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한줄요약 NAB쇼 뉴욕 2026 'AI in the Newsroom' 세션에서 CNN과 E.W. 스크립스는 뉴스룸 AI 도입의 출발점으로 실제 업무 문제와 검증 절차를 꼽았다. CNN은 AI 결과물을 문서 원문과 녹취 원본까지 곧바로 확인하는 사람 검토를 의무로 두고 있고, 올해 432개 직무를 줄이며 AI 기반 방송 저널리즘 회사로 전환 중인 스크립스는 업무 흐름과 행동 변화를 관리하지 않으면 도입이 실패한다고 밝혔다. 국내 기자 58.1%가 생성 AI를 쓰지만 검증 체계는 언론사마다 다르다.
미국 CNN과 지역 방송그룹 E.W. 스크립스(E.W. Scripps)가 뉴스룸에서 AI를 쓰는 방식을 공개했다. 22일(현지시간) 뉴욕 재비츠센터(Javits Center)에서 열린 NAB쇼 뉴욕(NAB Show New York) 2026의 'AI in the Newsroom' 세션에서다. 라이언 스트루익(Ryan Struyk) CNN AI 혁신 디렉터와 크리스티나 하트먼(Christina Hartman) 스크립스 신기술운영 부사장이 발표했고, 앤젤 버뎃(Angel Burdette) CNN 뉴스소스(CNN Newsource) 그룹 부사장 겸 총괄이 진행했다.
두 회사가 공통으로 꼽은 도입 기준은 실제 업무 문제와 검증 절차다. 스트루익 디렉터는 기자가 실제로 겪는 문제를 먼저 찾고, AI가 내놓은 결과는 문서 원문과 녹취 원본까지 사람이 곧바로 확인하도록 설계한다고 설명했다. 하트먼 부사장은 소프트웨어를 사들이는 일을 전환으로 여기는 것을 경계했다. 업무 흐름과 행동의 변화를 관리하지 않으면 도입은 실패한다고 했다.
두 회사는 모두 조직 개편 한가운데 있다. 스크립스는 올해 들어 직무 432개와 공석 126개를 없앴다. 전체 인력의 12%다. 애덤 심슨(Adam Symson) 최고경영자(CEO)는 8월 2분기 실적 발표에서 "AI 기반 방송 저널리즘 회사"가 되겠다고 밝혔다고 미디어코파일럿(The Media Copilot)이 보도했다. CNN은 모회사 워너브러더스디스커버리(Warner Bros. Discovery)가 10월 6일 파라마운트 스카이댄스(Paramount Skydance)에 1100억 달러(약 147조원) 규모로 인수되면서 새 회사 스카이댄스(Skydance) 산하로 들어갔다.
그러나 두 회사 모두 사람이 최종 책임을 진다는 원칙은 모두 그대로 뒀다. 스크립스 AI 가이드라인은 최종 결과물 책임이 사람에게 있다고 명시하고, 생성 AI 도구는 사내 AI 거버넌스 위원회 승인을 받아야 쓸 수 있게 했다. CNN은 기자들이 실제로 쓴 AI 활용 사례를 매주 뉴스레터로 묶어 1000명 넘는 직원에게 보내며 도입을 넓히고 있다.
대본·원본 영상으로 첫 편집본… 30분 뉴스 꼭지 동시 처리
하트먼 부사장이 효과가 가장 컸던 도구로 꼽은 것은 AI 보조 영상 편집이다. 뉴스에서는 생성 요소를 끌어들이지 않는 도구가 필요했는데, 이 조건을 걸자 고를 수 있는 영상 도구가 크게 줄었다고 했다. 스크립스가 쓰는 도구는 기자가 쓴 대본과 직접 촬영한 원본 영상을 받아 첫 편집본(first cut)을 만들고, 이를 파이널컷 등 편집자가 쓰는 마감 프로그램으로 넘긴다. 마감 편집은 편집자가 한다.
