대규모 언어 모델과 저널리즘

새로운 기술이 등장하면 항상 모든 것이 바뀔 것 같은 환상이 유행하기 마련이다. 기술이 가져오는 놀라움은 어느 정도 시기가 지나면 가라앉는다. 챗GPT가 가져온 초기의 놀라움은 여전하지만, 1년 가까운 시간이 지나가고 있다. 이제는 조금 냉정하게 바라볼 시기다. 이 책은 챗GPT 등 생성 인공지능이 어떻게 현재의 단계에 이르고 있는지부터 바라본다. 인공지능이라는 욕망의 시작부터 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣게 하는 방법으로서 자연어 처리, 심층학습(deep learning) 도입 이후 자연어 처리 기술의 급격한 발전과 대규모 언어 모델(Large Language Mode1)의 등장, 언어 모델을 활용하여 급격히 발전하고 있는 생성형 인공지능이 가져오는 변화 등에 대해 서술했다. 특히, 이러한 변화가 저널리즘에 미치는 영향에 초점을 맞추면서 생성형 인공지능을 활용한 실제 개발 사례를 제시하여 저널리즘 현장에 활용할 수 있는 기록도 남겼다. 이를 통해 취재 및 제작 등 영역에서 생성AI 기술을 활용 가능한 부분들에 대해 현실적으로 살펴보고, 이러한 기술 도입과 사회적 확산이 저널리즘 분야에 가져올 수 있는 이슈들을 검토하고 향후 대응 방안에 대해 논의하였다.

01. 문제의 제기 02. 인공지능의 발전 과정 1. 인공지능 연구의 시작 1) 인공지능 연구의 출발 2) ‘생각하는 기계’에 대한 욕망 3) 기호주의 인공지능 2. 연결주의와 심층학습(Deep Learning) 1) 인공지능 패러다임의 전환 2) 심층학습의 발전 3) 심층학습의 주요 원리 3. 자연어 처리 기술의 등장과 발전 1) 자연어의 정의와 특성 2) 자연어의 다차원성을 해결하기 위한 방안들 3) 자연어의 연속성 문제를 감안한 방법론 03. 대규모 언어 모델의 등장과 응용분야 1. 딥러닝 이후의 자연어 처리 기술 1) 순환신경망(RNN) 2) LSTM(장단기 메모리) 3) 시퀀스 투 시퀀스(seq2seq) 4) 어텐션과 트랜스포머 2. 대규모 언어 모델의 등장과 발전과정 1) 주요 대규모 언어 모델의 등장 2) 대규모 언어 모델의 성능과 현황 3. 대규모 언어 모델의 응용과 한계 1) 생성형 인공지능과 대규모 언어 모델 응용 분야 2) 대규모 언어 모델의 제한점 04. 대규모 언어 모델이 저널리즘에 미치는 영향 1. 뉴스의 생산？유통？소비 과정의 변화 1) 기사 생산 과정의 변화 2) 기사 유통？소비 과정의 변화 2. 고품질 저널리즘을 위한 활용 사례 1) 활용 가능한 사례 2) 주의가 필요한 사례: 자동화된 기사 생성 3) 고품질 저널리즘을 위한 인공지능 활용 3. 대규모 언어 모델의 영향력과 전망 1) 저널리즘에서 인공지능을 적용하는 것이 바람직한가? 2) 기자 노동과 직무의 변화 3) 언론사 수익모델의 변화 4) 저널리즘 윤리와 사회적 책무 05. 대규모 언어 모델 활용 저널리즘 소프트웨어 개발 사례 1. 텍스트의 표 데이터 전환 도구 개발 배경 2. 텍스트의 표 데이터 전환 도구 개발 과정 1) 개발 기획 2) 개발 과정 3. 텍스트의 표 데이터 전환 도구 개발 결과 06. 논의 및 결론 1. 취재 및 제작 영역에서 활용 가능한 방안 2. 생성형 인공지능 관련 저널리즘 영역 이슈들 1) 기자 업무를 대체 가능할까? 2) 검색의 ‘예고된’ 변화.. 언론사는 발견될 수 있을까? 3) 이번에는 기사가 ‘제값’을 받을 수 있을까? 3. 마치며 참고문헌