[미디어@미래] ④로봇 기자와 ‘19금 곰 테드’

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최근에 개봉한 영화 이야기로 로봇저널리즘 기획의 네 번째 글을 시작하려 한다. 지난 6월 국내 영화관에서 상영을 시작한 영화 ‘⑲금 곰 테드(Ted)2‘. 이 영화를 보지 않았다고 이 글을 읽는 걸 꺼릴 필요는 없다. 이 글에서는 주말 지상파에서 나오는 영화 소개 프로그램 수준 정도의 영화 이야기가 나온다,

영화의 주인공인 말하는 곰인형 테드는 결혼에 성공한다. 무릇, 결혼생활이 그렇듯 테드에게도 녹록잖다. 테드 부부는 삐걱대던 결혼생활의 돌파구로 아이를 갖고자 한다. 그러나 불행히도 아내는 아이를 가질 수 없는 몸으로 확인된다. 정자를 기증받아 아이를 갖는 방식이 불가능하게 되자, 테드 부부는 입양을 결정한다. 그러나 입양의 과정에서 부모의 법률적 부적절함이 문제가 돼 테드 부부는 아이를 얻지 못한다.

문제가 된 부적절함이란 아버지가 될 테드가 ‘사람’이 아닌 ‘물건(property)’이라는 특수성 때문이었다. 입양 시도는 테드의 인생에 ‘긁어 부스럼’으로 작용한다. 이 일을 계기로 인간과 동일한 사회 구성원으로서 살아가던 테드는 직장에서 해고되고 사회에서 인간이 아닌 ‘솜뭉치 곰 인형’ 대우를 받게 된다. 이에, 테드가 “자신은 인간과 다름없다”며 자신의 ‘인권(?)’을 입증하기 위한 소송을 제기하면서 영화의 본격적인 이야기는 시작된다. 이 영화의 하이라이트 중 하나인 법정 공방에서 테드의 정체성에 대한 양측의 핵심 논리는 다음 두 문장으로 정리될 수 있다.

“테드는 자의식이 있고, 사랑에 공감할 수 있으니 인간과 다름없는 개체로 봐야 한다.”
“배를 누르면, 조건반사적으로 ‘I love you(사랑해)’를 말하는 개체가 자의식을 가진 사람인가?”

로봇이 쓴 기사를 기사로 평가할 수 있을까

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잠시 산으로 간 듯 보인, 이야기를 본래 궤도로 돌려보자. 이번 4회에서는 로봇저널리즘의 가능성과 한계를 중심으로 기술한다고 3회에 밝힌 바 있다. 본 주제로 돌아가기 위한 질문 하나.

“그렇다면, 로봇이 쓰는 생산물을 ‘기사’로 평가할 수 있는가?”

먼저 ‘그렇다’는 입장에서 논의를 전개해 본다. 로봇도 ‘인간처럼’ 판단을 할 수는 있다. 프로그램 된 틀 안에서 이분화 된 판단 체계에 따라 주어진 데이터 내에서 검색, 적합한 데이터를 추출, 기사의 형태로 만들 수 있다. 주어진 사실의 신속하고 정확한 전달이 뉴스 미디어의 역할이라면, 이 과정을 더 효과적으로 수행할 수 있는 로봇이 ‘인간 기자’ 보다 더 훌륭한 기자라고 볼 수도 있다. 기술의 발달 덕에 결점으로 지적받던 로봇의 글을 쓰는 능력도 최근 신장됐다. 반 데 카와 크래머의 연구에 따르면, 사람들은 로봇이 쓴 기사에 어색함을 느끼지 않았다. 로봇이 쓴 기사를 두고 인간이 쓴 줄 혼동할 정도였다. 관련 논문을 간단히 정리하면 다음과 같다.

