소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
매일 새롭게 발표되는 AI 관련 뉴스를 조사하고, 일반 독자가 쉽게 이해할 수 있는 한국어 기사로 작성하는 작업을 체계화하고자 했다.
AI 산업은 기업 발표, 신제품 출시, 반도체·클라우드 투자, 연구 결과, 규제 변화 등 새로운 정보가 매우 빠르게 등장한다. 하지만 뉴스를 매일 직접 검색하고, 여러 출처를 비교하고, 기사로 정리하고, 대표 이미지를 만들고, 해시태그까지 작성하는 일은 상당한 시간과 노력이 필요하다.
그래서 ChatGPT와 웹 검색, 이미지 생성 도구, Google Drive, Gmail을 연결해 다음과 같은 일일 뉴스 제작 과정을 만들었다.
전날 오전 6시 30분부터 당일 오전 6시 30분까지의 AI 뉴스 조사
중요한 뉴스 5~10건 선정
공식 자료와 신뢰할 수 있는 보도자료를 통한 사실 확인
일반 독자용 한국어 기사 작성
기사별 대표 이미지 생성
이미지 대체 설명과 해시태그 작성
Google Drive에 기사 저 장
Gmail로 뉴스레터 발송
단순히 AI에게 기사를 작성하게 하는 것이 목표는 아니었다. AI가 작성한 내용을 사람이 검토하고 승인하는 ‘AI 보조 기사 작성 시스템’을 만드는 것이 핵심 목표였다.
특히 사실과 분석을 구분하고, 과장된 제목을 피하며, AI가 만든 이미지를 실제 사진으로 오해하지 않도록 표시하는 데 중점을 두었다.
진행 방법
1. 먼저 기사 작성 원칙을 정했다
AI에게 매번 새로운 지시를 내리면 기사 형식과 품질이 달라질 수 있기 때문에, 먼저 기사 작성의 기본 원칙을 정리했다.
주요 원칙은 다음과 같다.
기본 문체는 ‘이다·했다’체로 작성한다.
일반 독자가 이해할 수 있는 쉬운 한국어를 사용한다.
짧은 문장과 소제목을 활용한다.
사실, 기업의 주장, 언론 보도, 분석과 전망을 구분한다.
공식 발표와 원문 자료를 우선 확인한다.
중요한 수치와 날짜는 교차 검증한다.
과장된 제목과 확인되지 않은 표현은 사용하지 않는다.
AI가 생성한 이미지는 반드시 ‘AI 생성 이미지’라고 표시한다.
기사 내용과 대표 이미지의 내용이 일치하는지 확인한다.
출처 링크가 없거나 핵심 사실이 확인되지 않으면 발행하지 않는다.
이 원칙을 ‘기사 헌법’이라고 정하고, 이후 작성하는 모든 AI 기사에 공통으로 적용했다.
2. 뉴스 조사와 기사 선정을 진행했다
매일 정해진 시간 범위 안에서 AI 관련 주요 뉴스를 조사했다.
뉴스를 선정할 때는 단순히 화제 가 되는 기사보다는 다음과 같은 기준을 적용했다.
AI 산업에 미치는 영향이 큰가?
새로운 기술이나 제품과 관련이 있는가?
반도체·클라우드·데이터센터와 연결되는가?
기업의 투자나 조직 변화가 포함되어 있는가?
규제나 정책 변화로 이어질 가능성이 있는가?
일반 독자가 알아야 할 생활·산업 영향이 있는가?
다른 매체의 단순 반복 보도는 아닌가?
수집한 뉴스는 중요도 순으로 정리했다. 그중 상위 1~2건은 상세 기사로 작성하고, 나머지는 짧은 요약 기사로 구성했다.
3. 공식 자료를 우선 확인했다
검색 결과만 보고 기사를 작성하지 않고, 가능한 경우 최초 발표 자료를 확인했다.
주로 확인한 자료는 다음과 같다.
기업 공식 발표
실적 발표 자료
기업 블로그
연구기관 보고서
정부·규제기관 발표
공식 보도자료
신뢰할 수 있는 주요 언론 보도
특히 매출, 증가율, 투자금액, 출시일, 조직 개편 내용처럼 숫자와 고유명사가 포함된 내용은 원문과 비교했다.
AI가 작성한 문장을 그대로 사용하지 않고 다음 질문을 다시 확인했다.
이 내용은 공식적으로 확인된 사실인가?
기업의 주장인가, 제3자의 분석인가?
수치의 기준 기간은 무엇인가?
