TSN KOREA (Seoul, South Korea) |  As news organizations increasingly compete through breaking news, video, short-form content and data analysis, the question of how artificial intelligence should be deployed—and controlled—inside the newsroom has emerged as a defining challenge for journalism.

 

Yongdoo Kim, chairman of the SNS Journalists Federation, believes the competitive strength of media organizations in the AI era will not be determined simply by how quickly they produce content. Instead, he argues, it will depend on whether they can build a newsroom operating system that protects verification, editorial independence and accountability.

 

In February, Kim published the e-book The Newsroom Operating System: Journalism in the Age of Physical AI. In May, he contributed a chapter titled “The Future of AI and Mass Media” to the co-authored book How AI Is Changing the World and Everyday Life, examining how artificial intelligence is reshaping news gathering, production and distribution.

 

“Responding to the AI era is no longer optional. It is a matter of survival for the media,” Kim said. “News organizations must go beyond adding AI tools to outdated production systems. They need a new operating system that integrates reporting, editing, legal analysis, approval, distribution, corrections and accountability.”

 

The following interview has been edited for clarity and length.

 

Q. What prompted you to write The Newsroom Operating System?

 

When online news first emerged, media organizations that responded quickly to digital transformation gained new forms of influence and competitiveness. Those that remained dependent on traditional production and distribution models gradually lost ground. 

 

The media industry is now facing an even greater turning point: artificial intelligence. AI is not merely a technology for writing articles. It is transforming the entire process through which news is produced, edited, distributed and consumed.

 

If news organizations treat AI simply as another tool added to the existing newsroom, they will focus primarily on speed and volume. But placing AI on top of an outdated workflow may only accelerate the existing race to produce more content.

 

The entire relationship among reporting, editing, distribution, revenue, ethics, legal analysis, corrections and accountability must be redesigned for the AI era. I wrote the book to present a newsroom structure in which AI can be used without undermining editorial independence or public trust.

 

Q. Do you believe AI could replace journalists?

 

AI will be able to handle a considerable portion of standardized work, including compiling sports results, transcribing interviews, translating foreign reports, summarizing documents and drafting routine game stories.

 

However, the essential role of a journalist is not simply to produce sentences.

 

Even when journalists examine the same match data, they must decide which moments matter, what changes lie behind the numbers and how to interpret the comments of players and coaches within the proper context.

 

AI may identify unusual patterns in data, but further reporting is required to determine whether those patterns reflect an actual change in performance, an injury, a tactical adjustment or merely a statistical distortion.

 

Journalists must evolve from people who relay information into professionals who question its meaning and verify it through original documents, firsthand reporting and direct contact with sources.

 

Q. What do you mean when you say AI will change the starting point of reporting?

 

Traditionally, reporting often began after an event occurred or a result was announced. In the future, however, a subtle change in data may become the starting point of an investigation.

 

Potential signals may include revised language in corporate disclosures, changes in budget allocations, emerging issues in court rulings or sudden increases in certain keywords within public complaints.

 

In sports journalism, changes in playing time, workload, injury frequency, tactical indicators, club finances or contract-related records may also become important reporting leads.

 

When connected to reliable big-data systems, AI can quickly detect changes that people might otherwise overlook. But a pattern identified by AI is not a confirmed fact. It is a hypothesis that must be investigated.

 

A newsroom director should assess its journalistic value, while reporters verify it through primary records, field reporting, interviews and inquiries with players, clubs and relevant authorities. AI can broaden the gateway to reporting, but it cannot deliver the final conclusion.

 

Q. What should newsrooms be most careful about when producing articles, short-form videos, podcasts and video reports simultaneously?

 

The greatest danger is that the original meaning and context may change when content is converted from one format into another.

 

An article may explain the flow of a match and fairly represent both sides. A short-form video, however, may highlight only a few seconds and leave viewers with a completely different impression. A statement by a player or coach may also be distorted if only part of it is used.

 

A single video clip or one line of on-screen text can influence public opinion about an athlete or team. Multi-format production is therefore not simply content conversion. It is an editorial process that controls meaning.

