“데이터 수집부터 기사 작성까지… 복잡한 코딩 몰라도 5분 만에 ‘뚝딱’”

오세욱 한국언론진흥재단 책임연구위원 ‘생성AI를 활용한 기사 작성 실습’ 강의

김정필 천지일보 기자

복잡한 코딩 한 줄 몰라도 데이터 수집에서 기사 작성까지 단 몇 분이면 충분한 시대가 왔다. 한때 기자의 노동이던 데이터 정리와 시각화 작업이 이제는 AI의 손끝에서 순식간에 완성됐다. 바야흐로 인공지능(AI)이 기자의 비서가 되는 시대가 본격 도래한 것이다.

오세욱 한국언론진흥재단 책임연구위원은 15일 서울 종로구 광화문빌딩에서 열린 ‘생성AI를 활용한 기사 작성 실습’ 강의에서 이 같은 변화를 체감할 수 있는 다양한 AI 활용법을 소개했다.

4월 15일 서울 증구 광화문빌딩에서 삼성언론재단 주최로 ‘생성AI를 활용한 기사 쓰기’ 두 번째 강의가 열린 가운데 오세욱 한국언론진흥재단 책임연구위원이 ‘생성AI를 활용한 기사 작성 실습’이라는 주제로 강의하고 있다.(사진: 김정필 천지일보 기자)

강의는 전자공시 자동 수집, 유튜브 데이터 크롤링, 네이버 기사 분석 등 기자 실무에 바로 적용 가능한 생성형 AI 도구 실습 중심으로 진행됐다. 특히 기존에는 많은 시간과 노력이 들어갔던 작업이 이제는 단 몇 분 만에 자동 처리될 수 있다는 점에서 참석자들의 큰 관심을 끌었다. 무엇보다 이 모든 과정에 복잡한 코딩 지식이 필요하지 않다는 점에서 놀라움을 더했다.

강의는 실습 중심으로 구성됐다. 첫 실습은 금융감독원의 ‘전자공시시스템(DART 다트, https://dart.fss.or.kr/) 오픈 API를 활용한 자동 기사화였다. 기자 시절 전자공시를 직접 모니터링하며 기사를 썼다는 오 연구위원은 “이제는 10년치 공시 데이터를 수집해 몇 분 만에 표로 정리할 수 있다”고 설명했다.

오세욱 한국언론진흥재단 책임연구위원이 전자공시시스템(DART) 오픈 API를 활용해 기업들의 사업보고서 등을 불러오는 방법을 설명하고 있다.(사진: 김정필 천지일보 기자) 

실습은 구글의 클라우드 기반 파이썬 실행 환경인 ‘Colab(코랩. https://colab.research.google.com/)에서 진행됐다. 참석자들은 발급받은 API 키를 입력하고, 오 연구위원이 제공한 코드를 복사해 삼성전자와 LG전자의 매출, 영업이익, 순이익, 이익률 데이터를 자동으로 불러왔다. 이 데이터를 표로 정리하고 시각화하는 과정까지 걸린 시간은 불과 5분 이내였다. 오 연구위원은 “예전 같았으면 엑셀로 표 만들고 디자이너에게 넘겨 시각화해야 했던 작업”이라며 “이제는 클로드(Claude)나 챗GPT(Chat GPT)에 ‘이 데이터로 표 만들어 줘’라고 명령만 하면 된다”고 설명했다.

삼성전자 데이터 분석을 위해 코랩(Colab)과 제미나이(Gemini)를 활용하는 모습 (사진: 김정필 천지일보 기자) 

오 연구위원은 클로드의 ‘프로젝트 기능’을 활용한 전자공시 전용 AI 환경 구축 사례도 시연했다. 다트 API 매뉴얼 파일(사용자 가이드, 레퍼런스 매뉴얼)을 클로드에 업로드한 뒤 AI가 자동으로 코랩용 코드를 작성하고 기사 초안까지 완성하는 과정이 순차적으로 이뤄졌다. 그는 “파일을 계속 업로드할 필요 없이, 한 번 세팅한 프로젝트에서는 원하는 데이터를 다양한 방식으로 반복 요청할 수 있다”고 설명했다. 이러한 방법은 챗GPT에서도 가능했다.

오 연구위원은 이어 “통계청 등 API를 제공하는 기관이라면 어디든 이러한 방식이 가능하다”며 “이를 통해 원하는 데이터를 손쉽게 얻을 수 있어 데이터를 찾는 데 할애하는 시간이 대폭 줄어든다”고 설명했다.

오세욱 한국언론진흥재단 책임연구위원이 전자공시시스템(DART) 오픈 API를 활용해 기업 실적을 표와 그래프로 작성하는 방법을 설명하고 있다.(사진: 김정필 천지일보 기자)

유튜브 API를 활용한 실습도 이어졌다. 오 연구위원은 “지금 한국에서 가장 인기 있는 유튜브 영상이 무엇인지, 거기에 달린 댓글 반응이 어떤지 단시간에 확인할 수 있다”고 말했다.

참가자들은 유튜브 데이터 API 키를 발급받고, 국가코드(KR), 최대 요청 건수(50개) 등의 간단한 설정으로 급상승 영상 목록을 자동 수집했다. 영상 제목, 채널명, 조회수, 좋아요 수, 댓글 수, 태그 등을 표로 만들어 달라고 하면 기사 작성에 필요한 모든 정보가 표 형태로 출력됐다.

오 연구위원은 “이 결과 데이터를 엑셀로 옮기면 ‘한국에서 가장 인기 있는 유튜브 영상’이 무엇인지 표로 한눈에 알아볼 수 있다”며 “제목을 분석해 긍·부정 분석까지 할 수 있고 기사로도 작성할 수 있다”고 설명했다.

댓글 분석도 눈길을 끌었다. 특정 유튜브 영상의 ID를 입력해 댓글 데이터를 불러오고, 이를 CSV 파일로 정리해 엑셀로 옮겨 필요 항목만 편집하는 과정도 시연했다. 

오 연구위원은 “이러한 과정은 어렵지 않다”며 “특정 영상에 대해 분석하기도 쉽고 표, 그래프를 활용한 분석기사를 작성하는 것도 쉽게 할 수 있다”고 설명했다.

이와 함께 ‘심화 연구(deep research)’ 도구(툴)로 퍼플렉시티(Perplexity), 젠스파크(Genspark), 노트북LM(NotebookLM) 등 AI 기반 검색·요약 플랫폼을 활용해 보다 깊이 있는 조사와 분석이 가능하다고 소개했다.

오 연구위원은 끝으로 “생성AI를 통해 좋은 결과를 얻기 위해서는 많이 사용해 봐야 한다”면서도 “AI가 만든 결과물은 항상 기자가 최종적으로 검증하고, 판단하며 가공해야 한다”고 조언했다. 프롬프트 설계 역량, 데이터의 정확성에 대한 감각, 독자의 관점에서 스토리를 구성하는 능력은 여전히 인간 기자의 몫이라는 결론이다.