반 데 카와 크래머 연구의 주요 내용

구분내용
연구대상네덜란드인 232명 대상 (일반인 168명, 기자 65명)
남성 45.7%, 여성 54.3%
최연소 피실험인 19세, 최고령 피실험인은 65세
연구방법알고리즘에 기반한 기사와 통신사 기사 간 비교
기사 종류: 스포츠, 금융
연구결과1. 전체 연구 대상자들은 “알고리즘이 쓴 기사와 기자가 쓴 기사 간 차이가 없다”고 답변 (신뢰도와 전문성 측면에서)
2. 기자들은 “알고리즘으로 작성된 기사보다 기자가 쓴 기사가 보다 전문적”이라고 판단
연구의 전문 참조: van der Kaa, H. A. J., & Krahmer, E. J. (2014). Journalist versus news consumer: The perceived credibility of machine written news. In Proceedings of the Computation+Journalism conference. New York.

이 연구로 인해 로봇이 ‘인간 기자’를 대체할 수 있다는 논리는 힘을 얻을 수 있다. 딥러닝(deep learning)의 발달로 기계 스스로 학습할 수 있는 능력(machine learning)이 배가돼 로봇이 더 똑똑해지는 방향으로 진화하고 있기 때문에, 로봇의 인간 대체 가능성에 대한 지지는 더욱 높아질 것이다. 로봇이 쓴 기사나 인간이 쓴 기사나 큰 차이가 없을 정도로 로봇이 발달했다는 식의 분석은 한글로 쓰인 기사에도 적용될 수 있다는 분석이 최근 서울대 이준환 교수팀의 뉴스로봇이 알려진 후 제기되고 있다. 외람되지만, 프로야구 뉴스를 쓰는 이 교수팀의 뉴스로봇은 사실 전달자로서 훌륭한 능력을 보이고 있다.

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“로봇은 새로운 형태의 저널리즘을 창조할 수 있다”

팩트를 빠르게 찾아 빠르게 전달하는 일을 인간의 노동력 없이 할 수 있는 로봇의 능력은 매력적이다. 여러 개의 스크린을 통해 동시에 그리고 끊김 없이 콘텐츠를 소비할 수 있는 N스크린 시대에 위와 같은 로봇 기자의 역할은 더욱 부각될 수 있다. 휴대폰에 이어 시계 그리고 또 다른 화면을 통한 뉴스 콘텐츠 전달을 사람이 아닌 로봇이 수행한다면 신속성과 정확성 그리고 비용 대비 효율성 측면에서 우월할 수 있을 것이다. 로봇 기자에 대한 높은 신뢰를 보이고 있는 학자들은 이러한 로봇의 장점을 강조하며 “로봇은 새로운 형태의 저널리즘을 창조할 수 있다”고 역설한다. 이러한 주장의 개연성은 높으며, 실제로 로봇의 장점을 사용한 색다른 형태의 뉴스 콘텐츠 서비스가 미국과 유럽에서는 주목받고 있다.

뉴스 큐레이션 서비스가 그 중 하나다. 유럽에서는 뉴스 작성 외에 웹과 소셜미디어 상에 필요한 정보를 찾아서 정리해 주는 큐레이션 서비스가 로봇저널리즘의 일종으로서 주목받고 있다. 대표적으로 스위스 연방공대 벤처 센터에 입주해 있는 스몰리버의 ‘페이퍼닷리‘다. 스타트업인 스몰리버는 페이퍼닷리를 기반으로 2013년 200만달러의 외부 투자금을 유치하기도 했다.

Paper.li 홈페이지의 메인 화면 (출처: paper.li)

페이퍼닷리 홈페이지 메인 화면 (출처: paper.li)

뉴스페이퍼클럽은 개인화 된 신문 제작 서비스에 특화돼 있다. 뉴스페이퍼클럽은 독자가 원하는 정보를 모아서 신문 형태로 만들어 주는 서비스를 한다. <가디언>의 ‘더롱굿리드(the Long Good Read)’ 제작 업무도 맡고 있다.

이전에도 특정 키워드 중심의 기사가 발견되면 조직 단위 사용자에게 이를 알려주는 초보적인 형태의 큐레이션 서비스가 제공되고 있었다. 이 서비스는 주로 대기업에서 활용했는데, 대기업들은 오너와 유관된 기사에 대한 신속 대응 목적으로 이 서비스를 주로 사용하곤 했다. 국내에도 일부 홍보 컨설팅 업체를 중심으로 알고리즘 기반의 큐레이션 서비스 상용화를 준비하고 있다.

