(2026-10-14 MediaBee) 생성형 AI가 뉴스를 만들고 전하고 읽는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 이 변화를 저널리즘이 어떻게 맞아야 하는지 묻는 책이 나왔다. 미국의 저널리즘 연구자 세 명이 함께 쓴 《AI 시대의 저널리즘: 속도 경쟁에서 새 판 짜기로(원제 Journalism in the Age of AI: From Acceleration to Reimagination, 국내 미번역)》이다.

누구나 공식 웹사이트(journalismandai.com)에서 신청하면 전문을 무료로 받을 수 있으며, 아마존 킨들판도 판매 중이다. 종이책은 영국에서 11월, 미국에서 내년 1월 배송이 시작된다.  

 

대표 저자 세스 C. 루이스는 버지니아대학교 AI·미디어학 석좌교수다. 2016년부터 오리건대학교 저널리즘 디렉터이자 신흥미디어 석좌교수로 재직했고, 컬럼비아대 토 센터, 예일대 로스쿨 정보사회 프로젝트, 옥스퍼드대 로이터저널리즘연구소 등에서 펠로로 활동했다. 2020~2022년에는 세계 최대 저널리즘 연구자 모임인 국제커뮤니케이션학회(ICA) 저널리즘연구분과 회장을 지냈다. 로드리고 자미스는 매사추세츠대학교 앰허스트 저널리즘학과 부교수로, 루이스의 제자다. 토마스 도즈는 위스콘신대학교 매디슨 저널리즘·매스커뮤니케이션 조교수이자 퍼블릭 테크 미디어 랩소장이다. 하버드대 버크먼 클라인 인터넷·사회 센터의 협력 연구원도 맡고 있다.

 

'다람쥐 쳇바퀴'에서 내려올 기회

 

책의 핵심 비유는 '다람쥐 쳇바퀴'다. 웹, 소셜미디어, 모바일이 차례로 등장할 때마다 기자들은 더 적은 인력으로 더 많은 기사를 더 빨리 쏟아내라는 압박을 받았다. 열심히 달리지만 제자리를 맴도는 쳇바퀴 속 다람쥐와 같은 처지였다는 것이다. 저자들은 AI가 지금처럼 쓰이면 이 쳇바퀴를 더 빨리 돌릴 뿐이고, 그 결과 기자는 더 지치고 독자의 신뢰는 더 떨어질 것이라고 경고한다.

 

그러나 저자들은 AI가 이전 기술과 다르다고 본다. 

 

지금까지는 기술이 바뀌어도 쳇바퀴를 돌리는 주체는 늘 사람이었다. AI는 기사 쓰기처럼 기자의 핵심 업무까지 대신할 수 있다. 그래서 "기자가 꼭 해야 하는 일은 무엇인가", "저널리즘은 무엇을 위해 존재하는가"를 근본부터 다시 묻게 만든다. 저자들은 지금이 저널리즘의 정체성을 새로 정립하는 갈림길이라고 말한다. AI는 쳇바퀴를 더 빨리 돌리는 도구가 될 수도, 저널리즘의 판을 새로 짜는 계기가 될 수도 있다.

 

6개 장으로 본 책의 구성

 

1장 '저널리즘의 갈림길'은 뉴스룸 자동화의 역사를 세 시기로 나눠 정리한다. 

 

2010년대 초반에는 스포츠 경기 결과나 기업 실적처럼 정해진 틀에 숫자를 채워 넣는 단순한 자동 기사가 등장했다. 2010년대 후반에는 대형 언론사들이 자체 자동화 시스템을 만들어 선거 기사와 데이터 분석에 활용했다. 그리고 2022년 챗GPT 이후 AI가 글쓰기와 창작까지 넘보는 지금에 이르렀다. 시기마다 장밋빛 기대와 혼란스러운 현실이 반복됐다. 저자들은 AI가 기술만으로 정해지는 것이 아니라 사람들의 선택과 제도에 따라 달라지므로, 저널리즘이 여전히 그 미래를 만들어갈 수 있다고 강조한다.

