AI를 개척한 150년 역사의 신문 라 나시온(La Nación)

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인상적인 시작

라 나시온의 AI 실험은 아르헨티나의 재생에너지에 대한 조사에서 시작되었습니다. 2016년 당시 아르헨티나 대통령이었던 마우리시오 마크리는 사회화된 투자와 국제 협력에 크게 의존하여 아르헨티나의 청정 에너지원 개발 프로그램을 시작했습니다.

미국 내 모든 태양광 패널을 지도에 표시한다는 이니셔티브에 영감을 받아, La Nación의 주요 커뮤니케이션 전문가인 플로렌시아 코엘료는 프로그램 출범 4년 후에 프로그램의 진행 상황을 지도에 표시하는 프로젝트를 제안했습니다.

라 나시온(La Nación)의 데이터팀은 스페인 나바라 대학교의 객원 파트너인 마티아스 펠리페(Mathias Felipe)와 협력하여 이 프로젝트를 시작했습니다. 이 팀은 머신러닝(ML)과 컴퓨터 비전을 활용했으며, 지리공간 분석 및 AI 전문 외부 연구소와 협력했습니다.

150년의 역사를 가진 우리나라의 개척자, 사진 1 — La Nación 뉴스룸은 뉴스 제작에서 AI 학습 및 적용을 개척하고 있습니다. 사진: 라 나시온

라 나시온(La Nación)의 알고리즘은 아르헨티나 태양광 발전소의 형태를 식별하도록 훈련되었습니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지를 분석하고 이해하도록 훈련시킵니다. 알고리즘을 훈련하는 데 10,999개의 이미지가 사용되었고, 총 700만 개의 이미지가 처리되었으며, 2,780,400제곱킬로미터의 토지가 분석되었습니다. 그 결과, 당시 아르헨티나의 청정 에너지 프로그램이 목표 달성에 얼마나 미흡했는지 보여주는 풍부한 데이터가 담긴 이 시리즈가 탄생했습니다.

인내심을 갖고 협조하세요

실제로 라 나시온의 AI 프로젝트는 여러 어려움에 직면했습니다. 위성 이미지 접근에 많은 비용이 들었고, 태양광 발전소는 농경지 와 매우 유사했습니다. 2019년 당시 AI 모델을 학습시킬 만큼 아르헨티나 태양광 발전소 이미지가 충분하지 않았기 때문에 칠레에서 이미지를 가져와야 했습니다.

코엘료는 또 다른 어려움과 그 해결 방법을 공유했습니다. "라 나시온의 인프라와 편집 능력만으로는 이 프로젝트를 수행하기에 충분하지 않았습니다. 프로젝트에 필요한 하드웨어나 컴퓨팅 파워가 없었기 때문에 협업을 진행하게 되었습니다."

이 초기 협업을 통해 라 나시온의 데이터 팀은 협업의 이점을 깨달았습니다. 또한 AI 기술을 충분히 이해하지 못하면 잘못된 대상을 타겟팅하게 될 수 있다는 사실도 깨달았습니다. 그래서 라 나시온의 기술 도입 가속화를 지원하기 위해 저널리스트, 데이터 분석가 등으로 구성된 AI 랩을 설립했습니다.

랩의 첫 번째 프로젝트는 1990년대 후반 미국 남부에서 시작된 힙합 장르인 트랩 음악의 가사를 분석하는 것이었습니다. 완료까지 7개월이 걸렸습니다. 연구팀은 머신러닝, 자연어 처리(NLP) 모델, Spotify API 등을 활용하여 692곡의 노래를 분석하고 아르헨티나에서 점점 인기를 얻고 있는 이 장르의 주제, 트렌드, 그리고 메시지를 파악했습니다.

150년의 역사를 가진 우리나라의 개척자, 사진 2 — 라 나시온(La Nación)은 아르헨티나 태양광 발전소 지도 제작 프로젝트를 위해 다양한 AI 기술을 사용하여 위성 이미지를 분석했습니다. 사진: 라 나시온

하지만 기자들이 사용한 AI는 트랩 음악에 등장하는 새로운 단어들을 포함하여 여러 언어적 문제를 해결해야 했고, 그 장르의 여러 다른 특징들도 고려해야 했습니다. 라 나시온의 테스트 결과, AI는 거의 전적으로 영어를 위해 개발되었다는 점도 드러났습니다. 부레는 "모든 자연어 처리 모델은 영어를 위해 설계되었습니다."라고 말하며, "스페인어 문제를 해결하는 데 도움이 될 라이브러리와 루틴을 찾는 것이 매우 어려웠습니다."라고 덧붙였습니다.

AI 프로젝트를 구현하려는 언론사들이 직면한 또 다른 큰 과제는 시간입니다. "5개월에서 7개월이 걸리는 프로젝트들이 있는데, 장기 프로젝트입니다. 언론사는 항상 서두르기 때문에 이해하기가 매우 어렵습니다. 인내심을 가져야 합니다."라고 부레는 말하며, "탐사 기자는 부패나 사건을 조사하는 데 1년이 걸릴 수도 있습니다. 우리도 마찬가지입니다. 기술에 대한 탐사 기자입니다."라고 덧붙였습니다.

따라서 이 전문가는 제3자 AI 전문가, 대학 또는 과학자 와의 협업을 통해 뉴스룸에서 새로운 기술을 도입하는 과정을 가속화하고 비용을 절감할 수 있다고 말했습니다.

“우리 모두는 배워야 해요”

라 나시온의 경험은 언론사 간의 협력 또한 AI 도입을 촉진하고 더 많은 자원을 발굴하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. 라 나시온의 AI 팀은 런던 정치경제 대학교(LSE)의 저널리즘AI 콜라보(JournalismAI Collab)가 운영하는 젠더 격차 추적기를 개발해 왔습니다.

그들은 이를 라 나시온(La Nación)의 특정 프로젝트에 적용했습니다. 예를 들어 저널리즘의 성 편견을 더 잘 이해하는 방법을 연구했습니다. 이 연구는 뉴스룸 사업부가 성별이 기사 성과에 어떤 영향을 미치는지 평가하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 남성 또는 여성이 작성한 기사가 독자에게 어떤 영향을 미치는지, 그리고 기타 문제들을 분석하는 데 도움이 될 것입니다.

라 나시온(La Nación)은 성별 추적 프로젝트의 연장선으로, 전 세계 언론 기관들이 얼굴에서 성별을 감지하는 오픈소스 AI 프로젝트에도 참여했습니다. 아르헨티나와 라틴 아메리카 사람들의 약 50장의 사진을 교육팀에 공유함으로써, AI 모델이 피부색과 민족 측면에서 더욱 다양한 얼굴을 감지할 수 있도록 지원했습니다.

하지만 기술 기업 간이든 뉴스룸 간이든 AI 프로젝트 협업은 언론사에 필수적입니다. 코엘료는 "AI 기술은 배우기 어렵기 때문에 경쟁 언론사라 하더라도 서로 배우는 것이 더 좋습니다."라고 조언합니다.

마지막으로 전문가는 이렇게 촉구했습니다. "우리는 독자들의 관심을 되찾기 위해 구글, 페이스북과 경쟁하고 있습니다. 이 사실을 깨닫는 데 10년이 걸린 것은 안타까운 일입니다. 따라서 우리 저널리즘은 철저하게 배우고 공유하는 과정을 가속화해야 하며, 동시에 국가를 초월하여 협력해야 합니다. AI는 한 사람에게는 너무 거대하기 때문에 우리 모두 배워야 할 것입니다."

부이 후이

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