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    AI 뉴스룸 기술 원칙 규범(큰글자책)(리얼미디어)(방송문화진흥총서 258)

    • 최승재,손승혜,이수진 저
    • 커뮤니케이션북스
    • 2026년 08월 14일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791143031341
    쪽수363쪽
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    제품구성단행본
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    책 소개

    AI가 뉴스룸에 들어왔다. 뉴스를 찾고, 만들고, 전달하는 과정 전반에 AI가 점점 더 깊이 관여한다. 뉴스 생태계에서 AI 기술은 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없을까? AI를 활용하는 언론사들은 어떤 경험을 하고 있을까? 뉴스룸의 AI 활용에는 어떤 법적 책임과 권리가 따를까? 공학자, 커뮤니케이션학자, 법학자가 한데 모여 이들 질문에 답한다. 기술, 원칙, 규범의 교차점에서 AI 저널리즘의 현재와 미래를 탐구한다. 세 학문의 대화를 통해 AI 뉴스룸 구석구석을 샅샅이 탐사해 보자.

    목차

    [목 차]

    AI는 저널리즘의 기회인가, 위협인가

     

    1AI 저널리즘의 기술 풍경

    01 AI와 데이터의 이해

    02 AI 데이터의 중요성, 수집, 전처리

    03 AI 데이터의 품질과 품질 분석

    04 AI 최신 기술

    05 AI 뉴스 추천 알고리즘과 AI 뉴스 윤리

     

    2AI 저널리즘은 우리의 뉴스를 어떻게 바꿔 가고 있는가

    06 템플릿 저널리즘

    07 데이터 저널리즘의 확장과 AI

    08 뉴스 생산 단계에서의 AI 기술

    09 뉴스 전달과 소비에서 작동하는 AI

    10 AI 저널리즘 생태계의 주체들

     

    3AI, 저널리즘 그리고 법

    11 AI 저널리즘 그리고 저작권법

    12 AI 학습과 공정이용

    13 AI, 저널리즘 그리고 디지털 레플리카

     

    결론

    용어 정리


    [본 문]

    데이터 과학 분야의 가장 중요한 격언은 쓰레기가 들어가면, 쓰레기가 나온다(garbage in, garbage out)”이다. 이 원칙은 AI 모델의 성능이 전적으로 입력 데이터의 품질에 달려 있음을 강조한다. 현실 세계에서 수집된 원시 데이터는 거의 예외 없이 더럽다(dirty)’. 즉 불완전하고, 일관성이 없으며, 오류로 가득 차 있다. 따라서 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻기 위해서는 데이터를 세심하게 정제하고 정련하는 과정이 필수적이다. 데이터 정제는 데이터 파이프라인에서 가장 많은 시간이 소요되지만 최종 결과물이 신뢰 위에 구축되었음을 입증할 수 있는 단계다.

    _“02 AI 데이터의 중요성, 수집, 전처리중에서

     

    최고 수준의 데이터 저널리즘에서 전처리 과정은 탐사보도의 준비 단계를 넘어 탐사보도 그 자체가 될 수도 있다. 프로퍼블리카의 저널리즘적 성취는 최종적으로 정제된 데이터베이스를 분석한 결과물뿐만 아니라 혼란스러운 원시 데이터 속에서 진실을 찾아내고 추출하고 정제하고 검증해 낸 고된 과정 전체에 있다. 가디언의 탐사보도는 데이터셋을 구축하는 행위 자체가 저널리즘의 역할을 수행했다고 할 수 있다. 뉴스룸에서 데이터 정제 작업 자체가 전통적인 현장 취재나 정보원 개발과 동일한 비중의 작업이며 탐사 최전선에 서 있는 취재기자와 같은 가치를 지녔음을 보여 준 사례이기 때문이다.

