2017년 네이버가 인공지능 에어스(AiRS)를 뉴스편집에 사용하기 시작하고 올 4월 모바일 뉴스 서비스에서 AI(인공지능)을 전면 도입한 가운데, AI의 뉴스편집의 다양한 한계가 지적되고 있다. 특히 저널리즘 기준 적용이 모호하고 필터버블(AI로부터 추천된 기사만 보고 자신만의 울타리에 갖혀버리는 현상)을 확대시키고 알고리즘 검증이 어려운데 이에 대한 책임은 뚜렷하게 지우지 못하는 문제가 지적된다. 

또한 전문가들은 언론이 AI 편집 문제를 지속적으로 지적하지만 포털에서 벗어나려는 자구책을 세우는데는 소극적이라고 비판했다. 

27일 서울 중구 프레스센터에서 전국언론노동조합(위원장 오정훈)과 한국언론정보학회가 주최하고 한국언론진흥재단이 후원하는 ‘포털 대응 연속토론회: 플랫폼 다양화에 따른 언론의 대응과 발전 방향’에서는 AI 뉴스 편집의 한계점과 대응이 논의됐다. 

송경재 경희대 교수는 AI 뉴스 편집이 기존에 지적되던 사항에 대해 “2018년 11월 네이버 알고리즘 검토위원회는 필터버블 문제에 대해, 알고리즘이 ‘관심사가 아닌 분야’ 기사도 함께해 필터버블을 최소화하고 있다고 의견을 냈다”며 “또한 검토위는 AI가 배열한 기사와 사람이 배열한 기사를 비교한 결과 다양한 관점의 기사, 여러 언론에서 작성한 기사를 접할 기회도 제한하지 않는다고 했다”고 전했다. 

그러나 송 교수는 여전히 AI 뉴스 편집의 한계가 분명하다고 밝혔다. 송 교수는 △현재로서 AI 알고리즘이 뉴스의 심층성을 구분하는 학습이 부족하고 △AI 알고리즘을 만드는 건 결국 인간인데 평가 근거와 가치판단 원칙이 투명하지 않고 △산출된 결과물에 대한 검증이 힘들며 △누가 책임을 지는지 모호하다는 점에서 한계가 있다고 지적했다. 

송 교수는 “저널리즘의 가치를 계량화할 수 없다면 결국 인공지능과 전문적인 사람의 편집이 상호 보완적 역할을 해야할 것”이라며 “‘포털 뉴스 투명성 보고서’ 등의 보고서를 매년 발간해 신뢰성을 강화하고, 현재의 알고리즘에 대해 보완과 저널리즘 심층성을 제고할 수 있는 포털뉴스 편집변인에 대해 고려해야 한다”고 제안했다. 

이주영 연합뉴스 기자는 “알고리즘은 기사의 가치판단을 제대로 하지 못해 보도자료나 단독 기사를 어뷰징한 기사들을 키워드로 끌어올린다. 또한 단독을 최초 보도한 기사와 그것을 어뷰징한 매체를 구별할 줄도 모른다”며 “품을 들인 첫보도는 어디론가 사라지고 베낀 기사가 트래픽을 가져간다”고 AI 뉴스 편집의 한계를 밝혔다. 

전문가들은 AI 뉴스 편집의 한계를 극복하는 것도 중요하지만 언론사들이 스스로 이런 불완전한 뉴스 편집을 제공하는 포털들에서 벗어나는 일에 더 적극적으로 나서야 한다고 지적했다. 

한석현 서울YMCA 시청자시민운동본부 팀장은 “토론회에서 나오는 대책들은 근원적 문제해결이 될 수 없으며 각 언론사들이 포털의 영향력을 어떻게 줄여갈 것인지 고민하는 게 중요하다”라며 “각 언론사는 편집을 AI에게 맡기지 않으면서, 왜 포털에는 AI에 편집을 맡기느냐”고 비판했다. 

한 팀장은 “언론사 스스로 어떤 플랫폼에서 뉴스를 제공해야 포털에서 종속을 줄일 수 있는지 치열하게 고민해야 하고 독자들을 끌 다른 플랫폼을 개발하는데 적극적이어야 한다”고 강조했다. 

한대광 전국언론노동조합 전국신문통신노조협의회 의장은 “한 팀장의 지적처럼 언론사들이 포털에서 빠져나가려는 시도는 있었지만 현실적 문제로 실패해왔다. 현재도 몇몇 언론사들이 공동의 플랫폼을 만드려는 시도를 하고 있지만 진도가 안나가고 있다. 매우 안타까운 현실”이라고 전했다. 

김정욱 변호사는 “언론사들이 네이버 댓글 등에 대한 지적도 많이 하는데 네이버에 아웃링크(언론사 링크)를 요청해 댓글을 직접 관리하는 등 플랫폼을 정비하고 포털로부터 벗어나려는 노력을 해야한다”며 “플랫폼 개발 등을 적극적으로 하면서 포털로부터 다양한 요구를 해야한다”고 전했다.