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AI가 쓴 기사는 어떻게 구별하나요? AI 기본법 투명성 의무와 언론 생성형 AI 준칙으로 확인하는 4단계 점검법

강태하 · 연구위원

AI가 쓴 기사는 어떻게 구별할 수 있나요?

핵심은 글의 문체를 보는 게 아니라 표시와 출처를 확인하는 것입니다. 2026년 1월 시행된 AI 기본법에는 생성물에 AI가 만들었다는 사실을 표시하도록 하는 투명성 의무가 담겼습니다. 다만 의무 대상은 AI 사업자이고 AI를 도구로 쓰는 이용자는 대상이 아닙니다. 기자가 AI로 기사를 써도 법이 직접 표시를 강제하지는 않는다는 뜻인데요. 그래서 언론계는 2024년 공표된 생성형 AI 준칙과 각 언론사 자체 준칙으로 이 공백을 메우고 있습니다. 독자가 쓸 수 있는 단서는 네 가지입니다. 표시 유무, 바이라인, 출처의 검증 가능성, 그리고 수치와 인용의 실재 여부입니다.

목차

기사 40건을 열어 본 날의 기록

지난달 포털에 노출된 경제·생활 분야 기사 40건을 골라 AI 활용 표시가 있는지 확인해 봤습니다. 명시적으로 AI 활용을 밝힌 기사는 세 건이었습니다. 그중 두 건은 증시 시황이었고 한 건은 날씨였습니다. 기사 하단에 "이 기사는 자동 생성 알고리즘으로 작성되었습니다"라는 문장이 붙어 있었습니다.

나머지 37건에는 표시가 없었습니다. 그렇다고 모두 사람이 썼다고 보기는 어려웠습니다. 몇 가지 흔적이 눈에 걸렸습니다. 보도자료의 문장을 거의 그대로 가져온 기사가 열한 건이었고 그중 네 건은 같은 날 다른 매체의 기사와 문단 구성이 같았습니다. 통계 수치가 본문에 나오는데 출처 기관이 적히지 않은 기사도 여덟 건이었습니다.

가장 인상적이었던 것은 한 건강 기사였습니다. 특정 성분의 효과를 설명하면서 "한 연구에 따르면"이라는 문구가 세 번 나왔는데 어느 연구인지는 끝까지 나오지 않았습니다. 연구자 이름도, 학술지도, 발표 연도도 없었습니다. 이 기사가 AI로 작성됐는지는 알 수 없습니다. 다만 확인할 수 없는 근거로 쓰인 기사라는 점은 분명했습니다. 같은 성분을 다룬 다른 기사 두 건을 찾아보니 한 건은 같은 문구를 그대로 쓰고 있었고 다른 한 건은 제조사 보도자료를 출처로 밝혀 두었습니다. 밝힌 쪽이 신뢰할 만한 기사였습니다.

여기서 질문을 하나 바꿔 봤습니다. "AI가 썼나" 대신 "확인할 수 있게 썼나"를 물으면 판단이 가능해집니다. 작성 주체는 독자가 알기 어렵지만 검증 가능성은 독자가 확인할 수 있습니다. 40건 가운데 수치의 출처 기관과 조사 시점이 모두 적혀 있던 기사는 열세 건이었습니다. 이 열세 건은 작성 방식과 무관하게 독자가 따라가 확인할수 있는 기사였습니다.

AI 기본법이 요구하는 것과 요구하지 않는 것

투명성 의무의 범위

MS TODAY 보도에 따르면 AI 기본법은 2026년 1월 시행을 앞두고 세계 처음으로 전면 적용되는 법으로 주목받았습니다. 핵심 조항 가운데 하나가 투명성 의무입니다. AI가 만든 결과물에 그 사실을 표시하도록 하는 내용입니다.

구분투명성 의무 대상 여부
AI 모델·서비스를 제공하는 사업자대상
AI를 업무 도구로 쓰는 이용자대상 아님
AI가 만든 결과물을 그대로 게시하는 경우사업자 표시가 남아 있을 수 있음

기자가 AI로 기사를 쓰면

굿모닝충청이 정리한 쟁점을 보면 과학기술정보통신부 가이드라인은 AI 기술이나 서비스를 업무와 창작의 도구로 활용하는 이용자는 투명성 확보 의무 대상이 아니라고 봅니다. 기자가 AI로 초고를 쓰고 직접 고쳐 보도하는 경우 법적 표시 의무가 발생하지 않는다는 해석입니다.

AI 기사 표시는 법의 영역을 벗어나 윤리와 자율규제의 몫으로 남았습니다. 그래서 독자가 표시 여부만으로 판별할 수 없습니다.

언론계 준칙은 어디까지 말하고 있나

한국기자협회가 공개한 언론을 위한 생성형 인공지능 준칙은 2024년 한국언론진흥재단과 6개 현업단체가 함께 공표했습니다. 준칙은 세 가지를 요구합니다. 철저한 사실 확인과 검증을 전제로 할 것. 다양성과 독립성·투명성·책무성 같은 저널리즘 가치를 지킬 것. AI를 활용한 경우 이용자가 인식할 수 있게 출처를 밝힐 것입니다.

