베트남 언론은 온라인 미디어로 확장한 지 약 20년이 지났지만, 이제는 인공지능의 폭발적인 발전으로 인해 변화의 도전과 기회에 직면해 있습니다.
디지털 전환의 전환점
2000년대 상반기에 베트남 언론사는 시대에 맞춰 온라인으로 확장하기 위한 조치를 취했습니다. 당시, 인터넷 접속이 점점 보편화되면서 전통적인 인쇄 신문들은 점차 독자들의 요구에 부응하기 위해 전자 버전을 개발하기 시작했습니다.
뉴스룸 융합 이후, 언론사들은 AI 기술을 도입하고자 노력하고 있습니다. 일러스트: AI가 만든
인터넷 플랫폼이 확장되면서 베트남 언론은 멀티미디어 커뮤니케이션 모델을 지속적으로 개선하고 팟캐스트, 비디오, 메가스토리, 인포그래픽, 장문, 데이터 저널리즘 등 제품 형태를 다양화하여 디지털 전환 과정을 가속화해 왔습니다. 특히, 탄니엔 신문의 YouTube 채널 구독자 수는 현재까지 600만 명에 가까워졌습니다. 동시에 베트남 언론은 독자와의 상호작용을 늘리기 위해 소셜 미디어 채널을 확대했습니다. 현재 베트남의 대부분 언론사는 소셜 미디어 계정을 가지고 있으며, 그 중 많은 언론사의 팬페이지는 엄청난 수의 팔로워를 보유하고 있습니다. 특히 Thanh Nien 신문의 Facebook 팬페이지는 220만 명이 넘습니다. 그 이후로 소셜 네트워크는 언론사의 효과적인 커뮤니케이션 채널이 되었습니다. 언론은 형태와 제품을 다양화할 뿐만 아니라 조직과 운영에서도 디지털 방식으로 강력하게 전환해야 하며, 특히 모든 미디어 채널(인쇄 신문, 온라인 신문, 소셜 네트워크 등)의 리소스를 극대화하기 위해 융합된 뉴스룸을 구성해야 합니다. 많은 뉴스룸이 디지털을 적용했습니다. 출판 프로세스 관리, 데이터 관리, 대중 상호작용 관리를 포함하여 운영 방식을 바꿀 수 있는 기술입니다. 특히, 콘텐츠 관리 및 운영 시스템은 지속적으로 업그레이드되어 점차적으로 새로운 기술 발전을 통합하여 기자와 편집자가 동시에 여러 콘텐츠를 처리할 수 있도록 하고 있습니다. 그러나 또 다른 현실은 기업을 포함한 많은 단위가 일반적으로 적절한 조직 없이 제품과 멀티미디어 콘텐츠에 너무 집중하고 있다는 것입니다. 이는 호환 가능한 디지털 플랫폼 기반의 시스템입니다.
인공지능의 도전
디지털 혁신은 끊임없이 진화하고 있습니다. 2년도 채 되지 않아 인공지능(AI)이 전 세계적으로 폭발적으로 성장했습니다. 과거 인터넷과는 달리 AI는 베트남에 곧 등장하여 많은 주목할 만한 발전을 이루었습니다. 특히, 콘텐츠, 이미지, 비디오를 생성하는 생성 AI가 두드러졌습니다.
AI가 생성한 제품 자체가 전문 저널리스트의 표준화 없이는 저널리즘 제품이 될 수 없습니다.
