대규모 언어 모델과 저널리즘

대규모 언어 모델과 저널리즘

$17.02
Description
새로운 기술이 등장하면 항상 모든 것이 바뀔 것 같은 환상이 유행하기 마련이다. 기술이 가져오는 놀라움은 어느 정도 시기가 지나면 가라앉는다. 챗GPT가 가져온 초기의 놀라움은 여전하지만, 1년 가까운 시간이 지나가고 있다. 이제는 조금 냉정하게 바라볼 시기다. 이 책은 챗GPT 등 생성 인공지능이 어떻게 현재의 단계에 이르고 있는지부터 바라본다. 인공지능이라는 욕망의 시작부터 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣게 하는 방법으로서 자연어 처리, 심층학습(deep learning) 도입 이후 자연어 처리 기술의 급격한 발전과 대규모 언어 모델(Large Language Mode1)의 등장, 언어 모델을 활용하여 급격히 발전하고 있는 생성형 인공지능이 가져오는 변화 등에 대해 서술했다. 특히, 이러한 변화가 저널리즘에 미치는 영향에 초점을 맞추면서 생성형 인공지능을 활용한 실제 개발 사례를 제시하여 저널리즘 현장에 활용할 수 있는 기록도 남겼다. 이를 통해 취재 및 제작 등 영역에서 생성AI 기술을 활용 가능한 부분들에 대해 현실적으로 살펴보고, 이러한 기술 도입과 사회적 확산이 저널리즘 분야에 가져올 수 있는 이슈들을 검토하고 향후 대응 방안에 대해 논의하였다.
저자

오세욱

한국언론진흥재단책임연구위원으로기술이저널리즘에미치는영향에대해연구하고있다.신문사와방송사에서기자생활을했고자동배열이전포털에서뉴스편집일을한적이있다.저널리즘가치에따른뉴스배열을목적으로한‘뉴스트러스트알고리즘’개발책임을맡은바있고,현재는한국언론진흥재단에서연구와함께언론의디지털혁신을목적으로하는사업을담당하고있다.서울대동양사학과학사,제주대언론홍보학과석사,서울대언론정보학과언론학박사를수료했다.“미디어로서의봇(bot)”(2016),“자동화된사실확인(factchecking)기술의현황과한계”(2017),“알고리즘화(Algorithmification)”(2018)등다수의논문을발표했다.

목차

01.문제의제기

02.인공지능의발전과정
1.인공지능연구의시작
1)인공지능연구의출발
2)‘생각하는기계’에대한욕망
3)기호주의인공지능
2.연결주의와심층학습(DeepLearning)
1)인공지능패러다임의전환
2)심층학습의발전
3)심층학습의주요원리
3.자연어처리기술의등장과발전
1)자연어의정의와특성
2)자연어의다차원성을해결하기위한방안들
3)자연어의연속성문제를감안한방법론

03.대규모언어모델의등장과응용분야
1.딥러닝이후의자연어처리기술
1)순환신경망(RNN)
2)LSTM(장단기메모리)
3)시퀀스투시퀀스(seq2seq)
4)어텐션과트랜스포머
2.대규모언어모델의등장과발전과정
1)주요대규모언어모델의등장
2)대규모언어모델의성능과현황
3.대규모언어모델의응용과한계
1)생성형인공지능과대규모언어모델응용분야
2)대규모언어모델의제한점

04.대규모언어모델이저널리즘에미치는영향
1.뉴스의생산・유통・소비과정의변화
1)기사생산과정의변화
2)기사유통・소비과정의변화
2.고품질저널리즘을위한활용사례
1)활용가능한사례
2)주의가필요한사례:자동화된기사생성
3)고품질저널리즘을위한인공지능활용
3.대규모언어모델의영향력과전망
1)저널리즘에서인공지능을적용하는것이바람직한가?
2)기자노동과직무의변화
3)언론사수익모델의변화
4)저널리즘윤리와사회적책무

05.대규모언어모델활용저널리즘소프트웨어개발사례
1.텍스트의표데이터전환도구개발배경
2.텍스트의표데이터전환도구개발과정
1)개발기획
2)개발과정
3.텍스트의표데이터전환도구개발결과

06.논의및결론
1.취재및제작영역에서활용가능한방안
2.생성형인공지능관련저널리즘영역이슈들
1)기자업무를대체가능할까?
2)검색의‘예고된’변화..언론사는발견될수있을까?
3)이번에는기사가‘제값’을받을수있을까?
3.마치며

참고문헌