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[IT뉴스]뉴스댓글 AI탐지해보니...여론조작계정 2.4만개, 사회양극화 조장

온카뱅크관리자

2026-08-12 13:27:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST-독일 막스플랑크 연구소, 20년간 네이버 뉴스 댓글 1.1억만건 분석<br>'설명 가능한 AI 기술' 개발...외국 의심계정 식별</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="YaaOToXSNh">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="72d51e8aa8bb1040e3d59d1694542eceaf176876e0aeced254e2fdd6739decd3" dmcf-pid="GNNIygZvoC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="뉴시스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/fnnewsi/20260812132210522wela.jpg" data-org-width="450" dmcf-mid="WH32QtJ6kl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/fnnewsi/20260812132210522wela.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            뉴시스
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="6ce80b3b99894cca6794fe8787193c9ec4d5e16ff085fb0b9898acac3b0958f4" dmcf-pid="HjjCWa5TgI" dmcf-ptype="general">
           <br>[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 20년간 축적된 1억1000만 건의 뉴스 댓글을 인공지능(AI)으로 분석해, 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다. 의심 계정은 2만3000여개에 달했고 댓글은 사회 갈등을 증폭시키는 내용이었다. 
          </div>
          <p contents-hash="f5bddd8c576ebc69308640a842cd1f358c95764fe602f9d52b6f9c37ab5a9b46" dmcf-pid="XAAhYN1yaO" dmcf-ptype="general">KAIST는 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 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 '설명 가능한 AI 기술'을 개발했다고 12일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="7a5286b6b1e689ab11336989d36d79e8941bf7fa9c7b24c864b435e8e8cbc03c" dmcf-pid="ZcclGjtWjs" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 이에 대한 구체적인 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다. </p>
          <p contents-hash="736846d267f2d72f1310cbfdbdc21ee179cc941e799d4f8daa0caea398d44ba8" dmcf-pid="5kkSHAFYgm" dmcf-ptype="general">연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적했다. 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억1000만 건의 댓글을 분석했다. </p>
          <p contents-hash="4eb3b09f7012cc0d69ce27d349a17af4e6fb82def1e998383caeb9231100b10b" dmcf-pid="1EEvXc3GAr" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고, 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다. </p>
          <p contents-hash="b92793fd1a9c50b827388847a58e5808207630780fb26883b42c5a6a0bde46b4" dmcf-pid="tDDTZk0How" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다. 이들은 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러졌다. 실제 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지 않고 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다. </p>
          <p contents-hash="39012efa18aeadefc90e097087bdd8a18770bd4bc18516ac76464f0c0cd75005" dmcf-pid="Fwwy5EpXjD" dmcf-ptype="general">이번 연구는 온라인 영향력 활동을 계정 단위의 단순 분류에서 한 단계 더 나아가, 어떤 메시지가 어떤 방식으로 사회적 갈등을 증폭시키는지를 AI가 찾아내고 그 판단 근거까지 제시했다는 데 의미가 있다. 향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다는 평가다. </p>
          <p contents-hash="7a4af3d2d8a2f258f947d6fa4693503359b291a243ff00ed08d3d633a5de815a" dmcf-pid="3rrW1DUZcE" dmcf-ptype="general">이원재 교수는 "20년간의 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 설명했다. </p>
          <p contents-hash="8bc4f807dd90e8ad919010175df5ccb63400b38f929f8d4ae2bba6efbbf81b4f" dmcf-pid="0mmYtwu5ak" dmcf-ptype="general">이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 'USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)'에서 13일 발표될 예정이다.</p>
          <p contents-hash="95b48e5d7bd9e0866f8ca1b849162baa5c22c2924fed969c86f85d07261ac275" dmcf-pid="pssGFr71Ac" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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