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인공지능 시대 뉴스의 미래
다양한 생성형 인공지능 서비스가 속속 등장하면서 뉴스 산업뿐 아니라 뉴스 스토리텔링에도 엄처난 변화를 몰아오고 있다. 그 변화의 의미와 새로운 가능성에 대해 다각적으로 살펴보면서 뉴스 서비스의 미래를 전망해본다.정치, 사회, 지역 등 사회전반에서 생성형 AI 논의 중 생성형 AI가 생활에 미치는 영향?제약이 덜할수록 창작의 가능성은 더 커진다투명성 - 가짜 뉴스 생성에 대한 사회적 제한이 필요창작의 민주화 - 사회적 제한을 걷어내면 생성형 AI의 창작성은 무궁무진 (prompt를 통한 일반인도 예술 작품을 생성할 수 있다. 생성, 전파, 탐지 등 모든 과정에서 알고리즘이 쓰여 가짜 뉴스를 찾아내기가 더 어려워졌다. 인공지능으로 인해 언론사가 해야할 일이 늘었다?뉴스의 가장 큰 가치는 저널리즘가짜 뉴스를 ..
공부는 끝이 없다/미디어혁신과 뉴스 스토리텔링 | 2024. 11. 27. 00:36
생성형 인공지능과 뉴스 스토리텔링
이 문서에서는 생성형 인공지능이 뉴스 스토리텔링에 활용되는 방식을 탐구, AI를 이용한 뉴스 작성, 요약, 성향 분석, 데이터 시각화, 플랫폼별 맞춤형 뉴스 포스팅 등의 다양한 기술적 응용을 다룹니다. AI 시대의 뉴스 프로세스 혁신을 위한 중요한 가이드이다. ChatGPT 를 이용하여 기사 본문 요약 방법 AI가 뉴스 본문의 자동 가공 및 키워드 추출, 성향 분석, 타겟팅된 재작성, 그리고 플랫폼별 포스팅 최적화 등 다양한 기능을 수행하는 과정을 설명한다. 제목 추출 주제목과 부제목 등 초안 생성본문 요약 정확한 내용, 정확한 분량 요약기사 lead 생성키워드 추출 가장 중요한 키워드 자동 추출키워드 추출 기준의 일관성 유지뉴스 연관성 판별 정확도 향상 생산 Side - 뉴스 스토리텔링과 AI 뉴스의..
공부는 끝이 없다/미디어혁신과 뉴스 스토리텔링 | 2024. 11. 26. 00:25
생성형 인공지능
1. 생성형 인공지능의 기본 개념생성형 인공지능(Generative AI)은 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝 모델이다. 이 기술은 훈련 데이터를 기반으로 데이터의 패턴과 구조를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 생성한다.특징:기존 데이터와 유사하면서도 새로운 데이터를 생성.Rule-Based Systems나 기존의 머신러닝 모델과 달리 딥러닝 기반의 Generative Adversarial Networks (GAN), Transformer 모델 등을 사용.자연어 입력(Natural Language Input)으로 누구나 쉽게 AI를 사용할 수 있는 접근성을 제공. 2. 생성형 인공지능의 작동 원리 (1) 언어 생성: 꼬리에 꼬리를 무는 예측언어 생성 모델..
공부는 끝이 없다/미디어혁신과 뉴스 스토리텔링 | 2024. 11. 19. 17:25
인공지능의 이해
1. 인공지능(AI)의 개념과 역사 인공지능은 컴퓨터가 인간의 사고방식을 모방하여 문제를 해결하거나 작업을 수행하도록 설계된 기술이다. 1950년대부터 시작된 이 개념은 앨런 튜링의 "지능을 가진 기계"라는 아이디어에서 출발했다. 그러나 당시 기술적 제약과 데이터 부족으로 실용화에 실패했으며, 컴퓨터 성능과 데이터의 급격한 발전이 이 기술의 부활을 가능케 했다.IBM의 왓슨(Watson)은 퀴즈쇼 Jeopardy에서 인간을 능가하며 주목받았지만, 한계로 인해 실용성을 증명하지 못했다. 이후 머신러닝 기술이 등장하면서 AI는 실질적인 성과를 내기 시작했다. 2. 머신러닝과 딥러닝: 인공지능의 핵심 기술 2.1. 머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가?머신러닝은 데이터와 그에 대응하는 결과를..
공부는 끝이 없다/미디어혁신과 뉴스 스토리텔링 | 2024. 11. 18. 14:07
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