오늘은 팩트체킹 자동화 기술의 변화 양상을 소개해볼까 합니다. 아시다시피 AI 기반 팩트체킹 기술이 단순한 참·거짓 분류에서 벗어나 실시간 검색, 증거 대조, 기사 작성까지 수행하는 방향으로 빠르게 확장되고 있습니다. 2025년 이전에는 정해진 데이터베이스에서 주장(Claim, 진술)을 분류하는 모듈형 파이프라인이 중심이었지만, 2025년에는 생성 AI와 검색 증강 생성(RAG)이 결합됐습니다.

자동팩트체킹 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 얼마전 정부가 발표한 미디어 소통 역량 강화 종합 계획에도 이 프로젝트는 포함돼 있었죠. 새로 시작하는 사업이어서가 아니라 이미 진행되고 있는 사업이기에 새롭다고 볼 순 없을 겁니다. 하지만 정부가 허위조작정보에 대응하기 위해 관심을 기울이고 있는 영역이라는 사실만큼은 분명해 보이긴 합니다. 자동팩트체킹 기술에 대한 높은 기대는

개인적인 호기심에 간단하게 시작했던 설문조사 '고품질 저널리즘을 위해 AI/머신러닝 기술이 뉴스 관련 어느 영역에 가장 빨리 적용되길 기대하시나요'의 결과가 이렇게 나왔습니다. 자동 팩트체킹이 언론사 내 여러 직군들로부터 고르게 필요로 하는 항목으로 파악된 점은 약간 의외이긴 했습니다. 아마도 현장에서 팩트체킹 과정의 수고로움을 덜기 위해, 혹은 편의를 얻기 위해 기계의 도움을