 

2장 '가속하는 뉴스룸'은 AI가 기사 기획부터 취재, 사실 확인, 기사 작성, 유통까지 뉴스 제작 전 과정을 어떻게 바꾸고 있는지 살핀다. 

 

저자들은 ‘AI가 기자를 대체하느냐'는 질문이 핵심을 놓친다고 본다. AI로 기존 일을 얼마나 더 빨리 하느냐가 아니라, 예전에는 불가능했던 어떤 일을 새로 할 수 있게 되느냐를 물어야 한다는 것이다.

 

현장 사례도 풍부하다. 미국 비영리 매체 캘매터스(CalMatters)는 캘리포니아 주의원 관련 데이터를 AI로 추적해 기사 아이디어를 뽑아낸다. 데이터에 능한 정치부 기자가 몇 주에서 몇 달 걸려야 찾을 만한 단서들이 나왔다. 실패 사례도 있다. 2023년 독일 잡지 디 악투엘레(Die Aktuelle)는 2013년 사고 이후 공개 발언이 없던 F1 전설 미하엘 슈마허의 '첫 인터뷰'를 실었는데, AI가 지어낸 가짜였다. 결국 편집장이 해고되고 슈마허 가족과 배상 합의까지 했다. 2024년 12월에는 애플 인텔리전스가 BBC가 보도하지 않은 내용을 BBC 뉴스 알림인 것처럼 잘못 요약해 띄웠다. BBC는 그 오류에 누가 얼마나 노출됐는지조차 알 수 없었다.

 

보도자료를 읽는 AI, 보도자료를 쓰는 AI

 

PR 업계가 특히 눈여겨볼 대목은 보도자료와 기업 데이터가 AI 뉴스 생산의 재료가 되는 장면들이다. 저자들은 1장에서 뉴스가 언론인에게서만 나오는 것은 아니며, 기업 보도자료도 뉴스를 실어 나르는 수단이 될 수 있다고 짚는다.

 

2장의 '기사 소재 찾기' 대목은 이 흐름이 이미 뉴스룸 안에 들어왔음을 보여준다. 일부 뉴스룸은 AI로 경쟁사 기사, 보도자료, 소셜미디어, 검색 트렌드를 훑어 기사 소재를 찾아낸다. 저자들은 이를 실패 위험이 적고 기사가 될 것이 확실한 소재를 찾는 일의 자동화로 평가한다. 다만 한계도 분명히 한다. 이런 AI는 기자들이 늘 해오던 판단을 되풀이하기 쉽다. 기자가 미처 보지 못한 새롭고 가치 있는 이야기를 찾아내게 만드는 것은, 기존 패턴을 학습하는 현재 AI로는 쉽지 않다는 것이다.

 

2장은 이런 자동화가 어디까지 왔는지 보여주는 사건으로 시작한다. 

 

2025년 10월, 한 프리랜서 기자가 매사추세츠 지역 뉴스 사이트 매스라이브(MassLive)의 일부 기사 하단에서 “AI가 이 기사 초안을 작성했으며, 바탕이 된 데이터는 ○○가 제공했다”는 고지문을 발견했다. 데이터 제공처는 미 국세청이나 제품 리콜 공지였고, 한 번은 기사에서 다루는 당사자인 월마트였다. 지역 매체 더 슈스트링(The Shoestring)의 한 기자가 구글 검색만으로 추적한 결과, 비슷한 고지문이 붙은 기사는 200건이 넘었다. 대부분은 경기 중계 채널 안내나 박람회 음식 소개 같은 가벼운 기사였다. 저자들은 이 사례를 들어 AI가 기자를 더 깊은 취재로 이끄는 대신 값싼 콘텐츠를 찍어내는 데 쓰일 수 있다고 경고한다.

