인공지능으로 기사 자동 작성하는 ‘로봇기자’ 시대 : 월간조선

지난 5월 10일, 한국야구위원회(KBO)는 서울 강남구 야구회관에서 ‘KBO 퓨처스리그(2군 리그) 로봇기자’ 사업설명회를 열었다. 인공지능(AI)으로 기사를 자동으로 작성하는 로봇기자를 도입하기로 한 것이다. 이날 사업설명회에는 로봇업체와 데이터 관련 기업 등이 다수 참여했다.

KBO 측은 “이번 입찰을 통해 선정되는 업체는 KBO 퓨처스리그 경기 결과 기사를 자동으로 생산하는 로봇 알고리즘을 개발하고, 퓨처스리그 기록을 그에 맞는 데이터로 입력해 기사를 작성하는 사업을 담당하게 된다”고 설명했다. KBO는 6월 26일까지 입찰을 받아 오는 7월 올스타전 휴식기 전에 업체를 선정한 후 올 하반기부터 시점적으로 로봇이 쓴 기사를 배포할 예정이다.

KBO 남정연 홍보팀장은 “현재 미디어 환경에서 2군은 취재하는 매체가 없다 보니 기사가 거의 나오지 않고 있다”며 “KBO가 단순 수치를 보여주기보다는 기사 형태로 제공하는 것이 향후 퓨처스리그에 대한 팬들의 관심을 더 끌 수 있을 것”이라며 로봇기자 도입 계기에 대해 설명했다.

‘로봇이 기사를 쓴다’는 것이 낯설게 받아들여질 수도 있지만, 이미 국내외에서 적지 않은 로봇기자가 활약하고 있다. 특히 스포츠와 증권 등 데이터 수집과 분석이 중요한 분야에서 로봇기자들이 서서히 두각을 나타내고 있다.

연합뉴스 ‘사커봇’, 프리미어리그 실시간 기사 작성

연합뉴스의 로봇축구기자 ‘사커봇’은 프리미어리그 시즌 동안 380건의 기사를 작성했다.

국내 로봇기자 분야에서 가장 앞서가는 매체는 연합뉴스다. 연합뉴스는 지난해 8월 프리미어리그 담당기자 ‘사커봇’과 올 초 평창 동계올림픽 담당기자 ‘올림픽봇’으로 본격적인 로봇기자를 선보였다. ‘사커봇’은 연합뉴스가 자체 개발한 프로그램으로 프리미어리그 축구 전 경기의 데이터를 수집하고 자체 알고리즘으로 분석해 경기 결과를 기사로 생산하는 프로그램이다. 사커봇이 지난 5월 14일 작성한 기사다.

〈(런던〈영국〉=연합뉴스) 사커봇 = 잉글랜드 프리미어리그 토트넘이 해리 케인의 결승골에 힘입어 레스터를 꺾었다. 토트넘은 13일(한국시간) 영국 런던 웸블리 스타디움에서 열린 2017-2018 잉글랜드 프로축구 프리미어리그 최종라운드 레스터와 홈 경기에서 5-4로 승리했다.

토트넘은 전반 4분 먼저 실점했다. 리야드 마레즈의 어시스트를 제이미 바디가 헤딩 슈팅으로 토트넘의 골문을 열었다. 3분 뒤 토트넘의 해리 케인이 동점골을 뽑아냈다. 9분 뒤 리야드 마레즈의 슈팅이 골문 안으로 들어가며 레스터는 다시 리드를 잡았다.(중략)

손흥민은 무사 시소코의 교체 선수로 그라운드를 밟았다. 토트넘은 남은 시간을 잘 막아내며 승점 3점을 추가했다. 손흥민은 교체 출전 기회를 얻었지만 공격 포인트를 기록하지 못했다. 토트넘은 이날 펼쳐진 경기에서 승리를 거두며 3경기 연속 무승의 부진을 끊었다. robot@yna.co.kr〉

기사 내용은 ‘인간기자’의 기사와 크게 다를 바가 없다. 2017년 8월 14일 공개된 사커봇은 8월 12일 새벽 3시45분(한국시각) 영국 런던 에미리츠 스타디움에서 열린 잉글랜드 프로축구 프리미어리그 2017~2018시즌 아스널과 레스터시티 간 개막전 기사를 시작으로 매 경기 속보기사를 실시간으로 제공했다. 사커봇은 프리미어리그 2017~2018 정규시즌에 치러지는 380건 전체 경기 기사를 작성하고 시즌이 끝난 5월 14일 서비스를 종료한 상태다.

사커봇 담당자인 연합뉴스 미디어전략부 서명덕 기자는 “사커봇은 프리미어리그 2016~2017시즌에 시험서비스를, 2017~2018시즌에 정식서비스를 제공했다”며 “로봇기자의 장점은 실시간이라고 불러도 손색없을 정도의 빠른 송고 속도로, 사커봇이 경기 종료 후 기사 작성을 시작해 웹사이트에 게재하기까지 걸린 시간은 불과 1~2초 정도”라고 소개했다.

