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[IT뉴스]AI로 네이버 댓글 봤더니…KAIST "외국 공작 의심 계정 2만여개"

온카뱅크관리자

2026-08-12 10:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST·독일 막스플랑크연구소 연구팀 외국 연계 활동 탐지하고 이유 설명하는 AI 기술 개발 "조직적으로 한국 사회 갈등 증폭" 
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 <img alt="KAIST는 이원재 문화기술대학원 교수·차미영 전산학부 교수(독일 막스플랑크연구소 단장 겸임)·오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 막스플랑크연구소 교수와 함께 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 '설명 가능한 AI(인공지능)'를 개발했다고 12일 밝혔다./사진=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/moneytoday/20260812102852803vnvu.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="8P82f7NdGb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/moneytoday/20260812102852803vnvu.jpg" width="658">
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 KAIST는 이원재 문화기술대학원 교수·차미영 전산학부 교수(독일 막스플랑크연구소 단장 겸임)·오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 막스플랑크연구소 교수와 함께 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 '설명 가능한 AI(인공지능)'를 개발했다고 12일 밝혔다./사진=KAIST
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 KAIST(카이스트) 연구팀이 1억1000만개 네이버 뉴스 댓글에서 외국 공작 활동으로 의심되는 계정 2만여개를 발견했다. 이들은 특정 정치 세력을 옹호하기보다는 한국 사회의 갈등과 불신을 키우는 방향으로 활동했다. 
 카이스트는 이원재 문화기술대학원 교수·차미영 전산학부 교수(독일 막스플랑크연구소 단장 겸임)·오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 막스플랑크연구소 교수와 함께 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 '설명 가능한 AI(인공지능)'를 개발했다고 12일 밝혔다.
 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치는 활동을 '온라인 영향력 공작'이라고 한다. 이같은 공작 활동을 탐지하는 AI 기술은 기존에도 있었지만, '왜 이 계정을 의심하는가'에 대한 구체적인 근거를 제시하지 못한다는 한계가 있었다. 
 연구팀은 국가안보전략연구원이 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로, 이 계정과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정을 추적했다. 이를 통해 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억1000만건 댓글을 모았다.
 AI는 댓글을 단계적으로 분석했다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지 살폈다. 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 '사회적 양극화'를 키울 수 있는 감정이 댓글에 나타나는지 분석했다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 특정 국가나 대상을 향하는지 파악했다.
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 AI가 댓글을 단계적으로 분석하는 구조/사진=KAIST
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 연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 중 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다고 밝혔다. 의심 계정의 활동에서 주목할만한 특징도 발견했다. 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러졌다.
 실제 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개는 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지는 않았다. 진보와 보수 양 진영의 전현직 대통령과 대선 후보, 정당이 폭넓게 대상이 됐다.
 연구팀은 결과에 대해 "외국 연계 영향력 활동을 단순히 '어느 정치 세력을 지지하는가'의 관점만으로 바라봐서는 안 된다"고 설명했다. 특정 진영을 직접 지원하기보다, 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다는 것이다.
 아울러 이번 연구의 핵심은 AI가 단순히 '의심스럽다'는 결과만 내놓지 않는다는 점이다. AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 
 연구를 이끈 이원재 교수는 "20년간 데이터를 분석한 결과 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다"며 "선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라고 했다. 
 공동 제1 저자인 김재홍 카이스트 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 오는 13일 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 '유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026'(USENIX Security Symposium 2026)에서 발표 예정이다. 
 박건희 기자 wissen@mt.co.kr <a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&amp;utm_medium=article_text_ad&amp;utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a>
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