[과학 핫이슈]늘어나는 가짜뉴스...해법은?

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ⓒ게티이미지뱅크
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#인천시선거관리위원회는 6.13 지방선거 사전투표가 부정선거에 악용된다는 '가짜뉴스'를 SNS에 유포한 혐의로 A 씨를 검찰에 고발했다. A 씨는 '사전 투표는 용지에 인쇄된 QR코드에 개인 정보가 담겨 있어 비밀 투표가 아니다'라며 사전투표를 해서는 안 된다고 주장했다. 관련 내용을 담은 웹툰을 올려 수많은 사람에게 잘못된 정보를 전했다.

#한 후보의 팬클럽 밴드지기 B 씨는 과거 사고로 장애등급을 받은 상대 후보를 비방할 목적으로 가짜뉴스를 퍼뜨린 혐의를 받고 있다. 당시에 상대 후보를 살핀 의사를 인터뷰한 것처럼 꾸민 기사를 유포해 선관위로부터 고발당했다.

최근 진행된 6.13 지방선거에서도 여지없이 가짜뉴스가 쏟아져 나왔다. 심지어 훨씬 늘어났다. 검찰이 선거 당일 기준으로 적발한 가짜뉴스 선거사범은 812명이나 됐다. 4년 전 같은 선거 때보다 20% 넘게 늘어났다.

가짜뉴스는 불순한 의도로 조작된 뉴스를 뜻한다. '지라시'와 마찬가지로 사실 확인이 쉽지 않고 자극적인 내용을 소개한다. 그러나 행사하는 영향력은 훨씬 막강하다. 독자는 '아니면 말고' 식인 지라시를 잘 믿지 않지만, 기사와 같이 독자가 쉽게 믿을 수 있는 형식을 취한 가짜뉴스에는 쉽게 속는다. 형식 자체가 갖는 '공신력' 때문이다.

가짜뉴스는 유통 구조도 찌라시와 다르다. 지라시는 '카카오톡' 단체대화방과 같이 작은 모임을 타고 퍼져나간다. 반면에 가짜뉴스는 주로 페이스북과 같은 소셜네트워크서비스(SNS)나 인터넷커뮤니티와 같이 공개된 곳을 활용한다.

가짜뉴스는 이런 특성을 통해 엄청난 확산 속도를 가진다. 최근 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구 결과에 따르면 가짜뉴스가 온라인에서 확산하는 속도가 진짜 정보보다 6배 빠른 것으로 나타났다.

가짜뉴스 근절 방법으로는 인공지능(AI)을 활용하는 방법이 있다. 선진국에서는 이미 많은 연구가 진행되고 있다. 유럽 9개 연구소가 함께 한 '핌(Pheme)' 프로젝트가 대표적이다. 2011년 런던 폭동사건을 분석해 온라인 정보가 퍼지는 경로와 진실성 여부를 따졌다. 미국 콜롬비아대는 가짜뉴스 전파에 쓰이는 '봇(bot)'을 선별하고 실제 사용자와 봇 참여 비중을 보여주는 연구를 진행했다. 계속된 가짜뉴스 논란으로 골머리를 앓은 '페이스북'도 머신러닝과 같은 AI 기술을 활용한다. 과도하게 활동하는 계정을 포착하면 봇 계정이 아닌지 의심하고 검토를 거쳐 이를 차단한다.

우리나라에서도 관련 연구가 이뤄지고 있다. 차미영 KAIST 전산학부 교수팀이 뉴스에 담긴 각종 정보 패턴을 머신러닝으로 학습해 가짜 여부를 판단하는 기술을 연구했다.

대표적인 판단 기준은 정보 전파 추이다. 진짜 뉴스는 한 번 전파하면 잠시 주목을 받은 후 대중의 관심에서 멀어진다. 반면에 가짜뉴스는 재생산 과정을 거듭해 정보 노출을 극대화하고 관심을 쉽게 떨어지지 않게 한다. 이런 정보 전파 추이 학습으로 뉴스 진위 여부를 가려낼 수 있다.

글에 담긴 감성도 가짜뉴스를 가려내는 기준이 된다. 가짜뉴스는 명료하게 팩트를 전달하지 못하는 '회피성 언어'나 과장된 어휘를 활용하는 경우가 많다. 이런 언어 특징을 AI에 입력하면 가짜뉴스 여부 파악을 도울 수 있다.

연구자들은 AI가 사람보다 가짜뉴스 감지에 능할 수 있다고 설명한다. 사람이 미쳐 파악하지 못하는 가짜뉴스 특성을 AI로 정밀 감지할 수 있다는 것이다.

차미영 교수는 “자체 연구 결과에서 놀랍게도 AI는 90% 가까운 가짜뉴스 판별 능력을 보인 반면에 사람은 70%를 넘지 못했다”며 “아직 AI가 완벽한 것은 아니지만 지금 수준에서도 높은 성능을 발휘하고 있다”고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com

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