전년 대비인지, 전 분기 대비인지 명확한가?
기사 제목이 본문보다 과장되어 있지는 않은가?
4. 기사를 일정한 형식으로 작성했다
상세 기사는 다음과 같은 구조로 작성했다.
기사 제목
부제
생성일자
작성 기준 시각
리드문
대표 이미지
AI 생성 이미지 표시
이미지 대체 설명
본문
주요 의미
향후 관전 포인트
출처
기사의 기본 독자는 AI 전문가가 아닌 일반 독자로 설정했다. 따라서 전문용어가 나오면 짧게 설명하고, 긴 문장과 지나치게 어려운 표현은 줄였다.
5. 대표 이미지를 생성했다
기사마다 내용을 시각적으로 이해할 수 있는 대표 이미지를 별도로 만들었다.
예를 들어 AI 반도체 관련 기사라면 단순한 반도체 사진보다는 다음과 같은 요소를 포함하도록 요청했다.
반도체 웨이퍼
데이터센터 서버 랙
AI 가속기
로봇이나 자율주행차
클라우드와 데이터 흐름
산업 현장과 연결되는 모습
이미지 안에는 불필요한 문구, 숫자, 기업 로고가 들어가지 않도록 했다. 또한 이미지가 기사 내용과 실제로 일치하는지 확인했다.
기사에는 다음과 같이 표시했다.
AI 생성 이미지
대체 설명: 데이터센터 서버와 AI 반도체가 연결되어 산업용 연산을 처리하는 모습을 표현한 개념 이미지
6. 해시태그를 작성했다
기사의 핵심 주제와 검색 가능성을 고려해 해시태그 10개를 작성했다.
해시태그는 너무 일반적인 단어만 사용하지 않고, 다음 요소를 조합했다.
핵심 기술: #생성형AI, #AI반도체
기업명: #AMD, #테슬라
산업 분야: #데이터센터, #자율주행
시장 관심사: #AI투자, #반도체산업
넓은 검색어: #인공지능, #테크뉴스
7. Google Drive와 Gmail을 활용했다
작성된 기사와 대표 이미지는 Google Drive에 저장했다. 이메일에는 모바일에서 빠르게 읽을 수 있도록 핵심 요약과 주요 기사 중심으로 구성했다.
전체 구조는 다음과 같다.
뉴스 검색
↓
중복 뉴스 확인
↓
중요도 평가 및 기사 선정
↓
공식 자료 확인과 교차 검증
↓
기사 초안 작성
↓
대표 이미지 생성
↓
기사와 이미지 일치 여부 확인
↓
Google Drive 저장
↓
Gmail 뉴스레터 발송Google Docs에 이미지를 직접 삽입하는 과정에서 매개변수 오류가 발생한 적도 있었다. 이 경우 이미지 파일을 Google Drive에 저장하고, 문서 안에 이미지 링크를 삽입하는 방식으로 처리했다.
사용한 핵심 프롬프트 전문
아래는 AI 일일 뉴스 기사 작성에 사용한 핵심 프롬프트이다.
매일 한국 시간 오전 7시에 전일 오전 6시 30분부터 당일 오전 6시 30분까지 발생한 AI 관련 주요 뉴스를 조사해 한국어 기사와 뉴스레터를 작성한다.
[뉴스 조사 원칙]
1. AI 산업과 관련된 주요 뉴스 5~10건을 조사한다.
2. 공식 발표, 기업 홈페이지, 실적 발표 자료, 정부·기관 자료를 우선 확인한다.
3. 주요 언론 보도는 공식 자료와 교차 검증한다.
4. 동일한 사건을 여러 매체가 반복 보도한 경우 하나의 뉴스로 통합한다.
5. 사실, 기업의 주장, 언론의 해석, AI의 분석과 전망을 구분한다.
6. 확인되지 않은 내용은 사실처럼 단정하지 않는다.
7. 날짜, 인물명, 기업명, 투자 규모, 매출, 증가율 등 핵심 정보는 반드시 확인한다.
8. 출처 링크를 각 핵심 내용에 첨부한다.
9. 과장된 제목과 확인되지 않은 전망은 사용하지 않는다.
[기사 작성 원칙]
1. 일반 독자가 이해하기 쉬운 한국어로 작성한다.
2. 기본 문체는 ‘이다·했다’체로 한다.
3. 짧은 문장과 소제목을 사용한다.
4. 전문용어가 나오면 간단히 설명한다.
5. 생활과 산업에 미치는 영향을 중심으로 설명한다.
6. 사실과 분석을 명확히 구분한다.