서 기자의 얘기다. “사커봇 알고리즘은 기사 작성 과정에서 경기 진행 상황, 최종 결과 등을 파악해 적절한 문장을 사용함으로써 사람이 쓴 것 같은 완성도 높은 기사를 생성합니다. 자연스러운 기사 작성을 위해 현직 기자들이 작성한 기사 데이터베이스와 기사 작성 스타일을 활용했습니다.”

또 “기사 팩트 오류 예방을 위해 기사 작성에 필요한 경기 데이터를 최대 5곳에서 수집해 대조함으로써 기사 팩트 오류를 예방하도록 했고, 기사 생성 최종 단계에서는 어휘 치환 및 검증 기능을 거쳐 잘못되거나 어색한 표현, 예측 불가능한 오류 등을 교정했다”고 설명했다. 사커봇은 2017년 11월 ‘제6회 한국온라인저널리즘어워드’에서 뉴스서비스기획 부문 수상작으로 선정됐다.

로봇기자는 어떻게 기사를 쓰나

사커봇의 기사 작성 방식은 인간과 비슷하다. ①취재 과정인 데이터수집 ②기사 작성 과정인 문장 생성 ③탈고 과정인 어휘 수정 세 단계다. 프로그램 내 스케줄러가 당일 경기 일정을 확인해 데이터 수집 일정을 수립하고, 크롤러(crawler·웹상의 정보를 자동으로 검색하고 수집하는 소프트웨어)가 기사 작성에 필요한 각종 정보를 경기 시작 전에 정리한다. 선수명, 구단명, 경기장소, 한국선수 출전 여부 등이 주요 데이터로 추려진다. 수집된 데이터는 경기 상황 중계가 문장이 되는 과정에 투입된다. 데이터는 기사 알고리즘을 통해 적당한 문장으로 자동 가공되는데, 기사 작성 알고리즘은 그동안 실제 기자들이 쓴 기사를 데이터베이스로 하고 있다.

사커봇은 경기가 끝나면 데이터에 오류가 없는지 유효성 확인 과정을 거치고, 경기 상황에 적합한 단어와 표현을 골라 교정 작업을 한다. 이 과정에서 문장의 가감이 이뤄지고 대승(大勝), 신승(辛勝), 역전 등 여부에 따라 기사 구조가 완성된다. 제목도 단다. 사커봇이 모든 기사 작성을 혼자 처리하며, 인력은 기사가 제대로 게재되고 있는지 모니터링하는 담당자 한 명만 필요하다.

서명덕 기자는 “로봇기자는 데이터 수집부터 기사 생성까지 전 과정을 거의 지연 없이 처리할 수 있고, 사람과 달리 정확한 기사를 신속하게 송고할 수 있어서 빠르고 정확한 단순 정보를 제공하는 데 강점이 있다”고 설명했다. 개발비용과 시간에 대해 그는 “사커봇은 한 사람의 인건비 수준으로 3개월 만에 개발한 서비스”라며 비용 면에서도 장점이 있다고 밝혔다.

‘사커봇’에서 진화한 ‘올림픽봇’

연합뉴스는 2018 평창 동계올림픽에서는 한 단계 진화한 ‘올림픽봇’을 선보였다. 사커봇이 축구 한 종목만 다뤘던 것에 비해 올림픽봇은 동계올림픽 15개 종목 전 경기를 취재해 보도했다. 동계올림픽 17일 동안 이 시스템을 통해 올림픽 경기 관련 기사 787건이 보도됐다. 데이터를 수집하고 기자들이 썼던 기사를 데이터베이스로 한 기사 작성 알고리즘에 의해 기사가 작성되는 점은 사커봇과 거의 같다. 올림픽봇은 데이터 수집과 경기결과 수집에 국제올림픽위원회(IOC)의 데이터 전송 플랫폼인 ‘올림픽데이터피드’를 사용했다. 다음은 올림픽봇이 쓴 기사다.

