미국 경제 전문 미디어 블룸버그(Bloomberg)가 지난 3월 말 ‘블룸버그GPT’를 공개했다. 이름에서 쉽게 유추할 수 있듯, 생성형 인공지능(Generative AI) GPT를 블룸버그 식으로 내놓은 것이다. 사측에 따르면 40년 간 수집한 금융 관련 자체 문서를 기반으로 외부 데이터셋을 보강해 금융에 특화한 대형언어모델(LLM)로 만들었다. 이렇게 개발한 블룸버그GPT는 재무 데이터를 분석해 위험을 평가하고 회계 및 감사 작업 등을 자동화할 수 있다고 홍보한다. 챗GPT 등장 이후 글로벌 언론산업 전반이 충격과 위기감에 휩싸
미국 경제 전문 미디어 블룸버그가 지난 3월 말 ‘블룸버그GPT’를 공개했다. 이름에서 쉽게 유추할 수 있듯, 생성형 인공지능 GPT를 블룸버그 식으로 내놓은 것이다. 사측에 따르면 40년 간 수집한 금융 관련 자체 문서를 기반으로 외부 데이터셋을 보강해 금융에 특화한 대형언어모델로 만들었다. 이렇게 개발한 블룸버그GPT는 재무 데이터를 분석해 위험을 평가하고 회계 및 감사 작업 등을 자동화할 수 있다고 홍보한다.
데이터는 디지털 생태계 필수 자산이다. AI 시대는 특히 중요하다. GPT와 같은 생성AI 모델 구축에도 핵심 요소가 바로 데이터다. 분야를 막론하고 전 산업군에서 양질의 데이터 확보에 안간힘을 쓰는 것도 이런 이유다. 개별 고객을 상대하는 B2C 비즈니스에서 소비자 데이터 확보는 기본 중의 기본이다. 오디언스를 대상으로 뉴스를 서비스하는 언론도 마찬가지다. 하지만 현재 한국 언론계 데이터 역량은 20세기에 머물러 있다고 해도 과언이 아니다. 기술과 전문인력이 뒷받침된다 치더라도 기반 데이터가 허술하기에 뉴욕타임스식 구독플랫폼 전략이나 블룸버그와 같은 AI모델 개발은 기대하기 어렵다. 몇 년 전, 한 종합일간지 간부에게서 들은 얘기다. 온라인 유료화를 주제로 대화를 나누던 와중 오프라인 신문 독자 현황을 묻자 돌아온 말이었다.
온라인 뉴스 배달도 종이신문 현주소와 크게 다르지 않다. 오프라인 대비 오디언스 활동을 파악하는 것이 그나마 용이하지만, 언론사 차원에서 회원정보나 독자행동 데이터를 확보해 활용하는 경우가 드물다. 뉴스 소비자를 애써 유료고객으로 전환시키지 않아도 ‘매체 이름값’으로 광고를 끌어오고, 포털과의 제휴모델을 통해 충분히 돈이 벌리는 B2B 비즈니스 관행이 뿌리 박혔기 때문이다. ‘온라인 전환’ ‘디지털 퍼스트’를 외친 십수년 간 언론들이 디지털상에서 자체적으로 유효 독자 내지는 잠재 고객 데이터 확보에 게을렀다는 점이 이같은 현실을 방증한다.
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