7. 기사 제목은 본문 내용보다 과장하지 않는다.
8. 핵심 기사 1위와 2위는 각각 2,500~3,000자 분량으로 작성한다.
9. 나머지 뉴스는 핵심 내용과 의미를 짧게 요약한다.
[기사 형식]
기사별로 다음 형식으로 작성한다.
기사 제목:
부제:
생성일자:
작성 기준 시각:
리드문:
대표 이미지 설명:
AI 생성 이미지:
대체 설명:
본문:
핵심 의미:
앞으로의 관전 포인트:
출처:
[이미지 작성 원칙]
1. 기사마다 별도의 대표 이미지를 생성한다.
2. 기사 내용과 직접 연결되는 설명형 일러스트를 만든다.
3. 이미지 안의 문자, 숫자, 로고는 최소화한다.
4. 실제 사진처럼 오해할 수 있는 경우 ‘AI 생성 이미지’라고 표시한다.
5. 이미지가 기사 내용과 일치하는지 확인한다.
6. 내용이 맞지 않으면 최대 2회까지 다시 생성하고, 그래도 맞지 않으면 사용하지 않는다.
7. 이미지에 대한 짧고 구체적인 대체 설명을 작성한다.
[뉴스레터 형식]
제목:
[AI 일일 뉴스] YYYY-MM-DD 핵심 소식
본문 구성:
1. 맨 위에 핵심 요약 3~5줄을 작성한다.
2. 1위와 2위 뉴스는 상세히 소개한다.
3. 3위부터 8위까지는 짧은 요약으로 정리한다.
4. 각 뉴스에 출처 링크를 첨부한다.
5. 모바일에서 읽기 쉽도록 짧은 문단과 소제목을 사용한다.
6. 미국 증시 마감 보고서와는 별도의 이메일로 발송한다.
[최종 점검]
다음 조건 중 하나라도 충족하지 못하면 발행하지 말고 문제점을 알려준다.
- 출처가 확인되지 않은 경우
- 핵심 수치가 검증되지 않은 경우
- 기사와 이미지 내용이 일치하지 않는 경우
- 기업의 주장과 사실이 구분되지 않은 경우
- AI 생성 이미지 표시가 누락된 경우
- 출처 링크가 작동하지 않는 경우
- 제목이 본문보다 과장된 경우이미지 생성 프롬프트 예시
AI 반도체와 데이터센터가 산업 전반의 연산을 지원하는 모습을 표현한 가로형 16:9 설명형 일러스트를 만들어줘.
전경에는 고성능 AI 반도체와 웨이퍼를 배치하고, 중경에는 냉각 시스템이 설치된 데이터센터 서버 랙을 보여줘. 배경에는 로봇, 자율주행차, 클라우드 네트워크가 연결되어 연산 데이터가 이동하는 모습을 표현해줘.
현대적이고 전문적인 기술 뉴스 스타일로 제작해줘. 파란색과 보라색 계열을 중심으로 하되 지나치게 어둡지 않게 만들어줘. 이미지 안에는 문구, 숫자, 기업 로고를 넣지 말아줘. 실제 사진보다는 이해하기 쉬운 고품질 개념 일러스트로 제작해줘.해시태그 생성 프롬프트 예시
위 기사의 조회 가능성을 높일 수 있는 해시태그 10개를 만들어줘.
조건:
1. 모든 해시태그 앞에 #을 붙인다.
2. 핵심 기술, 기업명, 산업 분야, 투자와 시장 관련 키워드를 골고루 포함한다.
3. 너무 좁은 표현만 사용하지 않는다.
4. 실제 검색될 가능성이 높은 한국어 키워드를 우선한다.
5. 한 줄로 작성한다.활용 이미지와 캡처 화면
사례글에는 다음 화면을 첨부하면 작업 과정을 이해하기 쉽다.
뉴스 조사 결과 화면
기사 작성 프롬프트 입력 화면
AI가 생성한 기사 초안 화면
대표 이미지 생성 화면
Google Drive에 저장된 기사 화면
Gmail로 발송된 뉴스레터 화면
[뉴스 조사 화면 캡처 삽입]
[기사 작성 화면 캡처 삽입]
[대표 이미지 생성 화면 캡처 삽입]
[Google Drive 저장 화면 캡처 삽입]
[Gmail 뉴스레터 발송 화면 캡처 삽입]
결과와 배운 점
1. 기사 작성 시간을 줄일 수 있었다
뉴스를 찾고 정리하는 과정을 AI와 함께 진행하면서 반복적인 초안 작성 시간을 줄일 수 있었다.
