저널리즘에서 인공지능 활용과 기본권 보호

이희옥

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이희옥 (한양대학교)

저널정보: 언론중재위원회 미디어와 인격권 미디어와 인격권 제7권 제1호

발행연도: 2021.4

수록면: 153 - 191 (39page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

기술사회의 위험을 인간과 기계의 대립 구도로 접근하면 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 ‘AI’)에 기반한 저널리즘은 인간의 고유한 가치평가 영역을 기계에 내어준다는 점에서 그 대립이 도드라지는 분야이다. 오늘날 저널리즘 영역에서도 AI의 활용이 시도되고 있다. 빅데이터와 알고리즘을 축으로 하는 AI에 기반한 저널리즘은 뉴스콘텐츠를 작성·제작하는 영역 및 배포･노출 등 제공하는 영역으로 구분될 수 있다. 전자의 대표적인 예는 데이터의 수집 및 분석을 통한 예측·탐사·분석 보도이며 후자의 대표적인 예는 이용자의 데이터를 기계적 알고리즘으로 그루핑(grouping)한 맞춤형 뉴스서비스가 있다. AI에 기반한 저널리즘은 콘텐츠 생산과 제공에 효용성을 높인다. 반면 편향된 정보를 기계적으로 제공함에 따라서 알 권리 표현의 자유 등 수용자의 정보기본권을 침해할 우려가 있다. 아울러 가짜뉴스(fake news) 등을 판별하기 위한 AI를 활용한 필터링은 공적 표현의 자유를 과도하게 위축시킬 수 있다.
현재 AI는 발전 단계에 있어서 관련 규제 마련이 어려운 실정이나 AI 활용으로 인한 문제점을 규율하는 법제화의 방안은 계속해서 연구가 필요한 영역이다. 기술의 초기단계에서는 섣부른 입법을 보다 관련 기본권의 구체적인 보호범위를 조망해볼 필요가 있다. 아울러 AI기반 저널리즘의 기본권 간 충돌상황에 대한 해결방안으로 국가의 소극적 부작위에 관한 심사기준을 강화하는 헌법상 노력이 필요해 보인다.
본 연구는 AI에 기반한 저널리즘에서 발생하는 법적 문제를 특히 헌법에서 보장하는 기본권의 개념과 보호의 관점에서 조망하였다. 아울러 헌법의 실천적 과제로서 사인 간의 기본권의 충돌을 해결하기 위한 기본권 보호의무 심사기준으로 과소보호금지원칙을 전향적으로 적용하는 방법과 정보의 자유로서 자기결정권의 보호범위 획정을 제안하였다.

When approaching a technological society’s risks from a confrontational structure between humans and machines, journalism based on artificial intelligence (AI) is an area where confrontation gives away the unique areas of human valuation to machines. Nowadays, AI use in journalism is being attempted. Such journalism based on AI, which is subsequently based on big data and algorithms, is accessed in areas where news content is written and produced and where news is distributed (arrayed) and exposed.
Some examples of the former include forecasting, exploration, and analysis reporting through data collection and analysis. Meanwhile, customized news services that group user data into mechanical algorithms are an example of the latter. Fears surrounding AI-based journalism stems from bringing utility to content production and delivery while threatening inmates’ privacy and violating their fundamental rights by providing biased information mechanically. In addition, filtering using AI to identify fake news in journalism can excessively dampen the freedom of public expression. Currently, preparing regulations related to AI development is difficult because legislation designed to regulate problems caused by AI utilization is an area where research is continuously needed. In the early stages, details on specific fundamental rights need to be confirmed in the constitution before legislation can be drafted. In addition, constitutional efforts are needed to strengthen screening standards on the side effects before creating a solution to the conflict between fundamental rights and AI-based journalism.
This study examines the legal problems arising from AI-based journalism, especially on the concept and protection of fundamental rights guaranteed by the constitution. In addition, the constitution proposes the prospective application of the Underprotective Prohibition as Judicial Review Standard Principle to resolve conflicts involving fundamental rights between signatories. This proposal also requires establishing a scope of protection for self-determination as freedom of information.

#인공지능(AI) #데이터 저널리즘 #표현의 자유 #가짜뉴스 #필터링 #artificial intelligence (AI) #data journalism #freedom of expression #fake news #filtering

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이희옥

소속기관 한양대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학 TOP 5% 사회과학 > 신문방송학

논문수 10 이용수 4,919

이 논문과 함께 이용한 논문

인공지능 저널리즘 창작물의 책임과 보호 및 인공지능 활용에 따른 언론의 바람직한 변화에 대한 연구

김세영 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023 .06

생성AI와 저널리즘

오세욱 한국방송학회 학술대회 논문집 2023 .11

[2호] 챗GPT: 미디어의 기회인가, 위기인가? - 인공지능 프리드먼의 등장과 미디어의 미래

이상덕 해외미디어동향 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-030-001565726

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)