[이코노미스트 김기론 기자] 인공지능(AI) 분석 결과 네이버 뉴스 댓글에서 외국 연계 활동이 의심되는 계정 2만4천여 개가 포착됐다. 이들 계정은 특정 정당을 일관되게 지지하기보다 진보와 보수 양 진영의 정치인들을 모두 비난하며 한국 사회 내 갈등과 대립을 증폭시키는 활동 패턴을 보인 것으로 나타났다.

12일 한국과학기술원(KAIST)은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영·오혜연 교수 연구팀이 독일 막스플랑크 보안·정보보호연구소 토르스텐 홀츠 교수팀과의 국제 공동연구를 통해 외국 연계 영향력 활동 의심 계정과 댓글을 정밀 탐지하는 '설명 가능한 AI 기술'을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 국가안보전략연구원이 기존에 식별했던 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼고, 이들과 팔로우 관계이거나 같은 기사에 댓글을 단 작성자들까지 범위를 확대했다. 이를 통해 2006년 4월부터 2025년 3월까지 네이버 뉴스에 작성된 댓글 1억1천265만여 건과 이용자 404만여 명의 데이터를 종합 분석했다.

분석에는 댓글의 표현과 맥락, 비난·찬양 등의 도덕적 감정과 그 대상, 동일 문구 반복 비율, 계정 간 연관성 등 24개 특징을 파악하는 AI 모델이 사용됐다. 그 결과 네이버 뉴스 이용자의 약 0.6%에 해당하는 2만3천998개 계정이 외국 연계 활동 의심 대상으로 식별됐다. 다만 연구팀은 이들 계정이 실제 특정 외국 정부나 기관에 의해 직접 운영된다고 최종 확인된 것은 아니며, AI 분석에 따른 예측값으로 해석해야 한다고 덧붙였다.

의심 계정들의 활동을 분석한 결과, 외국이나 우호 세력을 직접 찬양하기보다는 한국 사회와 국내 정치인을 비난해 갈등을 자극하는 패턴이 두드러졌다. 특히 이용자 호응('좋아요' 비율 100%)이 높았던 한국 비난 댓글의 주요 표적 10개 중 7개가 전·현직 대통령과 대선 후보 등 진보와 보수 양 진영을 가리지 않는 주요 정치인들이었다.

또한 주요 선거 전후로는 의심 계정의 신규 유입이 크게 증가했다. 대선·총선·지방선거 전후 30일 동안 새로 포착된 의심 계정은 주당 평균 34.19개로, 비선거 기간(22.61개) 대비 약 51% 높은 수치를 기록했다.

이원재 KAIST 교수는 "외국 연계 의심 계정들은 어느 한쪽 진영을 지지하기보다 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 양상을 보였다"며 "이번에 개발된 기술은 선거철 등 사회적 갈등이 심화하는 시기에 유해 메시지나 검토가 필요한 계정을 우선 선별하는 관리 도구로 유용하게 활용될 수 있다"고 설명했다.

한편, KAIST 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 정보보안 학술대회인 'USENIX Security Symposium 2026'에서 오는 13일 발표될 예정이다.

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