AI가 만드는 가짜 뉴스, 우리는 어떻게 대응해야 할까?

1. AI가 가짜 뉴스를 만들고 있다

디지털 시대가 되면서 정보가 생성되고 퍼지는 속도가 비약적으로 빨라지고 있다. 특히 AI기술이 발전하면서 뉴스 제작방식에서도 지금까지와 다르게 변화가 생기고 있다. 하지만 AI 기술이 가짜뉴스를 생성하는데 활용되기도 하면서, 허위정보가 더 정교해지고 확산되는 속도가 빨라지고 있다. 

최근에 AI로 만들어진 정보가 이제는 그 정보를 전달하는 수준을 넘어서 사실과 거짓을 구분하기 힘들 정도로의 수준 높은 기사와 영상, 이미지를 자동으로 생성하고 있다. 한 사례로는 AI기반 텍스트 생성모델인 GPT, AI 딥페이크 기술을 활용한 조작 영상 등이 있다.

이제 우리는 AI가 만들어낸 가짜 뉴스에 대해 어떻게 대응해야 하는지에 고민해야 하는 시점이 왔다. AI가 생성하는 가짜뉴스는 어떤 방식으로 작동을 하고, 실제 사회에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이를 막기 위해서 우리는 어떤 해결책을 마련해야 할 것인지에 알아보고자 한다. 

 

 

2. AI가 만드는 가짜 뉴스의 원리

1) 자연어 생성 AI – 가짜 기사 자동 생성

AI기반의 발전으로 뉴스가 단시간 내에 생성될 수 있게 되었다. 그중 하나가 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델을 사용하여 뉴스내용을 제작하는 것이다.

1. 특정 키워드를 입력하면 AI가 관련된 기사 자동 생성
2. 신뢰할 수 있는 뉴스 형식을 모방하여 더욱 그럴듯한 문장 구성
3. 실제 존재하는 인물, 사건을 섞어 넣어 사실처럼 보이게 함
4. 가짜 뉴스 배포 후 소셜미디어에서 빠르게 확산

한 AI 연구팀은 실험적으로 GPT-3을 사용해 특정 정치인의 부정부패 스캔들에 대한 가짜 뉴스를 생성했다. 놀랍게도, 해당 기사는 진짜 뉴스처럼 보였고, 사람들은 이를 쉽게 사실로 받아들였다.

2) AI 딥페이크 – 가짜 영상과 음성 조작

딥페이크(Deepfake) 기술은 AI가 특정 인물의 얼굴을 조작하여 가짜 영상을 만드는 기술이다. 이 기술은 원래 영화나 엔터테인먼트 분야에서 많이 활용이 되었지만, 최근에는 특정 기술 없이도 쉽게 제작이 가능해지면서 정치·사회적 목적으로 악용되는 사례가 늘어나고 있다.

• 유명 정치인이 하지 않은 발언을 실제처럼 보이게 만드는 영상 생성 
• 유명인의 얼굴을 합성하여 허위 사실 유포 
• 가짜 인터뷰나 뉴스 리포트 제작

2018년에는 AI가 미국 전 대통령 버락 오바마의 얼굴과 목소리를 조작하여 가짜 연설 영상이 만들어졌었다. 이 영상을 사실과 구분하기 힘들어하는 사람들이 생기면서 그 가짜 뉴스를 믿는 사람도 있었다. 

 

 

3. AI가 만드는 가짜 뉴스가 사회에 미치는 영향

1) 정치적 조작과 여론 왜곡

AI 가짜 뉴스는 정치적인 목적으로 악용될 위험이 크다. 특히 선거 기간 중에는 특정 후보를 비방하거나 지지하는 가짜 뉴스가 대량 생산되어 유권자들의 판단을 흐리게 만들 수 있다.

2016년 미국 대선 당시 AI 기반 가짜 뉴스가 확산되면서 특정 후보에 대한 부정적인 여론을 형성되었다. 또한, 2022년 프랑스 대선에서는 AI 딥페이크 영상이 등장하여 유권자들을 혼란스럽게 만들면서 논란이 되었던 적이 있었다.

이처럼 AI가짜 뉴스는 대중의 인식을 왜곡하고, 정치적 혼란을 초래할 수 있다. 

2) 금융 시장 혼란과 경제적 피해

가짜 뉴스는 금융 시장에도 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 특정 기업이 파산했다는 허위 뉴스가 확산되면 투자자들에게 혼란을 주어 주가가 급락할 위험이 있다.

