"AI가 가짜뉴스 판별하고 대중이 진짜정보 생산하는 시대 왔다 "

사이언스 얼라이브 2019 오픈토크3

차미영 KAIST 전산학부 교수는 6일 대전 유성구 기초과학연구원(IBS) 과학문화센터에서 열린 ‘사이언스 얼라이브 2019 오픈토크3’ 주제 발표자로 나섰다.

“사람들은 보는 정보를 대부분 믿는 습성이 있습니다. 가짜 정보를 얼마나 탐지할 수 있는가에 대해 실험한 결과, 사람들은 자신이 접하는 정보의 80% 이상을 가짜인지 아닌지 알 수 있다고 했지만 실제로는 60% 정도만 맞췄습니다.” 

차미영 KAIST 전산학부 교수는 6일 대전 유성구 기초과학연구원(IBS) 과학문화센터에서 열린 ‘사이언스 얼라이브 2019 오픈토크3’ 주제 발표자로 나서 “한국은 특히 원자력발전소에 대한 가짜 과학 뉴스가 굉장히 많다”며 “과학 커뮤니케이션에 있어 인공지능(AI)은 가짜 정보의 전파나 생성을 막는데 적극 활용할 수 있는 도구가 될 것”이라며 이같이 말했다.

차 교수는 IBS 수리및계산과학연구단의 데이터사이언스그룹 연구책임자로 AI를 활용해 초대형 데이터를 분석하는 계산 방법 개발하고 이를 가짜뉴스 등 사회문제해결에 적용하는 연구를 진행 중이다. 그는 이날 ‘AI, 데이터사이언스, 그리고 과학커뮤니케이션’을 주제로 발표에 나섰다.

차 교수에 따르면 AI를 통해 가짜뉴스를 판별할 수 있다. 진짜뉴스와 비교해 가짜뉴스가 보이는 패턴상의 특징이 있기 때문이다. 그는 “진짜 뉴스는 뉴스 사이클이 있어서 처음에는 많이 이야기를 하고 일주일이 지나면 아무도 그 이야기를 안한다”며 “가짜뉴스는 새로운 커뮤니티를 찾아가면서 20일, 40일이 지나도 자꾸 등장한다”고 설명했다. 진짜 뉴스는 시간이 흐르며 파급력이 약해지는 반면 가짜뉴스는 지속해서 반복되는 패턴이 나타나다는 것이다.

또 가짜 뉴스가 퍼지는 형태에도 차이가 있다. 진짜 뉴스는 사람을 통해 전달되지만 가짜 뉴스는 점조직 형태의 네트워크를 보인다. 산발적으로 어떤 연결 구조가 잠깐 생겼다 마는 그런 구조란 얘기다. 차 교수는 이런 차이점을 통해 가짜 뉴스의 전파와 생성을 막을 수 있을 것으로 보고 있다. 실제로 차 교수 연구팀이 개발한 AI 알고리즘은 가짜뉴스를 80%에서 최대 95%까지 판별해낼 수 있다. 인간의 가짜뉴스 판별 수준이 60% 정도인 것과는 대조적이다.

차미영 교수

차 교수는 가짜뉴스 연구를 진행하며 발견한 새로운 형태의 정보 생산 플랫폼도 소개했다. 먼저웹MD’는 과학자들의 언어를 어려워한 대중들이 직접 그들의 언어로 의학 정보를 공유하는 웹사이트다. 예를 들어 알레르기 치료제로 쓰이는 ‘베네드릴’을 복용한 후 그 증상에 대한 정보를 복용자가 직접 웹사이트에 게재한다. 후기는 증상별로 분류되며 이를 통해 과학자가 쓰는 어려운 전문 용어가 아닌 대중의 언어로 의학정보를 공유하는 식이다.

또 다른 플랫폼인 ‘페이션스라이크미’란 웹사이트도 있다. 이 웹사이트도 웹MD와 마찬가지로 대중이 직접 그들의 언어로 정보를 입력한다. 인종, 키, 신장 등 인구학적 입력하고 어떤 약을 복용했을 때의 후기를 올리는 식이다. 차 교수는 “나와 비슷한 인구학적 정보를 가진 사람이 먹은 약 중에서 어떤 약이 제일 효과적이었는지 여기서 검색을 해볼 수 있다”며 “여기서 자연적으로 발생하는 데이터로 다시 연구가 이뤄져 승인을 받았던 약이 다시 승인을 거절당한 사례들도 있다”고 말했다. 

두 사이트의 공통점은 과학자들의 언어를 어려워한 대중들이 직접 그들의 언어로 의학 정보를 공유하기 위해 만든 플랫폼이란 것이다. 차 교수는 “’배가 좀 알싸하게 아프고요’라는 일반인의 언어와 이를 기술하는 의사들의 언어는 다르듯 전문가의 이야기와 일반인들의 이야기가 많이 다르다”며 “사람들이 의학에 대한 정보들을 수집하고 일반인이 이해하기 쉽도록 도와주는 플랫폼들”이라고 말했다. 
 

▶생중계 링크 https://www.facebook.com/ibs.officialsite/videos/801053780353016/?v=801053780353016

[고재원 기자 jawon1212@donga.com]