세계경제포럼, “AI 등 신기술이 만드는 가짜 정보·콘텐츠 만연…세계 최대 리스크”

가짜 정보 이미지. 사진=픽사베이

[아이티데일리] 디지털 기술과 양극화된 미디어 생태계가 가짜 정보의 확산을 부추기고 있다. 가짜 정보의 확산은 사회 전체의 신뢰 상실을 가속하고 있다. 신뢰를 회복하고 건전한 미디어 환경을 유지하기 위해 각국 정부, 미디어 기업, 기술 기업, 시민사회가 연계 협력해 대처해야 한다고 세계경제포럼(WEF)이 어젠다로 발표하고 이를 홈페이지에 소개했다.

WEF는 “디지털 기술이 우리 생활의 거의 모두에 침투하고 있는 지금, 정보의 송수신은 버튼을 클릭하는 것만으로 어느 때보다 쉽고 빠르게 이루어진다. 그런 와중에 가짜 정보도 전 세계로 확산되고 있으며, 가짜 정보의 물결이 정보 생태계와 민주주의 사회를 위협하는 가운데 진실과 신뢰가 근본적으로 위협받고 있다”고 지적했다.

온라인상에 허위 콘텐츠가 만연하고 있으며, 제도에 대한 신뢰를 전 세계적으로 악화시키고 있다. 실제로 뉴스를 높이 신뢰하는 사람은 40%에 불과하다. WEF의 '글로벌 리스크 보고서 2024'가 강조하듯이 가짜 정보는 향후 2년간 직면할 세계 최대 리스크로 간주되고 있다.

가짜 정보에 대응하려면 분야를 초월한 협력이 필요하다는 권고다. 각국 정부, 언론사, 빅테크, 시민사회가 협력해 가짜 정보 확산에 대한 다층적 방어책을 구축해야 한다는 것이다. 가짜 정보의 확산에 맞서기 위해 인터넷 사용자의 미디어 정보 리터러시를 높이고, 언론사의 독립성과 지속 가능성을 확보하며, 기술을 활용해 신뢰할 수 있는 저널리즘과 가짜 정보를 구별하는 것이 필요하다.

◆ 디지털의 신시대

현재의 디지털 시대는 정보 접근이나 뉴스의 소비 방법에 혁명을 가져왔다. 단편적인 미디어 생태계의 대두와 확산을 가속하고 있다. 미디어 환경은 매우 단순화되는 추세다.

이러한 변화는 정보 이용자가 독립적인 저널리즘의 가치를 이해하는 것을 어렵게 만든다. 또한 독립적인 사실에 근거한 저널리즘과 당파적인 의견의 구별이 모호(사실과 의견을 뒤섞는 정보전달)해져 가짜 정보를 만연하게 하고 불신과 분리를 조장한다.

독립된 저널리즘의 가치와 중요성에 대해 일반인들의 미디어 리터러시를 높일 필요가 있다. 저널리즘과 비 저널리즘을 구별하는 것이 여러 이유로 매우 어려워지고 있다. 나아가 미디어에서 신뢰는 가장 소중한 자산이며, 신뢰를 상실하는 순간 비즈니스 모델은 붕괴된다. 신뢰는 실수를 바로잡는 것이며 실수를 했을 때는 이를 정직하게 인정해야 한다. 그러나 가짜 정보 유포자는 그런 윤리와 저널리즘이 없다.

◆ 사실 정보 및 콘텐츠 규명의 어려움-비용, 시간, 위험

인스턴트 커뮤니케이션의 시대의 중요한 폐해는 가짜 정보가 진실을 검증하는 것보다 빨리 전파돼 혼란과 불신을 부추기는 것이다. 가짜 정보의 바이러스적 확산과 달리 정보의 진위를 밝히는 과정은 종종 시간과 노력이 수반된다.

진실은 많은 경우 천천히 밝혀진다. 중요한 정보가 사실로 입증되는 데는 대부분은 며칠, 몇 주, 때로는 몇 달이 소요된다. 그만큼 진실을 규명하는 작업에는 비용과 시간과 위험이 따른다. 특히 분쟁 지역이나 권위주의 체제 하에서의 보도에는 위험이 특히 크다. 정확한 현장 정보를 전달하는 것이 보다 어려워진다. 갈등이 첨예한 경우 가짜 정보와 콘텐츠가 더 많이 만들어지고 확산될 수 있다. 이는 여론을 만들어 내는 대중의 눈을 가린다.

◆ AI와 가짜 정보의 시대, 신뢰의 재구축

WEF 백서 'AI 시대의 책임 있는 미디어의 미래를 위한 원칙'은 구분하기 어려운 생성 AI 콘텐츠의 증가로 콘텐츠에 대한 신뢰성이 흔들리면서 미디어 자체를 신용하지 않는 이용자가 늘고 있다고 지적한다. 미디어 정보를 접하는 이용자들이 점점 가짜 정보에 민감해지고 있는 것이다.

가짜 정보가 만연하는 시대에 신뢰를 회복하고 건전한 정보 생태계를 유지하는 것은 정부, 미디어, 빅테크, 시민사회의 공동 노력이 필요하다. 현재, 가짜 정보에 대응하는 조치들이 진행되고 있다. 유럽연합(EU)은 최근 디지털 서비스법을 채택했다. 이 법은 온라인상의 유해한 콘텐츠를 겨냥한 것으로 투명성, 공공공간에서의 AI 사용, 위험성이 높은 시스템 등의 분야를 대상으로 한 포괄적인 AI 규제다.