실제로 2013년, 해커들이 AP(Associated Press) 트위터 계정을 해킹해 "백악관 폭탄 테러 발생"이라는 가짜 뉴스를 퍼뜨렸다. 이 가짜 뉴스가 퍼지면서 미국 주식 시장이 몇 분 만에 1,360억 달러(약 180조 원) 손실을 입었다.

AI가 생성한 허위 경제 뉴스가 금융시장을 조작할 경우, 글로벌 경제에도 심각한 영향을 미칠 수 있다.

 

 

4. AI가 만든 가짜 뉴스를 막기 위한 해결책

1) AI 기반 가짜 뉴스 탐지 기술 도입

아이러니하게도 AI가 가짜 뉴스를 생성하는 만큼, AI를 활용한 탐지 기술도 빠르게 발전하고 있다.

• 패턴 분석: AI가 뉴스 기사 패턴을 분석하여 신뢰성을 판단
• 출처 검증: AI가 뉴스의 출처를 추적하고 신뢰할 수 있는 정보인지 분석
• 딥페이크 감지: AI가 영상 속 비정상적인 패턴을 감지하여 가짜 여부 판단

현재 구글, 페이스북, 트위터 같은 글로벌 IT 기업들은 AI를 활용해 가짜 뉴스를 탐지하는 알고리즘을 도입하고 있다.

2) 미디어 리터러시 교육 강화

AI가짜뉴스를 완벽하게 차단할 수는 없다. 그렇게 때문에 우리들은 가짜뉴스를 구분할 수 있는 시각을 가져야 할 필요가 있다. 

• 뉴스 출처를 확인하는 습관 기르기
• 자극적인 제목과 내용에 대한 비판적 사고 기르기
• 여러 신뢰할 수 있는 매체를 비교하여 정보 검증하기

미국과 유럽 일부 국가에서는 이미 학교 교육 과정에 미디어 리터러시 교육을 포함하여 가짜 뉴스를 판별하는 방법을 가르치고 있다.

3) 정부와 플랫폼의 적극적인 대응

정부 차원에서 AI 가짜 뉴스를 방지하기 위한 법적 조치를 마련하는 것도 필요하다.

• EU: 2018년, '디지털 서비스법'을 통해 가짜 뉴스 확산 방지 대책 시행
• 싱가포르: 가짜 뉴스 유포자를 처벌하는 '온라인 허위정보 방지법' 도입

그리고 SNS 플랫폼 기업들도 자체적인 알고리즘을 통해 가짜 뉴스 유포를 차단하고 있다.

 

가짜 뉴스

 

5. AI 시대, 가짜 뉴스와의 싸움은 계속된다

AI가 가짜 뉴스를 생성하는 기술은 점점 정교해서 이제는 사실 구분이 어려울 정도의 수준에 도달했다. 그리고 자연어 처리 AI와 딥페이크 기술을 이용해 허위 정보를 퍼뜨리는 사례가 늘어나면서, 사회적 혼란이 더욱 심화되고 있다.

일부는 딥페이크 기술을 범죄에 악용하기도 하고, 또 다른 일부는 문제의 심각성을 인지를 하지 못한 채 쉽게 딥페이크를 이용해 가짜뉴스를 생성하고 확산시킨다. 사회적으로 큰 이슈가 일어날수록 가짜뉴스가 더 많이 만들어지고, 이러한 뉴스는 빠르게 확산된다. 특히 위기 상황에서는 사람들이 정보를 신속하게 소비하려는 경향이 있어, 검증되지 않은 정보가 빠르게 공유가 되면서 오히려 혼란을 초래할 수 있다. 이로 인해 많은 사람들이 가짜뉴스라는 것을 인지를 못한 채 잘못된 정보를 사실로 받아들이게 된다. 

이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 활용한 탐지 기술, 미디어 리터러시 교육, 정부의 규제 강화 등 다양한 방법을 통해 가짜 뉴스의 확산을 막을 수 있다. 그리고 이러한 기술적 대응뿐 아니라 개개인이 가짜 뉴스를 구별할 수 있게끔 정보 판단 능력을 키우는 것도 중요하다고 볼 수 있다. 

AI가 정보를 생성하는 시대, 우리는 더욱 신중하게 뉴스를 소비해야 하며, 그 뉴스의 출처를 검토하고 비판적으로 정보를 받아들이는 태도가 필수적일 것이다. AI가 정보 생산의 중심이 되는 미래에는 가짜뉴스와의 싸움이 계속 이어질 것이며, 이를 효과적으로 대응하기 위해서는 올바른 정보 판별 능력을 갖추는 것과 사회적 협력을 강화하는 것이 점점 더 중요해질 것이다.