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인공지능(AI)은 우리 주변의 모든 것을 자동화시킵니다. 뉴욕타임스, AP, 로이터, 워싱턴포스트, 야후 스포츠를 비롯한 여러 언론의 기사도 예외는 아니죠. 영국 통신사 PA(Press Association)는 매달 기사 3만 건을 인공지능으로 써냅니다. 이런 기사는 누가, 무엇을, 언제, 어디서 했는지 규칙에 따른 정형화된 기사가 대부분이지만, 오늘날 인공지능은 시나 소설처럼 창의적인 글쓰기 작업으로 점차 영향력을 넓히고 있습니다.

인공지능은 어떻게 콘텐츠를 작성할까요?

데이터로부터 이야기를 자동으로 만들어내는 소프트웨어를 자연어 생성(natural language generation)이라고 합니다. 비즈니스 데이터 리포트, 이메일 작성, 앱 메시지 커뮤니케이션, 고객 자산 포트폴리오를 비롯한 다양한 콘텐츠 작성에 해당 소프트웨어는 이미 사용되고 있죠.

자연어 생성은 먼저 콘텐츠의 형식을 파악한 뒤, 이에 맞는 독특한 글쓰기 방식과 구조를 확인합니다. 어떤 템플릿의 글을 쓸지는 자연어 생성 솔루션이나 소프트웨어 제공자에 의해 구성됩니다. 자연어 생성 과정에서 투입된 정형 데이터(structured data)는 조건 로직에 따라 맞는 템플릿의 글로 산출됩니다. 인공지능을 통해 쓰인 글이 사람이 작성한 콘텐츠처럼 보이게 하는 것이 위 과정에서 매우 중요한 목표죠.

미디어가 자연어 생성에 관심을 기울이는 이유

자연어 생성은 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하도록 돕습니다. 사람이 콘텐츠 하나를 만들어내는 시간 동안 자연어 생성 솔루션은 수천 개의 이야기를 만들어낼 수 있죠. 자연어 생성을 이용해 소비자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수도 있습니다. 또한, 자연어 생성은 사람이 데이터를 더욱 쉽게 이해할 수 있도록 돕기도 합니다. 차트와 그래프 같은 시각 자료를 요약해 독자에게 제공하며 사람들이 중요한 메시지를 파악할 수 있도록 하죠. 이를 통해 독자는 기사에 더 몰입할 수 있습니다.

자연어 생성이 사용되는 예

독일 코메르츠은행은 연구 시간과 비용을 절약하기 위해 인공지능을 이용해 투자 보고서를 만들어냅니다. 현재 인공지능 기술은 주식 자본 분석가 한 사람이 하는 일의 75%를 해낼 수 있습니다.

여러 언론사는 팩트체킹, 댓글 모니터링, 가짜뉴스 삭제, 콘텐츠 작성에 자동화 저널리즘 앱을 사용합니다. AP통신은 인공지능으로 수천 개의 스포츠 기사를 작성합니다. 직접 개발한 자연어 생성 도구를 사용해 워싱턴포스트는 뉴스 기사와 소셜미디어 게시물을 만들어냅니다.

많은 금융 기관은 내러티브 사이언스의 퀼 플랫폼을 사용해 10~15장의 금융 보고서를 즉석에서 작성합니다. 그루폰, 포브스, USAA 등의 회사도 이를 이용하죠. 인공지능은 긴 문서를 짧고 논리정연하게 요약할 수도 있습니다.

이제 자연어 생성은 소설을 쓰는 데도 이용됩니다. 물론 기계가 글을 쓸 때 사람 만큼의 창의력과 독창성을 가질 수 있는지에 대해서는 여전히 의문이 제기되고 있습니다. 하지만 이런 변화는 사람의 글쓰기가 왜 특별하고 어떻게 해서 창의적인 노력의 결과물이 되는지, 의미 있는 글을 구성하는 요건은 무엇인지에 관해 생각하게 합니다.

(포브스, Bernard Marr)

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