UGA 전문가들 "인공지능, 급격한 속도로 성장 중"

독자들은 더 이상 편집 및 윤리 표준을 갖춘 뉴스 기관을 찾지 않습니다. 대신 신뢰성은 정체성, 사회적 관계, 그리고 온라인에서 누구를 팔로우하느냐와 결부되었습니다.

AI는 유포될 만큼 충분히 신뢰할 수 있어 보이는 합성 콘텐츠로 인터넷을 가득 채움으로써 이러한 역동성을 가속화합니다.

“저작권이나 출처는 훨씬 덜 명확하고 투명해지며, 어쩌면 덜 중요해질 수도 있습니다.” Roger Stahl은 말했습니다.

UGA’s College of Engineering 교수이자 UGA’s Institute for Artificial Intelligence 부소장인 Kyle Johnsen은 기술적 위협이 실질적이면서도 과소평가되어 있다고 보고 있습니다. 챗봇과 이미지 생성기에 동력을 제공하는 동일한 기능들이 허위 정보를 생성하는 일을 거의 손쉽게 만들었습니다.

“AI에 관한 당신의 지식이 3개월 이상 지난 것이라면, AI가 어떤 일을 할 수 없다고 생각할 수도 있겠지만 실제로는 가능합니다.” Kyle Johnsen은 말했습니다.

탐지 도구가 존재하고 개선되고는 있지만, 누군가 적극적으로 찾을 때만 효과가 있다고 Kyle Johnsen은 말했습니다. 

“대부분의 사람들은 여전히 AI 생성 사진과 실제 사진의 차이를 구별할 수 있지만, 그냥 받아들이게 되는 것은 아닙니다.” Kyle Johnsen은 말했습니다. “그것을 의도적으로 찾아내려 해야 할 것입니다.” 

제안된 해결책 중 하나인 AI 생성 콘텐츠의 의무적 표기는 유럽에서 탄력을 받고 있으며, 이곳의 EU AI Act에는 합성 미디어에 대한 투명성 요구 사항이 포함되어 있습니다. Roger Stahl은 이를 의미 있는 출발점이라고 불렀지만, Kyle Johnsen은 이것이 현실적인 해결책이라고 믿지 않는다고 말했습니다.

Kyle Johnsen은 정책 프레임워크도 중요하지만, 특히 표기 요건을 무시할 유인이 충분한 악의적인 행위자들에게는 집행이 핵심이라고 말했습니다. 

우리는 그저 정책을 내놓고 최선의 결과를 바랄 수만은 없습니다. 특히 정말, 정말 어려운 문제를 다룰 때는 더욱 그렇습니다.” Kyle Johnsen은 말했습니다.

Roger Stahl의 장기적인 해답은 다시 저널리즘 그 자체로 돌아갑니다. 그는 기성 뉴스 기관들이 악의적인 행위자들이 가지지 못한 것, 즉 책임감을 여전히 가지고 있다고 말했습니다.

“자신들만의 작은 폐쇄적인 커뮤니티에 고립되어 있는 깊게 분열된 관객들이 존재합니다. 그리고 중앙 집중식 레거시 미디어 시스템에서 소셜 미디어 시스템으로의 이동은 필연적으로 구체제의 정당성 상실을 수반합니다.” Roger Stahl은 말했습니다. “답은 항상 기성 미디어 조직, 즉 신뢰도와 영향력이 있고 잃을 것이 있는 조직에 있었습니다.”

Annabelle Foley는 저널리즘 전공생이며 Grady College of Journalism and Mass Communication의 Certificate in News Literacy 과정을 이수 중입니다.