이것을 상상해 보세요: 일어나서 소셜 피드를 확인하면 수백 개의 계정에서 반복되는 동일한 선동적인 헤드라인을 발견하게 됩니다. 각각의 게시물은 분노나 경각심을 불러일으키기 위해 제작되었습니다. 모닝 커피를 끓일 때쯤에는 이 이야기가 입소문을 타고 합법적인 뉴스를 가리고 인터넷 전반에 걸쳐 열띤 논쟁을 불러일으켰습니다. 이 장면은 가상의 미래가 아니라 현실입니다. 컴퓨터 선전.
이러한 캠페인의 영향은 더 이상 소수의 Reddit 포럼에만 국한되지 않습니다. 2016년 미국 대통령 선거 당시, 러시아와 연계된 트롤 농장이 페이스북과 트위터에 넘쳐났습니다. 사회 분열을 조장하도록 고안된 콘텐츠로 1억 2천 6백만 명 이상의 미국인. 같은 해 영국의 브렉시트 국민투표는 자동화된 계정으로 인해 가려졌습니다.여론에 영향을 미치기 위해 양극화된 이야기를 쏟아내는 것. 2017년 프랑스 대선은 한 사건으로 인해 흔들렸다. 해킹된 문서의 막판 덤프의심스럽게 조직된 소셜 미디어 활동으로 증폭되었습니다. 그리고 코로나19가 전 세계적으로 확산되었을 때 치료 및 예방에 관한 온라인 잘못된 정보가 산불처럼 퍼져 때로는 생명을 구하는 지침이 사라지기도 했습니다.
이러한 조작 작업의 원동력은 무엇입니까? 구식 스팸 스크립트와 트롤 팜이 길을 닦았지만 이제는 현대 공격이 활용됩니다. 최첨단 AI. 에서 변압기 모델 (사람처럼 들리는 이상한 게시물을 생성하는 GPT와 같은 시스템을 생각해보세요) 사용자 반응을 기반으로 전술을 지속적으로 개선하는 실시간 적응에 이르기까지 선전의 세계는 놀라울 정도로 정교해졌습니다. 우리 삶의 대부분이 온라인으로 이동함에 따라 이러한 숨겨진 세력과 이들이 소셜 네트워크를 어떻게 활용하는지 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
아래에서는 역사적 뿌리 컴퓨터 선전을 연구하고 오늘날의 허위 정보 캠페인을 촉진하는 기술을 계속 탐색합니다. 우리의 사고를 재구성하기 위해 협력적인 노력이 어떻게 기술을 활용하는지 인식함으로써 우리는 조작에 저항하고 진정한 대중 담론을 되찾는 첫 번째 단계를 밟을 수 있습니다.
컴퓨터 선전의 정의
컴퓨터 선전은 자동화된 시스템의 사용을 의미합니다. 데이터 분석AI는 여론을 조작하거나 대규모 온라인 토론에 영향을 미칩니다. 여기에는 특정 내러티브를 확산시키고, 오해의 소지가 있는 정보를 뿌리거나, 반대 의견을 침묵시키기 위한 봇 네트워크, 가짜 소셜 미디어 계정, 알고리즘에 따라 맞춤화된 메시지 등의 공동 노력이 필요한 경우가 많습니다. AI 기반 콘텐츠 생성, 하이퍼 타겟 광고, 실시간 피드백 루프를 활용하여 컴퓨팅 선전 뒤에 있는 사람들은 비주류 아이디어를 증폭시키고, 정치적 감정을 흔들고, 진정한 대중 담론에 대한 신뢰를 약화시킬 수 있습니다.
역사적 맥락: 초기 봇 네트워크부터 현대 트롤 농장까지
1990년대 후반과 2000년대 초반 인터넷은 자동화된 스크립트의 첫 번째 물결—“봇”—스팸 이메일, 조회수 부풀리기, 채팅방 자동 응답에 주로 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 비교적 간단한 스크립트는 더 많은 기능으로 발전했습니다. 목적이 있는 정치적 도구 그룹은 포럼, 댓글 섹션 및 초기 소셜 미디어 플랫폼에서 공개 대화를 형성할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
- 2000년대 중반: 정치 로봇의 등장
- 예: ~ 안에 2007년, 초기 소셜 플랫폼에서 조직화된 봇 떼에 대한 보고서가 나타났습니다. 좋다 마이스페이스 그리고 페이스북특정 후보자를 홍보하거나 경쟁자를 비하하는 데 사용됩니다.
- 중국의 “50센트 군대” 또 다른 초기 그림은 다음과 같습니다. 2004년~2005년정부 소속 댓글 작성자는 온라인 토론을 국가가 선호하는 방향으로 유도하기 위해 게시물당 50센트를 받은 것으로 알려졌습니다.
- 2000년대 후반~2010년대 초반: 트롤 농장의 등장
- 2009~2010: 전 세계적으로 정부와 연계된 그룹이 형성되기 시작했습니다. 트롤 농장사람들을 고용하여 수많은 가짜 소셜 미디어 계정을 만들고 관리합니다. 그들의 임무는 분열을 일으키거나 오해를 불러일으키는 게시물로 온라인 스레드를 가득 채우는 것입니다.