 

보도자료와 기업 데이터를 기사로 바꾸는 자동화의 원조는 AP통신이다. AP는 2014년 기업 실적 기사를 자동화했다. 분기마다 기자가 직접 쓰던 약 300건의 실적 기사는 약 3,700건으로 12배 늘었고, 기자들이 실적 기사에 쓰던 시간은 약 20% 줄었다. 2018년 출범한 로이터의 '링스 인사이트(Lynx Insight)'는 다른 길을 택했다. 완성된 기사를 쓰는 대신 방대한 데이터에서 추세와 이상 징후, 뉴스거리를 찾아 담당 기자에게 알려주는 방식이다.

 

저자들은 앞으로의 변화도 내다본다. AI가 질문에 답하는 챗봇을 넘어 스스로 과제를 수행하는 '에이전트'로 진화하면, PR 업무 전체가 자동화될 수 있다. "신제품 출시를 기획해 달라"는 요청 하나로 AI가 시장 데이터를 수집·분석하고, 보도자료 초안을 쓰고, 연락할 기자를 찾고, 배포 일정을 잡는 일까지 사람의 지시를 최소화한 채 처리할 수 있다는 것이다.

 

빅테크가 쥔 미디어 권력, 흔들리는 민주주의와 교육

 

3장 '미디어 권력의 새로운 구조'는 미디어 권력이 어디로 옮겨갔는지 분석한다. 

 

과거에는 신문사와 방송국을 누가 소유하느냐가 곧 권력이었다. 지금은 AI 기술과 서버, 검색과 유통 창구를 누가 쥐고 있느냐가 더 중요하다. 저자들은 소수의 거대 기술 기업이 저널리즘의 '건물주'가 됐다고 표현한다. 검색창이 AI 요약으로 바로 답을 주면서 사람들이 기사를 클릭하지 않게 됐고, 언론사와 독자를 잇던 경제적 생명줄이 끊기고 있다. 문제는 광고 수입만이 아니다. 기사를 만들고 전하는 기반이 남의 손에 있으면, 언론이 독립적으로 판단하고 재정적으로 버티기 어려워진다. 자미스 교수도 한 인터뷰에서 더 큰 위험은 AI가 기자를 대체하는 것이 아니라 지역 뉴스를 지탱하는 경제 기반을 무너뜨리는 것이라고 말했다.

 

4장 '민주주의를 위한 AI 설계'는 AI가 민주주의에 미치는 영향을 세 가지 측면에서 살핀다. 시민이 세상을 이해하는 방식, 함께 토론하는 방식, 행동에 나서는 방식이다. 저자들은 현재 AI 개발을 이끄는 두 축, 즉 이윤을 좇는 실리콘밸리와 통제를 중시하는 중국 정부가 모두 민주주의를 강화하기보다 해칠 가능성이 크다고 본다. 이를 바꾸려면 민주주의에 도움이 되는 AI를 의도적으로 만들어야 하며, 이는 언론만의 과제가 아니라고 지적한다.

 

5장 ‘AI 시대에 생각하는 법 배우기'는 저널리즘 교육을 들여다본다. 많은 대학이 AI를 주로 '부정행위' 문제로 다루는데, 저자들은 이것이 본질을 놓친다고 비판한다. 진짜 질문은 학생들이 AI 덕분에 아는 것 같다고 '느끼는' 데 그치지 않고, 실제로 알게 되도록 교육이 도울 수 있느냐는 것이다.

 

AI 시대, 저널리즘의 새 판 짜기

 

6장 ‘AI 시대, 저널리즘의 새 판 짜기'는 책 전체의 결론이다. 저자들은 지금처럼 AI가 비용 절감과 속도 경쟁에만 쓰이면 저널리즘이 네 가지 방향으로 무너질 수 있다고 경고한다.

 

첫째는 기자라는 직업의 전문성이 무너지는 것이다. 

