단순 공개를 넘어선 AI 생성 인터뷰의 윤리적 설계와 가이드라인

Context

기존 저널리즘의 핵심인 인터뷰 프로세스가 AI 모델을 통한 합성 답변 생성 방식으로 대체되는 문제 발생. 단순한 AI 사용 고지만으로는 실존 인물의 동의 없는 데이터 합성 및 인격권 침해 문제를 해결하기 어려운 구조.

Technical Solution

• 과거 인터뷰 데이터(Verbatim)를 LLM의 Few-shot 프롬프트로 활용하여 대상자의 말투와 성향을 모사하는 시뮬레이션 방식
• 질문과 답변의 관계를 '인간과의 소통'에서 '통계적 그림자(Statistical Shadow)의 합성'으로 전환하는 아키텍처적 위험성 식별
• AI 생성 텍스트의 '그럴듯함(Plausibility)'이 검증 프로세스를 무력화하고 사실 왜곡을 정당화하는 메커니즘 분석
• 실존 인물에 대한 AI 합성 인용구 생성의 전면 금지(Categorical Ban) 전략 도입
• AI 도구의 역할을 단순 전사(Transcription) 및 요약(Summarization)으로 제한하는 경계 설정
• 명시적 서면 동의 기반의 픽션 라벨링 및 내부 소스 로그(Source Log) 기록 체계 구축

Key Takeaway

데이터의 정확성이나 투명성보다 더 중요한 것은 원천 데이터 생성 주체의 동의와 표상(Representation)에 대한 권리 보장 설계임.