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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
차현주 (성균관대학교) 권상희 (성균관대학교)
저널정보
한국방송학회 한국방송학회 학술대회 논문집 한국방송학회 2025 봄철 정기학술대회
발행연도
2025.4
수록면
85 - 89 (5page)

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최근 생성형 인공지능(Generative AI) 기술의 급속한 확산으로 인해, 미디어 및 뉴스 제작 현장에서는 AI가 생성한 콘텐츠의 원본성(originality), 신뢰성(reliability), 그리고 저작권 침해 가능성(copyright infringement)에 대한 사회적 우려가 증폭되고 있다. 특히 뉴스 콘텐츠는 정확성과 신뢰성을 핵심 기반으로 하는 정보 영역으로 생성형 AI의 도입에 따라 정보의 진위 판단과 저작권 문제를 판별할 수 있는 기술적 대응이 필수적이다. 이에 본 연구는 생성형 AI가 생성한 뉴스 콘텐츠와 실제 뉴스 기사 간의 의미적 유사도를 정량적으로 측정하고, 그 유사도가 저작권 침해 인식에 미치는 영향을 분석하였다. KLUE-BERT 모델을 활용하여 뉴스 기사의 의미적 유사도를 측정한 결과, 전체 뉴스 기사의 평균 유사도는 0.78로 나타났으며, 정치, 경제, 사회, 문화 분야별로 유의미한 차이를 보였다. 또한, 유사도가 높은 뉴스 기사일수록 이용자들이 저작권 침해 가능성을 높게 인식하는 경향이 있음을 발견하였다. 연구의 함의는 생성형 AI 기반 뉴스 콘텐츠의 법적 기준 정립을 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 미디어 산업에서 AI의 윤리적 및 법적 문제를 해결하는 데 중요한 시사점을 제시한다.
#생성형 인공지능(Generative AI) #파운데이션 모델 #문장 임베딩 #코사인 유사도 #저작권 침해 #뉴스 콘텐츠 #KLUE-BERT

목차

1. 들어가기
2. 이론적 배경(Background)
3. 연구 방법
4. 연구가설(Research Hypotheses)
5. 연구 결과 및 결론
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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