이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학교 저널리즘 수업에서 AI 기반 취재 보조 도구를 실습해볼 기회가 있었습니다. 공개 데이터에서 패턴을 찾는 작업이나 긴 문서를 요약하는 단계에서 AI 도구가 시간을 크게 줄여주었습니다. 하지만 실습하면서 한계도 명확히 느꼈습니다. 출처 검증과 맥락 해석은 여전히 사람이 해야 했고, AI가 제시한 결과를 그대로 쓰면 오류가 생겼습니다. 이 경험에서 AI는 탐색 시간을 단축하는 도구이고, 어떤 질문을 던질지는 기자가 결정해야 한다는 것을 배웠습니다. 취재 과정에서 AI를 적극적으로 활용하되, 핵심 판단과 확인 작업은 직접 하는 방식으로 접근하려 합니다. 도구를 쓰는 것과 도구에 의존하는 것의 경계를 늘 의식할 생각입니다.
데이터 정리 과제에서 AI 요약 도구로 긴 회의록 묶음을 다룬 적이 있습니다. 처음엔 요약 결과를 그대로 옮겼는데, 발언 주체가 뒤바뀐 대목을 뒤늦게 발견했습니다. 그 뒤로는 도구의 역할과 제 역할을 나눴습니다. 분량을 줄이고 쟁점 후보를 추리는 일은 도구에 맡기되, 누가 무엇을 말했는지와 인용의 정확성은 원문을 다시 펴서 직접 대조했습니다. 이 분리 덕분에 작업 시간은 줄이면서 오류는 잡을 수 있었습니다. 다만 모든 단계를 빠르게 가져가지는 못했습니다. 검증을 사람이 쥐는 순간 속도는 다시 느려지는데, 저는 정확성이 흔들리면 안 되는 부분에서는 그 느림을 감수하는 쪽을 택했습니다. 도구로 시간을 벌되, 사실 확인의 마지막 책임은 옮기지 않는다는 기준을 그때 세웠습니다.
AI 취재 도구를 쓰면서 가장 의식한 건 속도와 정확성이 함께 좋아지지 않는다는 점입니다. 실습에서 공개 데이터의 패턴을 찾을 때 도구는 분명 빨랐지만, 그 결과를 어디까지 믿을지는 제가 정해야 했습니다. 그래서 저는 사안의 무게로 선을 그었습니다. 단순 배경 정리나 1차 탐색에서는 도구의 속도를 적극 빌리고, 단정 어법이 들어가는 핵심 사실에서는 도구 결과를 출발점으로만 두고 원출처를 다시 확인했습니다. 이렇게 나누니 어떤 질문을 던질지는 여전히 제가 쥐게 됐습니다. 도구가 답을 빨리 내놓을수록, 그 답이 맞는지 묻는 일이 더 중요해진다는 역설을 느꼈습니다. 만능 도구라고 답하기보다, 어디서 빌리고 어디서 멈출지를 분별하는 게 실무 감각이라고 봅니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 태광그룹 기자·취재 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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