《머신러닝 기술이 발전해도 저자의 몫으로 남을 3가지》 글쓰기는 인간이 역사를 기록하기 시작한 시점부터 지금까지 이어지고 있는 활동입니다. 글 쓰는 과정을 정리해보면 다음과 같습니다. 1. 흥미

《머신러닝 기술이 발전해도 저자의 몫으로 남을 3가지》 글쓰기는 인간이 역사를 기록하기 시작한 시점부터 지금까지 이어지고 있는 활동입니다. 글 쓰는 과정을 정리해보면 다음과 같습니다. 1. 흥미로운 정보, 지식, 스토리를 찾거나 감정의 변화를 느낀다. 2. 찾아낸 것과 배운 것을 모으고 기록한다. 3. 이렇게 기록한 것에서 구조를 잡아 스토리 뼈대를 잡은 뒤에 글을 쓴다. 각 단계 별로 머신러닝은 어느 정도 변화를 가져올 수 있습니다. 1. 엄청나게 많은 콘텐츠 중에서 내가 소비하고 싶은 콘텐츠를 선별하는데 필터 역할을 할 수 있다. 왓챠피디아와 같이 "오늘 뭐 보지?"라고 할 때 무엇을 보면 만족할 가능성이 높은지 추천해줄 수 있습니다. 2. 찾아낸 것과 배운 것을 정리할 때 욱여넣어서 정리하면 나중에 꺼내볼 때 알아보기 어렵거나 보기 싫어질 때가 많습니다. 머신러닝은 콘텐츠를 요약해서 내가 모아둔 것을 주제어 별로 묶고, 핵심을 요약해서 경제적으로 꺼내볼 수 있게 도와줄 수 있습니다. 3. 뼈대를 잡고 글을 쓰는 과정에서 머신러닝은 작은 아이디어 단위로 저장된 노트로 주제나 이야기에 맞춰서 재배열함으로써 하나의 스토리를 만들 수 있도록 추천해줄 수 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 미래에는 우리가 머신으로부터 결국 아래 다섯가지 도움을 받을 수 있을 겁니다. 1️⃣ 글/영상 요약 – 읽으려는 글을 요약해서 내가 읽어야 할지 판단하게 돕는 것 2️⃣ 객관식 노트 – 몇 개의 키워드만 입력하면 간결하고 명확한 노트를 대신 써 주는 것 3️⃣ 생각 나누기 – 복잡한 아이디어를 간결하고 더 작은 단위의 노트로 나눠주는 것 4️⃣ 아웃라인 추천 – 노트들의 순서를 배열해서 흥미로운 아웃라인을 만들고 추천해 주는 것 5️⃣ 글 마무리 – 아웃라인을 하나의 완전한 글로 써 주는 것 그럼 반대로 저자의 몫으로 남게 되는 것은 시작, 판단, 발굴입니다. 1️⃣ 내가 관심이 가는 주제를 탐색하며 글/영상 콘텐츠를 모아가는 것 - 시작 2️⃣ 머신이 추천하는 아웃라인을 검토하고 수정하는 것 - 판단 3️⃣ 이때 머신이 추천할 수 없는 일반적이지 않은 이야기의 흐름을 찾는 것 - 발굴