Newspaperclub.com 홈페이지의 메인 화면 (출처: newspaperclub.com)

뉴스페이퍼클럽 홈페이지 메인 화면 (출처: newspaperclub.com)

로봇 기자의 ‘인간 기자’ 대체 가능성을 살펴보자. 현재 언론계 안팎에서 비판받고 있는 부분은 이른바 ‘우라까이'(타 매체의 기사 베끼기), 보도자료의 무비판적인 기사화, 포털의 상위 검색어에 오른 기사 생산, 그리고 제목 낚시 일색인 어뷰징 기사가 횡행하는 점이다. 비판을 받는 기사는 동일한 팩트의 배열만을 바꾸거나 혹은 제목만 바꾸는 일을 통해 수행이 가능한 것이다. 이런 기사만 써도 된다면, 로봇 기자가 인간 기자보다 더 나을 수 있다. 실제 기자들 사이에서는 “기자 한 명이 기사 작성 알고리즘을 사서 하나의 매체를 꾸리면 웬만한 언론사와 어깨를 나란히 할 수 있다”는 자조 섞인 말들도 나온다. 현재 상당수 인터넷 언론의 경영 실태를 감안해 보면, 기자 1명과 알고리즘을 사서 언론사를 차리는 구조의 실현 가능성은 매우 높다고 판단된다.

포털에서 볼 수 있는 연예매체의 뉴스 생산 관행을 통해, 로봇 기자의 인터넷 기사 대체 가능성을 한 번 확인해 보자. 아래는 남재일의 연구(2014, 96~97쪽)에 기술된 인터넷 연예매체 취재 관행인 검색어 기사 작성에 대한 부분을 발췌, 정리한 것이다. 포털의 검색어를 수시로 파악하고 해당 단어가 들어간 기사를 만드는 과정은 앞서 설명한 현재 로봇저널리즘의 체계와 별반 차이가 없어 보인다.

남재일(2014)의 연구에서 발췌

검색어 기사는 포털의 ‘실시간 인기 검색어’, ‘실시간 급상승 검색어’ 등 검색어를 기사의 소재로 가공한 기사이다. 주로 연예인 관련 인기 검색어를 기사의 제목에 직접 넣어서, 네티즌들이 해당 검색어로 검색을 하면 기사가 뜨도록 만드는 것이다.

“검색어 기사는 포털에서 실시간 검색어를 모니터 하다가 연예인 관련 검색어가 나오면 기사로 만든다. 대개는 ‘우라까이’(다른 매체의 기사를 적당히 변형하는 것)해서 내보낸다. 나도 한창 많이 쓸 때는 하루에 열 건 이상도 썼다. 거의 다 ‘우라까이’다. 연예기자 70% 이상이 검색어 기사 쓴다고 보면 된다.”(기자1)

“검색어 기사는 조회 수가 높다. 검색어와 정확도가 일치해야 포털 페이지 제일 위에 기사가 걸리고, 그래야 조회 수가 높기 때문이다. 검색어 기사를 잘 쓰려면 제목과 기사에 검색어를 많이 넣는 기술이 중요하다.”(기자2)

그렇다면, 로봇 기자의 한계는 무엇일까? 흔히 기사에 들어가야 할 6가지 구성요소로 5W1H가 언급된다(Who: 누가, When: 언제, Where; 어디서, What: 무엇, How: 어떻게, Why; 왜). 로봇 기사가 소화할 수 있는 영역은 이 중 어디인지를 실제 사례를 통해 확인해 보자. 아래 예시는 로봇저널리즘 도입 매체로 가장 유명한 미국의 <LA타임스>의 ‘살인보고서(Homicide report)‘다. 일정 알고리즘을 통해 LA 경찰의 자료는 이 시스템에 자동 등록되며, 로봇은 관련 팩트를 기반으로 스스로 기사를 생산해 내기도 한다. 인간 기자는 로봇이 쓴 기사를 보완해서, 기사를 완성시킨다. 로봇과 인간이 쓴 실제 기사를 아래 표와 같이 제시한다.

