얼마 전 학술대회 발표 제안을 받았습니다. '생성 AI가 뉴스 산업에 미칠 영향과 전망'이라는 주제였습니다. 학계 안에서도 현장의 목소리를 더 듣고 싶었던 모양입니다. 한번은 정리를 해볼 필요가 있겠다 싶어서 수락을 했습니다.

준비하는 작업은 그리 만만하지 않았습니다. 현재 뉴스 산업의 실존적 위기를 어떻게 정의하고, 어떤 프레임으로 분석해야 할지 고민스러웠습니다. 어설프지만 이론적 틀을 빌려와서 프레임을 잡고 진단과 전망을 전개해 봤습니다. 주로 '제어 위기'라는 개념에 초점을 맞춰서 현재 뉴스 미디어 산업이 처한 구조적이고 거시적이 문제를 분석했다는 점 참고해 주시면 고맙겠습니다.

저는 현재 공개된 거대언어모델이 아니라 속속 등장하고 있는 멀티모달 거대언어모델(Multimodal LLM)에 주목을 했습니다. 여러 콘텐츠 포맷을 다양한 방식으로 수신해서 또 다양한 포맷으로 변형, 생성할 수 있는 역량을 갖추고 있어서입니다. 기존 텍스트나 이미지 단일 포맷에 의존하던 거대언어모델에 비해 뉴스 산업에 미칠 영향의 폭이 훨씬 크기 때문이기도 합니다. 메타가 내놓은 'Imagebind', 구글이 출시한 'Palm-E', 오픈AI가 서서히 적용 중인 'GPT-4V'가 대표적인 멀티모달 거대언어모델입니다.  

아래는 이러한 모델로 현재 뉴스 산업이 직면한 여러 층위의 구조적 위기를 해결할 수 있는가를 시각화한 것입니다. 물론 실제 적용된 사례와 적용 가능성이 높은 사례를 중심으로 이러한 문제 해결 가능성을 진단한 것입니다. 이를 바탕으로 제가 얻은 3가지 교훈도 이 안에 담아 두었습니다.

멀티모달 거대언어모델을 뉴스 산업이 왜 주목해야 하는가에 대한 글은 제가 짤막하게 소개한 바 있습니다. 여기서 한발 더 나아가 어떤 기능들 때문에 뉴스 산업이 주목해야 하는가는 이 자료에 세세하게 담겨져 있습니다. 앞으로 더 많은 사례들이 실험되고 적용되겠지만, 이는 과제로 남겨두었습니다. 목차를 보시면서 다운로드를 결정해 보시길 바랄게요.

목차

• 뉴스 미디어의 다층적 경쟁구도와 구조적 위기
• 뉴스 산업의 직면한 구조적 위기의 본질
• 생존을 위한 뉴스 미디어의 조건
• 살아남기 위한 리프로그래밍과 멀티모달 거대언어모델
• 멀티모달은 정보품질의 '압도적 우위' 해결할 수 있는가
• 멀티모달은 외부 플랫폼 의존도를 제어할 수 있는가
• 멀티모달은 수용자 초맞춤화 요구를 해결할 수 있는가
• 개인의 경험 : 블루닷 AI와 활용
• 멀티모달 AI를 활용한 뉴스 산업의 전망과 쟁점들