AI가 생성한 뉴스는 이해하기 더 어렵다는 연구 결과가 나왔습니다

전통적으로 작성된 뉴스 기사는 자동화로 제작된 기사보다 더 이해하기 쉽습니다. 이는 저널리즘: 이론, 실천 및 비판에 최근 게재된 LMU 연구의 결과입니다.

미디어 커뮤니케이션부(IfKW)의 연구팀은 영국의 3,000명 이상의 온라인 뉴스 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시했습니다. 응답자 각자는 24개 텍스트 중 하나를 평가했는데, 그 중 절반은 자동화의 도움으로 제작되었고 나머지 절반은 기자가 수동으로 작성했습니다.

"전반적으로 독자들은 자동화된 12개 기사를 훨씬 이해하기 어렵다고 생각했습니다." 수석 저자인 시나 테슬러-코르도누리가 요약했습니다.

AI가 생성한 기사는 출판 전에 기자들이 다시 편집했다는 사실에도 불구하고 있었습니다.

숫자 처리 및 단어 선택이 더 나쁘다

설문조사에 따르면 독자들이 불만족스러워하는 이유 중 하나는 AI 텍스트에 사용된 단어 선택이었습니다.

독자들은 AI가 제작한 기사에 부적절하거나 어렵거나 특이한 단어나 문구가 너무 많다고 불평했습니다.

게다가 독자들은 자동화된 기사가 숫자와 데이터를 처리하는 방식에 대해 상당히 낮은 만족도를 보였습니다.

연구자들은 독자들이 자동화된 기사의 숫자 처리 및 단어 선택에서 느끼는 미비점이 기사를 이해하기 어렵게 만든 이유 중 하나라고 말했습니다.

그러나 독자들은 글의 '특성'과 이야기 구조 및 흐름 측면에서 자동 작성 기사와 수동으로 작성된 기사 모두에 똑같이 만족했습니다.

더 많은 인간의 하위 편집이 필요하다

이 프로젝트를 이끈 닐 서먼 교수는 "자동화된 뉴스 기사를 만들거나 하위 편집할 때, 언론인과 기술자는 숫자의 양을 줄이고, 독자가 이해하기 어려운 단어를 더 잘 설명하고, 독자가 기사의 내용을 이해하는 데 도움이 되는 언어의 양을 늘리는 것을 목표로 해야 한다"고 제안했습니다.

이 연구는 수동 및 자동 뉴스 기사의 상대적 이해도를 조사하고 왜 차이가 존재하는지 탐구한 최초의 연구입니다. "저희의 결과는 데이터 기반 뉴스 콘텐츠의 자동 제작에 인간의 참여를 유지하는 것뿐만 아니라 이를 개선하는 것의 중요성을 보여줍니다."라고 Sina Thäsler-Kordonouri는 말합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241024131428.htm