자료가 산더미처럼 쌓이면 AI한테 먼저 요약이나 분류를 맡기고 싶어지는데, 그 결과를 어디까지 믿어도 되는지는 늘 애매하거든요.
Nieman Lab에 따르면 2026년 퓰리처상 수상작 AI 활용을 공개한 팀은 역대 최다인 8곳(수상 5곳, 파이널리스트 3곳)이었어요. 퓰리처상은 2024년부터 출품작을 낼 때 생성형 AI 사용 여부를 밝히도록 했는데, 이 8곳 중 어느 팀도 AI로 기사를 쓰거나 다듬지는 않았어요.
그 대신 공개된 사례들을 보면, AI는 방대한 문서를 뒤지거나 사람이 놓친 부분을 다시 확인하는 작업에 주로 쓰였어요.
AI는 문서 더미를 정리해주는 역할이었어요
월스트리트저널은 텍사스 홍수 취재 때 사내 도구로 카운티 웹사이트의 회의록·의제·녹취록을 전부 요약하게 했어요. 그렇다고 AI 요약만 믿고 기사를 쓴 건 아니에요. AI가 관련도 순으로 추려준 문서를 기자가 직접 읽고, 거기서 나온 내용은 다시 확인해서 기사에 반영했다고 해요.
AP통신도 마찬가지였어요. 중국 감시기술 관련 유출 문서 수만 건을 AI로 분류하고 검색했지만, AI 요약을 그대로 인용하지는 않고 기자가 직접 정확성을 확인했다고 밝혔어요.
미네소타 스타 트리뷴 사례를 보면 검증이 왜 필요한지 더 분명해져요. 총격범이 남긴 일기가 가짜 키릴 문자(러시아어처럼 보이게 영어를 표기하는 방식)로 쓰여 있었는데, ChatGPT가 이걸 알아보고 초벌 번역을 했다고 해요.
그런데 이 번역을 언어 전문가 두 명이 다시 검토했더니, 총격범의 동기를 잘못 짚은 부분을 포함해 실제 오류가 몇 개 발견됐다고 해요. AI가 빠르게 처음 걸음을 떼게는 해줬지만, 그 번역을 그대로 썼다면 중요한 사실을 잘못 전달할 위험이 있었던 거예요.
순서를 거꾸로 쓴 팀도 있었어요
뉴욕타임스 사례는 좀 달라요. SEC의 암호화폐 소송 대응이 트럼프 행정부 들어 어떻게 바뀌었는지 확인하려고 문서 1만 건 넘게 검토했는데, AI를 먼저 쓴 게 아니라 기자들이 몇 달에 걸쳐 전부 수작업으로 분류를 끝낸 뒤에야 GPT-5를 투입했다고 해요.
그것도 새로 뭔가를 찾는 용도가 아니라, 사람이 이미 끝낸 분류 작업과 AI의 분류 결과를 대조해서 사람 쪽 실수를 다시 점검하는 용도였어요. 결과가 서로 다른 부분만 골라서 기자가 문서를 다시 확인했다고 하고요.
여기서 살펴본 네 팀의 방식을 보면 공통점이 하나 있어요. AI가 낸 결과를 그대로 믿고 넘어간 사례가 하나도 없다는 거예요. 퓰리처상 운영자 Marjorie Miller는 AI가 이제 없어지지 않을 거라면서도, 글쓰기와 편집만큼은 여전히 AI 영역 밖으로 선을 긋고 있다고 말했다고 해요.
2027년부터는 도서 부문에도 같은 공개 규정이 적용된다고 하고요.
업무에서도 자료가 너무 많을 때는 AI한테 먼저 후보를 좁혀 달라고 할 수 있어요. 반대로 이미 분류를 끝낸 자료가 있다면, AI한테 같은 기준으로 다시 분류하게 한 뒤 서로 다른 부분만 확인하는 방식도 가능하고요. 어느 쪽이든 AI의 답을 그대로 채택하기 전에 원문으로 돌아가는 과정은 남는 것 같아요.
일하면서 AI가 추려준 결과를 다시 확인하게 되는 건, 주로 어떤 작업일 때인가요?