📰AI와 미래

저널리스트 · 무슨 일이 벌어지고 있는지 밝혀내 대중에게 전하는 목격자. 로마의 아크타 디우르나부터 파나마 페이퍼스까지, 권력이 피하고 싶어하는 질문을 여전히 던진다.

자동화는 대부분의 다른 직업보다 일찍 뉴스룸에 도달했다: AP통신은 2014년부터 정기 기업 실적 기사를 자동 생성하기 시작해, 기자를 늘리지 않고도 분기당 취재 대상 기업을 수백 곳에서 수천 곳으로 확대했다. 10년이 지난 지금 녹취, 번역, 요약, 정형화된 뉴스의 초고는 모두 기계의 일이 되었고, 모든 대형 뉴스룸은 자신들의 관행 중 어떤 것이 사실 그저 템플릿에 불과했는지 판단하고 있다.

정직한 구분선은 이 일 한가운데를 관통한다. 이미 존재하는 정보를 재포장하는 일 — 요약, 취합, 보도자료 재작성 — 은 쉽게 자동화되고, 실제로 많은 기자를 고용했던 업무였다. 새로운 정보를 만들어내는 일은 그렇지 않다. 어떤 모델도 카메라가 금지된 곳에 설 수 없고, 겁먹은 관료를 설득해 입을 열게 할 수 없으며, 장관에게 질문을 던지고 그 답에 법적으로 책임을 지는 이름을 걸 수 없다.

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중간

기계가 대신할 수 있는 업무의 비율

일상적 산출물의 상당 부분 — 정기 요약, 녹취, 번역, 초고 요약, 피드 모니터링 — 은 이미 자동화 가능하며, 주로 취합에 기반한 일자리는 사라지고 있다. 특종을 만들어내는 업무는 자동화될 수 없다: 사람 취재원을 발굴하는 일, 사건을 직접 목격하는 일, 적대적인 책임 추궁 인터뷰는 모두 신뢰받고 법적으로 책임지는 사람을 필요로 한다. 이 일자리는 사라지기보다 축소되면서 오리지널 취재 중심으로 재편된다.

직함이 아니라 업무 단위로 산정했다. 낮을수록 안전하다.

AI가 대체하지 못하는 직업 →

기계가 가져가지 못하는 것

목격

92

깨끗한 기록이 존재하지 않는 곳 — 전쟁터, 비공개 법정, 재난 현장 — 에 물리적으로 존재하며 자신이 본 것을 믿게 만들 사람이 필요하다. 존재는 합성될 수 없으며, 합성된 '영상'이 늘어날수록 검증된 인간 목격자의 가치는 오히려 커진다.

취재원 발굴과 신뢰

88

유출, 내부고발자, 비공식 안내는 수년간 지켜온 약속으로 쌓인 관계를 통해 사람에서 사람으로 흘러간다. 파나마 페이퍼스는 한 사람이 신뢰할 한 사람을 고르는 데서 시작되었다. 겁먹은 취재원이 전화를 걸기로 결심하는 그 기자의 자리를 대체할 인터페이스는 없다.

책임 추궁 인터뷰

83

권력을 가진 사람에게 달갑지 않은 질문을 던지고, 그가 회피할 때 물러서지 않는 것은 법적 무게가 실린 인간 대 인간의 대면이다. 관료들은 챗봇에게는 결코 요구받지 않을 방식으로 기자에게 답할 의무를 진다.

검증과 법적 책임

75

이름이 밝혀진 한 사람이 필요하다면 법정에서까지 모든 발행된 주장에 대해 책임진다. 명예훼손법, 실드법, 프레스 인증 모두 그런 한 사람의 존재를 전제한다. 모델은 그 뒤에 아무도 없는 그럴듯한 문장을 생성할 뿐이며, 그것이 바로 뉴스룸이 발행을 거부하기 위해 존재하는 그런 종류의 것이다.

뉴스 판단력

68

실제 공동체에 무엇이 중요한지, 무엇을 헤드라인에 앞세울지, 무엇이 공정하고 준비가 되었는지 결정하는 일은 가치관과 지역 지식, 취향을 담아낸다. 모델은 참여도를 순위 매길 수는 있지만 한 마을이 무엇을 알 자격이 있는지 결정할 수도, 그 선택에 대해 나중에 답할 수도 없다.

이미 가져가고 있는 것

정형화된 뉴스 재작성

82

실적 요약, 스포츠 요약, 날씨, 시장 동향 브리핑은 AP가 2014년 실적 보도를 자동화한 이래 대규모로 기계가 써왔다 — 구조화된 데이터에서 나오는 템플릿화된 기사로, 정확히 언어모델이 가장 값싸게 할 수 있는 일이다.

녹취와 번역

85

한때 테이프 한 개당 몇 시간의 신입 노동이었던 인터뷰 녹취는 이제 거의 즉각적이고 거의 무료이며, 기계 번역은 외국어 자료를 어느 기자에게나 열어준다 — 자동화가 이 직업에 선사한 가장 명백한 순수 이득 중 하나다.