 

Newsrooms must establish clear rules in advance, including which subjects should be excluded from short-form production, how the right of reply applies to video, how original sources should be linked and what limits should be placed on sensational headlines and captions.

 

Q. Why is the newsroom director so important in an AI-driven newsroom?

 

As AI makes writing, image, video and audio production capabilities more widely available, the competitive focus of the newsroom will shift from production capacity to editorial control.

 

In an environment where almost anyone can create content quickly, a media organization’s credibility and identity will depend on what it chooses to report, how far it condenses the information and which expressions it refuses to use.

 

The director is the architect of the newsroom operating system. This person coordinates the objectives of reporters, editors, video producers, developers and executives within the principles of journalism.

 

Even if AI recommends sensational headlines or visuals to increase clicks and audience retention, the director must prioritize accuracy, public interest and the potential harm to athletes, officials and other people involved.

 

Q. What safeguards should an AI newsroom have?

 

An AI newsroom requires five essential modules.

 

First, it needs an evidence and legal-analysis module that compares quotations with original sources and cross-checks match records, statistics and other numerical information.

 

Second, it needs an accountability module that records the roles of the writer, editor and final approver, as well as where and to what extent AI was used.

 

Third, it needs a control module that limits automation in sensitive areas, including crime, human rights, minors, player injuries, medical information and privacy.

 

Fourth, it needs a correction module that ensures an error discovered in an article is also corrected across videos, short-form content, podcasts and social media.

 

Fifth, it needs an expansion module that establishes production, verification and approval standards for every format, including text, photography, video, short-form content and audio.

 

These safeguards must operate within the actual production process. Only then can the speed and efficiency of AI become a genuine competitive advantage for journalism.

 

Q. How will physical AI affect journalism and sports coverage?

 

Agentic AI and artificial general intelligence reasoning systems may connect vast amounts of information and recommend the next steps in an investigation.

 

Physical AI, which combines AI with cameras, sensors, edge devices and robots, could collect data from disaster scenes and analyze dangerous locations in real time. In sports, it could also support more sophisticated analysis of game footage, player movement and training data.

 

These technologies, however, may misidentify athletes or produce conclusions that do not reflect what actually happened. Their use may also raise serious concerns about biometric data, privacy and surveillance.

 

AI-generated findings should be treated as reference material. Decisions about whether to publish—and final responsibility for the report—must remain with people.

 

Q. How can media organizations earn public trust in the AI era?

 

It is no longer enough for a newsroom simply to promise that it will avoid mistakes.

 

News organizations must show the evidence supporting their reporting, disclose where AI was used and explain who verified the original material, reviewed the data, conducted the legal analysis and approved publication.

 

When an error occurs, correcting a single article is not enough. The correction must be reflected quickly across every platform where the information has spread, including videos, short-form clips, podcasts and images.

 

Audiences will ultimately place greater trust in the organization that continues to verify and accept responsibility than in the one that merely publishes first. Transparent evidence, documented verification and accessible correction records will become essential assets of media credibility.

 

Q. If you had to summarize the central message of your book in one sentence, what would it be?

 

“The organization that verifies will win.”

 

The future of journalism does not lie in producing an ever-growing volume of content. It lies in building stronger systems for data collection, analysis and verification—and operating those systems responsibly.

 

AI can produce news quickly, but it cannot establish the standards of good journalism. The difference among media organizations will not be determined by which AI model they use, but by which principles and rules they make operational throughout the production process.

 

Final judgment and responsibility must always remain with people.

 

Q. After more than 20 years in journalism, what message would you most like to emphasize?

 

The fundamental mission of journalism will not change in the AI era. Journalism must monitor power, verify facts and document the voices of people who are too often denied the opportunity to be heard.

 

Sports journalism must also go beyond reporting results and records. It should examine, on the basis of evidence, the structures and issues surrounding athletes, fans, clubs and sporting organizations.

 

What must change is the way journalism protects its essential mission.

 

Newsrooms must evolve into systems where evidence, responsibility, analysis, control and corrections function in practice. At the center of that system must be a director who understands journalistic principles and can translate them into enforceable newsroom standards.

