인공지능(AI) 알파고와 현존 최고수 프로기사 이세돌 9단의 바둑 대결은 알파고의 4승1패 완승으로 끝났다. 전 세계는 숨죽이며 세기의 대국을 지켜봤고, 그 결과에 경악했다. 그 어떤 슈퍼컴퓨터라고 해도 반상(盤上)에서만큼은 결코 인간을 능가할 수 없을 것이라고 확신했던 오만은 여지없이 무너졌다. 스스로 학습해 인류를 뛰어넘는 인공지능이라니.
SF영화나 공상과학소설에나 등장했던 인공지능의 가공할 능력을 현실에서 똑똑히 목도한 인류는 한편으로는 경악하고, 다른 한편으로는 불안해하면서 인공지능이 보편화될 미래의 세계를 상상하고 있다. 이러다가 영화 매트릭스처럼 인류가 만든 인공지능 소프트웨어에 인류가 지배당하는 것은 아닌지 막연한 공포감에 전율하기도 한다.
지난 1월 스위스 다보스포럼에서는 앞으로 5년간 인공지능이나 로봇에 의해 전 세계에서 약 500만개의 일자리가 소멸할 것이라는 우울한 전망이 나왔다. 이미 증권시장이나 텔레마케팅 등의 분야에서는 인공지능, 즉 소프트웨어 로봇이 급속히 사람을 대체하고 있다. 언론계도 예외는 아니다. 스스로 자료를 수집해 분석하고, 가치 판단을 내린 뒤 완벽한 기사를 쏟아 내는 로봇기자의 등장으로 ‘로봇 저널리즘’이라는 신조어까지 만들어졌다.
미국의 ‘퀘이크봇’은 지질조사국의 데이터를 수집하다가 일정 수준 이상의 수치가 감지되면 기사를 만들어 LA타임스에 제공한다고 한다. 국내에서도 한 언론사가 올 초부터 뉴스로봇이 작성한 프로야구 경기 기사를 게재하고 있다. 인간보다 광범위하게 데이터를 수집할 수 있는 데다 정확하고 빠르기까지 하다니 데스크도 믿음직스러울 것 같긴 하다.
신문사 편집국이나 방송사 보도국의 풍경은 30여년 전과 비교하면 상전벽해만큼이나 변했다. 일선 기자는 1줄에 13칸짜리 원고지와 씨름했고, 유선전화는 쉴 새 없이 울려 댔다. 북새통 속에서 날마다 전쟁을 치르듯 뉴스를 만들어 냈다. 함께 울고 웃으며 취재원과 소통했다. 기사 속에는 그런 감정들이 고스란히 녹아 있었다. ‘휴먼 저널리즘’이라고 할 만했다.
한국언론진흥재단에 따르면 소프트웨어 로봇이 작성한 기사와 사람이 쓴 기사를 동시에 보여 줬더니 성인의 절반 정도만 구별해 냈다고 한다. 로봇기자의 기사 작성 완성도가 그만큼 높다는 얘기다. 알파고에서 알 수 있듯 데이터가 누적되고, 학습량 또한 상상 초월이니 로봇기자들은 더욱더 수준 높은 기사들을 쏟아 낼 것이다.
기자를 폄하하는 용어 가운데 ‘받아쓰기 기자’가 있다. 의문을 갖고 덤비기보다는 불러 주는 대로 받아 적는 기자를 말한다. 나팔수나 매한가지다. 진실은 왜곡될 수 있다. 이젠 ‘받아쓰기 로봇기자’를 걱정해야 할 판이다. 감정 없는 ‘로봇 저널리즘’, 그 무한한 가능성 못지않게 선결해야 할 과제도 많아 보인다.
박홍환 논설위원 stinger@seoul.co.kr
지난 1월 스위스 다보스포럼에서는 앞으로 5년간 인공지능이나 로봇에 의해 전 세계에서 약 500만개의 일자리가 소멸할 것이라는 우울한 전망이 나왔다. 이미 증권시장이나 텔레마케팅 등의 분야에서는 인공지능, 즉 소프트웨어 로봇이 급속히 사람을 대체하고 있다. 언론계도 예외는 아니다. 스스로 자료를 수집해 분석하고, 가치 판단을 내린 뒤 완벽한 기사를 쏟아 내는 로봇기자의 등장으로 ‘로봇 저널리즘’이라는 신조어까지 만들어졌다.
미국의 ‘퀘이크봇’은 지질조사국의 데이터를 수집하다가 일정 수준 이상의 수치가 감지되면 기사를 만들어 LA타임스에 제공한다고 한다. 국내에서도 한 언론사가 올 초부터 뉴스로봇이 작성한 프로야구 경기 기사를 게재하고 있다. 인간보다 광범위하게 데이터를 수집할 수 있는 데다 정확하고 빠르기까지 하다니 데스크도 믿음직스러울 것 같긴 하다.
신문사 편집국이나 방송사 보도국의 풍경은 30여년 전과 비교하면 상전벽해만큼이나 변했다. 일선 기자는 1줄에 13칸짜리 원고지와 씨름했고, 유선전화는 쉴 새 없이 울려 댔다. 북새통 속에서 날마다 전쟁을 치르듯 뉴스를 만들어 냈다. 함께 울고 웃으며 취재원과 소통했다. 기사 속에는 그런 감정들이 고스란히 녹아 있었다. ‘휴먼 저널리즘’이라고 할 만했다.
한국언론진흥재단에 따르면 소프트웨어 로봇이 작성한 기사와 사람이 쓴 기사를 동시에 보여 줬더니 성인의 절반 정도만 구별해 냈다고 한다. 로봇기자의 기사 작성 완성도가 그만큼 높다는 얘기다. 알파고에서 알 수 있듯 데이터가 누적되고, 학습량 또한 상상 초월이니 로봇기자들은 더욱더 수준 높은 기사들을 쏟아 낼 것이다.
기자를 폄하하는 용어 가운데 ‘받아쓰기 기자’가 있다. 의문을 갖고 덤비기보다는 불러 주는 대로 받아 적는 기자를 말한다. 나팔수나 매한가지다. 진실은 왜곡될 수 있다. 이젠 ‘받아쓰기 로봇기자’를 걱정해야 할 판이다. 감정 없는 ‘로봇 저널리즘’, 그 무한한 가능성 못지않게 선결해야 할 과제도 많아 보인다.
박홍환 논설위원 stinger@seoul.co.kr
2016-03-18 31면