LA타임스 살인보고서의 로봇이 쓴 기사와 인간 기자 쓴 기사 비교

작성자실제 기사 내용
로봇 기자Travis Solorio, a 26-year-old Latino, was shot and killed Sunday, Feb. 5, in the 9300 block of Tamarack Avenue in Sun Valley
인간 기자Travis Solorio, a 26-year-old Latino, was shot and killed Sunday, Feb. 5, in the 9300 block of Tamarack Avenue in Sun Valley, according to Los Angeles County coroner's records.
Solorio, who lived in Sun Valley, got into a dispute with a neighbor Sunday night, the Los Angeles Police Department said. Other people showed up during the dispute, police said, and one of them drew a gun and shot Solorio. He was pronounced dead a short while later at a local hospital. Detectives had not established a motive for the killing, the LAPD said. At least 21 homicides have been reported within two miles of Sun Valley since January 2007, according to a Times Homicide Report database.
Anyone with information in Solorio's slaying is asked to call Det. J. Martinez or Det. H. Gahry at (818) 834-3115. Anonymous tips can be left at (800) 222-8477. (Robert J. Lopez)

로봇 기사에는 ‘왜’가 없다

두 기사 간의 차이를 발견했는가? 아래 로버트 로페즈 기자가 쓴 기사와 위 로봇 기사 간의 차이는 ‘왜’다. 로봇 기사에는 ‘왜’가 없다. ‘왜’에 대한 정보가 없었기에 로봇이 반영하지 않았을 수도 있지만, 사건의 배경을 로봇이 로페즈 기사만큼 구체적으로 적시할 수 없었을 것이다.

전술한 바와 같이 딥러닝의 빠른 발달로 기계의 학습 능력 역시 급속하게 발달하고 있다. 이에, 인지적 능력이 증가하면 로봇 역시도 인간 못지않은 사고를 할 수 있다고 공학자들은 말한다. 가능할 수 있다. 많은 지식과 다양한 경우의 수에 대한 빠른 활용은 인간과의 체스 게임에서 로봇을 우위에 점하게 할 수는 있다.

문제는 ‘로봇이 사건에 대한 가치 판단을 할 수 있는가?’이다. 로봇의 학습 구조는 이분법을 기초로 하고 있다. 옳음은 취하고, 그름은 버리는 활동을 반복함으로써 지식의 두께를 쌓아간다. 이러한 사고의 한계는 ‘제3의 선택을 할 수 없다’는 것이다. 인간 논리 체계의 기본 중 하나가 ‘정반합'(正反合)이다. 합이 정과 반에서 비롯되긴 하지만, 정도 아니고 반도 아니다. 제3의 산물이다. 이럴 경우에는 어떻게 판단할 것인가? 기사는 사건 발생 시간 혹은 아이템이 선택된 시간, 사회적 맥락, 수용자 반응까지 고려된 산물이다. 일종의 주관성의 영역 내에서 일련의 과정이 이뤄지는 것이다. 이에 따라 동일한 사안이더라도 시간과 공간, 맥락에 따라 전혀 다른 형태로 만들어질 수 있는 것이 기사다. 만약 가치 판단을 자유자재로 할 수 있는 로봇이 나온다면, 법에 근거해 판결을 내리는 로봇 판사의 개발 역시 수월하게 이뤄질 수 있을 것이다.

스스로의 가치 판단이 어려운(이 판단은 도덕은 인지 능력과 무관하다는 전제 하에 이뤄졌다. 필자는 가치 판단은 도덕적 존재에 의해서만 가능하다는 견해에 동의하며 글을 전개하고 있다) 로봇 기자는 미디어의 공정성 측면에서 주관성은 철저히 배제되고 객관성만 남아 있는 영역에서만 활용될 수 있다. ‘있는 그대로’ 혹은 ‘사건에 대한 상투적 형용(形容)’이 붙는 방식의 팩트 전달 이외 나머지 영역에의 투입은 곤란하다는 것이다. 작금까지의 로봇저널리즘이 실제 용례를 살펴보면, 그 기능이 ‘사실 전달’에만 한정돼 있다.