개별 언론사 차원의 준칙도 나왔습니다. 한국일보의 생성형 AI 활용 준칙은 활용 범위와 금지 사항, 책임 소재를 문서로 공개한 사례입니다. 이런 문서가 공개돼 있는지 자체가 매체를 평가하는 지표가 됩니다.

다만 준칙은 강제력이 없습니다. 위반 시 제재가 따르지 않고 준칙을 만들지 않은 매체를 제재할 근거도 없습니다. 자율규제의 한계인데요. 그래서 독자 쪽의 확인 습관이 여전히 중요한 방어선으로 남습니다. 준칙을 만든 매체와 만들지 않은 매체를 독자가 구분할 방법은 하나뿐입니다. 홈페이지에서 찾아보는 것입니다. 윤리강령과 AI 활용 방침을 공개한 곳은 대개 찾기 쉬운 자리에 올려 둡니다.

문체로 판별하려는 시도가 실패하는 이유

탐지 도구의 정확도 문제

AI 생성 텍스트를 판별한다는 도구들이 있습니다. 한국어에서는 특히 신뢰하기 어렵습니다. 학습 데이터가 영어에 치우쳐 있어 판정 기준 자체가 한국어 문장에 잘 맞지 않습니다. 문장이 매끄럽고 구조가 반복적이면 AI로 분류하는 경향이 있는데 이 특징은 보도자료를 옮긴 기사나 번역 기사에서도 똑같이 나타납니다. 사람이 쓴 글을 AI로 잘못 분류하는 일이 흔합니다.

사람이 쓴 글이 AI처럼 보이는 조건

기사는 원래 정형화된 글입니다. 역피라미드 구조, 정해진 문장 길이, 기관명과 수치의 반복이 특징입니다. AI 문체의 특징이라고 알려진 것들이 저널리즘의 관행과 상당히 겹칩니다. 그 겹침 때문에 문체만으로는 판별하기 어렵습니다. 기사체를 잘 익힌 기자의 글과 기사체를 학습한 모델의 글이 닮는 것은 당연한 결과입니다.

판별 대신 검증

그래서 전문가들은 판별보다 검증을 권합니다. 누가 썼는지를 밝히려 애쓰는 대신 그 내용이 사실인지 확인하는 방향입니다. 여기서는 측면 읽기와 원자료 확인을 씁니다. 이 방법은 AI가 썼든 사람이 썼든 똑같이 작동합니다.

독자가 쓸 수 있는 확인 4단계

1단계 — 바이라인과 하단 고지를 봅니다

기자 이름이 적혀 있는지, 이메일이 있는지, 기사 하단에 자동 생성 고지나 AI 활용 안내가 있는지 확인합니다. 바이라인이 "편집국"이나 "온라인뉴스팀"으로만 돼 있고 연락처가 없으면 책임 주체가 모호한 기사입니다. 정정을 요청할 상대가 없다는 뜻이기도 합니다.

2단계 — 수치의 출처를 찾습니다

본문에 나온 통계에 기관명과 조사 시점이 적혀 있는지 봅니다. "한 조사에 따르면"으로 끝나면 확인이 불가능합니다. 기관명이 있으면 그 기관 사이트에서 원자료를 찾아 숫자가 맞는지 대조할 수 있습니다. AI가 만든 오류 가운데 수치와 출처의 불일치가 가장 흔합니다. 비슷한 숫자를 다른 조사에서 가져와 붙이거나 전년 대비와 전월 대비를 섞는 식입니다. 원자료를 한 번 열어 보면 바로 드러나는 종류의 오류입니다.

3단계 — 인용된 연구와 인물이 실재하는지 확인합니다

연구를 인용했다면 학술지 이름과 발표 연도로 검색해 봅니다. 전문가 발언이 있으면 그 사람의 소속이 실제로 존재하는지 확인합니다. 학회나 기관 이름을 검색하면 몇 초 안에 알수 있습니다. 생성형 AI가 존재하지 않는 논문이나 직함을 만들어 내는 사례가 반복해서 보고됩니다.

4단계 — 같은 사실을 다른 매체에서 찾습니다

핵심 사실 하나를 골라 다른 두 곳에서 같은 내용을 찾습니다. 세 매체가 모두 같은 보도자료를 옮긴 것이라면 교차 검증이 아니니 보도자료 원문을 직접 찾아보는 게 맞습니다. 기관 홈페이지의 보도자료 게시판이 가장 빠른 경로입니다. 보도자료 원문에는 담당자 연락처가 적혀 있어 수치를 직접 물어볼수 있습니다.

네 단계를 다 거치는 데 5분이 걸리지 않습니다. 그리고 이 과정은 기사가 AI로 작성됐는지와 무관하게 유용합니다. 사람이 쓴 부실한 기사도 같은 방식으로 걸러집니다.

