[더테크 이지영 기자] KAIST가 20년간 축적된 1억1000만 건의 뉴스 댓글을 인공지능(AI)으로 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정과 메시지를 탐지하는 기술을 개발했다. 단순히 의심 계정을 분류하는 것을 넘어 AI가 어떤 표현과 행동을 근거로 판단했는지까지 제시하는 것이 특징이다.

KAIST는 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수·오혜연 교수 공동연구팀이 독일 막스플랑크 연구소 연구진과 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동 탐지하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다.

연구팀은 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 이들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정을 추적했다. 분석 대상은 2006년부터 2025년까지 네이버 뉴스에 작성된 댓글 약 1억1000만 건이다.

AI는 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현과 맥락을 분석하고, 도덕적 비난이나 맹목적 찬양 등 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지 확인한다. 이어 해당 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 분석한다.

댓글 내용뿐 아니라 계정의 활동 빈도와 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 행동 패턴도 함께 분석했다. 특히 AI 판단에 영향을 미친 댓글 속 표현을 함께 제시해 전문가가 의심 계정으로 분류된 이유를 확인할 수 있도록 했다.

연구팀은 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다.

분석 결과에서는 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다 한국 사회 내부의 갈등을 증폭시키는 활동 패턴이 나타났다. 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개는 국내 유명 정치인이었으며, 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 포함됐다.

연구팀은 이번 기술을 AI가 계정을 자동 차단하거나 제재하는 수단보다 전문가의 판단을 지원하는 도구로 활용하는 것이 중요하다고 설명했다. 선거와 국가적 위기 등 온라인 갈등이 급증하는 시기에 대규모 댓글에서 우선 검토할 계정과 메시지를 선별하는 방식이다.

이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 국제학술대회 ‘USENIX Security Symposium 2026’에서 13일 발표될 예정이다.