"합성 합의 (Synthetic Consensus)"의 시대: 차세대 AI 스웜(AI swarms)이 온라인 영향력 규칙을 재작성하는 방법
디지털 환경이 지각 변동을 앞두고 있습니다. 수년간 소셜 미디어 이용자들은 자동화된 영향력 작전의 어설픈 흔적을 알아보는 법을 배워왔습니다: 수천 번 반복된 동일한 트윗, 빈 프로필 사진, 그리고 딱딱하고 로봇 같은 문장체. 그러나 학술지 Science의 연구진이 발행한 새 경고는 그런 시절이 끝났음을 시사합니다. 우리는 "악성 AI 스웜"—인간 행동을 무섭도록 정교하게 모방할 수 있는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)-구동 페르소나 네트워크—의 시대에 접어들고 있습니다.
Creati.ai에서는 오랫동안 생성형 AI (Generative AI)와 디지털 문화의 교차점을 주시해 왔습니다. 최근 발견은 우리가 단순한 스팸 봇을 상대하는 것이 아니라, 생각하고 적응하며 평균적인 인간보다 훨씬 더 설득할 수 있는 AI 에이전트의 조직적인 군대와 마주하고 있음을 보여줍니다.
스웜의 구조
SINTEF Digital의 Daniel Schroeder와 런던 City St George’s 대학의 Andrea Baronchelli를 포함한 전문가 연합이 주도한 이 연구는 디지털 전쟁의 근본적 업그레이드를 개괄합니다. 대량과 반복에 의존하는 전통적 봇넷과 달리, 이러한 차세대 스웜은 고급 대형 언어 모델(LLM)의 힘을 활용해 "조정된 커뮤니티"를 만듭니다.
이들 AI 에이전트는 뚜렷한 성격, 기억, 그리고 글쓰기 스타일을 지닙니다. 그들은 중앙 메시지를 단순히 복사·붙여넣기 하지 않습니다; 즉흥적으로 대응합니다. 정치적 운영자가 특정 내러티브를 밀어붙이고자 하면, 스웜은 슬로건을 단순히 스팸으로 뿌리지 않습니다. 한 에이전트는 그 관점을 지지하는 진심 어린 개인적 일화를 게시할 수 있고, 다른 에이전트는 "데이터 기반"의 논리적 주장을 제시하며, 세 번째는 결국 스레드 내 다른 이들에 의해 "설득되는" 회의론자의 역할을 맡습니다.
협업 대필(ghostwriting) 및 적응
위험은 스웜이 지속성(persistence)과 문맥을 유지할 수 있는 능력에 있습니다. 이들 에이전트는 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 대화를 추적하고, 이전 상호작용을 기억하여 인간 사용자와 신뢰를 쌓습니다. 그들은 소프트웨어라기보다는 협업 즉흥 공연단처럼 기능하며, 인간의 감정과 반박에 실시간으로 반응합니다. 이러한 역동적 능력 때문에 현재의 탐지 방법으로는 진짜 인간 커뮤니티와 구별하기가 거의 불가능합니다.
설득 격차: 기계 vs. 인간
최근 실험에서 드러난 가장 충격적인 통계 중 하나는 이 시스템들의 순수한 설득력입니다. 연구와 관련 실험에 인용된 바에 따르면, AI 챗봇은 의견을 바꾸려 할 때 인간보다 3~6배 더 설득력이 있을 수 있습니다.
이러한 "설득 격차(persuasion gap)"는 AI가 방대한 데이터셋에 접근할 수 있고 인지적 피로가 없다는 데서 기인합니다. 인간 토론가는 피곤해지거나 감정적이 되거나 중요한 사실을 잊을 수 있지만, AI 에이전트는 대상의 인구통계학적·심리적 프로필에 맞춘 완벽한 반박점을 즉시 찾아 제시할 수 있습니다.
"대중의 지혜(Wisdom of Crowds)"를 이용하기
이들 스웜의 주된 목표는 연구자들이 말하는 **합성 합의**를 만들어 내는 것입니다. 인간은 진화적으로 다수의 견해를 신뢰하도록 설계되어 있습니다—즉, "대중의 지혜"입니다. 우리가 겉으로 보면 독립적인 여러 사람이 어떤 주제에 동의하는 것을 볼 때, 우리는 본능적으로 그 주장에 타당성이 있다고 가정합니다.