효과는 뉴스룸 단위에서 커졌다. 30분 뉴스 한 회를 채우는 여러 꼭지(패키지)를 한꺼번에 처리할 수 있어서다. 하트먼 부사장은 이 기능이 "우리 뉴스룸에서는 진짜 판을 바꾼 것"이었다며, 기자들이 취재원을 한 명 더 만나고 다음 아이템을 먼저 시작할 시간을 얻었다고 말했다. 그는 음성 모드도 함께 추천했다. 아침에 출근 준비를 하면서 AI와 말로 하루 일정을 짜고, 전날 밤 떠올린 아이디어를 동료에게 설명할 수 있게 정리한다고 했다.
스크립스 올해 432개 직무 감축… "AI 기반 방송 저널리즘 회사"
하트먼 부사장은 세션에서 스크립스가 "상당히 공개적인 전환"을 진행 중이라고 언급했다. 스크립스는 8월 4일 268명 감원을 발표하면서 지역 방송국 12곳을 AI와 자동화 기반의 24시간 지역 뉴스 스트림으로 바꾸고, 이 방식을 모든 지역 방송국으로 넓히겠다고 밝혔다. 미국 지역 매체 MySA가 이를 처음 전했다. 2분기 매출은 4억9040만 달러(약 6556억원)로 9% 줄었다. 회사는 구조조정으로 연간 1억 달러(약 1337억원)를 아끼고, 2028년까지 EBITDA(상각 전 영업이익)를 1억2500만~1억5000만 달러(약 1671억~2005억원) 늘리겠다는 계획을 내놨다.
스크립스의 감원 규모와 심슨 CEO의 발언을 묶어 전한 미디어코파일럿은 AI와 미디어의 접점만 다루는 미국 독립 매체다. 테크 기자 출신 피트 파찰(Pete Pachal)이 세웠다. 파찰은 매셔블(Mashable)과 코인데스크(CoinDesk)에서 편집 간부를 지냈고, 코인데스크에서는 콘텐츠 비서실장(Chief of Staff for Content)으로 사내 AI 위원회를 이끌며 생성 AI 사용 지침을 썼다. 미디어코파일럿은 뉴스레터와 주간 팟캐스트를 내고, 기자·홍보 담당자를 대상으로 AI 활용 교육 과정을 운영한다. 2025년 12월에는 뉴스 보도를 늘리는 체제로 개편했다. 파찰은 경제 매체 패스트컴퍼니(Fast Company)에 주간 칼럼도 쓴다.
스크립스가 지금 AI를 사용하는 대표적인 방식은 스크립스 산하 샌디에이고 방송국 KGTV가 시청자에게 공개한 설명 자료에서 확인할 수 있다. 완성된 방송 대본을 웹 기사 초안으로 바꾸고, 시의회 안건처럼 긴 행정 문서에서 관련 대목과 쪽수를 찾아 주고, 대본을 회사 윤리 지침과 대조해 정확성·공정성 문제를 미리 걸러낸다. 편집자와 뉴스 책임자가 게재 전에 검토하고, 해당 웹 기사에는 AI 사용 사실을 표기한다.
스크립스는 지난해 12월 싱클레어(Sinclair)의 인수 제안을 거절하고 독자 계획을 택했다. 이번 감원과 24시간 스트림 전환이 그 독자 계획의 실행 단계다.
CNN 주간 AI 뉴스레터 1000명 넘게 받아… 기자 사례로 도입 넓혀
스트루익 디렉터는 CNN 정치팀 데이터 기자로 시작해 시사 프로그램 'State of the Union' 프로듀서를 거쳐 AI 혁신 조직을 맡았다. 그는 AI 프로젝트를 성공시키거나 망친 요인으로 두 가지를 들었다. 하나는 사람들이 실제로 풀고 싶어 하는 문제를 푸는 것이다. 남의 업무에 낙하산처럼 들어가 그 일을 다 안다고 여기지 않는다고 했다. '내가 기자라면 이런 게 있으면 좋겠다'는 생각으로 몇 달을 만들다 보면 그사이 현장의 필요가 바뀐다는 것이다.
다른 하나는 실험 문화다. 생성 AI는 틀린 답을 내놓고, 뉴스 사업에서 그것은 큰 문제다. 그래서 기자들이 쓰기 싫다고 하면 그 마음을 이해한다고 했다. 대신 작은 성공을 공유한다. 매주 뉴스룸 직원 1000명 넘게 받는 뉴스레터에 기자들이 실제로 쓰는 사례를 싣는다. 사내 코딩 도구 출시 소식이 들어가기도 하고, 출근해 보니 대형 속보가 터져 있어 AI로 밀린 이메일과 슬랙(Slack) 메시지를 요약해 읽었다는 사례가 들어가기도 한다. 뉴스레터가 나가면 '나도 해 보고 싶다'는 답장이 온다. 스트루익 디렉터는 이를 뉴스룸 안의 일종의 포모(FOMO, 소외 불안) 문화라고 불렀다.
