AI가 가려낸 외국 연계 의심 활동, 국내 정치권 겨냥

네이버 뉴스 댓글 1억1265만여 건을 인공지능으로 분석한 결과, 외국 연계 영향력 활동 가능성이 있는 계정 2만3998개가 최종 분석 대상으로 분류됐다. 이들 계정의 활동에서는 외국이나 우호 세력을 직접 찬양하기보다 대한민국과 한국 사회를 비난하는 양상이 두드러졌고, 진보·보수 양쪽의 국내 정치인이 주요 공격 대상으로 나타났다.

KAIST 문화기술대학원 이원재 교수와 전산학부 차미영·오혜연 교수 연구팀은 독일 막스플랑크 보안·정보보호연구소 토르스텐 홀츠 교수와 분석 AI를 개발했다. 모델은 댓글의 표현과 맥락, 비난·찬양 등 도덕적 감정과 대상을 살폈으며, 팔로우 관계와 동일 문구 반복 비율, 활동량, 이용자 반응 등 24개 특징을 계정 판별에 적용했다. 기존 의심 계정 70개와 수작업으로 선별한 일반 계정 81개가 학습·검증에 쓰였다.

분석은 국가안보전략연구원이 식별한 외국 연계 계정 70개에서 출발해 팔로우 관계로 연결됐거나 같은 기사에 댓글을 쓴 이용자로 확대됐다. 대상 기간은 2006년 4월부터 2025년 3월까지다. AI가 처음 분류한 의심 계정은 2만5381개였으며, 이 가운데 의심 댓글이 한 건도 발견되지 않은 1383개가 제외됐다. 다만 최종 계정들은 외국 정부나 기관이 운영한다고 독립적으로 확인된 행위자가 아니라 AI가 가능성을 제시한 예측값이다.

이들 계정과 기존 의심 계정 70개의 댓글 가운데 ‘좋아요’ 비율이 100%인 한국 비난 댓글을 살펴보니 주요 표적 10개 중 7개가 전·현직 대통령을 포함한 국내 정치인이었다. 이는 전체 분석에서 양 진영 정치인이 표적이 됐다는 뜻이며, 개별 계정이 두 진영을 모두 공격했다는 의미는 아니다. 선거 전후 30일이 포함된 주간에는 새 의심 계정이 평균 34.19개로 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다. 같은 기간 일반 신규 이용자도 24% 늘었고 신규 이용자 중 의심 계정 비율은 0.82%에서 0.91%로 소폭 상승해, 선거 개입이나 조직적 동원으로 단정할 근거는 되지 않는다. 연구진은 이 기술을 갈등이 커지는 시기에 우선 점검할 메시지를 선별하는 기준으로 제시했다.