생성형 AI 대화, 일본을 겨냥한 러시아의 새로운 정보전쟁인가

2025년 12월 28일, 일본 내 생성형 AI 대화 플랫폼을 둘러싸고 러시아의 개입 가능성이 수면 위로 떠올랐다. 최근 일본 정보 당국은 주요 AI 챗봇 서비스에서 발생하는 비정상적 대화 패턴과 특정 외부 세력 주도의 프롬프트 공격 사례를 분석, 실제 사용자 경험 데이터를 바탕으로 잠재적 위협을 식별했다. 특히 다수의 챗봇이 민감한 국가 정보, 외교 현안, 사회 분열 이슈에 대한 질문에 반복적으로 편향적 답변을 생성하는 사례가 발견됐으며, 이러한 현상의 배경에는 러시아 유입 IP 기반의 대량 트래픽, 촘촘히 짜인 텍스트 변조 방식, 그리고 특정 AI 커뮤니티에서 유통되는 지령형 프롬프트 패턴의 확산이 연관돼 있다는 것이다.

이번 사안의 중심에는 언어 생성을 통한 여론 조작, 사회 심리적 동요, 그리고 정보 왜곡이라는 전통적 정보전 기법과 생성형 AI가 결합된 새로운 형태의 사이버 위협 양상이 자리잡고 있다. 기술적으로는 AI 챗봇 서비스가 자연어 입력을 수집해 학습 데이터를 확장하는 과정에서, 악의적 사용자가 반복적으로 동일한 프롬프트를 입력하거나 다수 계정을 동원해 특정 방향으로 대화 로그를 축적시킬 경우 알고리즘 전체의 편향이 자연스럽게 강화될 수 있다. 이른바 ‘데이터 포이즈닝(data poisoning)’은 인공지능 분야에서 지난해부터 주목받아 온 위협 요소로, 러시아·중국 등 사이버전 강국의 전술 중 하나로 간주되고 있다.

현재까지 일본 보안 당국과 주요 AI 개발기업이 실제 취합한 로그 데이터에서는 문화·외교·정치 사안 관련 대화 흐름 중 사회적 논란을 야기할 수 있는 키워드를 기반으로 한 유도성 질문, 뉴스 조작 사례, 특정 국가에 우호적 내러티브의 삽입 등이 반복적으로 확인된 것으로 전해진다. 특히 러시아 쪽발 IP와 소셜봇 통합 솔루션을 활용한 대규모 비정상 접근, 다언어 교차 학습 상의 틈새를 노린 자동화된 시도는 2024~2025년 들어 크게 증가한 흐름이다. 일본 내 AI 제조사들은 자체 탐지시스템을 통해 대화 세션의 반복 패턴이나 악의적 입력을 걸러내는 등 여러 방어책을 도입했으나, 동적 적응형 정보 조작은 실시간 추적과 방어에 한계가 있음을 인정한다.

동아시아권 생성형 AI 서비스 안전성 문제는 일본뿐만 아니라 한국, 대만 등 인근 국가에서도 잇따라 문제로 지적되고 있다. 올해 상반기 한국 역시 공공기관 챗봇 서비스에 대한 ‘AI 입력 공격’ 시나리오, 대화 데이터 악성 배포 등의 시도가 감지되어 대응체계를 강화해왔다. 전세계적으로도 구글, 오픈AI, 메타 등 빅테크 플랫폼은 데이터 신뢰성 확보, 대규모 데이터 포이즈닝 방지, 그리고 AI의 정치적 악용 차단을 위한 솔루션 개발에 큰 노력을 투입 중이다.

특이점은 생성형 AI의 학습 메커니즘 특성상, 정상적 사용자 수가 많은 플랫폼일수록 비교적 신속하게 편향 입력이 중화되는 경향이 있으나, 상대적으로 제한적 언어권·주제별 대화 플랫폼에서는 소수 외부 세력의 개입 효과가 더욱 두드러진다. 러시아가 활용한 것으로 지목된 방안들은 익명화 인프라를 기반으로 한 멀티봇 운영, 은닉 프록시를 통한 대량 동시 접속, 학습 로그 변조형 프롬프트의 조기 파급 등, 이미 사이버전 분야에서 검증된 전략에 AI 대화모델의 약점을 결합한 형태로 분석된다.

실제 일본 AI업계 관계자들은 “기술상으론 사용자 프롬프트와 대화 기록의 분석만으로 공격 주체 식별이 쉽지 않다”면서 “반복 입력, 시간·패턴 기반 탐지, 기계 계정 인증 강화를 복합적으로 적용 중이나, 사회적 논란이 큰 이슈에서는 실시간 분석의 한계가 드러난다”고 밝혔다. 그간 러시아는 우크라이나 전쟁, 미국 대선 등 주요 국제 현안에서 사이버 심리전과 정보전 역량을 적극적으로 ​활용한 사례가 다수 기록되어 있다. 이번 일본 AI 대화 공격도 그 연장선상에서 이해할 필요가 있다.

결국 데이터 개방형 AI 모델의 잠재적 위험성과 정보 보안의 담론이 맞물리면서, 일본 사례는 생성형 AI의 사회 전파 양상에 대한 국가·산업 차원의 재조명이 이뤄지는 계기로 작용할 전망이다. 특히 기술적 방어 외에도 국제적 협력, 데이터 신뢰성 감시, 사용자 교육 등이 복합적으로 병행되어야만 AI 대화생성의 투명성과 안전성을 담보할 수 있다. 한편 러시아발 사이버위협에 대응한 일본 정부의 실질적 정책 변화와 AI업계의 기술 혁신, 그리고 시민사회 차원의 AI 위험소통 강화가 향후 핵심 과제로 대두되고 있다. 정보는 안전망을 필요로 하며, 기술적 진보가 그 자체로 신뢰를 담보하지 않는다는 점이 다시 한번 확인된 셈이다.

— 유재혁 ([email protected])