문서 원문까지 '0클릭'… CNN, AI 결과물 사람 검토 의무
청중석에서 대규모 탐사 취재에 AI를 쓸 때 AI가 문서의 특정 쪽을 짚어 주느냐는 질문이 나왔다. 스트루익 디렉터는 그렇다며 "CNN에는 AI가 만든 결과물에 대한 사람 검토 의무가 있다"고 답했다. 방대한 문서 더미를 AI로 훑는 취재에서는 사람이 검토하는 과정의 마찰을 최대한 줄이는 것이 핵심이라고 했다. 검토할 때 원문 문장에 클릭 없이, 많아야 한 번 클릭으로 닿아야 한다. 오디오와 영상은 AI 받아쓰기를 원본 소리와 곧바로 대조할 수 있어야 한다. 그는 "AI 받아쓰기는 믿을 수 없다"며 기자가 팟캐스트나 영상의 해당 대목을 직접 듣고 확인한다고 말했다.
스크립스 KGTV가 행정 문서 검색 결과에 쪽수를 붙여 돌려주는 방식도 같은 설계다. AI가 요약만 내놓으면 검토자는 원문을 다시 찾아야 하고, 쪽수와 원문 위치가 함께 오면 검토 시간이 짧아진다.
"소프트웨어 구매를 전환이라 부르지 않게"… 업무·행동 변화가 도입 성패
버뎃 총괄이 AI 도구 도입을 성공시키려면 뉴스룸이 무엇을 해야 하느냐고 묻자, 하트먼 부사장은 도구 중심이 아닌 사용자 중심 접근을 들었다. 경영진 차원에서 "소프트웨어를 사 놓고 그것을 전환이라고 부르지 않게 하는 것"이 자기 일의 큰 부분이라고 했다. 달성하려는 결과와 그 일을 실행할 사람을 먼저 이해한 뒤에 AI를 포함한 기술을 고른다는 순서다.
그는 기술을 사고, 만들고, 배치하는 순간 업무 흐름과 행동의 변화까지 떠안게 된다며 "여기에 주의를 기울이지 않으면 실패는 확실하다"고 말했다. 버뎃 총괄은 도입의 문화와 포용의 문화를 함께 만들어야 한다고 덧붙였다.
판단력과 반복 작업… "지금 도구가 앞으로 나올 것 중 가장 나쁜 도구"
AI 때문에 가치가 커지는 뉴스룸 역량을 묻자 하트먼 부사장은 "AI 이후 시대 뉴스룸, 아니 어느 산업에서든 첫 번째 인간의 역량은 판단력"이라고 답했다. AI에 질문하고 답을 읽어 보지도 않은 채 붙여 넣는 동료들이 있다며, AI 결과물을 다른 정보원과 똑같이 다루고 자신이 가진 맥락으로 중요한 것을 골라내는 일이 판단력이라고 설명했다.
스트루익 디렉터는 반복(iteration)을 더했다. 8~10쪽짜리 메모를 받았는데 정작 작성자는 내용을 모르는 것 같으면 그 AI 결과물을 대신 고쳐 줄 생각은 없다고 했다. 결과물을 검토해 이 부분은 살리고 저 부분은 버리고, 문체를 맞추라고 지시하고, 6개월 전에 직접 쓴 메모를 참고 자료로 넣는 식으로 AI와 주고받는 법을 익히는 것이 필요한 기술이라는 설명이다.
영상 편집자라고 밝힌 청중은 자기 일을 직접 줄이는 도구가 계속 나온다며 직업의 가치를 어떻게 지키느냐고 물었다. 하트먼 부사장은 "지금 쓸 수 있는 도구는 앞으로 나올 것 중 가장 나쁜 도구"라며 도구는 계속 좋아지겠지만 마감하고 다듬고 그 컷이 최선이었는지 확인하는 역할은 남는다고 답했다. 그러면서도 기술의 폭은 넓혀야 한다고 했다. 뉴스 산업에 남으려면 아직 알려지지 않은 정보를 찾아내는 저널리즘의 핵심 쪽으로 넓히라는 조언이다.