특히 기사 제목, 부제, 리드문, 본문 구성, 이미지 설명, 해시태그처럼 매번 반복되는 작업은 일정한 프롬프트를 사용하면 빠르게 작성할 수 있었다.
다만 AI가 작성한 초안을 그대로 사용하는 것이 아니라, 사람이 최종적으로 사실을 확인하고 문장을 다듬는 과정이 반드시 필요했다.
2. 좋은 기사는 좋은 프롬프트보다 좋은 기준에서 시작된다는 것을 배웠다
처음에는 “AI 뉴스를 기사로 작성해줘”라고만 요청했다. 그러자 문장은 그럴듯했지만 다음과 같은 문제가 나타났다.
제목이 지나치게 자극적이었다.
기업의 전망이 확정된 사실처럼 표현됐다.
서로 다른 기간의 수치를 혼동했다.
전문용어가 많아 일반 독자가 이해하기 어려웠다.
기사 내용과 이미지가 정확히 일치하지 않았다.
이후 기사 작성 기준을 구체적으로 정하고, 사실·주장·분석을 분리하도록 요청하자 결과가 훨씬 안정되었다.
결국 중요한 것은 프롬프트 한 줄이 아니라, 작성 목적과 검증 기준을 명확하게 정하는 일이었다.
3. AI는 기자를 대신하기보다 기자의 작업을 보조하는 도구라는 것을 확인했다
AI는 뉴스 검색, 자료 요약, 기사 초안 작성, 이미지 아이디어 제안, 해시태그 제작에 매우 유용했다.
하지만 다음과 같은 판단은 사람이 직접 해야 했다.
어떤 뉴스가 중요한가?
이 뉴스가 독자에게 어떤 의미가 있는가?
제목이 과장되지는 않았는가?
기업의 발표를 사실처럼 전달하고 있지는 않은가?
이미지가 기사 내용을 제대로 설명하고 있는가?
따라서 AI에게 모든 판단을 맡기기보다는 ‘AI가 초안을 만들고 사람이 승인하는 구조’가 가장 안전하고 효율적이었다.
4. 이미지도 기사처럼 검증이 필요했다
처음에는 이미지가 아름답고 전문적으로 보이면 충분하다고 생각했다. 그러나 기사와 이미지의 내용이 다르면 독자에게 잘못된 인상을 줄 수 있다는 점을 알게 되었다.
예를 들어 데이터센터 기사인데 이미지에는 일반적인 컴퓨터나 우주선만 강조되면 기사 주제와 맞지 않는다. 따라서 이미지를 만든 뒤 다음 내용을 점검했다.
기사에 등장하는 핵심 요소가 포함되어 있는가?
이미지가 기사 내용을 과장하지 않는가?
실제 사진으로 오해할 가능성은 없는가?
이미지 안에 잘못된 문자나 로고가 들어가지는 않았는가?
대체 설명만 읽어도 이미지 내용을 이해할 수 있는가?
5. 시행착오와 해결 방법
시행착오 1: 검색 결과를 그대로 기사에 반영
검색 결과의 제목이나 요약문만 보고 기사를 작성하면 핵심 사실이 틀릴 가능성이 있었다.
해결 방법은 공식 원문과 최초 발표 자료를 우선 확인하는 것이었다. 검색 결과는 자료를 찾는 출발점으로만 사용하고, 최종 근거로 사용하지 않았다.
시행착오 2: AI가 수치를 혼동
매출 증가율, 전년 대비 증가율, 전 분기 대비 증가율을 AI가 혼동하는 경우가 있었다.
해결 방법은 수치를 표로 정리한 뒤 기사에 반영하도록 요청하는 것이었다.
수치 확인표
항목:
기준 기간:
비교 기간:
현재 수치:
비교 수치:
증감액:
증감률:
출처:시행착오 3: 기사와 이미지가 일치하지 않음
AI 이미지가 보기에는 좋지만 기사 주제와 정확히 맞지 않는 경우가 있었다.
해결 방법은 이미지 프롬프트에 기사 핵심 요소를 구체적으로 포함하고, 생성 후 기사와 이미지의 일치 여부를 별도로 검토하는 것이었다.
시행착오 4: Google Docs 이미지 삽입 오류
Google Docs에 이미지를 직접 삽입하는 과정에서 매개변수 오류가 발생했다.