취합과 SEO 요약

74

다른 매체의 취재를 검색 트래픽을 위해 재작성하는 일은 2010년대 내내 수천 명을 고용했다. 이제 모델은 이런 파생적 요약을 미미한 비용으로 생산하며, 그 위에 세워졌던 일자리들은 이미 사라지는 중이다.

모니터링과 알림

60

피드, 공시, 소송 기록, 데이터셋에서 이상 징후를 감시하는 일은 점점 알고리즘화되고 있다 — 법원 기록 스크레이퍼와 공시 알림이 이제 자동으로 단서를 표면화하며, 신입 출입처 기자가 관행적으로 하던 순찰 업무를 대신한다.

일이 변해가는 방식

국경을 넘는 협업이 모델이 되다

ICIJ의 파나마 페이퍼스는 약 80개국 370여 명의 기자를 공통 엠바고 아래 하나의 공유 유출 자료에 투입했다 — 개별 뉴스룸이라면 결코 시도할 수 없었던 작업 방식으로, 파라다이스 페이퍼스와 판도라 페이퍼스에서 반복되며 이제 대형 탐사보도의 표준이 되었다.

기계가 돕는 문서 뭉치 분석

유출 자료는 이제 테라바이트 단위로 들어온다 — 파나마 페이퍼스만도 1,150만 건의 파일이었다 — 그리고 머신러닝이 첫 단계를 처리한다: 색인화, 개체 매칭, 이름 표시. 기자의 일은 한 단계 올라가, 모든 것을 읽는 대신 기계가 표면화한 것을 캐묻고 입증하는 일이 된다.

저널리스트 자신이 브랜드가 되다

뉴스레터 플랫폼과 팟캐스트는 개별 기자가 자신의 출입처와 독자를 조직 밖으로 데리고 나갈 수 있게 하며, 한 세기 동안 매체 이름이 필자를 고용하던 관계를 뒤집는다. 편집자, 변호사, 팩트체커라는 이 직업의 안전망은 그들과 함께 이동하지 않으며, 이는 이 모델의 아직 해결되지 않은 비용이다.

오픈소스 조사가 하나의 출입처가 되다

2014년 이후 벨링캣의 작업 — 공습 지점을 지오로케이션하고 스크리팔 독살 용의자를 공개 기록으로 특정한 일 — 은 오신트(OSINT)를 인정받는 분과로 만들었고, 주요 매체의 시각 포렌식 데스크는 이제 위성 이미지, 영상, 항공 데이터로 사건을 재구성해 퓰리처상을 받고 있다.

갈라져 나오는 새 직업들

데이터 저널리스트

취재원이 데이터셋인 보도 방식: 기록을 정제하고 분석하고 시각화해 이야기를 찾아낸다 — 2005년에는 거의 존재하지 않았던 뉴스룸 전문 분야로, 지금은 몇 안 되는 꾸준히 성장하는 분야 중 하나다.

오신트/시각 조사관

위성 이미지, 소셜 영상, 항공 추적, 공개 기록으로 사건을 재구성하는 일로, 벨링캣이 확립한 전통을 잇는다 — 검증 자체가 하나의 독자적인 조사 기술이 된 것이다.

팩트체커

국제팩트체킹네트워크의 강령 아래 전 세계 수백 명이 일하는 전담 검증 데스크와 독립 기관들이, 이 직업의 가장 오래된 내부 규율을 그 자체로 대중을 향한 독립적 직업으로 바꿔놓았다.

뉴스레터 발행인

특정 출입처를 직접적인 구독 사업으로 운영하는 기자-창업가 — 제도적 뒷받침을 독자층·아카이브·위험에 대한 소유권과 맞바꾼다.

전망

고용 셈법은 냉정하다: 신입 채용 공고를 채웠던 업무 — 재작성, 요약, 녹취, 취합 — 이 가장 자동화하기 쉬운 업무이고, 그것이 대표하던 초급 단계는 얇아지고 있다. 이 직업의 존재 이유를 정당화하는 업무 — 오리지널 취재, 취재원 관리, 검증, 목격 — 은 가장 자동화하기 어려운 업무이며, 원래부터 늘 희소한 부분이었다.

이는 더 작지만 더 단단한 핵심을 가진 업계를 가리킨다: 정보를 재포장하는 데 돈을 받는 사람은 줄고, 살아남은 일자리 중 상대적으로 더 많은 부분이 어떤 데이터베이스에도 아직 없는 것을 찾아내는 데 세워진다. 기계와 함께 문서 뭉치를 다룰 수 있고, 합성 미디어를 검증할 수 있고, 그러면서도 여전히 문을 두드리는 기자가 시장이 지금 보상하는 두 가지 절반을 모두 겸비한다.

변수는 기술이 아니라 그 밑에 깔린 사업 모델이다. AI가 지역 신문을 닫게 만든 것이 아니라 광고 붕괴가 그렇게 만들었고, 구독·자선·공적 자금이 대규모 오리지널 취재의 비용을 감당할 수 있을지가 어떤 모델의 성능보다 이 직업의 규모를 더 크게 좌우할 것이다. 그 기능은 지금까지 모든 매체를 견뎌왔다. 언제나처럼 질문은, 그 초고의 값을 누가 치르느냐다.

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