뉴스·정보 자동 요약 시스템 – ChatGPT로 만드는 인포 큐레이션 루틴

정보 과잉 시대, 우리는 무엇을 봐야 하는가 – 지식 소비 방식의 변화

  오늘날 우리는 정보가 넘쳐나는 환경 속에서 살아가고 있다. 뉴스, 유튜브 영상, 이메일, 뉴스레터, SNS 등 다양한 채널을 통해 매일같이 수많은 콘텐츠가 쏟아진다. 특히 디지털 미디어의 발달과 정보 접근성의 확대는 사용자 개개인이 감당하기 어려운 수준의 정보량을 만들어내고 있다. 이러한 흐름은 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자의 주의력과 시간을 소모하게 하며, 오히려 중요한 정보를 놓치고 피로를 축적하는 역효과를 초래하기도 한다. 우리는 본래 지식 습득이나 생산성 향상을 목적으로 정보를 소비하지만, 실제로는 불필요한 콘텐츠를 무분별하게 소비하거나, 정작 필요한 정보를 찾아내지 못한 채 허비하는 경우가 많다.

  따라서 현대인에게는 정보의 양이 아니라 질, 즉 '무엇을 볼 것인가'에 대한 선별력이 더욱 중요해지고 있다. 이 과정에서 주목할 만한 접근 방식은 '선별된 정보와 압축된 요약'을 중심으로 하는 정보 소비 루틴이다. 특히 OpenAI의 ChatGPT와 Notion을 결합한 자동화된 정보 요약 시스템은 개인의 정보 피로도를 줄이면서도 지적 효율성을 극대화할 수 있는 실질적인 해결책으로 떠오르고 있다. 사용자는 자신이 관심 있는 주제의 콘텐츠를 자동으로 수집하고, 이를 기반으로 GPT가 핵심 내용을 요약해 Notion에 정리하는 과정을 통해 맞춤형 정보 큐레이션 시스템을 구축할 수 있다.

 

자동 뉴스 요약 시스템 구성 – RSS + GPT + Notion 연동 흐름

  이러한 정보 큐레이션 루틴의 핵심은 콘텐츠의 자동 수집과 요약, 그리고 정리까지의 일련의 흐름을 매끄럽게 통합하는 데 있다. 이 시스템은 크게 세 가지 단계로 구성된다. 첫째, RSS를 통해 뉴스나 블로그, 브런치와 같은 콘텐츠 소스를 자동으로 수집한다. 둘째, 수집된 텍스트는 OpenAI의 GPT 모델에 전달되어 핵심 내용을 분석하고 250~300자 내외로 요약된다. 마지막으로, 이 요약 결과는 Notion 데이터베이스에 저장되어 사용자가 직관적으로 확인할 수 있는 형태로 정리된다.

  이 루틴을 구현하기 위해 필요한 도구들은 다음과 같다. 콘텐츠 수집을 위한 RSS 피드, 자동화 연동 도구로는 Zapier 또는 Make, 텍스트 분석 및 요약을 위한 OpenAI API (GPT-3.5 또는 GPT-4), 그리고 요약 결과를 정리할 Notion 템플릿이 필요하다. Notion의 필드 구성은 다음과 같다: 콘텐츠 제목, 원본 링크, 수집 날짜, GPT 요약 결과, 그리고 키워드 태그 등으로 구성되며, 사용자는 이를 통해 다양한 주제의 콘텐츠를 정리하고 분류할 수 있다.

  자동화 흐름은 다음과 같이 작동한다. RSS 피드에서 새로운 콘텐츠가 감지되면, 해당 콘텐츠의 제목과 본문이 자동으로 GPT에 전달된다. 프롬프트 예시는 다음과 같다: "아래 뉴스 내용을 300자 이내로 요약해 줘. 핵심 내용만 뽑고, 결론 중심으로 정리해 줘." GPT는 이 요청에 따라 텍스트를 분석하고 요약한 후, 그 결과를 Notion 데이터베이스에 자동 저장하게 된다. 이를 통해 사용자는 매일 아침, 자신에게 맞춘 'AI 기반 뉴스 요약'을 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 하루의 업무나 인사이트 활동을 보다 효율적으로 계획할 수 있다.