로봇 기자, 객관성 남은 영역에서만 활용될 수 있다

그렇다면 로봇 기자는 저널리즘의 어느 부분까지 맡을 수 있을까? 이 질문에 대한 답은 영화 ‘이미테이션 게임’으로 국내에서도 대중적으로 유명해진 앨런 튜링의 논문 ‘컴퓨터 기기와 지능'(Computing machinery and intelligence)에 나온 문장을 빌려 하고자 한다.

“Can machines think?” should be replace by “Are there imaginable digital computers which would do well in the imitation game?”
(Turing, 1950, p.442, )

과연 ‘모방을 통해 상상할 수 있음’이 ‘생각할 수 있음’과 동치될 수 있는가? 이 질문에 ‘그렇다’고 말한다면, 로봇 기자가 ‘19금’ 곰인형 테드처럼 될 수 있다고 보는 것이다. 로봇 기자가 이 정도로 발전한다면, ‘뛰어난 인지 능력을 가진’ 로봇 기자가 인간 기자를 대체하며 편집국에서 대부분의 인간 기자를 몰아내는 것은 그리 어렵지 않은 일일 것이다.

그러나 필자는 로봇 윤리학적 관점에 근거해 위 질문에 대해 ‘아니다’라고 답하고자 한다. 로봇 윤리학에서는 기계들이 의식적일 수 있을 때, 기계들에 대한 주장(윤리적 책임 대상으로의 간주)이 채택될 것으로 여기고 있다. 윤리적 주체로서 로봇은 인공적인 도덕 주체(artificial moral agents) 혹은 유사인간(quasi-persons) 등으로 명명되고 있다. 엄청난 기술의 발전이 없는 한 테드의 위상까지 로봇 기자가 오르진 못할 것이다. 결국 로봇은 기자를 보조하는 기술 이상의 의미를 갖기는 어려울 것이다. 물론 ‘가치 판단’이 필요하지 않고 주어진 사실을 가지고 어뷰징을 하는 역할을 맡는다면 로봇 기자는 시쳇말로 ‘기사 같지 않은’ 기사를 쓰는 질 낮은 언론매체 혹은 기자와는 어깨를 나란히 할 수 있을 것이며, 그들의 밥그릇을 위협하는 경쟁자가 될 수 있을 것이다.

글의 앞머리에서 제시한 질문을 다시금 떠올려 보자.
“그렇다면, 로봇이 쓰는 생산물을 ‘기사’로 평가할 수 있는가?”

이번 글에서는 위 질문을 필두로 로봇 기자의 가능성과 한계를 다뤘다. 이 과정에서 팩트를 단순히 나르는 행위와 저널리즘 수행이란 역할의 차이를 강조했다. 기획의 마지막인 다섯 번째 글에서는 국내에 한정된 로봇저널리즘 도입 과정에 대한 예상 시나리오와 현재 로봇저널리즘 논의에서 도외시 되고 있는 사항에 대해 기술하고자 한다.

참고문헌

  • 남재일 (2014). 포털 연예뉴스 생산 관행에 대한 비판적 고찰. <사회과학연구>, 25권 3호, 83-105.
  • Allen, C., Varner, G., & Zinser, J. (2000). Prolegomena to any future artificial moral agent. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 12(3), 251-261.
  • Kurzweil, R. (1999). The age of spiritual machines. When computers exceed human intelligence. New York: Viking Pengin.
  • Lin, P., Bekey, G. A., & Abney, K. (2009). Robots in war: issues of risk and ethics.
  • McQuail, D. (2010). McQuail’s Mass Communication Theory (Sixth Edition edition). London ; Thousand Oaks, Calif: SAGE Publications Ltd.
  • van der Kaa, H. A. J., & Krahmer, E. J. (2014). Journalist versus news consumer: The perceived credibility of machine written news. In Proceedings of the Computation+Journalism conference. New York.
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