가짜 뉴스 연구에 팔 걷은 독일... 200억 지원

▶ 독일 연방연구부(BMBF)는 가짜뉴스에 대한 연구 프로젝트 9건에 총 1천500만 유로(약 200억 원)을 지원할 예정. 주제는 대부분 AI를 활용한 뉴스 분석 툴 개발이며, 가짜 뉴스의 사회적 영향력을 분석하거나, 그 대응을 위해 사회적/법적 프레임워크 조건을 확인하는 내용 포함.

▶ 각 프로젝트의 주요 내용은 다음과 같음.

① (FakeNarratives) 뉴스 서술 패턴을 인식하고, 허위 정보의 메커니즘과 전략을 체계적으로 밝히기 위한 디지털 도구 개발

 - 평판이 좋은 미디어조차도 SNS 등에 오해의 소지가 있는 정보를 반복 업로드함으로써, 극단적 성향의 정보채널로 사람들이 몰리는 현상 등을 방지

② (noFAKE) 의심스러운 자료를 사전에 분류하고, 이를 유사한 자료와 함께 모아 대량의 텍스트나 이미지를 자동으로 검열하는 AI 지원 시스템 개발

 - 페이스북(Facebook) 등 온라인 플랫폼에서 업로드 되는 이미지 또는 텍스트 자료 중 가짜 뉴스를 더 잘 인식할 수 있도록 개발

③ (Notorious) 연예인이 가짜 뉴스 확산의 불씨가 되는 패턴을 연구

 - 기자가 정보의 문지기(gatekeeper) 역할을 수행하는데 반해, 유명 연예인은 그러한 필터 기능 없이 거짓 정보를 공유하며, 그 전파 속도가 매우 빠름

④ (HybriD) 전문가들이 온라인 대용량 데이터를 실시간으로 평가하고, 그 패턴을 기록할 수 있는 웹 기반 분석 도구 개발.

 - 인간이 검사자 역할을 하고, 그 결과를 기계 시스템에 피드백함으로써 소프트웨어가 점진적으로 잘못된 정보 패턴을 개선

⑤ (PREVENT) 허위정보 확산 등에 대응할 수 있는 교육 시뮬레이션 개발

⑥ (DESIVE2) 과학적 사실로 혼동될 수 있는 건강허위정보를 특성화하고 분류하는 도구 개발

⑦ (VERITAS) 머신러닝을 통해 건강 뉴스를 체계적으로 분석. 허위 정보를 인식하고 사실관계를 확인할 수 있도록 지원하는 모델 연구

⑧ (DeFaktS) 소셜미디어 또는 메신저그룹에서 의심스러운 메시지를 수동으로 찾아내고, 이를 AI 모델에 공급. 이를 통해 AI가 거짓 정보의 특징과 문제를 학습하고, 추후 앱에서 자동 경고할 수 있도록 개발

⑨ (Dynamo) 거짓 정보의 출처와 그 확산 경로를 분석해 배포 패턴을 식별하고, 그 출처를 확인할 수 있는 소프트웨어 개발

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