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[IT뉴스]생성형 AI로 여론조작, `꿈도 꾸지마`…사람 AI 소행인지 `콕` 집어내다

온카뱅크관리자

2025-06-23 20:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 한국어 AI 생성 댓글 탐지기술 개발<br>AI 댓글, 사람 다른 패턴..98.5% 정확도 탐지</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GBaX8AsdHW">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="15b9780efb2db501dcfb448ea2955b3d7a2b85aaccc28c3b6dc65abc88f9c584" dmcf-pid="HbNZ6cOJYy" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST가 개발한 한국어 AI 댓글 생성 프레임워크(XDAC)의 데모 탐지 및 식별 시연 예시도. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/23/dt/20250623200341387tycg.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="WuNm0QnbGG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/23/dt/20250623200341387tycg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST가 개발한 한국어 AI 댓글 생성 프레임워크(XDAC)의 데모 탐지 및 식별 시연 예시도. KAIST 제공
           </figcaption>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="539acfdf66a6068885fe386267a0f8522b146dba9362edd1c26eefd2da8f7536" dmcf-pid="XKj5PkIi5T" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST는 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하고, 댓글을 생성한 AI 모델까지 식별하는 AI 댓글 생성 프레임워크(XDAC)를 개발했다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/23/dt/20250623200342715aunr.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="Y5oGfNrR5Y" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/23/dt/20250623200342715aunr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST는 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하고, 댓글을 생성한 AI 모델까지 식별하는 AI 댓글 생성 프레임워크(XDAC)를 개발했다. KAIST 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="f15ec0de743dc01b8bb25abc66756984f8e54185c7c2a87f02bb68ee2950c628" dmcf-pid="Z9A1QECnGv" dmcf-ptype="general">생성형 인공지능(AI)이 한국어로 작성한 댓글을 높은 정확도로 탐지하면서 댓글 생성 AI 모델까지 식별하는 탐지하는 기술이 개발됐다. 앞으로 AI 기반 여론 조작 대응을 위한 기술적 기반으로 활용될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="f00ea8a9a1683cfd8f69e5d9b348c9610d524b30650de2f14cfe4137f7a22ac2" dmcf-pid="52ctxDhLtS" dmcf-ptype="general">KAIST는 김용대 전기및전자공학부 교수 연구팀이 국가보안기술연구소와 공동으로 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 'XDAC'를 개발했다고 23일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="0252a13beef3a2d44ad9e0ac3345563f82118a55535f0fefaa9c0326b486e764" dmcf-pid="1VkFMwloYl" dmcf-ptype="general">최근 생성형 AI는 뉴스 기사 맥락에 따라 감정과 논조까지 조절하며 몇 시간 만에 수십 만개의 댓글을 자동 생성할 수 있다. 이 때문에 이를 악용한 온라인 여론 조작 우려가 커지고 있다. 오픈AI의 GPT-4o의 경우 댓글 1개 생성 비용이 약 1원으로, 국내 주요 뉴스 플랫폼의 하루 평균 댓글 수인 20만 개를 생성하는 데, 단 20만원이면 가능하다. </p>
          <p contents-hash="4c9d89446f81a9e5b55de456eec8a3e3945e25b98302778c7e804f2122c29792" dmcf-pid="tDFdhpKGZh" dmcf-ptype="general">그동안 AI 생성글 탐지 기술은 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발돼 한국어의 짧은 댓글에는 적용이 어려웠다. 또한 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋이 부족하고, 기존의 단순한 프롬프트 방식으로는 다양하고 실제적인 댓글 생성에 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="b6ad8ca7d931a279fee4c6c293db3055d10398da7a466ad4d201f4f95ba059d5" dmcf-pid="Fw3JlU9HtC" dmcf-ptype="general">연구팀은 △14종의 LLM 활용 △자연스러움 강화 △세밀한 감정 제어 △참조자료를 통한 증강 생성 등 네 가지 전략을 적용한 AI 댓글 생성 프레임워크를 개발하고, AI 생성 댓글에 사람과 다른 고유한 말투 패턴이 있음을 확인했다.</p>
          <p contents-hash="1d53f73b3814e766f768951ac5414747ba02e10631d6fdd17f7327d5409a6e11" dmcf-pid="3r0iSu2XHI" dmcf-ptype="general">가령, AI 생성 댓글은 "∼것 같다", "∼에 대해" 등 형식적 표현과 접속어 사용이 많았고, 사람 생성 댓글은 반복 문자, 감정 표현, 줄바꿈, 특수기호 등 자유로운 구어체 표현이 상대적으로 빈번하게 쓰였다. 특수문자 사용에서도 AI는 표준화된 이모지를 주로 사용한 반면 사람은 한국어 자음(ㅋ, ㅠ, ㅜ 등)이나 특수 기호(★·● 등) 등 문화적 특수성이 담긴 다양한 문자를 썼다.</p>
          <p contents-hash="3008a0f90bbb355214430a714699c410140527a8e8ca4a65e65ec6fad37c1b05" dmcf-pid="0mpnv7VZXO" dmcf-ptype="general">연구팀은 이런 차이를 정교하게 반영해 탐지 성능을 높이고, 각 LLM의 고유 말투 특징을 파악해 어떤 AI 모델이 댓글을 생성했는지도 식별할 수 있도록 XDAC를 설계했다. 그 결과, XDAC는 AI생성 댓글 탐지 정확도가 기존 68%에서 98.5%로 향상됐고, 댓글 생성 LLM 식별에서도 84.3%의 정확도를 기록했다.</p>
          <p contents-hash="a2e59715494f0f5818022a4ab4e969d8ad60dba90c7cec981a23287493f7651d" dmcf-pid="psULTzf51s" dmcf-ptype="general">XDAC는 탐지뿐 아니라 심리적 억제 장치로 작용해 AI 악용 시도를 줄일 수 있었다고 연구팀은 설명했다. </p>
          <p contents-hash="a5d43850f44b5b2da78478d1cd4d7cb00bfbd195955d5ef6336e4780cf71e17c" dmcf-pid="UOuoyq41Hm" dmcf-ptype="general">고우영 KAIST 선임연구원은 "XDAC는 생성형 AI가 작성한 짧은 댓글을 높은 정확도로 탐지하고, 생성모델까지 식별할 수 있다"며 "의심스러운 계정이나 조직적 여론 조작 시도를 정밀 감시·대응하는 데 활용할 수 있으며, 실시간 감시 시스템이나 자동 대응 알고리즘으로 확장 적용할 수 있을 것"이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="95bc51c3c25ed9a21be01596a677cddffc991693ececaab9b67c9dd13c762550" dmcf-pid="uI7gWB8tYr" dmcf-ptype="general">이 연구결과는 AI 자연어 처리 분야 국제 학술대회인 'ACL 2025'에서 설명가능한 AI 기반 탐지 프레임워크로 채택됐다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
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