생성 AI의 발전은 수집된 정보와 데이터를 기반으로 스토리, 스크립트, 기사 등에서 콘텐츠를 작성할 수 있습니다. 일부 미디어 기관은 기사를 쓰고, AI로 일러스트레이션을 만드는 실험을 하기도 했습니다. 탄니엔 신문 역시 이러한 일러스트레이션을 실험해 보았고, AI가 만든 기사를 게재해 보기도 했습니다. 이러한 발전으로 인해 많은 사람이 다음과 같은 질문을 던지고 있습니다. AI가 언론인을 대체할 수 있을까요? 하지만 실제로 실험을 통해 답을 찾는 것은 어렵지 않을 것입니다. AI는 저널리즘 분야에서 인간을 대체할 수 없거나 아직 대체하지 못했기 때문입니다. 생성적 AI 제품은 아직 매우 제한적입니다. 왜 그런 대답을 하시나요? 우선, 진실성과 관련하여, 저널리즘 제품은 항상 모든 세부적인 데이터와 정보의 진실성을 신중하게 점검하고 평가해야 합니다. 또한, 언론물은 항상 전문적 원칙과 법적 규정을 준수해야 하며, 일반적으로 정보 출처를 연결하는 네트워크를 기반으로 관련 당사자들의 모든 정보를 기록해야 합니다. 한편, 세계를 대표하는 많은 기술 전문가들은 인공지능이 만든 제품의 진위성에 대해 반복적으로 우려를 표명해 왔습니다. 콘텐츠, 데이터, 입력 정보의 출처에서 곧바로 모든 평가 단계를 거치지 않습니다. 따라서 AI가 생성한 제품 자체는 전문 저널리스트의 표준화 없이는 저널리즘 제품이 되기 어렵습니다. 작가 본인도 그것을 시험하는 데 그리 짧지 않은 시간을 보냈습니다. 더 스마트한 AI는 여전히 인간이 "가르친" "머신 러닝"과 "딥 러닝"에 기반을 두고 있습니다. 마찬가지로, AI가 생성한 이미지나 비디오는 제한적인 설명 목적으로만 사용될 수 있습니다. 현실을 반영하고 시사적인 이미지와 영상의 경우 정확성이 전제 조건이므로, 이런 경우 현실을 생성하는 AI 제품은 가치가 없습니다. 오히려 정확도에 많은 차이가 있음에도 불구하고, 생성적 AI 제품의 폭발적 성장으로 인해 언론은 가짜 뉴스가 가득한 더 많고 빠른 정보 흐름에 직면하게 되었습니다. 이로 인해 언론 기관은 정보와 데이터에 대한 통제를 강화해야 합니다.
하지만 AI가 언론인을 대체할 수는 없거나 아직 대체하지 못했더라도, AI는 여전히 언론인을 지원할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 일반적으로 사람들에게 더욱 자극을 주기 위해 데이터나 정보의 합성을 지원하거나 몇 가지 해결책을 제안하는 것입니다. 이는 언론사가 업무 효율성을 향상시킬 수 있는 기회입니다. 하지만 이러한 기회를 얻으려면 기술 인프라와 인적 자원 측면에서 적절한 준비가 필요합니다. 기술 인프라 측면에서는 강력한 장비와 높은 운영 효율성을 갖춘 수단이 필요할 뿐만 아니라, 정보 보안도 보장해야 합니다. 인적 자원 측면에서, AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 기술에 대한 지식이 있는 사람들로 구성된 팀이 필요할 뿐만 아니라, 저널리스트들에게도 애플리케이션을 효과적으로 활용할 수 있는 지식을 제공해야 합니다. 예를 들어, AI가 지능적이기는 하지만 사진을 만들거나 정보 합성을 지원하는 작업을 수행하려면 사용자가 애플리케이션에 적절한 명령을 내릴 수 있는 지식이 필요합니다. 기본적인 생성 AI 애플리케이션 을 효과적으로 활용하려는 사용자는 AI 애플리케이션이 사용자의 요구 사항을 이해할 수 있도록 "신속한 엔지니어링"에 대한 지식이 있어야 합니다. 간단히 말해서, AI에게 일을 하라고 "명령"하는 법을 배워야 합니다. 이 모든 것이 AI 시대에 걸맞은 기술, 조직, 자원의 포괄적인 개선을 필요로 하며, 이를 통해 이 흐름의 효과를 최적화할 수 있습니다.
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