 

Kim’s work in journalism and media, his leadership of the ICAE international conference, and news of his publications have been featured by overseas outlets and platforms including AP News, Yahoo Finance and Benzinga, as well as FOX, CBS and ABC affiliates, attracting attention in South Korea and abroad.

 

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[인터뷰] ‘AI 뉴스룸’ 설계 나선 김용두, “속도 아닌 검증이 승부 가른다”
 

• 『뉴스룸운영체제 : 피지컬 AI 시대의 저널리즘』 출간
• 기사·영상·쇼츠·팟캐스트 연결하는 AI 뉴스룸 모델 제시
• “검증하는 조직이 이긴다”

 

뉴스보도 경쟁이 속보와 영상, 쇼츠, 데이터 분석 중심으로 빠르게 재편되는 가운데 인공지능(AI)을 뉴스룸에 어떻게 적용하고 통제할 것인지가 언론계의 새로운 과제로 떠오르고 있다.

 

김용두 SNS기자연합회 회장은 AI 시대의 언론 경쟁력이 단순한 콘텐츠 생산 속도가 아니라 데이터 수집과 검증, 편집권과 책임을 지키는 뉴스룸 운영체제에서 결정된다고 진단했다.

 

김 회장은 지난 2월 전자책 『뉴스룸운영체제: 피지컬 AI 시대의 저널리즘』을 출간했다. 지난 5월 출간된 공동저서 『AI는 세상과 일상을 어떻게 변화시키고 있는가』에서는 ‘AI와 매스컴의 미래’를 주제로 AI가 취재·제작·유통 환경에 미치는 변화를 분석했다.

 

그는 “AI 시대에 대한 대응은 선택이 아니라 언론의 생존 문제”라며 “낡은 뉴스 생산 공정에 AI를 추가하는 수준을 넘어 취재와 편집, 법률분석, 승인, 유통, 정정과 책임을 하나로 연결하는 새로운 운영체제가 필요하다”고 말했다.

 

다음은 김 회장과의 일문일답이다.

 

Q. 『뉴스룸운영체제』를 집필한 배경은 무엇인가.

 

인터넷 뉴스 시대가 열렸을 때 디지털 전환에 빠르게 대응한 언론사는 새로운 경쟁력을 확보했다. 반면 기존 제작·유통 방식에 머문 언론사는 영향력을 잃기도 했다.

 

현재 언론계는 AI라는 더 큰 전환점에 서 있다. AI는 기사를 작성하는 기술에 그치지 않고 뉴스가 생산되고 편집되며 유통되고 소비되는 전 과정을 바꾸고 있다.

 

AI를 기존 뉴스룸에 추가하는 단순한 도구로 생각하면 기사 작성 속도와 생산량에만 집중하게 된다. 그러나 낡은 공정에 AI를 얹으면 기존의 생산 경쟁만 더 빨라질 가능성이 크다.

 

취재와 편집, 유통, 수익, 윤리, 법률분석, 정정, 책임의 연결 방식 전체를 AI 시대에 맞게 다시 설계해야 한다. AI가 들어와도 언론의 신뢰와 편집권이 무너지지 않는 공정을 제시하기 위해 책을 출간했다.

 

Q. AI가 기자를 비롯한 언론인을 대체할 수 있다고 보는가.

 

스포츠 경기 기록 정리와 인터뷰 녹취, 외신 번역, 문서 요약, 정형화된 경기 결과 기사 초안은 AI가 상당 부분 담당할 수 있다. 그러나 기자의 핵심은 단순히 문장을 만드는 데 있지 않다.

 

같은 경기 데이터라도 어떤 장면을 핵심으로 볼 것인지, 기록 이면에 어떤 변화가 있는지, 선수와 지도자의 발언을 어떤 맥락에서 해석할 것인지 판단하는 일은 기자의 몫이다.

 

AI가 데이터에서 이상 신호를 찾을 수는 있지만 그것이 실제 경기력 변화인지, 부상이나 전술 변화 때문인지, 통계적 착시인지는 추가 취재를 통해 확인해야 한다.

