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AI, 더 이상 ‘교재’만 사지 않고 ‘정보원’을 찾기 시작했다

原文：AI不再只买“教材”，开始给自己找“线人”了

2026-09-04 阅读原文

1. 핵심 내용의 간단한 요약

최근 로이터 통신이 클라우드 데이터 플랫폼 스노플레이크(Snowflake)에 입점하여, 1987년부터 현재까지의 모든 뉴스 아카이브와 실시간 업데이트된 보도 자료를 모든 기업이 직접 사용할 수 있도록 했습니다. 이는 기존의 상식과는 정반대인 일입니다. 사람들은 AI가 이제 뉴스를 작성하고 요약하며 콘텐츠를 수정할 수 있기 때문에 전통 미디어의 콘텐츠가 더 이상 가치가 없을 것이라고 생각했지만, 오히려 기업들이 권위 있는 뉴스 데이터를 구매하기 위해 돈을 지불하는 역설적인 현상이 나타났습니다. 그 이유는 생성형 AI가 “대량의 오래된 지식을 통해 스스로를 똑똑하게 만드는” 첫 단계를 넘어서서 실제 상황에서 사람들을 돕기 위해 사용되기 시작했기 때문입니다. 이제는 실시간이고 신뢰할 수 있는 일차적인 사실 데이터가 필수적이며, 콘텐츠 산업의 가치가 “콘텐츠 가공”에서 “사실 수집”으로 전환되고 있으며, AI에게 서비스를 제공하는 새로운 데이터 시장이 등장하고 있습니다.

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2. 세부적인 해석

1. 첫 번째 반상식: AI가 뉴스를 작성할 수 있는데, 왜 기업들은 로이터의 뉴스 데이터를 구매해야 할까?

많은 사람들이 이 문제를 이해하지 못하지만, 그 이유는 AI에게 필요한 두 가지 다른 종류의 데이터를 구분하지 못하기 때문입니다:

첫 번째 종류는 “학교에서 사용하는 교재”와 같은 데이터로, 이전에 많이 언급된 웹 페이지, 책, 오래된 뉴스, 논문 등의 훈련 데이터입니다. 이 데이터는 AI가 언어 논리, 기본 상식, 추론 방법을 배우는 데 사용되며, AI를 대학을 다니고 기본적인 원리를 이해하는 똑똑한 사람으로 만드는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI가 금리 인상이 무엇인지, 금리 인상이 주식 시장에 어떤 영향을 미치는지를 설명할 수 있는 것은 이러한 오래된 지식 덕분입니다.
두 번째 종류는 “시험에서 사용하는 새로운 문제지”와 같은 데이터로, AI가 실제로 사람들을 돕는 상황에서 발생하는 새로운 변화를 반영하는 데이터입니다. 예를 들어, 방금 공개된 상장 기업의 재무 보고서나, 당신이 탈 예정인 비행기가 10분 전에 지연되었다는 정보, 구매하려는 상품이 1분 전에 다른 사람에 의해 구매되었다는 정보 등입니다. 이러한 데이터는 AI가 훈련될 때는 아직 발생하지 않았으며, 아무리 큰 모델이라도 역사적 지식만으로는 예측할 수 없습니다.

이전에는 AI가 주로 사람들과 대화하거나 간단한 상식 질문에 답하는 데 사용되었기 때문에 두 번째 종류의 데이터가 없어도 문제가 없었습니다. 하지만 이제 AI가 투자 연구, 항공권 예약, 쇼핑, 재고 관리 등을 도와야 하므로, 반년 전의 오래된 지식으로는 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 로이터와 같은 권위 있는 출처의 실시간 뉴스가 필수적입니다.