출판계가 먼저 내놓은 3단계 표시 기준

경향신문 보도에 따르면 출판계는 2026년 9월 AI 사용을 3단계로 나눠 표시하도록 권장하는 기준을 발표했습니다. AI가 교정만 했는지, 일부를 썼는지, 전체를 생성했는지를 구분하는 방식입니다.

이 접근이 언론에도 참고가 됩니다. AI 활용은 0과 1이 아닙니다. 맞춤법 교정, 자료 요약, 초고 작성, 전체 생성이 전부 다른 층위입니다. 지금 많은 논쟁이 꼬이는 이유는 이 네 가지를 한 단어로 묶어 "AI 기사"라고 부르기 때문입니다. 단계를 나눠 표시하면 독자가 판단할 정보가 생기고 기자도 밝히기 쉬워집니다. 전부 아니면 전무로 묻는 질문에는 아무도 솔직하게 답하지 않습니다.

실제로 어떤 매체는 데이터 기반 시황 기사에만 자동 생성 표시를 붙이고 취재 기사에는 AI 보조 사용을 밝히지 않습니다. 둘을 같은 기준으로 다룰 필요는 없지만 어떤 기준을 쓰는지는 공개되어야 합니다. 독자가 매체를 평가할 때 이 공개 여부를 보시면 됩니다. 준칙을 홈페이지에 올려 둔 매체와 아무 언급이 없는 매체 사이에는 분명한 차이가 있습니다.

편집국 안에서 벌어지는 실무 쟁점

속도 경쟁이 AI를 끌어들입니다

같은 사안을 누가 먼저 올리는지로 트래픽이 갈리는 구조에서 초고 작성 시간을 줄이는 도구는 거부하기 어렵습니다. 검증에 들이는 시간도 그만큼 줄어듭니다. 오보가 생기는 경로는 AI가 틀린 문장을 만들어서라기보다 그 문장을 확인할 시간이 없어서입니다. 도구가 바뀌어도 오보의 구조는 바뀌지 않습니다.

번역 기사에서 가장 자주 섞입니다

해외 매체를 옮긴 기사에서 AI 번역과 요약이 가장 광범위하게 쓰입니다. 여기서 두 겹의 위험이 생깁니다. 원문의 맥락이 빠지는 문제와 원문 자체를 확인하지 않는 문제입니다. 독자는 간단히 확인할 수 있습니다. 원문 링크가 달려 있는지 보면 됩니다. 해외 기사를 인용하면서 링크가 없는 기사는 원문 대조가 불가능합니다.

책임의 소재

기사에 오류가 있으면 책임은 작성자와 매체에 있습니다. AI를 썼다는 사실이 책임을 덜어 주지 않습니다. 준칙들이 공통적으로 강조하는 지점이 이것인데요. 도구의 출력은 초고일 뿐이고 발행 버튼을 누르는 주채는 사람입니다. 이 원칙이 흔들리면 정정과 반론 절차 자체가 작동하지 않습니다.

FAQ

AI로 쓴 기사는 법으로 금지되나요?

금지되지 않습니다. AI 기본법은 사용 금지가 아니라 투명성과 안전성에 관한 규율을 담고 있습니다. 표시 의무도 AI 사업자에게 부과되고 도구로 쓰는 이용자에게는 적용되지 않습니다. 언론의 AI 활용 범위는 자율규제 영역에 있습니다.

AI 탐지 도구 결과를 믿어도 되나요?

단독 근거로는 부족합니다. 한국어 텍스트에서 오탐이 많고 보도자료를 옮긴 기사나 번역 기사가 AI로 분류되는 일이 흔합니다. 참고 지표로만 쓰고 사실 검증을 함께 하셔야 합니다.

기사에 "AI가 작성했다"고 적혀 있으면 신뢰도가 낮은 건가요?

오히려 밝힌 쪽이 투명합니다. 시황이나 스포츠 결과처럼 정형화된 데이터 기사는 자동 생성이 오류를 줄이는 경우도 있습니다. 생성 여부보다 데이터 출처와 검증 절차가 공개됐는지를 보셔야 합니다.

존재하지 않는 연구를 인용한 기사를 발견하면 어떻게 하나요?

해당 매체에 정정 요청을 할 수 있고 언론 자율규제 기구에 심의를 요청하는 경로도 있습니다. 피해가 발생했다면 언론중재 절차를 쓸수 있습니다. 먼저 기사 주소와 문제 문장을 캡처해 기록으로 남기시는 게 좋습니다.

AI 챗봇이 알려 준 뉴스는 어떻게 확인하나요?

챗봇이 제시한 출처 링크를 직접 열어 원문이 실제로 그 내용인지 확인하는 절차가 필요합니다. 요약 과정에서 맥락이 바뀌거나 존재하지 않는 기사 제목이 나오는 경우가 있습니다. 링크가 없는 답변은 근거가 없는 답변으로 다루시면 됩니다.

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