 

예전에는 훈련된 기자만 기사를 쓸 수 있었지만, 이제 AI가 보도자료나 데이터만 넣으면 그럴듯한 기사를 순식간에 만들어낸다. 그러면 언론사는 기자 대신 AI로 기사를 찍어내려 하고, 현장 취재와 사실 검증, 책임 있는 판단처럼 기자만이 할 수 있는 일의 가치는 점점 가려진다. 매스라이브 사례처럼 기자 이름 없이 AI가 쓴 기사가 쏟아지면, 독자는 누가 그 기사에 책임을 지는지조차 알기 어려워진다.

 

둘째는 언론이 빅테크에 점점 더 기대게 되는 것이다. 

 

기사를 만들고 독자에게 전달하는 데 필요한 AI 모델, 서버, 검색과 유통 창구를 모두 소수의 거대 기술 기업이 쥐고 있다. 언론은 남의 건물에 세 들어 사는 세입자처럼, 건물주가 규칙을 바꾸면 따를 수밖에 없는 처지가 된다. 책에 따르면 2024년 11월부터 1년 동안 2,500여 개 웹사이트의 구글 검색 유입이 전 세계적으로 33% 줄었다. 검색창의 AI 요약만 보고 기사를 클릭하지 않는 이용자가 늘었기 때문이다.

 

셋째는 민주주의의 토대가 약해지는 것이다. 

 

AI가 이용자마다 듣고 싶은 말만 골라주면, 사람들은 저마다 다른 정보 속에 갇히게 된다. 그러면 시민들이 같은 사실을 놓고 토론하고 합의하는 공간이 약해진다.

 

넷째는 스스로 생각하는 힘이 약해지는 것이다. 

 

궁금한 것을 AI에 물어 바로 답을 얻는 데 익숙해지면서, 직접 찾아보고 따져보며 판단하는 습관이 줄어든다.

 

저자들은 이 네 가지가 결국 하나의 문제로 이어진다고 본다. 많이 안다고 느끼지만 실제 이해는 얕아지는 현상이다. AI 요약 몇 줄을 읽고 뉴스를 다 안다고 생각하지만, 정작 사건의 맥락이나 책임 소재는 설명하지 못하는 경우가 그렇다. 정보는 넘쳐나는데 진짜로 아는 것은 줄어드는 이 간극이 AI 시대 저널리즘이 마주한 가장 큰 위기라는 것이다.

 

그렇다고 저자들이 비관론에 머무는 것은 아니다. 쳇바퀴는 정해진 운명이 아니며, 지금이 오히려 쳇바퀴에서 내려올 기회라고 강조한다. 근거도 있다. 1장에 소개된 한 연구에 따르면, 기자들에게 마감 업무에서 벗어나 AI를 실험할 시간을 주자 이들은 그 시간을 쳇바퀴에서 잠시 내려와 일의 의미를 돌아보는 기회로 받아들였다. 저자들은 경영진이 효율과 비용 절감만 추구하면 쳇바퀴는 계속 돌겠지만, 저널리즘의 가치를 높이는 데 관심을 두면 출구가 열릴 수 있다고 말한다.

 

새 판을 짜는 방법으로 저자들은 경영학자 클레이턴 크리스텐슨의 '해결해야 할 과업(Jobs to be Done)' 이론을 빌려온다. 이 이론의 핵심은 고객이 물건 자체를 사는 것이 아니라, 자기 일을 해결하려고 그 물건을 '고용'한다는 것이다. 이를 언론에 적용하면 질문이 바뀐다. "우리 뉴스룸이 무엇을 만들 수 있나"가 아니라 "독자와 지역사회는 어떤 문제를 해결하려고 뉴스를 찾는가"를 물어야 한다. 늘 하던 대로 기사를 찍어내는 대신, 사람들이 실제로 필요로 하는 것에서 출발하자는 제안이다.

 

이를 위해 저자들은 네 가지 목표를 내세운다. 