2. AI가 콘텐츠 가공을 저렴하게 만들었지만, “새로운 사실”은 오히려 귀중해졌습니다

AI는 먼저 “기존 정보를 바탕으로 한 2차 가공” 작업을 대체했습니다. 요약 작성, 번역, 재작성, 표준화된 콘텐츠 작성 등의 작업 비용이 매우 낮아졌습니다. 《사이언스》지의 실험에 따르면, 고등 교육을 받은 전문가들이 ChatGPT를 사용하여 중간 수준의 콘텐츠를 작성할 때 시간을 40% 절약하고 품질을 18% 향상시킬 수 있었습니다. 이는 이러한 가공 과정의 효율 혁명을 보여줍니다.

하지만 AI가 아무리 뛰어나도 상장 기업의 발표회에 직접 가서 재무 보고서를 듣거나, 거래소에서 실시간으로 가격 변동을 확인하거나, 기자가 취재하는 사건을 대신할 수는 없습니다. 이러한 “0에서 1까지의 새로운 사실 수집” 작업의 비용은 전혀 줄어들지 않았습니다. 전 세계에 기자를 배치하고, 실시간 시장 데이터 수집 시스템을 구축하며, 오류를 방지하기 위한 다단계 검증을 하는 데 드는 비용은 AI가 콘텐츠를 작성할 수 있다고 해서 자동으로 사라지지 않습니다.

현재 상황은 AI가 채소를 빠르고 잘 자를 수 있지만, 새로운 채소를 직접 재배하거나 시장에서 새로운 채소를 구매할 수 없기 때문에 “신선한 채소”의 가격이 점점 더 비싸지고 있습니다.

3. 이전에는 콘텐츠를 사람들에게 팔았지만, 이제는 데이터를 AI에게 팔고 있습니다. 새로운 수십억 달러 규모의 사업이 등장하고 있습니다

하지만 로이터 통신의 경우는 완전히 새로운 사업 모델을 시도하고 있습니다. “실시간 데이터 스트림”을 판매하는 것으로, AI는 다음 훈련을 기다리지 않고 필요할 때마다 최신 뉴스 데이터를 사용할 수 있습니다. 기업이 지불하는 비용은 콘텐츠 저작권뿐만 아니라 데이터 업데이트 속도, 인터페이스의 안정성, 자신의 시스템과의 직접 연결 가능성도 포함됩니다. 이는 이전에는 한 번에 책 전체를 구매하여 천천히 읽는 것과 달리, 이제는 새로운 소식이 있을 때마다 즉시 전달받고 AI에게 제공하는 것과 같습니다.

이미 성공한 기업들도 있습니다. 수십 년 동안 금융 정보 서비스를 제공해온 다우존스(Dow Jones)는 8,000개 이상의 정보 소스에 대한 AI 애플리케이션 사용 권한을 획득했으며, 생성형 AI의 신규 고객 거래만으로도 수십 건의 계약을 체결했습니다. 이는 이전에는 금융 전문가들만이 이 데이터를 사용할 수 있었지만, 이제는 AI 기계 고객이 추가되어 시장 규모가 두 배로 늘어났습니다.

4. 콘텐츠 산업은 대대적인 변화를 겪고 있습니다: 뉴스를 잘 쓰는 사람보다는 실시간으로 뉴스를 수집하는 사람이 더 중요해졌습니다

이전에는 뉴스를 잘 쓰는 사람이 중요했지만, 이제는 실시간으로 뉴스를 수집하는 사람이 더 중요해졌습니다. AI가 콘텐츠를 빠르고 저렴하게 제공할 수 있지만, 실제로 사람들에게 필요한 정보를 제공하는 것이 더 중요해졌습니다. 따라서 뉴스를 실시간으로 수집하고 분석하는 능력이 더 중요해지고 있습니다.

5. 결론

AI는 콘텐츠 제작 과정을 대체하고 있지만, 새로운 사실을 수집하고 분석하는 능력이 더 중요해졌습니다. 이는 미디어와 기업이 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 경쟁력을 확보하는 데 도움이 됩니다. 따라서 뉴스를 실시간으로 수집하고 분석하는 능력을 갖춘 인력이 더욱 필요해질 것입니다.