『AI시대의 저널리즘』은 자동화와 AI 기술을 언론 현장에 적용하는 현업 종사자를 1차 독자로 상정했다. 업무 개론서인 셈이다. 또 언론 연구자나 기자 지망생에게도 고도 자동화라는 흐름에 언론사가 어떻게 적응하는지 보여 주는 자료가 될 수 있게 하려고 노력했다. 나아가 기술과 인간의 조화라는 주제에 관심이 있는 독자를 위한 교양서로도 손색이 없다. 이 책은 인간적인 일이 자동화와 AI라는 기계를 만나 어떻게 변화했는지, 특히 어떤 면에서 더 나아졌는지를 이해하는 데 큰 도움을 줄 것이다.

저자 : 김태균 연세대학교 정치외교학과를 졸업하고 한국과학기술원(KAIST) 경영대에서 정보경영 전공으로 석사학위(MS)를 받았다. 2005년 연합뉴스에 입사해 정보과학부(현 IT의료과학부), 사회부, 국제뉴스부 등에서 취재하고 기사를 썼다. 현재 연합뉴스 AI팀에서 기사 자동화와 AI 서비스 기획 업무를 하고 있다. 저자 : 권영전 연세대학교 인문학부를 졸업하고 2008년 연합뉴스에 입사해 IT 분야를 포함해 다양한 영역을 취재했다. 현재 연합뉴스 AI팀에서 기사 자동화와 AI 서비스 기획을 맡고 있다. 저자 : 박주현 한양대학교 전자공학과를 졸업하고 한양대학교에서 석사학위를 받았다. 2004년 연합뉴스에 입사해 기술기획팀, 개발전략팀, 연합뉴스TV 창사준비위원회 등에서 주로 기술기획 업무를 맡아왔다. 현재 연합뉴스 AI팀에서 기사 자동화와 AI 서비스 기획 일을 한다.

왜 우리는 이 책을 썼나 1부 왜 로봇기자인가 01 ‘자동이란 무엇인가’ 되물어라 혼란스러운 단어 기본 정의 책에서의 ‘자동화’: 틀에 맞춰 쓴다 책에서의 ‘AI’: 유연함을 더하는 머신러닝 02 왜 언론은 자동화와 AI 기술이 필요할까 기술 발전 실제 수요가 있나 스피드.스케일 향상 기레기의 늪 자동화의 강을 건너다 03 과거의 뉴스 자동화 외국에서 먼저 분 ‘자동 뉴스’ 바람 한국의 자동화 ‘붐’은 2016년부터 자연재해와 스포츠 뉴스 자동화 04 자동화와 AI는 언론에서 어떻게 쓰일 수 있나 빨리, 많이, 건조하게 독자가 원하는 기사를 적시에 학습의 힘 취재를 돕는 AI 2부 뜨거운 감자 05 인간.기계의 ‘찰떡 궁합’ 가능할까 기계 장만만 해선 안 된다 프로세스 쪼개기 기자의 참여 목표를 잊지 말자 조직의 개성을 존중해야 현장에 길을 묻다 06 기술에 대한 환상 깨기 자동화와 AI 기술은 마법이 아니다 데이터.알고리즘 검증은 철저히 다재다능 AI, 한계도 명확 로봇 기자는 인간보다 열등하지 않다 AI 현직 개발자 인터뷰 07 기계가 쓴 기사, 누가 책임지나 로봇 기자님, 전화번호가 어떻게 되죠? 생각보다 책임의 부담은 적다 부담은 나누고 혜택은 늘리고 기계의 투명성 08 기승전 ‘데이터’ 태초에 데이터가 있었다 데이터 찾기 구조화한 데이터인가 꼬리표가 잘 붙은 데이터 어떻게 데이터를 받을까 배타적 전송 vs 오픈 API 최후의 수단, 웹 긁어가기 ‘데이터 장애’ 대비해야 3부 현장 뒤져보기 09 실전 꿀팁: 오픈 API 뜯어보기 공공데이터포털과 오픈 API 활용신청 및 인증키 받기 데이터 불러오기 데이터 읽기 특정 데이터만 호출하기 10 스타트업 취재 1: ‘템플릿의 제왕’ 오토메이티드인사이츠 기업실적 기사 자동화로 ‘로봇 저널리즘’ 붐 일으켜 더스틴 바스 비즈니스 총괄 인터뷰 11 스타트업 취재 2: ‘AI 요약의 선두주자’ 아골로 초록과 추출 혼용, 하이브리드 방식 구현 세이지 원 최고경영자, 시바 호타 영업.고객관리 총괄 인터뷰 12 해외 사례: ‘자동화의 모범’ 블룸버그 콘텐츠 25%를 자동화 기술로 처리 존 미클스웨이트 편집국장 메모 4부 고민과 결론 13 기자 일은 어떻게 바뀔까 ‘인간의 일’과 ‘기계의 일’의 분리 정보 옮기기 인간의 일 새 일자리 14 하이브리드 저널리즘 굳이 기사로 봐야 하나 로봇 저널리즘 유행의 ‘교훈’ 기계와 인간의 혼종 언론사는 뭘 해야 하는가