언론사를 위한 오픈소스 LLM 활용 방안
전창영·이종혁·백강희(2025). <언론사를 위한 오픈소스 LLM 활용 방안>. 서울: 한국언론진흥재단.
작년 진행한 연구보고서가 공식 발간되었다.
생성형 AI, 특히 오픈소스 기반 대규모 언어 모델(LLM)이 한국 언론 현장에서 실제로 어떻게 활용되고 있으며, 앞으로 어떤 방향으로 도입·운영될 수 있는지를 실증적으로 분석한 연구다.
연구의 출발점: “AI를 어떻게 쓰느냐”
본 연구는 생성형 AI 확산이 언론 산업 전반에 구조적 변화를 가져오고 있는 상황에서, 기술 도입 자체보다 저널리즘 가치와의 조응 방식에 주목했다. 특히 상용 AI 중심의 논의에서 나아가 비용·통제·커스터마이징 측면에서 가능성이 큰 오픈소스 LLM이 언론사에 제공할 수 있는 현실적 선택지를 검토했다는 점이 이 연구의 핵심 문제의식이다.
주요 연구 결과 1. 기자들은 이미 AI를 ‘보조 도구’로 활용하고 있다
포커스그룹인터뷰(FGI)와 설문조사 결과, 국내 언론인들은 취재·보도 과정 전반에서 AI를 점차 일상적인 도구로 받아들이고 있는 것으로 나타났다.
특히 자료 조사·정리, 인터뷰 녹취 정리, 외신 번역, 시계열 데이터 정리 등 반복적이고 기계적인 업무에서 AI의 효용이 높게 평가되었다 다만 기사 작성의 최종 판단, 뉴스 가치 결정, 맥락 해석과 같은 핵심 영역에서는 여전히 인간 기자의 역할이 대체 불가능하다는 인식이 공통적으로 확인되었다.
주요 연구 결과 2. 오픈소스 LLM에 대한 잠재적 수요는 높지만 장벽도 분명하다
설문과 인터뷰를 종합하면, 기자들은 오픈소스 LLM이 비용 부담을 낮추고, 언론사 내부 데이터와 결합 가능하며 조직 특성에 맞게 조정할 수 있다는 점에서 상용 AI 대비 장점을 지닌다고 인식하고 있었다. 그러나 동시에 기술 이해 부족, 운영 인력 부재, 유지·관리 비용, 윤리·책임 문제 등으로 인해 개별 언론사가 단독으로 도입하기에는 부담이 크다는 현실적인 제약도 분명히 드러났다.
주요 연구 결과 3. 실험을 통해 확인된 ‘AI 활용 능력 격차’
본 연구는 설문과 인터뷰에 그치지 않고, 실제 언론인을 대상으로 챗봇을 활용한 취재·보도 실험을 수행했다. 그 결과 AI를 단순히 질문–응답 도구로 사용하는 경우보다, 목적에 맞게 질문을 설계하고 결과를 재구성하는 능력이 기사 완성도에 큰 영향을 미친다는 점이 확인되었다
주요 연구 결과 4. 국제뉴스 자동 수집·분석 시스템 개발
보고서 후반부에서는 RSS와 오픈소스 LLM을 결합한 국제뉴스 자동 수집·분석 시스템을 실제로 설계·구현하고 그 활용 가능성을 검토했다. 이 시스템은 다수 해외 언론사의 뉴스를 자동으로 수집·정제·분석해, 국제 이슈 흐름 파악, 뉴스 가치 판단 보조, 취재 범위 확장에 기여할 수 있음을 보여준다.
보고서는 아래 링크를 통해 확인할 수 있다.