 

기자는 자료를 옮기는 사람에서 자료의 의미를 의심하고 현장과 원문을 통해 검증하는 사람으로 변화할 것이다.

 

Q. AI가 취재의 출발점을 바꾼다는 것은 어떤 의미인가.

 

기존에는 사건이나 경기 결과가 나온 뒤 취재가 시작되는 경우가 많았다. 앞으로는 데이터의 작은 변화가 취재의 출발점이 될 수 있다.

 

기업 공시 문구의 수정과 예산 항목의 이동, 판결문의 새로운 쟁점, 지역 민원 키워드의 급증뿐 아니라 스포츠에서도 선수의 출전 시간과 활동량, 부상 빈도, 전술 지표, 구단 재무와 계약 관련 자료의 변화가 취재 단서가 될 수 있다.

 

빅데이터 기반 엔진과 결합한 AI는 사람이 놓치기 쉬운 변화를 빠르게 감지할 수 있다. 그러나 AI가 찾아낸 연결은 확인된 사실이 아니라 가설이다.

 

디렉터가 취재 가치를 판단하고 기자가 원자료와 현장, 선수와 구단, 관계기관 등을 통해 검증해야 한다. AI는 취재의 입구를 넓힐 수 있지만 결론을 대신할 수는 없다.

 

Q. 기사·쇼츠·팟캐스트·영상뉴스를 동시에 제작할 때 주의할 점은 무엇인가.

 

가장 큰 위험은 포맷이 바뀌면서 원래 의미와 맥락이 달라지는 것이다.

 

기사에서는 경기 흐름과 양측 입장을 균형 있게 설명했더라도 쇼츠에서는 몇 초 분량의 장면만 강조돼 전혀 다른 인상을 줄 수 있다. 선수나 감독의 발언도 일부만 잘라 사용하면 본래 취지와 다르게 전달될 수 있다.

 

영상의 한 장면과 자막 한 줄이 선수와 팀에 대한 여론을 바꿀 수 있다는 점도 고려해야 한다. 멀티포맷 편집은 단순한 콘텐츠 변환이 아니라 의미를 통제하는 편집 행위다.

 

쇼츠 제작 제외 대상과 영상 반론 원칙, 원문 및 출처 연결 기준, 자극적인 제목과 자막의 제한 기준을 사전에 마련해야 한다.

 

Q. AI 뉴스룸에서 디렉터가 중요한 이유는 무엇인가.

 

AI가 글과 영상, 음성 제작 능력을 평준화할수록 뉴스룸의 경쟁력은 제작 능력에서 통제 능력으로 이동한다.

 

누구나 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있는 환경에서는 무엇을 보도할지, 어디까지 요약할지, 어떤 표현을 사용하지 않을지가 언론사의 신뢰와 브랜드를 결정한다.

 

디렉터는 기자와 편집자, 영상 제작자, 개발자, 경영자의 목표를 저널리즘 원칙 안에서 조정하는 운영체제 설계자다.

 

AI가 조회 수와 체류시간을 높이기 위해 자극적인 제목이나 영상을 추천하더라도 디렉터는 정확성과 공익성, 선수와 관계자에게 발생할 수 있는 피해를 우선 판단해야 한다.

 

Q. AI 뉴스룸이 갖춰야 할 안전장치는 무엇인가.

 

다섯 가지 핵심 모듈이 필요하다.

 

첫째, 원문 링크와 인용문을 대조하고 경기 기록과 통계, 수치를 교차 확인하는 근거·법률분석 모듈이다.

 

둘째, 작성자와 편집자, 승인자, AI가 관여한 단계와 범위를 기록하는 책임 모듈이다.

 

셋째, 범죄와 인권, 미성년 선수, 부상 및 의료정보, 사생활 등 민감한 사안의 자동화를 제한하는 통제 모듈이다.

 

넷째, 기사에서 오류가 발견됐을 때 영상과 쇼츠, 팟캐스트, 소셜미디어 등 모든 플랫폼에 정정 내용을 반영하는 정정 모듈이다.