 

첫째는 누구나 뉴스를 이해할 수 있게 하는 것이다. 언어나 장애, 정보 격차 때문에 뉴스에서 소외되는 사람이 없어야 한다. 둘째는 가짜뉴스에 맞서는 것이다. AI가 가짜뉴스를 대량으로 만들어내는 환경에서 무엇이 사실인지 가려주는 역할을 강화해야 한다. 셋째는 독자 한 사람 한 사람에게 와닿는 뉴스를 만드는 것이다. 뉴스가 독자의 삶과 지역에 어떤 의미가 있는지 구체적으로 연결해 줘야 한다. 넷째는 독자와 대화하듯 뉴스를 전하는 것이다. 정해진 기사 한 편을 일방적으로 내보내는 대신, 독자가 묻고 더 알고 싶은 것을 따라가며 답하는 방식이다.

 

다만 저자들은 이 방향에도 함정이 있다고 인정한다. 독자 맞춤형 뉴스가 지나치면 언론이 무엇을 중요하게 다룰지 스스로 판단하는 역할을 내려놓게 되고, 사회 구성원이 함께 알고 있던 공통의 사실이 잘게 쪼개질 수 있다. 결국 저자들은 AI가 저널리즘의 미래를 혼자 결정하지 않는다고 강조한다. 기자와 언론사, 교육자, 정책 입안자, 그리고 시민 각자가 지금 내리는 선택이 쌓여 저널리즘이 다시 살아날지, 더 깊이 무너질지를 정한다는 것이다.

 

세계 저널리즘 연구자·업계의 평가

 

책에는 저널리즘 연구와 업계를 대표하는 인사들의 추천사가 실렸다. 

 

런던정경대(LSE) 교수이자 저널리즘AI(JournalismAI) 프로젝트를 이끄는 찰리 베킷은 이 책이 AI에 대한 지나친 공포와 지나친 기대를 모두 걷어낸 차분한 분석이라고 평가했다. 로이터저널리즘연구소장을 지낸 라스무스 클레이스 닐센 코펜하겐대 교수는 AI를 도구나 위협으로만 보지 말고, 저널리즘이 무엇이며 누구를 위한 것인지 새롭게 답할 기회로 보자는 초대라고 했다. 세계신문협회(WAN-IFRA)의 에즈라 에만 AI 미디어 디렉터는 이 책이 쉬운 답을 주지는 않지만 더 나은 질문을 던지게 한다고 평했다. 

 

《자동화된 뉴스(Automating the News)》의 저자 니콜라스 디아코풀로스 노스웨스턴대 교수, 《약탈적 AI(Predatory AI)》의 저자 닉 쿨드리 LSE 교수, 빅터 피커드 펜실베이니아대 교수 등도 추천사를 썼다.

 

비판적인 시각도 있다. 인도 과학 저널리스트가 운영하는 블로그 '슬라이틀리 애시딕(Slightly Acidic)'의 서평은 책의 문제의식에는 동의하면서도 독자의 필요를 앞세우는 접근의 한계를 지적했다. "우리 집 수돗물은 안전한가"라고 묻는 독자에게 확인 방법만 알려주면 그만이 아니라, 왜 물이 오염됐는지, 누구 책임인지, 어느 지역이 피해를 입었는지까지 밝히는 것이 저널리즘의 몫이라는 것이다. 또 AI 기업과 콘텐츠 사용료 계약을 맺는 것 같은 해법은 거대 AI 기업에 기대는 관계 안에서 조건을 조금 낫게 만드는 데 그칠 뿐, 그 의존에서 벗어나는 길은 아니라고 비판했다.

 

한국 언론에 던지는 질문

 

국내에서는 월간 신문과방송 10월 8일자 북리뷰에서 이혜림 고려대 미디어대학 교수가 이 책을 소개했다. 이 교수는 포털 중심 뉴스 소비와 낮은 언론 신뢰라는 한국의 특수한 환경을 짚으며, 미국 사례만으로는 한국 언론이 겪을 변화를 설명하기 어렵다고 평가했다. 또 한국 언론이 AI 기업과의 관계에서 실질적 '협상력'을 갖추려면 정부와 시민사회, 이용자가 함께 공공 정보의 생산과 보호 방안을 고민해야 한다고 제언했다.


임만택 기자 dream-kaz@daum.net