KAIST-독일 막스플랑크 연구소, 20년간 네이버 뉴스 댓글 1.1억만건 분석
'설명 가능한 AI 기술' 개발...외국 의심계정 식별
한국과학기술원(KAIST)은 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수팀과 함께 지난 20년간 네이버 뉴스 댓글을 AI로 분석해 외국 연계 영향력 활동 의심 계정 약 2만4000개를 포착했다고 12일 밝혔다. 연합뉴스
[파이낸셜뉴스] 한국 사회 내부의 갈등을 교묘하게 부추기는 '수상한 댓글'의 실체가 AI 분석을 통해 드러났다.
지난 20년간 네이버 뉴스 댓글 1억1000만건을 인공지능(AI)으로 분석한 결과, 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정이 2만4000개 가까이 포착됐다. 이들은 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다 진보와 보수를 가리지 않고 국내 정치인 등을 공격하며 사회 내부의 대립을 증폭시키는 패턴을 보였다.
■ 댓글로 '갈라치기'...사회 곳곳 분열
한국과학기술원(KAIST)은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 '설명 가능한 AI 기술'을 개발했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 2006년부터 2025년까지 네이버 뉴스에 작성된 댓글 약 1억1000만건을 분석했다. 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 이들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정을 추적했다.
분석 결과, 네이버 뉴스 이용자 약 400만명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개가 식별됐다.
특히 이들 계정은 특정 정치 진영에 집중되지 않았다. 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인이었으며, 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다.
방식은 한국 사회 내부의 갈등을 키우는 메시지가 두드러졌다. 특정 정치인이나 집단을 향한 도덕적 비난이나 강한 감정적 표현 등을 통해 대립을 부추기는 형태다. 특정 집단의 이해를 대변하기보다 사회 곳곳에 갈등의 전선을 만들어 내부 분열 자체를 키우는 방식이다.
■"의심 계정, 갈등 키우는 패턴 보여"
연구진은 AI가 단순히 의심 계정을 골라내는 데 그치지 않고 '왜 의심스러운지'까지 설명하도록 설계했다. 우선 댓글 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락을 살핀 뒤 도덕적 비난이나 맹목적 찬양 등 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정을 분석했다. 이어 해당 감정이 어디인가나 대상을 향하는지를 파악했다.
기존 AI 기반 영향력 활동 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 구체적인 판단 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다. 이번 기술은 어떤 메시지가 어떤 방식으로 갈등을 증폭시키는지까지 분석할 수 있도록 한 것이 차별점이다.
향후 선거나 국가적 위기 등 온라인 여론이 급격하게 양극화되는 상황에서 우선적으로 살펴봐야 할 메시지를 선별하는 데 활용할 수 있을 것으로 연구진은 기대하고 있다.
https://n.news.naver.com/article/014/0005560514