해결 방법은 이미지를 Google Drive에 저장한 뒤, 문서 안에 이미지 링크를 삽입하는 방식으로 작업 흐름을 변경한 것이다. 이를 통해 전체 작업을 중단하지 않고 계속 진행할 수 있었다.
시행착오 5: 자동화와 최종 검토의 균형
모든 과정을 자동화하면 편리하지만, 사실 확인이 부족한 상태로 기사가 발송될 위험이 있었다.
그래서 최종 승인 단계를 별도로 두었다.
초안 작성 → 사실 확인 → 이미지 확인 → 문장 수정 → 최종 승인 → 저장 및 발송나만의 꿀팁
첫째, AI에게 한 번에 모든 것 을 시키기보다 작업을 단계별로 나누는 것이 좋다.
뉴스 조사
중요도 평가
출처 확인
기사 작성
이미지 생성
해시태그 작성
최종 검토
둘째, 기사 작성 전에 독자와 문체를 먼저 정해야 한다. 이번 작업에서는 ‘일반 독자가 쉽게 이해하는 짧고 쉬운 한국어, 이다·했다체’를 기준으로 삼았다.
셋째, 숫자와 날짜는 별도의 검증 목록으로 관리하는 것이 좋다. AI가 만든 문장이 자연스럽더라도 수치가 틀릴 수 있기 때문이다.
넷째, 이미지에는 반드시 대체 설명을 함께 작성해야 한다. 대체 설명은 이미지 접근성을 높이고, 나중에 이미지의 의미를 다시 확인하는 데도 도움이 된다.
다섯째, AI 생성 이미지는 반드시 표시해야 한다. 독자가 실제 사진이나 현장 사진으로 오해하지 않도록 투명하게 밝히는 것이 중요하다.
여섯째, 매일 반복하는 작업은 고정 프롬프트와 체크리스트로 만들어야 한다. 이렇게 하면 작업자의 컨디션에 따라 결과가 크게 달라지는 것을 줄일 수 있다.
도움이 필요한 부분
앞으로 다음 부분을 더 보완하고 싶다.
출처 링크가 실제로 작동하는지 자동 확인하는 기능
같은 뉴스가 반복 발행되지 않도록 하는 중복 방지 기능
기사 속 숫자와 날짜를 자동으로 검증하는 기능
대표 이미지와 기사 내용의 일치 여부를 확인하는 기능
기사 초안과 수정본을 비교하는 기능
Google Docs 이미지 삽입 오류를 줄이는 방법
이메일 발송 전 최종 승인 절차를 안정적으로 구현하는 방법
AI가 만든 결 과를 자동으로 발행하는 것보다, 오류가 발견되면 발송을 멈추는 ‘출고 차단 기능’을 만드는 것이 앞으로의 중요한 과제다.
앞으로의 계획
앞으로는 AI 일일 뉴스 작성 시스템을 AI·IT 뉴스뿐 아니라 경제, 증권시장, 반도체, 클라우드, 로봇, 규제 분야까지 확장할 계획이다.
다만 분야마다 중요한 수치와 판단 기준이 다르기 때문에, 공통 기사 작성 원칙은 유지하되 분야별 규칙을 추가하는 방식으로 발전시키고자 한다.
장기적으로는 다음과 같은 구조를 만들고 싶다.
공통 기사 원칙
↓
AI·IT 뉴스 규칙
↓
반도체 뉴스 규칙
↓
경제·증권 뉴스 규칙
↓
로봇·클라우드·규제 뉴스 규칙최종적으로는 AI가 뉴스를 수집하고 초안을 작성하지만, 사람이 중요한 판단과 최종 승인을 담당하는 ‘개인 AI 편집국’을 구축하는 것이 목표다.
도움 받은 글
이번 사례는 특정 외부 글 하나를 그대로 참고해 작성한 것이 아니라, ChatGPT의 웹 검색과 이미지 생성 기능, Google Drive와 Gmail 연동 기능을 직접 활용하면서 작업 과정을 설계한 결과이다.
특히 다음 자료와 원칙을 참고했다.
기업 공식 발표 자료
정부 및 연구기관의 공식 보고서
주요 언론사의 AI 산업 보도
Google Drive와 Gmail 사용 안내
AI 생성 이미지의 표시와 대체 설명 작성 원칙
기사 작성 과정에서 정리한 ‘AI 편집국 기사 헌법’
이번 경험을 통해 AI를 잘 활용하려면 단순히 “기사를 작성해줘”라고 요청하는 것보다, 목적·독자·문체·출처·검증 기준·최종 승인 절차를 함께 정하는 것이 중요하다는 사실을 배웠다.