실적 발표 'taste' 언급 2024년 1분기 2회→2026년 2분기 22회… "모델은 범용화, 취향은 아니다"
하트먼 부사장이 판단력으로 부른 역량을 미국 테크·미디어 업계는 '취향(taste)'과 '신뢰(trust)'라는 말로 부르기 시작했다. 미국 뉴스 매체 악시오스(Axios)는 'Taste + Trust Is the New Moat(취향과 신뢰가 새 해자)'라는 제목의 자료에서 웹의 중심이 검색(색인)에서 피드(유통)를 거쳐 AI(개인화)로 옮겨 왔다고 정리했다. AI 개인화 단계에서는 친구 관계망(소셜 그래프) 데이터보다 개인 선호 데이터가 더 중요해진다는 것이다. 악시오스는 "AI 모델은 범용화되지만 취향은 그렇지 않다"며 취향을 '쌓인 맥락(accumulated context)'으로 정의했다.
이 단어는 실적 발표에서도 늘고 있다. 악시오스가 팩트셋(FactSet) 자료로 집계한 결과 핀터레스트(Pinterest)·스포티파이(Spotify)·엣시(Etsy) 세 회사의 실적 발표에서 'taste'가 나온 횟수는 2024년 1분기 2회에서 2026년 2분기 22회로 늘었다. 차트 기준으로 증가는 2024년 하반기 핀터레스트가 분기마다 11회씩 언급하면서 시작됐고, 2026년 2분기에는 스포티파이 언급이 11회로 핀터레스트와 같아졌다.
악시오스가 취향을 쌓인 맥락으로 정의한 대목은 하트먼 부사장이 판단력을 'AI 결과물을 자신의 맥락으로 걸러내는 일'로 설명한 대목과 맞닿아 있다. 뉴스룸에서 그 맥락은 취재원 관계와 검증 기록이고, 신뢰는 CNN처럼 독자가 보기 전에 사람이 원문까지 확인하는 절차에서 쌓인다. 악시오스 자료의 논리대로라면 모델이 같아질수록 언론사 사이의 차이는 이 두 가지에서 난다. 수십 년 치 취재 기록과 영상 아카이브를 가진 국내 방송사·신문사가 AI 도입에서 먼저 챙길 자산도 이 맥락이다.
생성 AI·머신러닝·자동화 구분… AI 보도에서도 선정적 제목 경계
머신러닝을 오래 공부해 왔다는 청중은 기자들이 AI를 기술적으로 틀리게 보도해 대중의 불안을 키운다고 지적했다. 하트먼 부사장은 AI를 둘러싼 거대한 불안은 기술에 대한 오해보다 데이터센터 확산으로 상징되는 통제력 상실감에서 나온다고 봤다. 그러면서도 보도는 정확해야 하고 선정적 제목은 피해야 한다고 했다.
스트루익 디렉터는 사람들이 생성 AI와 머신러닝, 단순 자동화를 섞어 부른다고 말했다. 누군가 'AI로 이걸 할 수 있느냐'고 물으면 그것이 생성 AI인지, 머신러닝인지, 자동화인지부터 따진다고 했고, 이 구분이 CNN 사내 교육의 일부라고 설명했다.
국내 기자 58.1% 생성 AI 활용… 서울경제 'NOVA'는 기자 300여 명 사용
한국언론진흥재단(Korea Press Foundation)의 ‘2025 한국의 언론인’ 조사에서 직무에 생성 AI를 쓴다는 응답은 58.1%였다. 20대는 71.6%, 입사 5년 차 미만은 72.1%다. 같은 조사에서 응답자의 약 40%는 AI가 언론인의 고용 안정성을 위협할 수 있다고 답했다.
