인간 코더의 내용분석과 생성형 인공지능 기반 방송보도 공정성 평가의 비교: JTBC <뉴스룸> 사례를 중심으로

Abstract

방송보도 공정성 평가는 전통적으로 인간 코더의 내용분석을 중심으로 수행되어 왔으며, 최근에는 생성형 인공지능을 활용한 자동화 내용분석의 가능성이 주목받고 있다. 이에 본 연구는 JTBC <뉴스룸>을 사례로 인간의 내용분석과 생성형 인공지능 기반 평가를 비교하여, 두 평가 방식이 산출한 방송보도 공정성 평가 결과의 일치 정도와 판단 단계별 차이를 분석하였다. 구체적으로 기사 식별, 주제 분류, 갈등 사안 판별, 조건부 평가항목 적용 및 최종 공정성 평가 결과를 비교하였다. 분석 결과, 인간의 내용분석과 생성형 인공지능 기반 평가는 일부 객관성 및 공정성 평가항목에서 유사한 결과를 보였으나, 기사 식별, 갈등 사안 판별 및 조건부 평가항목의 적용 과정에서는 차이가 나타났다. 특히 갈등 사안의 분류 범위에서 큰 차이가 나타났으며, 생성형 인공지능의 갈등 사안 분류 비율은 인간 평가보다 높게 나타났다. 또한 조건부 평가항목의 적용에서도 상위 범주의 판단과 후속 평가항목 간의 연계 방식에서 차이가 확인되었다. 이러한 결과는 인간과 생성형 인공지능의 방송보도 공정성 평가 차이가 최종 판정뿐 아니라 이에 선행하는 판단 단계에서도 나타남을 보여준다. 본 연구는 인간의 내용분석과 생성형 인공지능 기반 평가를 비교함으로써 생성형 인공지능의 활용 가능성과 한계를 함께 제시하고, 향후 방송보도 공정성 평가에서 생성형 인공지능의 보조적 활용 가능성을 논의하였다.

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