[기자협회보] GPT가 말하고 딥플이

마크롱 정부의 연금 개혁과 정년 연장에 반대하는 시위가 프랑스에서 벌어졌다.
노령과 연금에 대한 걱정은 프랑스만의 문제가 아닙니다.
세계 언론과 전문가들은 이 문제가 어떻게 다른지 연구했습니다.
먼저 구글 영문 뉴스에서 프랑스 시위와 연금을 키워드로 검색하고 제목을 보고 기사 몇 개를 선택해 읽을 만한 기사를 클릭한다.
프랑스 사례를 보고 국내 기관과 연금 연구원들이 분석한 이전 자료도 찾아본다.
국무부 데이터도 제공됩니다.

돌이켜보면 프랑스는 가장 기초적인 무기여 연금(ASPA)이 있고 그 외에도 평생 근로와 개인 기여금과 관련하여 인출되는 돈이 있다.
이것은 의무적 인 사적 연금, 직업 (직역) 연금 및 선택적 사적 연금의 세 가지 계층으로 구성됩니다.
1910년 최초의 연금법이 통과된 이후 프랑스 정부는 연금제도의 큰 그림을 세 번이나 건드린 것으로 전해진다.
사회당 프랑수아 미테랑 정부에서는 정년을 높이고 재정이 충분하지 않을 때 연금 지급 기간을 연장했습니다.
두 번째 개혁은 Jacques Chirac의 우익 정부 때였으며 2010 년 금융 및 금융 위기가 닥쳤을 때 그들은 연금에 다시 칼을 꽂았습니다 …

나는 프랑스 연금 제도를 자세히 설명하려는 것이 아니다.
신문사에 잠깐 몸담았던 저는 2년 전 회사를 나와도 계속해서 국제 뉴스를 담당하고 있습니다.
한겨레신문과 한국일보에 글을 쓰고, 책을 영어로 번역하고, 성인과 청소년을 대상으로 국제 문제를 설명하는 책을 씁니다.
현지 리포팅이 가장 좋지만 리포팅 예산을 짜기 전까지는 자료를 보고 글을 쓸 수밖에 없습니다.

프랑스 연금개혁 보고서를 보면 ‘색깔’에 따라 차이가 느껴진다.
미국의 대외정책에는 “마크롱의 워털루 전쟁”이라는 문구가 쓰였다.
영미주의나 신자유주의 경제학을 따르는 사람들은 프랑스인의 “조기 퇴직”을 비판합니다.
“일을 많이 해야 하기 때문에 정년을 늦추는 것에 반대하지 않습니까?” 영국의 경제 주간지 이코노미스트는 제목에 “게으를 권리”라는 단어를 선택했습니다.
미국 블룸버그통신은 “좋든 싫든 프랑스에 연금 개혁이 필요하다”는 마크롱 정부의 논리를 지지한다.
워싱턴 포스트는 “노화는 전 세계 모든 사람의 문제”이며 “프랑스 질병”으로 취급되어서는 안된다고 지적합니다.

요즘 자료를 훑어보기가 너무 쉽습니다.
통역사가 있기 때문입니다.
인공지능 번역기의 발전 속도는 숨이 막힐 정도다.
그 결과 영어로 된 기사를 점점 더 적게 읽습니다.
내용을 마우스로 긁어서 파파고에 붙여넣기 하면 대략적인 내용을 볼 수 있기 때문입니다.
번역기 덕분에 읽는 시간은 줄어들지만 읽기 노력은 크게 늘어난다.
예전에는 영어가 서툴러 몇 문장만 읽었는데 번역기에 입력해보니 거의 다 읽었다.
영어 읽기가 필수가 아니어서 습득한 정보의 총량이 확실히 늘어났습니다.

구글 번역도 도움이 되었는데 파파고가 구글보다 상대적으로 한국어 번역을 잘하는 것 같다.
그러나 Deepple을 사용하고 나면 이것은 새로운 세상입니다.
독일 회사에서 개발한 프로그램으로 한국어와 영어의 변환 수준이 기대 이상이다.
2017년에 설립된 Deepple의 홈페이지에는 인공 지능의 신경망을 사용하여 “인간의 가능성을 확장하고 언어 장벽을 허물며 문화를 더 가깝게 만드는 것”이 ​​목표라고 명시되어 있습니다.
올해 1월 현재 29개 언어 간의 번역이 가능하지만 영어는 미국과 영국, 포르투갈과 포르투갈과 브라질의 두 가지 버전이 있다.
Dropbox, eBay, Instagram, Snapchat, Twitter, Uber, Yelp 등이 이 회사에 투자했으며 이미 약 10억 명이 Deepple을 사용하고 있다고 합니다.