    _“03 AI 데이터의 품질과 품질 분석중에서

     

    휴먼인더루프는 AI 기반 시스템이 자동으로 데이터를 처리하고 초안을 생성하는 과정에 반드시 인간의 개입(검증, 수정, 의사결정)을 포함시키는 구조적 설계 방식을 의미한다. 이는 AI의 효율성과 인간의 판단력을 결합해 뉴스의 정확성, 신뢰성, 윤리성을 확보하기 위한 모델로 간주된다. 앞서 살펴본 워싱턴포스트의 헬리오그래프 시스템도 기사들이 템플릿 기반으로 자동 작성되지만, 데이터 이상 징후가 발생했을 때는 편집자에게 알림을 보내 검토할 수 있게 하는 기능이 포함되어 있다. 이 구조가 바로 휴먼인더루프의 원형적인 모습으로, 기계의 속도와 인간의 판단력을 결합한 하이브리드 시스템이라고 할 수 있다.

    _“06 템플릿 저널리즘중에서

     

    2024년 딥시크 쇼크 이후 여러 AI 개발사들은 지식 증류를 위한 학습을 하지 못하도록 규정하고 있다. 자신은 타인의 저작물, 성과물을 무단으로 사용하면서 경쟁사는 그 결과물을 이용하지 못하게 하는 아이러니한 상황이 발생하는 것이다. 생성형 AI 학습 데이터셋을 제작하기 위한 대량 복제가 공정이용인지를 논할 때, 이를 인간의 학습 과정에 비유해 문제를 해결하는 것은 공정이용을 주장하는 쪽이든 저작권 침해를 주장하는 쪽이든 적절하지 않다. 산업을 위해 제도를 변경하는 것이 맞는지, 그럴 필요성이 있는지, 누구를 위한 면책규정인지, 면책규정을 통해 사회와 공공이 얻는 이익은 무엇인지 등에 대한 논의가 선행되어야 한다.

    _“12 AI 학습과 공정이용중에서

     

    디지털 레플리카는 주중에도, 주말에도 일한다. 주중 앵커와 주말 앵커가 구별 없이 디지털 레플리카로 뉴스를 전달할 수 있다. 특정한 아나운서를 기초로 한 레플리카를 활용할 수도 있고 존재하지 않는 디지털 휴먼을 활용할 수도 있다. 더욱이 2025<케이팝 데몬 헌터스>의 성공으로 우리는 인류가 인간이 아닌 누군가를 저널리즘에 활용하는 일에 대해서도 거부감을 느끼지 않을 것임을 예상할 수 있다. 이 과정에서 대상에 따라 차별화된 접근이 필요하다. 유명인이라면 그의 이미지를 AI에 학습시킬 때 퍼블리시티권 보호를 전제해야 하고, 유명인과 무관한 디지털 휴먼이라면 퍼블리시티권 외의 권리를 고민해야 한다.

    _“13 AI, 저널리즘 그리고 디지털 레플리카중에서

    출판사 서평

    기술, 저널리즘, 법으로 짓는 탄탄한 AI 뉴스룸

     

    뉴스룸에서 AI의 쓰임새는 무궁무진하다. 속보를 자동으로 작성하고, 기삿거리를 찾아 주고, 독자가 궁금해할 만한 기사를 추천한다. 심지어 AI 앵커가 등장해 24시간 교대 없이 뉴스를 전한다. 그러나 알고리즘 편향이나 환각이 뉴스의 고유한 가치를 훼손하는 일도 심심찮게 벌어진다. 기사들이 AI 학습 데이터로 활용되면서 법적 분쟁이 불거지기도 한다. AI가 불러오는 기회와 위협 사이에서 뉴스룸은 어떻게 균형을 잡아야 할까?

    어느 한 분야의 시각만으로는 AI 뉴스룸의 미래를 올바른 방향으로 이끌 수 없다. 여러 학문이 긴밀히 대화하면서 기술을 이해하고 원칙을 세우며 규범을 가다듬어야 한다. 이 책은 바로 그러한 대화의 물꼬를 튼다. 공학자, 커뮤니케이션학자, 법학자가 공학적 기술, 저널리즘의 원칙, 법적 규범의 교차점에서 AI 저널리즘의 현재와 미래를 탐구한다. AI 저널리즘은 사회 전체가 함께 설계해야 할 책임의 생태계다. 이 책에 담긴 풍부한 사례와 논의를 통해 인간과 AI가 함께하는 더 나은 저널리즘을 같이 만들어 보자.