〈미국의 켄달 그레쉬가 11일 알펜시아 바이애슬론 센터에서 펼쳐진 2018 평창 동계패럴림픽대회 크로스컨트리 스키 여자 12km 좌식 경기에서 38분15초9의 기록으로 금메달을 획득했다. 독일의 앤드리아 에스카우가 38분48초3으로 은메달, 미국의 옥사나 마스터스가 39분04초9로 동메달을 나눠 가졌다. 켄달 그레쉬의 중간 순위는 3지점을 통과할 때 1위와 5.7초 차 3위로 가장 안 좋았다. 구간별로 보면 0~0.75km에서 살짝 부진했지만 2.85~11.72km에서 1위의 성적을 내며 기록을 끌어올렸다.〉

평창올림픽 기간 올림픽봇의 로봇뉴스는 방문자 5만여 명, 페이지뷰 15만여 회에 달했다. 올림픽봇의 속보성과 정확성이 비교적 좋은 반응을 얻었지만, 연합뉴스는 올림픽봇 기사를 고객사(언론매체)에 송출하지는 않고 자체 홈페이지에만 올렸다. 로봇기자 역사가 오래되지 않아 완벽함을 장담할 수 없는 상황에서 단 하나의 오보나 데이터 오류라도 문제가 될 수 있기 때문이다. 연합뉴스는 지속적인 연구개발을 통해 로봇기자 영역을 확대할 계획이다.

연합뉴스 김태한 미디어전략부장은 “로봇이 인간을 완전히 대체할 가능성은 거의 없다”며 “언론사의 속보 경쟁이 심해지면서 통신사의 고민이 커지고 있는 만큼 속도를 요구하는 단순한 기사는 알고리즘이 처리하도록 하고 인간 기자들은 좀 더 심층취재와 분석에 집중하도록 해야 한다고 생각한다”고 밝혔다.

로봇기자 R1, 각종 경제지와 협력해 로봇뉴스 제공

씽크풀의 로봇기자 ‘R1’의 자동 기사 작성 방법.

프리미어리그, 올림픽, 국내 프로야구 등 스포츠 분야에서 로봇기자가 속속 등장하는 가운데 로봇기자가 특히 활약하는 분야는 증권시장이다. 기사 한 건을 쓰는 데 1초가 채 걸리지 않는 로봇기자는 2016년부터 일부 경제지에서 도입한 이후 현재 거의 모든 경제지가 시황 등 증권 기사에 활용하고 있다.

최근 활동이 활발한 로봇기자는 씽크풀의 ‘라씨’다. 온라인 주식·경제 정보 사이트 씽크풀이 개발한 주식투자 관련 통합로봇시스템 라씨(RASSI·Robot Assembly System on Stock Investment)는 R1~R4까지 4개의 로봇으로 이뤄져 있는데, 이 중 R1이 로봇저널리스트, 즉 로봇기자다.

R1은 전자공시 시스템에서 실적·수주·대주주 지분 이동 등이 발생하면 실시간으로 인식하고 뉴스를 생산한다. 단순한 텍스트 뉴스가 아니라 과거 실적·경쟁 업체와의 비교 분석과 함께 그림으로까지 표현, 제공한다. 씽크풀은 《한국경제》《파이낸셜뉴스》 등 언론매체와 제휴해 로봇뉴스를 제공하고 있다.

씽크풀 김동진 대표는 로봇저널리스트를 고도화하고 세분화할 전략이라고 밝혔다. “시장 전 종목을 다루기에는 콘텐츠가 너무 방대합니다. 관심 종목에 대한 장중 이벤트와 장 마감 이후 공시 이벤트까지 봐야 하는데, 이런 것을 로봇이 책임질 수 있도록 하는 게 목표입니다. 고객마다 원하는 콘텐츠가 다르기 때문에 큰 뉴스를 쪼개 모듈화하고 고객이 원하는 채널로 원하는 종목을 보내주는 ‘개별 맞춤형’ 프로그램을 완성할 계획입니다.”

자체 뉴스로봇을 개발하는 언론사도 적지 않다. 《서울경제》는 증시분석전문기자 ‘서경뉴스봇’을 지난해 말 선보였다. 《서울경제》 관계자는 “주식시황 데이터에 기반해 자동으로 기사를 생산해 내는 인공지능 로봇기자 뉴스봇은 일일 시장 흐름을 짚어주면서 당일 시장의 특이 움직임을 보이는 종목을 골라내 자동으로 기사를 생성한다”고 소개했다. 서경뉴스봇이 지난 8일 작성한 기사다.

〈8일 오전 9시30분 현재 코스피는 전일 대비 7.72p(-0.31%) 하락한 2462.86으로, 47(매도):53(매수)의 매수우위를 기록 중이다.(※매수비율(%)=매수잔량/잔량합계*100, 매수우위=매수비율〉매도비율)

약세업종은 철강금속업(-1.28%), 전기전자업(-0.95%), 기계업(-0.72%)이며, 강세업종은 통신업(+2.27%), 전기가스업(+0.57%), 의약품업(+0.46%)이다. 수급측면으로는 서비스업이 28:72의 강한 매수우위세를 나타내고 있으며, 의료정밀업은 78:22의 강한 매도우위세를 기록 중이다. 투자자별 동향을 살펴보면, 외국인과 기관이 동반 매도세를 보이며 지수 하락을 부추기고 있는 가운데, 개인이 홀로 ‘사자’에 힘을 실어 지수 하락을 방어하는 모양새다. 개인은 849억을 순매수 하는 데 반해, 외국인은 347억, 기관은 540억을 각각 순매도하고 있다. (중략) 현재 하락종목은 477개, 상승종목은 상한가 1개 종목을 포함해 283개를 기록하고 있다.〉

《워싱턴포스트》 로봇기자 ‘헬리오그래프’, 선거 기사도 써

《워싱턴포스트》의 로봇기자 헬리오그래프는 1년간 850건의 기사를 썼다.

