사진=데이블
사진=데이블

[다이어리포인트=최승진 기자] 인공지능 기반 콘텐츠 추천 기업 데이블이 기사 안에서 독자의 질문에 직접 답하는 대화형 AI 뉴스 위젯을 선보였다. 기사 내용을 읽다가 생긴 궁금증을 외부 검색창이나 별도 AI 서비스로 옮기지 않고 같은 화면 안에서 해결하게 해 독자 체류 시간과 매체 내 페이지 순환을 함께 늘리겠다는 구상이다.

데이블은 12일 대화형 AI 뉴스 위젯 AI-ble을 출시했다고 밝혔다. 에이블은 기사 본문 중간에 추천 질문 카드와 대화창을 띄우는 방식으로 작동하며, 독자가 읽고 있는 기사와 해당 언론사가 발행한 기사들을 바탕으로 답변을 생성하는 것이 핵심이다.

최근 뉴스 소비 방식은 빠르게 달라지고 있다. 독자들은 기사를 읽다가 궁금한 점이 생기면 곧바로 검색 서비스나 외부 AI로 이동하는 패턴을 보이고 있다. 기존 기사 포맷만으로는 이런 즉시성 있는 질문 수요를 충분히 흡수하기 어려웠다는 점에서, 에이블은 기사 내부에 질문과 응답 구조를 직접 심는 방식으로 대응에 나선 셈이다.

데이블은 이 기능이 단순한 편의 도구를 넘어 매체 신뢰도를 지키는 장치가 될 수 있다고 보고 있다. 에이블의 답변 범위를 해당 매체가 실제 발행한 기사로 제한해, 모델이 존재하지 않는 정보를 지어내는 AI 환각 가능성을 낮추도록 설계했다는 설명이다.

이를 위해 일종의 이중 가드 구조도 적용됐다. 기사 범위를 벗어난 질문이 들어오면 관련 질문에만 답변할 수 있다고 안내한 뒤 추천 질문으로 다시 유도하고, 독자에게는 중요한 정보는 기사 원문에서 재확인하라는 문구도 함께 노출되도록 했다. AI 편의성과 언론의 검증 책임 사이에서 균형을 맞추려는 시도로 읽힌다.

추천 질문 기능은 독자가 미처 생각하지 못한 맥락까지 끌어내는 역할을 맡는다. 단순 요약을 넘어 기사에 숨어 있는 배경과 쟁점을 더 깊게 읽게 함으로써, 한 편의 기사를 여러 갈래의 읽기 경험으로 확장하는 구조다. 답변 흐름 속에서 관련 기사가 자연스럽게 연결되는 점도 주목되는 대목이다.

업계에서는 생성형 AI 확산 이후 언론사들이 가장 크게 고민해온 지점 가운데 하나가 바로 독자 이탈 문제라고 본다. 독자가 뉴스 사이트를 떠나 외부 AI에서 맥락 설명과 추가 정보를 얻는 흐름이 강해질수록, 언론사는 기사 생산자이면서도 정작 독자 접점은 잃는 구조에 놓일 수 있기 때문이다. 데이블의 이번 서비스는 이런 구조적 위기에 대한 플랫폼형 해법으로 해석된다.

에이블은 향후 데이터 사업 측면에서도 의미를 가질 전망이다. 어떤 기사에서 어떤 질문이 반복되는지, 독자가 어떤 맥락을 궁금해하는지에 대한 정보는 향후 편집 방향과 추천 알고리즘 고도화에 모두 활용될 수 있기 때문이다. 데이블은 독자 질문과 행동 데이터를 매체사의 자산으로 축적해 연관 콘텐츠 추천을 단계적으로 정교화하겠다는 계획도 함께 내놨다.

데이블은 지난 10여 년간 머신러닝 기반 기사 추천 서비스를 통해 언론사와 협업해 왔다. 이번 에이블은 그 연장선에서 한발 더 나아가 발행된 기사 내용을 바탕으로 독자와 대화하는 형태의 서비스로 진화했다는 점에서 회사의 AI 전략 전환을 보여주는 신호로도 읽힌다.

도입은 데이블 추천 서비스를 사용 중인 파트너 매체를 시작으로 순차 확대된다. 실제 현장에서 이 서비스가 얼마나 효과를 낼지는 독자의 질문 품질, 답변 정확도, 기사 맥락 연결성에 달려 있겠지만, 적어도 뉴스 소비의 중심이 단순 열람에서 상호작용으로 이동하고 있다는 흐름을 분명히 보여준 사례라는 평가가 나온다.

데이블 측은 매체가 오랜 시간 쌓아온 편집 신뢰도를 지키면서도 독자를 붙잡고, 그 과정에서 발생하는 대화를 다시 데이터 자산으로 축적할 수 있도록 설계했다고 설명했다. AI가 뉴스 유통 방식을 바꾸는 국면에서, 기사 안에서 직접 대화하는 인터페이스가 언론사의 새로운 생존 전략으로 자리 잡을지 주목된다.