 

다섯째, 기사와 사진, 영상, 쇼츠, 음성 콘텐츠 등 포맷별 제작·검증·승인 기준을 마련하는 확장 모듈이다.

 

이 같은 안전장치가 실제 뉴스 제작 공정에서 작동해야 AI의 속도와 효율성이 언론의 경쟁력으로 이어질 수 있다.

 

Q. 피지컬 AI가 언론과 스포츠 보도에 미칠 영향은 무엇인가.

 

에이전트형 AI와 AGI 추론 기술은 방대한 자료와 기록을 연결하고 다음 취재 단계를 제안할 수 있다.

 

카메라와 센서, 엣지 디바이스, 로봇 등이 결합된 피지컬 AI는 재난 현장의 데이터를 수집하고 위험 지역을 실시간으로 분석할 수 있다. 스포츠 분야에서도 경기 장면과 선수 움직임, 훈련 데이터를 더욱 정교하게 분석하는 방식으로 활용될 수 있다.

 

하지만 기술이 선수를 잘못 식별하거나 데이터가 실제 상황과 다른 결론을 제시할 수 있다. 선수의 생체정보와 사생활 침해 문제도 발생할 수 있다.

 

기술이 만들어낸 결과는 참고 정보로 사용해야 하며 보도 여부에 대한 판단과 최종 책임은 사람에게 남겨야 한다.

 

Q. AI 시대에 독자의 신뢰를 얻는 방법은 무엇인가.

 

틀리지 않겠다고 약속하는 것만으로는 부족하다. 무엇을 근거로 보도했는지, AI가 어느 단계에서 사용됐는지, 누가 원문과 데이터를 검증하고 법률분석을 거쳐 승인했는지 보여줘야 한다.

 

오류가 발생하면 기사 한 건만 수정하는 데 그쳐서는 안 된다. 여러 플랫폼에 배포된 영상과 쇼츠, 팟캐스트, 이미지 콘텐츠까지 신속하게 정정해야 한다.

 

독자는 가장 먼저 보도한 언론보다 끝까지 확인하고 책임지는 언론을 신뢰할 것이다. 투명한 근거와 검증 과정, 정정 기록은 언론사가 축적해야 할 새로운 신뢰 자산이다.

 

Q. 저서의 핵심 메시지를 한 문장으로 설명한다면.

 

“검증하는 조직이 이긴다”는 것이다.

 

언론의 미래는 더 많은 콘텐츠를 생산하는 데 있지 않다. 더 강한 데이터 수집과 분석, 검증 시스템을 갖추고 이를 책임 있게 운영하는 데 있다.

 

AI는 뉴스 기사를 빠르게 만들 수 있지만 좋은 언론의 기준까지 만들어주지는 않는다. 언론사의 차이는 어떤 AI 모델을 사용하느냐보다 어떤 원칙과 규칙을 실제 제작 공정에서 작동시키느냐에서 나타난다.

 

최종 판단과 책임은 반드시 사람에게 있어야 한다.

 

Q. 20년 이상 언론 현장에서 활동하며 강조하고 싶은 말은 무엇인가.

 

AI 시대에도 언론의 본질은 달라지지 않는다. 권력을 감시하고 사실을 확인하며, 말할 기회를 얻지 못한 사람들의 목소리를 기록하는 일이다.

 

스포츠 언론 역시 경기 결과와 기록을 전달하는 것을 넘어 선수와 팬, 구단과 종목을 둘러싼 구조와 문제를 사실에 근거해 보도해야 한다.

 

달라지는 것은 언론의 본질을 지키는 방식이다. 뉴스룸은 근거와 책임, 분석과 통제, 정정이 실제로 작동하는 구조로 바뀌어야 한다. 그 구조를 설계하고 집행하는 중심에 디렉터가 있어야 한다.

 

한편 김용두 회장의 언론미디어 활동, ICAE 국제컨퍼런스 개최, 출간 소식 등은 AP News, Yahoo Finance, Benzinga, FOX·CBS·ABC 계열 매체 등 해외 미디어에도 소개되며 국내외 많은 관심을 받고 있다.