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인공지능 시대와
뉴스의 미래
이성규 블로터 미디어랩장
미디어의 본업 = 매개
미디어 영향력=매개의 힘(매개력)
매개의 힘(영향력)
• 1단계 : 표적 수용자층을 뉴스/저널리즘으로 흡인해
• 2단계 : 뉴스의 내용에 따라 기대한 행위로 유도하고
• 저널리즘 목적 매개 : 분노, 인식 전환, 입법, 정책 전환, 액티비즘
• 비즈니스 목적 매개 : 광고 주목, 구매 전환
• 3단계 : 반복함으로써 목적 행위의 효과를 극대화한
다
저널리즘은 소비 자체가
목적이 될 수 없다
매개 영역의 다각화
분야 사례
생산 기사 작성 알고리즘, 팩트체킹 알고리즘
유통 매개 신뢰도 랭킹 알고리즘, 배열(배치) 알고리즘
비즈니스 프로그래머틱 바잉
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(누가 더 잘 매개하는가)
인공지능 시대와 뉴스의 미래
사례
Fact Checking
인공지능 시대와 뉴스의 미래
팩트체킹 알고리즘
• 1단계 문장 분류 : 팩트와 무관한 문장, 중요하지 않은 팩
트 문장, 체크할 가치가 있는 팩트 문장 분류
• 2단계 데이터 수집 : 14회의 대선에서 후보자들의 발언
2만3075문장 수집
• 3단계 특성 추출 : 감성지수(AlchemyAPI), 길이(NLTK),
단어(tf-idf), 정보원 등
• 4단계 분류(Classification) : Naive Bayes Classifier,
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Classifier(Supervised Learning)
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네이버 뉴스 vs 다음 뉴스
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Programatic Buying(Ad)
• “Programmatic Media Buying
refers to a way of buying
media, generally digital and
online, by an automated
software specifically
designed for the purchase of
the media based on a wide
variety of parameters.”(from
Adwiki)
• Google(Double Click)의 Adx,
NHN TX의 Toast Exchange
인공지능 시대와 뉴스의 미래
Unfiltered Ad Exchange Adsense 자체 광고
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알고리즘은 언제든 설계될 수 / 등장할 수 있다”
진입 장벽 또 하락
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• 인공지능은 알고리즘이자 알고리즘들의 조합
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등을 의미
• 인공지능이라는 단어는 신화적 기의를 증폭해 인식
시키는 효과
알고리즘 = 확장 / 증폭
• “기술은 사람의 표현 능력을 유지
하고 확대할 수 있다.”(by 루이스
멈포드)
• “기술은 가려움을 시원하게 긁어주
기 때문에 주류가 되는 것이지 원
하지도 않는 가려움을 새로 만들어
내면 주류가 되지 못한다.”(켄타로
토야마, ‘기술중독사회’, p.75)
• 미디어가 오감의 확장(Physical)이
라면, 알고리즘은 매개하려는 욕망
의 확장태이면서도 매개 효과의 증
폭을 위해 비물질적 기술 장치
알고리즘의 한계
• 알고리즘은 가정,가설을 전제로 한다
• 빅데이터 시대 예측이 실패로 돌아갈 가능성 큰 이유 : 정보의 양이
기하급수적으로 늘어남에 따라 검증해야 할 가설 역시 기하급수적으
로 많아진다.(네이트 실버, 2015. ’신호와 소음’ ; p. 374)
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  • 4. 매개의 힘(영향력) • 1단계 : 표적 수용자층을 뉴스/저널리즘으로 흡인해 • 2단계 : 뉴스의 내용에 따라 기대한 행위로 유도하고 • 저널리즘 목적 매개 : 분노, 인식 전환, 입법, 정책 전환, 액티비즘 • 비즈니스 목적 매개 : 광고 주목, 구매 전환 • 3단계 : 반복함으로써 목적 행위의 효과를 극대화한 다