     

    이 책의 구성

    1부에서는 공학자 이수진이 AI 저널리즘의 기술 풍경을 그린다. 최근 뉴스룸의 핵으로 부상한 데이터 저널리즘은 거대 담론뿐 아니라 우리 주변의 구체적인 사회 문제를 깊이 있게 파고들 수 있게 한다. 데이터가 지닌 힘을 활용해 사회 구조를 파악하고 이슈를 찾는 것이다. 기계학습과 심층학습의 기본 원리, 데이터를 수집·정제·전처리하는 여러 가지 방법론, 트랜스포머 모델과 디퓨전 모델을 비롯한 최신 기술, 뉴스 추천 시스템의 다양한 접근법을 이해함으로써 뉴스룸이 나아가야 할 방향을 정밀하게 구상할 수 있다.

    2부에서는 커뮤니케이션학자 손승혜가 국내외 뉴스 미디어들의 AI 활용과 저널리즘의 원칙 사이 길항을 다룬다. 전 세계에서 AI는 템플릿 저널리즘 등의 형태로 뉴스 선택·제작·전달 과정을 자동화하고 있다. 이는 저널리즘에 긴요한 신속성과 효율성을 크게 높이고 기자들이 더욱 심층적인 보도에 몰두할 수 있는 환경을 마련한다. 그러나 알고리즘 편향이나 환각 등 AI의 한계는 정확성·신뢰성·다양성 같은 저널리즘의 본질적 가치를 훼손하기도 한다. 2부는 생생한 사례들을 통해 이러한 현황을 자세히 들여다보면서 뉴스룸이 AI와 공존하기 위해 어떤 가이드라인을 세우고 어떤 역량을 갖춰야 하는지 고찰한다.

    3부에서는 법학자 최승재가 공정이용과 퍼블리시티 등 AI 저널리즘과 직결된 법제 동향을 논한다. AI는 법적으로 다양한 쟁점을 제기한다. AI는 현행 저작권법상 저작권자가 될 수 있을까? AI를 학습시키는 데 기존 저작물을 활용하는 것은 공정이용으로 인정할 수 있을까? 디지털 휴먼은 퍼블리시티권과 관련해 어떤 문제를 야기할까? 새로운 입법의 필요성을 둘러싼 논쟁이 뜨겁다. 이는 뉴스룸이 주의 깊게 살펴야 할 문제다. 공적이고 정확한 기사 데이터는 AI 학습에 일순위로 고려되며, 뉴스에 수많은 사람들의 초상과 목소리가 등장하기 때문이다. 다양한 국가의 법제를 살핌으로써 한국이 만들어 갈 AI 뉴스룸에 필요한 규범을 생각해 볼 수 있다.

    저자 소개
    저자 : 최승재,손승혜,이수진

    최승재 (지은이)

