Fact check를 위한 AI 활용법
사실 검증을 위한 ChatGPT 활용 방안
정보의 신뢰성과 정확성은 보고서, 원고, 발표 자료의 품질을 결정짓는 핵심 요소다. 그러나 방대한 데이터와 복잡한 출처를 일일이 확인하는 작업은 시간과 비용이 많이 든다. 최근 ChatGPT의 Deep research 기능과 Genspark의 Fact check 기능은 이러한 검증 과정을 자동화·고도화하는 도구로 주목받고 있다.
AI에서 제공되는 Deep research는 단순 검색이 아니라 여러 출처를 교차 검증하고 인용 기반의 정리 결과를 제공한다. 예를 들어, 정책 보고서에 포함된 통계 수치가 최신인지, 인용한 연구의 결론이 원문과 일치하는지 등을 빠르게 확인할 수 있다. 사용자는 “아래 보고서의 데이터와 수치가 최신 통계와 일치하는지 확인해줘”라는 지시와 함께 문서를 업로드하고 Deep research 모드를 활성화하면 최신 공개 데이터베이스·뉴스·학술 자료를 참조해 차이점과 근거를 표로 정리해준다.
Genspark의 Fact check 기능도 주어진 문서나 기사에서 사실 가능성이 낮은 주장, 과거 시점에만 유효했던 정보, 통계의 인용 오류 등을 찾아낸다. 예를 들어, 과학 기사에 “전 세계 태양광 설치량은 2020년 기준 200GW”라는 문장이 있다면, Fact check 기능은 최신 수치를 검색해 2024년 설치량이 400GW 이상으로 늘어났음을 알려주고 최신 출처 링크를 제공한다.
이러한 도구의 장점은 속도와 범위다. 사람이 직접 검색할 경우 놓치기 쉬운 최신 자료나 다국어 출처까지 AI가 탐색해, 논문·정부 보고서·국제기구 데이터 등을 근거로 제시한다. 특히 보고서나 원고 작성 시, 인용 부호 뒤의 숫자나 지명, 연도 같은 디테일 오류를 줄이는 데 큰 효과가 있다.
예를 들어, 정책 제안서를 작성할 때 Deep research로 데이터 최신성 검증을 수행하고, Genspark Fact check로 문장 단위 사실 검증을 병행하면 자료 신뢰도가 한층 높아진다. 또 칼럼 작성 시에도 AI가 부정확한 역사적 연도, 통계 수치, 인명 표기를 미리 교정해 주어, 출고 전에 오탈자를 최소화할 수 있다.
이같은 기능을 유용하게 사용하기 위한 실천 루틴 4단계는 다음과 같다.
❶ 원고나 보고서 초안을 작성한 후, Deep research모드를 활성화해서 “전체 내용의 최신성·정확성 검증”을 요청한다.
❷ 중요한 수치·날짜·지명·인명은 젠스파크의 Fact check 기능으로 개별 검증한다.
❸ AI가 제시한 최신 데이터와 차이점이 클 경우, 다른 AI도 병행 이용해서 교차 검증한다.
❹ 특정 주제와 검색 범주를 정해서 검증을 하고자 할 때는 프로젝트 혹은 나의 GPT를 생성해서 사용한다.
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