노무현 정부부터 윤석열 정부까지, 20년간 네이버 뉴스에 쌓인 댓글 1억1천만 건을 AI가 훑었다. 

카이스트(KAIST) 연구진이 2006년부터 2025년까지 네이버 뉴스에 달린 댓글 약 1억1천만 건을 AI로 분석해 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정을 찾아내고, 왜 의심되는지까지 설명하는 기술을 개발했다.

카이스트는 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다.

이번 기술의 가장 큰 특징은 의심 계정을 골라낸 뒤 어떤 댓글의 어떤 표현이 판단 근거가 됐는지 확인할 수 있어 사람이 최종 판단을 내릴 수 있다.

연구팀은 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 단 계정들을 추적해 20년치 댓글을 분석했다.

AI가 들여다본 건 댓글의 내용만이 아니다. 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지, 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 갈등을 키울 만한 감정이 담겼는지, 그 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지를 차례로 살폈다. 이와 함께 계정의 활동 빈도와 기간, 다른 의심 계정과 얼마나 함께 움직였는지도 분석했다.

그 결과 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개가 식별됐다.

연구팀이 눈여겨본 건 이들의 ‘정치 성향’보다 갈등을 만드는 방식이었다. 특정 정치 진영을 대놓고 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 부추기는 메시지가 눈에 띄었다는 것이다.

대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개는 국내 유명 정치인이었다. 진보와 보수 어느 한쪽만 겨냥한 것도 아니었다. 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등 양 진영을 폭넓게 대상으로 삼았다. 결국 중요한 건 '누구 편이냐'보다 '얼마나 갈라놓느냐'일 수 있다는 얘기다.

연구팀은 외국 연계 영향력 활동이 특정 세력을 직접 지원하는 방식뿐 아니라, 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 키우는 방식으로도 나타날 가능성을 살펴봐야 한다고 설명했다.

이번 기술의 또 다른 특징은 AI의 '판단 이유'를 확인할 수 있다는 점이다. 의심 계정을 골라낸 뒤 어떤 댓글의 어떤 표현이 근거가 됐는지 확인할 수 있어 최종 판단은 사람이 내릴 수 있다.

선거처럼 사회적 관심과 갈등이 커지는 시기에는 포털이나 모니터링 기관이 수많은 댓글 가운데 먼저 들여다봐야 할 계정과 메시지를 골라내는 데 활용할 수 있다는 설명이다.

다만 AI가 곧바로 계정을 차단하거나 제재하는 방식은 아니다. 연구팀은 전문가의 판단을 돕는 ‘설명 가능한 콘텐츠 관리 도구’로 활용하는 것이 중요하다고 강조했다.

이원재 교수는 "20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다"며 "선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라고 설명했다.

이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 국제학술대회인 ‘USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)’에서 8월 13일 발표될 예정이다.