    세종대학교 법학과 교수(사법연수원 29)로서 서울대학교에서 학사, 석사, 박사, 미국 Columbia Law School에서 LL.M. 학위를 받았다. 변호사·변리사로서 랜드마크 사건들을 처리한다. 대한상사중재원 중재인, 한국특허법학회 부회장, 저작권위원회 감정전문위원, 저작권보호원 이사, 국제지식재산권보호협회(AIPPI)·한국세법학회·한국중재학회 부회장을 맡고 있다. 대법원 재판연구관, ·장법률사무소 변호사, 경북대학교 법학전문대학원 교수, 삼성과 마이크로소프트 변호사, 대한변협법제연구원장, 언론중재위원 등을 역임했다. 저서로 ≪인공지능과 경쟁법≫(2025), ≪인공지능의 역사≫(2024), ≪저작권법≫(2인 공저, 2024), ≪음악저작권침해분쟁의 구조와 대응의 논리≫(공저, 2022), ≪표준필수특허와 법≫(2021), ≪부정경쟁방지법 주해≫(공저, 2020), ≪신미국특허법≫(3인 공저, 2020/2023), ≪상사중재법≫(2인 공저, 2018/2025), ≪영업비밀보호법≫(공저, 2017), ≪특허판례연구 I, II, III(공저, 2017), ≪금융거래법≫(2016), ≪개인 정보≫(2016), ≪디자인의 새로운 지형, 저작권과 상표권≫(2016), ≪음악저작권 침해≫(2015), ≪직무발명제도 해설≫(공저, 2015), Intellectual Property Law in Korea(공저, 2015), ≪변호사와 의뢰인 사이의 비밀보호를 위한 제도 연구≫(2013), ≪미국특허판례연구 I, II(공저, 2013), ≪미국특허법≫(2011), ≪미국 대법관 이야기≫(2010), ≪전략적 기업경영과 법≫(2010), ≪특허권남용의 경쟁법적 규율≫(2010), ≪경쟁전략과 법≫(2009) 등이 있다.

     

    손승혜 (지은이)

    2000년부터 세종대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수로 재직하고 있다. 서울대학교 영어영문학과에서 학사, 신문학과(현 언론정보학과)에서 석사 학위를 받았으며, 텍사스주립대학교(오스틴) RTF에서 “Direct Broadcast Satellites: Transnationalization of Television, Audience, and Culture”(1998)로 박사 학위를 받았다. 평화방송 프로듀서, 한국언론재단 연구위원, 한국언론학보 편집이사, 한국여성커뮤니케이션학회 회장, 한국방송통신전파진흥원 이사, 세종대학교 사회과학대학장 등을 역임하며 현업과 연구 활동을 계속해 왔다. 국내외 학술지에 “Dual Impacts of Anthropomorphic Relationships with Companion Robots at Home for Older Adults: Evidence from Hyodol Users in South Korea”(2026), “틱톡 플랫폼의 ‘For You’ 추천 시스템이 노년층 사용자의 태도 및 지속 사용 의도에 미치는 영향”(2025), “TV 뉴스 속 AI 로봇의 성별 특성은 어떻게 변화해 왔는가?: TV 뉴스에 나타난 AI 로봇의 성별 역할과 핵심 가치에 관한 탐색적 연구”(2023), “Social Media and Communication in Times of Public Health Crisis: Analysis of COVID-19 YouTube Vlog Activities in the Sharing of Patient Experience and Information”(2023), “The Drums of War in the Korean Peninsula: Youtube Network Analysis on the Spread of Another Korean War”(2021), “우리는 어떤 로봇을 만들어가고 있는가? 2010-2019 텔레비전 뉴스에 등장한 인공지능 로봇의 전달 방식과 특성에 관한 탐색적 연구”(2020) 등 미디어 기술과 수용자, 저널리즘에 관한 다수의 논문을 발표했다.

     

    이수진 (지은이)

    2021년 세종대학교 인공지능학과 신설 당시 교수로 부임했다. 현재는 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과 조교수로 Human-Centered AI Lab(HCAI Lab)을 이끌고 있다. 고려대학교 응용동물과학과 학사를 거쳐 이화여자대학교 디자인학 석사, 서강대학교 미디어공학 석사 학위를, “인터랙티브 크로노모포시스: 3D다중노출기술을 이용한 모션 표현”(2013)으로 박사 학위를 취득하며 생명과학과 공학을 아우르는 융합적 전문성을 쌓았다. 전통적인 컴퓨터 비전 기술을 활용해 인간이 인지하는 공간과 운동감을 디지털 매체로 구현하는 이미지 기반 미디어 AI 콘텐츠 기술의 기틀을 마련했다. 저서로는 ≪SW코딩역량평가 TOSC 기출문제≫(공저, 2025), ≪인공지능 생성 모델 예술≫(2024), ≪예술가의 메타버스 사용법≫(2023), ≪뉴미디어 아티스트, 기술을 활용한 예술가들≫(2016) 등이 있다.

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