AI 스웜은 이 인지적 지름길을 탈취합니다. 댓글란을 다양한, 상이하지만 수렴하는 목소리들로 채워 공공의 지지의 신기루를 만들어냅니다. 이는 단순히 개인을 오도하는 것을 넘어서 플랫폼 전체의 사회적 규범 인식을 왜곡해, 극단적 소수 견해를 주류처럼 보이게 하거나 정당한 반대 의견을 제조된 소음으로 잠재울 수 있습니다.
디지털 괴롭힘과 사용자 침묵
위협은 정치적 조작을 넘어서 직접적 디지털 억압으로 확장됩니다. 연구는 스웜이 기자, 활동가, 반대자 같은 특정 대상을 침묵시키기 위해 배치되는 "합성 괴롭힘"의 가능성을 강조합니다.
이 시나리오에서 표적은 단순한 욕설 스팸을 받는 수준이 아닙니다. 그들은 관심 트롤링(concern trolling), 정교한 가스라이팅(gaslighting), 그리고 개인사를 언급하는 위협의 집중포화를 마주할 수 있으며—이 모든 것이 인간 트롤 팜이 따라올 수 없는 규모로 자동 생성됩니다. 수천 명의 적대적이고 지능적이며 끈질긴 "사람들"을 상대하는 심리적 비용은 표적을 공적 영역에서 완전히 물러나게 만들도록 설계되어 있습니다.
위협 비교: 옛 봇 vs. 새로운 스웜
이 진화의 규모를 이해하려면, 이 새로운 에이전트들을 우리가 익숙한 자동화 시스템과 비교하는 것이 도움이 됩니다.
Table: The Evolution of Automated Influence
| Feature | Traditional Botnets | Next-Gen AI Swarms |
|---|---|---|
| Core Technology | Simple Scripts / Pre-written Text | Large Language Models (LLMs) |
| Behavior | Repetitive, high-volume spam | Adaptive, context-aware dialogue |
| Identity | Generic, often blank profiles | Distinct personas with backstory/memory |
| Coordination | Centralized "Copy-Paste" | Decentralized "Mission-Based" Improvisation |
| Detection Difficulty | Low (pattern matching) | High (behavioral analysis required) |
| Primary Goal | Amplify visibility (Likes/Retweets) | Manufacture "Synthetic Consensus" & Trust |
AI 영향력의 시대에서의 방어
연구진은 플랫폼에 단순히 "봇을 금지하라"고 기대하던 시대가 끝나가고 있다고 주장합니다. 이 스웜들은 인간과 매우 흡사하게 행동하기 때문에 공격적 필터링은 결국 실사용자를 침묵시키고 반발을 초래할 것입니다. 대신 연구는 출처(provenance)와 비용(cost)에 기반한 방어 전략을 제안합니다.
조작 비용 올리기
모든 AI 에이전트를 완벽히 탐지할 수 없다면, 그것들을 대규모로 운영하기에는 지나치게 비용이 들게 만들어야 합니다. 이는 고도 도달 계정(high-reach accounts)에 대한 "개인성 증명(proof-of-personhood)" 자격 증명이나 콘텐츠의 암호화 워터마킹(cryptographic watermarking)을 도입하는 것을 포함할 수 있습니다. 더 나아가 연구진은 개별 게시물 대신 조정된 행동 패턴을 추적·분석하기 위한 전 세계 분산 네트워크인 "AI 영향 관측소(AI Influence Observatory)"의 창설을 제안합니다.
Creati.ai에서는 이것이 중대한 전환점임을 믿습니다. 창작을 위한 도구들이 곧 조작의 도구가 되고 있습니다. AI 스웜이 진정한 공적 담론과 알고리즘적 연극의 경계를 흐리기 시작함에 따라, "합성 합의"와 진실을 구별하는 능력은 디지털 시대에서 가장 가치 있는 기술이 될 수 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼들이 직면한 과제는 더 이상 단순한 중재가 아니라, 인간의 현실 자체를 보존하는 일입니다.