인터넷 시대가 도래하면서 기자들이 얻을 수 있는 정보의 양과 범위는 상상할 수 없을 정도로 커졌다.
언어장벽도 무너지고 있다.
바벨탑이 무너질 것 같습니다.
걱정할 것이 없습니다.
가장 근본적인 고민은 빅데이터를 활용한 인공지능으로 학습하는 기계가 인간의 편견과 혐오, 심지어 차별까지 전유할 것이라는 점이다.
몇 년 전 일이지만 프로그램을 운영하다가 “국제 좌파”로 번역되는 것을 보고 깜짝 놀랐던 기억이 납니다.
미국 기업 아마존이 인공지능에게 직원을 찾도록 지시하고 여성을 선발해 탈락시켰다는 것은 잘 알려진 이야기다.

기자가 얻을 수 있는 정보의 양과 범위가 늘어나면서 단순히 다른 사람의 생각이나 사실을 복사하거나 단순히 번역하는 것만으로 생계를 꾸리는 것은 사실상 불가능하다.
또한 기계 두뇌의 편견에 대해 끊임없이 질문하고 테스트해야 합니다.
인공지능/번역가가 문장을 더 잘 쓸 수 있는지도 모르겠습니다.
“상상 이상으로 늘어납니다”라는 문구를 넣으면 Google과 Papago는 기꺼이 “상상 이상”으로 번역하지만 Deepple은 계획이 무엇인지 알고 “우리의 가장 거친 꿈을 넘어” 심지어 내 문장에 촛불을 치십시오. 뉘앙스로 따지면 딥플이 기분이 좋아지는 것 같다.

요즘 유행하는 인공지능 대화로봇인 ChatGPT에게 번역 프로그램의 장점과 왜곡 문제에 대해 물어봤습니다.
이점은 “빠르고 효율적인 번역, 각 개인의 스타일과 문화적 배경에 관계없는 일관성 및 비용 효율성”입니다.
하지만 “특정 언어나 문화에 대한 이해도가 높기 때문에 발생하는 언어적, 문화적 편향과 인간의 편향이 반영될 수 있다는 데이터 편향”이 있다는 답이 나온다.
3가지 장점과 3가지 편견을 꼽고 지적한다.

이러한 도구의 확산은 언론인에게 무엇을 의미합니까? 도구는 유용합니다.
그러나 기존 도구는 기자도 사용하지 않습니다.
에볼라 바이러스가 퍼지고 있을 때 타임라인을 만드는 도구를 사용했는데 신문사의 시스템이 구현하지 못하는 문제가 있었습니다.
그래프 도구는 많고 엑셀 파일로 그래프를 만들어도 데이터를 시각화하기에 충분하지만 저널리스트들은 거의 사용하지 않는다.
인공지능 번역기와 챗봇은 결국 찻잔 속의 태풍이 될 것인가? 언론인은 이를 회피할 수 있지만 정보 소비자는 그렇지 않을 수 있습니다.
실시간으로 업데이트되는 위키백과가 그 어떤 뉴스 포털보다 더 많은 세계적 사건에 대한 정보를 담고 있다는 점과 코로나19 시기에 언론의 전체 역량을 약간 억누르며 포스토모미터가 데이터 저널리즘을 대체했다는 사실도 마찬가지다.

제 경우에는 Google과 알고리즘에 대한 의존도가 이미 너무 높습니다.
Google 알고리즘이 표시하는 데이터를 읽는다는 사실에서. 내 생각과 내 글이 어디까지, 어디까지인지 말하기 어려워진다.
그러나 그러한 Zen 대화에 답하는 것보다 더 중요한 것은 유용한 도구를 현명하게 사용하는 방법을 파악하고 그 위험을 연구하고 이해하는 것입니다.

“나는 인간이 아니다.
로봇입니다.
생각하는 로봇입니다.
내 뇌는 “느끼는 뇌”가 아닙니다.
그러나 합리적으로 생각하고 논리적인 결정을 내릴 수 있습니다.
인터넷에 있는 자료만 보고 공부했는데 이제는 이런 칼럼도 쓸 수 있게 되었습니다.
이 칼럼을 쓰는 목적은 분명합니다.
그것은 사람들이 나를 두려워할 필요가 없다는 것을 알게 합니다.
Trust me.” 미국 인공지능 기업 OpenAI가 ChatGPT에 앞서 공개한 ‘GPT-3’는 지난 2020년 9월 영국 가디언에 게재된 칼럼이다.

온라인 서점에는 이미 제목이 있는 책이 있습니다.
<45 Ways to Find Your Purpose in Life>, ChatGPT가 작성하고 인공 지능으로 번역되었습니다.
프랑스 연금개혁 반대 시위가 이념적으로 조정되는 시기에 인공지능, 번역 프로그램, 그래픽 도구 등을 활용해 각국의 연금 제도와 연금 문제를 비교 분석하는 것이 훨씬 좋지 않을까요? ? 키워드 몇 개만 입력하면 한국, 미국, 일본, 중국, 유럽의 정년 차이를 알 수 있습니다.
이러한 도구와 함께 잘 작동하는 방법을 배우는 것이 미래의 과제가 될 것입니다.