1.언론인들의 인공지능(AI) 기술 수용에 영향을 미치는 요인
2.신뢰할 수 있는 인공지능 기반의 저널리즘 인공지능: 언론 신뢰와 인공지능 신뢰성 간 통약가능성을 바탕으로

이 글에서 다루는 두 편의 논문은 저널리즘 영역에서 인공지능이 어떻게 수용되고 해석되는지를 서로 다른 층위에서 분석한다. 2023년 논문이 이론적 차원에서 언론 신뢰와 인공지능 신뢰성의 접점을 모색했다면, 2025년 논문은 언론인 개인의 인식과 수용 태도를 통해 인공지능 활용의 구조적 조건을 실증적으로 드러낸다. 생성형 AI가 범람하며 이른바 ‘AI slop’이 일상화된 환경에서, 이 두 연구는 저널리즘이 투명성과 신뢰성을 어떻게 회복하고 재구성할 수 있는지를 다시 묻게 만든다. 「언론인들의 인공지능(AI) 기술 수용에 영향을 미치는 요인」은 언론인의 AI 사용이 개인의 태도 문제가 아니라 조직과 제도의 구조적 긴장 속에 놓여 있음을 통찰력 있게 보여준다. 반면 「신뢰할 수 있는 인공지능 기반의 저널리즘 인공지능」은 AIX, TAI, JAI라는 개념 틀을 통해 통약가능성을 이론적으로 정식화하려 시도하지만, 통약가능성을 실제로 구현하기 위한 제언에서는 다소 아쉬움을 남긴다.

언론인들의 인공지능(AI) 기술 수용에 영향을 미치는 요인, 이현우·조성동·이상규, 2025

저널리즘의 AI 도입 현황과 조직-개인 간의 인식 괴리

전 세계적으로 파이낸셜타임즈, AP, 가디언 등 주요 언론사들이 생성형 AI 가이드라인을 제정하고 뉴스룸에 적극적으로 기술을 도입하는 흐름이 뚜렷하다. 이러한 변화는 자료 수집부터 기사 작성, 팩트체크에 이르기까지 저널리즘의 전 영역에 걸쳐 일어나고 있으며, 국내 언론사들 또한 AI 앵커나 큐레이션 서비스 등을 통해 이에 동참하고 있다. 그러나 이러한 기술적 확산 이면에는 AI가 가져올 기회에 대한 기대와 함께 일자리 대체, 오보, 편향성 등 위기에 대한 우려와 반감이 공존하고 있다. 특히 주목할 점은 언론사 차원의 적극적인 투자와 실제 구성원인 언론인들의 수용 태도 사이에 상당한 괴리가 존재한다는 것이다. 한국기자협회의 조사에 따르면 현직 기자의 생성형 AI 활용 비율은 20% 수준에 불과한데, 이는 기술 도입이 물리적 환경 구축을 넘어 언론인 개개인의 인식과 역량, 그리고 조직적 지원 체계와 밀접하게 연동되어 있음을 시사한다.

연구의 이론적 틀: 저널리즘 특수성을 반영한 TAM의 확장

본 연구는 데이비스(Davis)의 기술수용모형(TAM)을 기반으로 하되, 언론인이라는 전문직군의 특수성을 반영하여 모형을 확장했다. 기존 TAM의 핵심 변인인 '인지된 유용성'과 '인지된 용이성' 외에, 선행 변인으로 'AI 품질 인식', '저널리즘 품질개선 기대', 'AI 리터러시', 'AI 효능감'을 설정하여 구조적 관계를 분석했다. 이는 언론인이 일반적인 기술 사용자와 달리 공공성과 진실성이라는 직업적 가치를 추구하는 집단임을 고려한 것이다. 연구진은 국내 언론인 300명을 대상으로 설문조사를 수행하고 구조방정식모델링(SEM)을 통해 변인 간의 인과관계를 검증했다. 특히 정보 품질 연구와 자기효능감 이론을 차용하여, 언론인이 인식하는 기술의 신뢰성과 본인의 기술 활용 능력이 실제 수용 의도에 어떤 경로로 영향을 미치는지 규명하고자 했다.

편의성보다 '저널리즘 품질 향상'이 핵심 동인

기술적 요건(4대 핵심 요건): AI 윤리 기준을 기술적으로 구현하기 위해 **다양성 존중(편향 제거), 책임성(결과에 대한 책임 보장), 안전성(위험 관리 및 보안), 투명성(설명 가능성 및 추적 가능성)**을 충족해야 한다.

그러나 이러한 가이드라인을 실제 언론 현장에 적용하는 데는 현실적인 어려움이 있다. AI 개발자 인건비가 높아 언론사가 이를 감당하기 어렵고, 언론 도메인에 특화된 TAI 가이드라인이 아직 부재하기 때문이다. 또한, AI 윤리 가이드라인이 추상적이어서 개발자들이 코드로 구현하는 데 어려움을 겪는 '통약 불가능성'의 문제도 여전히 존재한다.

루프 속 인간(Human-in-the-loop)과 언론인의 역할

기술적 가이드라인만으로는 부족하며, 연구는 '루프 속 인간(Human-in-the-loop)' 접근을 강조한다. 이는 AI 시스템의 의사결정 과정에 인간이 개입하는 것을 의미한다.
특히 JAI에서 언론인은 단순한 데이터 라벨러가 아니라, 기획자이자 검수자로서 AI 생애주기 전반에 개입해야 한다. 이는 '인간 중심 AI'의 관점과도 연결되며, 언론인이 AI의 결과물을 맹목적으로 수용하는 것이 아니라 비판적으로 검증하고 저널리즘적 가치를 투영하는 주체가 되어야 함을 시사한다. 나아가 시민 사회와 규제 당국이 참여하는 '루프 속 사회(Society-in-the-loop)'로의 확장도 제안된다.

TAI 기반 JAI의 제안

연구자는는 최종적으로 언론 신뢰와 AI 신뢰성의 통약가능성을 바탕으로 한 'TAI 기반 JAI' 모델을 제안한다. 이 모델은 다음 세 가지 조건을 충족해야 한다.

AIX 조건: 저널리즘 분야에서 AI와의 실천적 결합이 전면적으로 이루어져야 한다.
TAI 조건: JAI는 TAI 관점에서 기술적 신뢰성(투명성, 안전성, 다양성, 책임성)을 확보해야 하며 과정에 언론인이 참여해야한다.
도메인 조건: 이러한 기술적 신뢰성은 반드시 언론의 신뢰성 및 수용자의 신뢰도 증진에 기여해야 한다.