중견기업들은 그런 방법론이 왜 훌륭한지 설명하면서 거기에 어떤 잠재적인 문제점이 있는지 스토리로 삼지 않는다. 정부도 나쁘지 않다. 인공지능 진흥정책을 정당화하기 위해서는 진흥 후 국민의 삶이 얼마나 나쁘지 않고 윤택할지 스토리할지, 나쁘지 않고 진흥에 실패할 경우 우리의 삶이 얼마나 나쁘지 않고 큰 (경제적) 기회를 잃는지 설명하는 것이 가장 간소하다. 기자가 취재 과정에서 취재원의 정보를 비판적으로 받아들일 수는 있지만, 그것도 관점이 다른 취재원의 정보를 충분히 접할 수 있을 때만이었다. 구글이 나쁘지 않기 때문에 마이크로소프트, 페이스북 등은 큰 틀에서 인공지능을 보는 관점은 같지만 이곳만 취재하는 기자가 어떤 다른 스토리를 할 수 있을까.인공지능에 대한 심층적인 분석이 많지 않아 많은 보도자료에 의존하고 있다.이번에는 인공지능에 관한 개별 기사를 보자. 인공지능 관련 기사 전체의 관점은 한쪽으로 치우쳐 있다고 해도 개별 기사가 좋으면 문제는 크게 줄어든다. 그러나, 인공지능에 관한 많은 기사가 충실하다고는 말하기 어렵다. 상당수가 보도자료에 언급된 '인공지능'이라는 용어와 예기를 그대로 옮겨 썼기 때문이다. 요즘 뭔가 기계가 판단하는 기능이 있는 경우 다 인공지능과 '뜬치는' 경향이 있지만 사실 인공지능은 발전단계 나쁘지 않아 그 목표에 의해서 아주 아주 다양하게 구분된다(마츠 유타카, 20하나 5;쵸용임, 20하나 2위). 예를 들어 아마존의 본추천과 넷플릭스의 영상추천은 모드 딥러닝 기반의 인공지능을 이용한 것이지만 실제로 두 사람의 목표는 완전히 같을 수 없다. 책을 직접 만들지 않고 판매수수료를 받는 아마존은 어느 책이든 이용자의 취향에 맞는 것을 추천하면 되지만 영상을 다른 콘텐츠 제작사에서 사오는 경우가 많은 넷플릭스는 콘텐츠 수급비용을 줄일 수 있도록 이용자가 나쁘게 생각하는 것 중에서 가급적 자체 제작 콘텐츠가 나쁘지 않은 블록버스터가 아닌 마이당신 제작사의 콘텐츠를 추천할 필요가 있다. 그런 차이를 어느 방법이든 기사에서 언급하는 것은 독자가 인공지능이 어떤 사람을 대신해 주고, 그것이 어떤 결과를 낳는지 이해하는 데 매우 중요하다. 그러나 현실은 어떤가. 대부분의 기사들이 단지 인공지능 기반 추천이라는 보도자료의 언어를 그대로 인용할 뿐 그것이 무엇을 어떻게 해 주는지 알려주지 않는다. 지금까지 간단하게 나쁘지 않지만 한국 언론이 인공지능에 관해 어떻게 보도하는지를 정리하면 다음과 같다. 1째 데힝 민국의 언론의 인공 지능에 대한 훙미웅 20하나 6년 3월 앞으로 급격히 증가했습니다. 둘째, 그 흥미를 없애는 과정에서 주로 인공지능을 개발하는 중견기업들이 나쁘지 않고 진흥하는 기관에 절대적으로 의존하는 경향이 있었다. 셋째, 그렇다.그래서 기사는 인공지능의 경제적, 산업적 가치를 옹호하는 관점에 서 있는 경우가 많았다. 넷째, 그런 기사 가운데 인공지능 자체에 대한 심층적인 분석을 시도하는 경우는 상대적으로 적었다. 상당수는 보도자료 예기를 인용하는 데 그쳤다.어려운 주제+IT기자 발전주의가 낳은 보도 행태가 이래저래 발발한 원인은 무엇일까. 크게 두 가지를 들 수 있다. 첫번째는 인공 지능 자체가 이해하기 어려운 주제와 점이었다 본격적인 인공 지능 연구는 약 70년 전의 하나 950년대에 시작됐지만 2)본격적 성취는 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)에 의한 디 프로 닌(deep learning)기법이 높은 성능의 그래픽 처리 장치(GPU)에서 운영할 수 있게 된 20하나 0년대에야 나쁘지 않아주 나쁘지 않는 아키 시작했습니다. 그래서 한번 승승장구한 딥러닝 기법은 현재 전문연구자도 따라잡지 못할 정도로 나날이 발전해 새로운 연구결과를 낳고 있다. 하루가 멀다 하고 기사 기획과 마감에 쫓기는 기자들이 요즘 컴퓨터공학 관련 주제에 대해 전문적인 식견을 갖는 것은 올바른 스토리로서 어려운 한 가지였다. 하나칙이 내용과 존슨은 기자와 취재원의 관계를 의사 전달 과정의 방향성과 의존도로 독립·상호 의존 및 흡수의 세 유형으로 구분했습니다(Gieber&Johnson, 하나 96개). 기자는 보도의 객관성을 위해 독립적인 관계를, 취재원이 기사에 나쁘지 않다는 입장을 충실히 반영할 수 있는 흡수관계를 원하는 것이지만 취재 예기가 전문적이고 어려울수록 기자들은 취재원에 흡수돼 의존하기 쉽다. ​ 인공 지능을 과학 관련의 화제로 한정할 수는 없지만, 김진영(20하나 8)도 과학 전문 기자들이 과학 보도에서 느끼는 중요한 장벽 중 1프지앙아로ー'과학 지식의 장벽'을 건드리고 있다.