 

실제 사례 – ChatGPT가 매일 5개의 콘텐츠를 요약해 주는 루틴

  실제 필자의 경우, 다음과 같은 5개 콘텐츠를 매일 아침 자동으로 요약 정리하고 있다. 첫째, IT 관련 뉴스로는 ZDNet과 The Verge 등 기술 전문 미디어를 활용하며, 둘째, 경제 뉴스는 한국경제, 조선비즈 등의 콘텐츠를 구독한다. 셋째, 브런치 플랫폼에서 인기 글을 수집하며, 넷째, 마케팅 및 트렌드 관련 블로그를 RSS로 연동하고, 다섯째, 생산성과 관련된 뉴스레터도 자동화 대상에 포함시킨다.

  각 콘텐츠는 단 하나의 요약 문단으로 축약되며, 예시는 다음과 같다. GPT 요약 결과: "애플이 새로운 M3 칩 라인업을 발표하며, 노트북 성능 개선과 에너지 효율을 강조했습니다. 업계는 고성능 AI 연산 탑재 여부에 주목하고 있습니다." 해당 결과는 원본 링크와 함께 Notion에 저장되며, 태그 필드를 통해 #AI, #애플, #IT트렌드 등의 키워드로 분류된다. 이처럼 정리된 데이터는 단순한 정보 확인을 넘어서, 이후 블로그 콘텐츠 작성이나 뉴스레터 기획에도 활용 가능한 인텔리전스 아카이브로 활용될 수 있다.

 

큐레이션 루틴을 지속 가능하게 만드는 팁 – 주제, 품질, 분류의 자동화

  효율적인 정보 큐레이션 루틴을 장기적으로 유지하기 위해서는 단순한 자동화에 그치지 않고, 주제별 분류 체계 확립, GPT 프롬프트 최적화, 요약 기준의 통일, 그리고 주간 통합 분석 등의 전략을 함께 운용하는 것이 바람직하다. 우선, RSS 피드를 기술, 경제, 자기 계발 등 3~5개 카테고리로 나누어 수집 소스를 구조화함으로써, 각 주제별 정보의 과잉이나 누락을 방지할 수 있다. 둘째, GPT에게 명확한 지시를 내려 요약의 일관성과 품질을 높이는 것이 중요하다. 예를 들어, "기업명과 숫자는 명확히 남기고, 광고성 문장은 삭제해 줘"와 같은 구체적인 프롬프트는 요약의 실용성을 크게 향상한다.

  또한, 요약 기준을 '결론 중심, 300자 이내' 등으로 통일함으로써 가독성과 비교 가능성을 높일 수 있으며, 마지막으로 주간 통합 기능을 통해 "이번 주 가장 많이 언급된 키워드 3가지" 등을 도출하면 단순 요약을 넘어 트렌드 분석까지 확장할 수 있다. 이러한 전략들은 정보 큐레이션 루틴을 단기적인 자동화가 아닌, 지속 가능한 지식관리 시스템으로 성장시키는 데 핵심적인 역할을 하게 된다.

  궁극적으로 정보란 단순히 모으는 것을 넘어서, 정제하고 구조화하며, 필요할 때 쉽게 꺼내 쓸 수 있도록 설계되어야 한다. ChatGPT와 Notion을 중심으로 구축된 이 AI 기반 정보 요약 루틴은 디지털 시대의 새로운 지식 소비 모델로서, 우리에게 더 많은 시간을 확보하게 하고, 더욱 깊이 있는 사고와 창조적 활동에 집중할 수 있는 기반을 제공하게 될 것이다.