  • 6. 매개 영역의 다각화 분야 사례 생산 기사 작성 알고리즘, 팩트체킹 알고리즘 유통 매개 신뢰도 랭킹 알고리즘, 배열(배치) 알고리즘 비즈니스 프로그래머틱 바잉
  • 7. 누가 매개하는가? (누가 더 잘 매개하는가)
  • 11. 팩트체킹 알고리즘 • 1단계 문장 분류 : 팩트와 무관한 문장, 중요하지 않은 팩 트 문장, 체크할 가치가 있는 팩트 문장 분류 • 2단계 데이터 수집 : 14회의 대선에서 후보자들의 발언 2만3075문장 수집 • 3단계 특성 추출 : 감성지수(AlchemyAPI), 길이(NLTK), 단어(tf-idf), 정보원 등 • 4단계 분류(Classification) : Naive Bayes Classifier, Support Vector Classifier, Random Forest Classifier(Supervised Learning)
  • 14. 네이버 뉴스 vs 다음 뉴스
  • 16. Programatic Buying(Ad) • “Programmatic Media Buying refers to a way of buying media, generally digital and online, by an automated software specifically designed for the purchase of the media based on a wide variety of parameters.”(from Adwiki) • Google(Double Click)의 Adx, NHN TX의 Toast Exchange
  • 18. Unfiltered Ad Exchange Adsense 자체 광고 알고리즘 > 인간
  • 20. 기술의 견제 “저널리즘을 팽개치면 이를 보완하기 위한 알고리즘은 언제든 설계될 수 / 등장할 수 있다”
  • 21. 진입 장벽 또 하락 팩트 체킹, 뉴스 유통, 고단가 광고 영업 알고리즘 지원 작은 규모 언론에 유리한 조건 확장
  • 22. 여전히 다른 전문 영역 알고리즘이 잘 하는 영역과 인간이 잘하는 영역의 구분 알고리즘 개입 시 Use Engagement/ Performance 기대 이하
  • 24. 인공지능 / 알고리즘 • 인공지능은 알고리즘이자 알고리즘들의 조합 • 인공지능 실체는 알고리즘 : CNN, RNN, 강화학습 등을 의미 • 인공지능이라는 단어는 신화적 기의를 증폭해 인식 시키는 효과
  • 25. 알고리즘 = 확장 / 증폭 • “기술은 사람의 표현 능력을 유지 하고 확대할 수 있다.”(by 루이스 멈포드) • “기술은 가려움을 시원하게 긁어주 기 때문에 주류가 되는 것이지 원 하지도 않는 가려움을 새로 만들어 내면 주류가 되지 못한다.”(켄타로 토야마, ‘기술중독사회’, p.75) • 미디어가 오감의 확장(Physical)이 라면, 알고리즘은 매개하려는 욕망 의 확장태이면서도 매개 효과의 증 폭을 위해 비물질적 기술 장치
  • 26. 알고리즘의 한계 • 알고리즘은 가정,가설을 전제로 한다 • 빅데이터 시대 예측이 실패로 돌아갈 가능성 큰 이유 : 정보의 양이 기하급수적으로 늘어남에 따라 검증해야 할 가설 역시 기하급수적으 로 많아진다.(네이트 실버, 2015. ’신호와 소음’ ; p. 374) • k-means : 사전에 클러스터 개수를 정해야 하고, 초기 중심을 어떻 게 선택하느냐에 따라 최소값에 도달하지 못하는 경우도 있음. • 가정이나 조건이 잘못되면 예측력이 떨어진다
  • 27. ­ 제프리 힌튼(토론토대 교수) “AI 분야에서 5년 후를 넘는 미래를 예측한다는 건 굉장히 어려운 일이 다. 커즈와일이 그렇게 정확하게 예 측할 수 있다는 사실이 인상 깊다. 내 예상에 AI는 분야마다 각기 다른 시간에 인간을 뛰어넘을 것이다. 의료영상 분석은 5~10년 안에도 되겠지만, 극작가나 소설가를 뛰어 넘는 데는 50년이 걸릴 수도 있다.”
  • 28. 1997년 카스파로프 패배 이후 체스의 교훈
  • 29. 인간+기계 > 인간, 기계 2005년 Freestyle Chess(Advanced Chess Tournament)에서 우승 Zack Stephen, Steven Cramton