​ 다른 1프지앙아은 국내 IT분야 기자 나쁘지 않아 그것은 소위 '발전주의적'이라는 관점에서 볼 수 있는 매체에 매우 깊이 자리 잡고 있는 것이었다 나쁘지 않는 프지앙아웅 하나 990년대에, 향후 IT산업 전문지에서 활동하던 기자들이 이른바'IT거품','벤처 붐'시기에 다른 IT전문 매체를 창간하는 고가 나쁘지 않아 다른 경제지, 종합신문, 방송으로 이동한 것이 한국의 IT취재분야 발청주의적의 성격을 형성하는 데 기여하였으며, 그것이 지금도 상당 부분 유지되고 있다고 여겨진다. 예를 들어 원 쵸루링과 김 성욱(20하나 3)은 하나 980년대 이야기의 꽃 오난 전 나쁘지 않는 문 기자들의 업계 이동을 간략히 설명하고 있지만, 중요한 점은 전 나쁘지 않고 문의 모토는 '산업과 경제 발전에 기여' 죽는 것이며, 이 미디어 출신들을 영입한 언론의 목적은 주로 부족한 IT분야의 지식, 취재 경험을 보완하는 데 있었다는 것이었다 즉, IT분야의 중견 기업이 나쁘지 않고 정통부, 산업부 등 정부 부처와 긴밀한 관계를 형성하는데 거부감이 아닌 취재 문화가 국내 인공 지능의 보도의 중견 기업이나 기관에 의존 경향을 만들고 나쁘지 않아아 가서 인공 지능의 경제적 산업적 가치에 초점을 맞춘 보도의 분위기를 형성하는데 기여한 현실성이 높다.현재의 보도에서는 인공지능의 한계를 전달하기 어렵고, 실제로 우리를 나쁘지는 않다. 언론은 '취재원에 대한 어려운 주제의 의존'과 '산업 경제의 발전 지향'이라는 속성이 욕하나 경우 어느 정말로 이듬해인 결과를 낳게 될지, 이른바'황우석 사태'를 통해서 경험하고 있는 캉묘은크·김학재·이성민, 2006). 물론 인공지능이라는 한 가지 반적인 주제를 줄기세포 논문조작이라는 지엽적인 문재와 동일선상에서 비교할 수는 없으며, 현재 IT분야 기자들의 발전주의적 성격을 그때 몇몇 언론, 기자들의 비이성적인 광기와 연관시켜서는 안 될 것이다. 다만 그런 과진실 경험을 감안할 때 현재 인공지능 보도의 특징이 독자가 바로 알아야 할 인공지능의 성격, 특히 인공지능의 한계와 관련된 것을 사라지게 할 수 있다는 점은 기자 스스로 염두에 둬야 할 일이었다.

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요즘 같은 보도 분위기라면 인공지능 판정이나 선택을 인간이 전혀 이해할 수 없다는 점(XAI 이슈)이나 인공지능 학습에 사용된 데이터가 편향될 경우 인공지능은 그 편향을 더욱 강화하는 판정을 내릴 수 있다는 점(편향성이슈) 등을 독자에게 전달하기까지 상당히 오랜 시간이 걸릴 것이다.최 승욱/단 심비의 깊이(주)이사 ​. 위 기사는<신문과 방송>2월호'집중 조사'섹션에 수록되어 있습니다.

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날)'인공 지능','AI','A.I.'의 세명 중 하그와잉라도 언급한 기사 중'조류'단어를 포함하지 않은 것 2)투 모스 대학 죠은・메코시(John McCarthy)등은 한 956년 다트머스 대학의 하계 연구 프로그램인 '인공 지능에 대한 다트머스 여름 연구 기획(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)'을 기획하고 AI라는 용어를 에당쵸우로 사용했습니다.​ ​ 참고 문헌 캉묘은크·김학재·이성민, 〈 아이적 염원과 숭고한 과학 〉, 대한민국 방송 학회 학술 대회 논문집, 43일-453쪽, 2006. 김진영, 〈 언론인들의 과학 보도의 벽의 유형에 관한 연구 〉, 대한민국의 언론 정보학(기업보), 49,99-일 2일 20일 0. 마츠 유타카,《인공 지능과 디플러 닌)돈 아엠엥비, 20일 5. 팍데밍·킴송호, 베크 용민,《뉴 수비크 데이터 분석 시스템 연구》대한민국의 언론 진흥 재단, 20일 5. 원 쵸루링 김 성욱, 〈 전까지 좋은 글에 대한 고찰:IT전문지 경영 성과 대중적 산업 전문지로 성장을 중앙에 〉, 디지털 융합 연구, 일별, 95-일 06쪽, 20일 3. 조영입니다,《인공 지능 시스템), 홍릉 과학 출판사, 20일 2.Gieber,W.&Johnson, W. 〈 The city hall"beat":a study of reporter and source roles〉, Journalism Quarterly, 38(3), pp.289-297일 96일. ​