로봇기자가 쓴 스포츠나 증권 기사는 ‘인간기자’의 기사와 크게 다르지 않지만 다른 분야에선 어떨까. 국내에서 최근 몇 년 사이 로봇기자의 활약이 커지고 있지만 스포츠와 증권 분야에 국한된 데 비해 미국에서는 로봇기자가 다양한 기사를 생산하고 있다. 미국의 대표적인 로봇기자는 《워싱턴포스트》의 ‘헬리오그래프(Heliograf)’다. 2016년 여름 《워싱턴포스트》는 자체 블로그에 간단한 리포트를 자동 생성하는 프로그램인 헬리오그래프를 도입하고 헬리오그래프에 기사 작성을 시켰다.

1년 후 《워싱턴포스트》가 헬리오그래프의 1년 성적을 점검한 결과 헬리오그래프는 총 850편의 기사를 작성했다. 그동안 쓴 기사의 분야는 스포츠, 정치, 사회 등으로 다양했다. 헬리오그래프는 2016년 여름 리우올림픽을 ‘취재’하며 300여 건의 단신을 생산했는데, 올림픽이 끝나자마자 헬리오그래프는 주지사 선거에 투입됐다. 인간기자와 다를 바 없이 일한 셈이다. 헬리오그래프가 선거전에서 작성한 기사는 팩트 위주 단신이나 SNS를 보도한 것이었지만, 《워싱턴포스트》에 따르면 헬리오그래프의 선거 기사들은 총 50만 건이 넘는 클릭 횟수를 기록했다고 한다.

국기연 《세계일보》 워싱턴 특파원은 “헬리오그래프가 처음엔 스포츠부 기자로 출발했지만 취재 범위를 확대해 미국 연방 상하원의원 선거 및 주지사 선거를 담당하면서 정치부 기자로 변신했다”고 설명했다. 또 “미국에서는 로봇기자가 스포츠, 선거, 기업실적 등 다양한 분야에서 활용되고 있다”고 밝혔다. AP통신의 경우 미국 주요 기업의 분기별 영업실적 발표 기사를 로봇기자에 맡기고 있는데, 데이터 분석 기사를 로봇기자가 맡게 되면서 기자들의 노동시간이 줄었고 숫자 오기와 오탈자가 거의 사라졌다고 그는 덧붙였다. 《LA타임스》는 지진보도 프로그램을 사용해 지진이 발생할 경우 자동으로 기사를 작성해 송고하도록 하고 있다.

로봇은 인간을 대체할 수 있을까

‘로봇저널리즘’이 현실로 다가오긴 했지만 아직 미디어 관계자들은 “스포츠와 증시 등 단순한 기사 작성 업무에서만 효율적”이라고 생각하는 경우가 대부분이다. 그러나 로봇저널리즘을 3년여에 걸쳐 연구, 최근 저서 《로봇저널리즘》을 펴낸 김대원 카카오 정책지원파트장은 향후 미디어 환경 변화를 고려할 때 그렇게 장담할 수 없다고 보고 있다. 국내 미디어 환경의 특성상 ‘기자에 대한 신뢰도’가 낮은 점이 문제라는 것이다.

김 파트장은 “인간기자가 쓴 기사에 대한 신뢰가 떨어지면 대중은 인공지능이 작성한 기사를 대신 읽을 가능성이 높아질 것”이라며 “인간기자도 나름의 경쟁력을 갖춰야 한다”고 밝혔다. 그는 “기사 작성 속도와 정확한 수치, 데이터 분석력 등은 로봇기자가 월등하겠지만 인간기자는 가치판단과 방향 제시라는 역할을 할 수 있다”며 “인간의 역할은 더욱 중요해질 것”이라고 말했다.

강형철 숙명여대 미디어학부 교수도 “기자에 대한 신뢰도가 중요하다”며 유사한 의견을 내놓았다. 강 교수는 “한국언론진흥재단이 실험한 바로 한국 사람들에게 어떤 기사를 보여주며 작성자가 로봇이라고 했을 때 기자라고 말했을 경우보다 오히려 기사 신뢰도가 높았다”고 지적했다. 그는 “한국 기자가 로봇보다 신뢰도가 낮다는 이야기”라며 “미래에도 인간기자가 없어지지는 않겠지만 신뢰도 높은 언론사의 신뢰도 높은 기자만이 생존할 수 있을 것”이라고 말했다.⊙