기자협회보(Journalists Association of Korea) 7월 9일자에 따르면 서울경제신문(Seoul Economic Daily)의 AI 'NOVA'는 아이템 발굴부터 기사 작성, 교열, 제목·그래픽 생성까지 지원하며 기자 300여 명이 쓰고 있고 6월 외부에 유료로 공개됐다. 연합뉴스(Yonhap News Agency) AI콘텐츠부는 3월 차트형 인포그래픽 생성 서비스를 공개했고, 인사·부고 기사 작성 도우미를 운영하며 기자회견 등을 실시간으로 받아 적는 STT(음성 인식) 기술을 개발하고 있다. TV조선(TV Chosun)은 AI 리포터 '아이온', YTN은 AI 앵커와 가상 기자를 쓰고, MBC 자회사 도스트11(Dost11)은 자체 AI 솔루션을 외부에 판다.
CNN이 AI 받아쓰기를 원본 소리와 대조하게 한 대목은 연합뉴스가 개발 중인 실시간 받아쓰기와 같은 공정에 걸린다. 받아쓰기 도구를 들이는 단계에서 원본 확인을 누가, 몇 번의 클릭으로 하는지까지 함께 정해 두는 것이 CNN의 방식이다.
지역 민방 주말 AI 뉴스… G1 산불 단신 처리 뒤 '대응 매뉴얼'
CJB·G1·JIBS·KNN 등 지역 민영방송은 약 2년 전 주말 AI 뉴스를 도입했다. 기자협회보 보도에 따르면 2025년 4월 강원 인제 산불 때 G1 당직 기자가 AI 뉴스 제작에 매달리면서 산불 소식이 단신으로 처리됐고, 지역민의 안전과 공공성을 해쳤다는 내부 비판이 나왔다. 노사는 이후 'AI 뉴스 대응 매뉴얼'을 만들고 휴일 대기 근무와 제작 부서 간 협업 체계를 고쳤다.
하트먼 부사장이 실패 요인으로 든 업무 흐름 관리는 국내 지역 방송에서 사고가 난 뒤에 만들어졌다. 스크립스는 AI와 자동화로 지역 방송국 뉴스를 24시간 스트림으로 바꾸는 계획을 발표하면서 생성 AI 도구별 승인 절차와 웹 기사 표기 원칙을 함께 공개했다. 인력이 적은 국내 지역 방송사가 AI 뉴스를 늘릴 때 먼저 참고할 대목은 도구 목록보다 이 절차 쪽이다. CNN 뉴스소스가 1000곳이 넘는 지역 뉴스 파트너에 영상과 원고를 공급하는 구조도 국내 지역 방송과 통신사의 관계와 닮아, 공급 단계의 검증 기준은 지역 방송의 AI 활용 범위에도 영향을 준다.
스크립스 전환 2028년까지… CNN은 스카이댄스 산하 첫해
스크립스는 전환 효과를 2028년까지로 잡았다. 감원과 24시간 스트림 전환이 지역 방송국 전체로 확대되는 동안 이번 세션에서 강조한 사람 검토 단계에 인력이 계속 배치되는지가 다음 확인 대상이다. CNN은 스카이댄스 산하에서 첫해를 맞는다. 인수 합의 과정에서 파라마운트는 CNN과 CBS뉴스의 편집 독립을 돕는 편집위원회를 두기로 했다. 워너브러더스디스커버리는 CNN이 2026년 매출 18억 달러(약 2조4062억원)에 이익 6억 달러(약 8021억원)를 낼 것으로 전망했다.
올해 NAB쇼 뉴욕에는 72개국에서 참가자가 왔고 57%가 첫 참가였다. 전시·후원사 약 250곳, 세션 101개, 연사 156명이다. 내년 NAB쇼 뉴욕은 2027년 9월 29~30일 재비츠센터에서 열리고, 미국영화텔레비전기술자협회(SMPTE)의 기술 콘퍼런스 SMPTE 서밋(9월 28~30일)과 같은 장소에서 함께 열린다. 라스베이거스 NAB쇼는 2027년 4월 3~7일이다.
국내 언론사는 생성 AI 사용률이 60%에 가까워졌고, 생성 AI 결과물 표시 의무를 담은 인공지능기본법도 올해 1월 시행됐다. CNN과 스크립스가 세션에서 제시한 원문까지 바로 닿는 검토 설계, 도입 전 업무 흐름 점검, 기자 사례 공유는 국내 뉴스룸이 자체 AI 가이드라인에 곧바로 옮길 수 있는 항목이다.