- 러시아 트롤 농장: 에 의해 2013년~2014년, 인터넷 조사 기관 상트페테르부르크의 IRA(IRA)는 국내외 청중을 대상으로 한 허위 정보 캠페인을 제작하여 악명을 얻었습니다.
- 2016년: 글로벌 선거 간섭이 일어나는 전환점
- 동안 2016년 미국 대통령 선거트롤 농장과 봇 네트워크가 중심 무대를 차지했습니다. 나중에 조사한 결과 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다. 수백 개의 가짜 Facebook 페이지와 Twitter 계정많은 사람들이 IRA로 추적되어 당파적인 내러티브를 추진하고 있었습니다.
- 이러한 전술은 다음에도 나타났습니다. 브렉시트 2016년에는 자동화된 계정이 “탈퇴” 및 “잔류” 캠페인을 중심으로 양극화 콘텐츠를 증폭시켰습니다.
- 2017~2018: 세간의 이목을 끄는 폭로 및 기소
- ~ 안에 2017년, 프랑스 대통령 선거 의 표적이 되었다 후보자에 대한 허위 문서 및 비방을 퍼뜨리는 봇 네트워크.
- ~ 안에 2018미국 법무부 IRA와 연계된 러시아인 13명을 2016년 선거 개입 혐의로 기소트롤 농장에 대한 가장 널리 알려진 법적 조치 중 하나입니다.
- 2019년 및 그 이후: 글로벌 단속 및 지속적인 성장
- 지저귀다 그리고 페이스북 시작했다 수천 개의 가짜 계정 삭제 이란, 러시아, 베네수엘라와 같은 국가의 공동 영향력 캠페인과 관련이 있습니다.
- 조사가 강화되었음에도 불구하고 정교한 운영자가 계속 등장했습니다. 고급 AI 더욱 설득력 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
이러한 이정표는 오늘의 풍경기계 학습을 통해 전체 허위 정보 수명주기를 자동화할 수 있습니다. 단순한 스팸봇의 초기 실험은 정치적 전략과 최첨단 AI를 결합한 광대한 네트워크로 발전하여 악의적인 행위자가 전례 없는 속도와 미묘함으로 전 세계 여론에 영향을 미칠 수 있게 되었습니다.
컴퓨팅 선전을 지원하는 최신 AI 도구
발전과 함께 기계 학습 그리고 자연어 처리허위 정보 캠페인은 단순한 스팸 봇을 훨씬 뛰어넘어 발전했습니다. 설득력 있게 인간의 텍스트를 생성할 수 있는 생성적 AI 모델은 오케스트레이터가 오해의 소지가 있는 내러티브를 대규모로 증폭할 수 있는 역량을 부여했습니다. 아래에서는 오늘날의 컴퓨팅 선전을 형성하는 세 가지 주요 AI 기반 접근 방식을 검토합니다. 핵심 특성 이러한 전술은 매우 강력합니다. 이러한 전술은 다음과 같은 범위로 인해 더욱 증폭됩니다. 거짓 뉴스 전파에 편향된 추천 엔진 사실보다.
1. 자연어 생성(NLG)
GPT와 같은 최신 언어 모델은 자동화된 콘텐츠 생성에 혁명을 일으켰습니다. 대규모 텍스트 데이터 세트에 대한 교육을 받아 다음을 수행할 수 있습니다.
- 대량의 텍스트 생성: 긴 기사부터 짧은 소셜 게시물까지, 이러한 모델은 사람의 감독을 최소화하면서 24시간 내내 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
- 사람의 글쓰기 스타일을 모방함: AI는 도메인별 데이터(예: 정치적 연설, 틈새 커뮤니티 용어)를 미세 조정하여 대상 청중의 문화적 또는 정치적 맥락에 공감하는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
- 신속한 메시지 반복: 잘못된 정보 행상인은 AI가 동일한 주제에 대해 수백 가지가 아니라도 수십 가지의 변형을 생성하도록 유도하여 어떤 문구나 프레이밍이 가장 빠르게 입소문이 나는지 테스트할 수 있습니다.
가장 많은 것 중 하나 위험한 이점 생성 AI의 장점은 특정 청중에게 어조와 언어를 적용하는 능력에 있습니다. 특정 유형의 페르소나이에 대한 결과는 다음과 같습니다.
- 정치적 회전: AI는 당파적 캐치프레이즈나 슬로건을 원활하게 삽입하여 풀뿌리 운동이 허위 정보를 지지하는 것처럼 보이게 할 수 있습니다.
- 캐주얼 또는 구어체 목소리: 동일한 도구가 “우호적인 이웃” 페르소나로 전환되어 소문이나 음모론을 커뮤니티 포럼에 조용히 소개할 수 있습니다.
- 전문가 권위: AI 기반 계정은 공식적이고 학술적인 어조를 사용하여 전문가(의사, 학자, 분석가)로 가장하여 오해의 소지가 있는 주장에 가짜 신뢰성을 부여할 수 있습니다.
Transformer Model과 Style Mimicry를 함께 사용하면 오케스트레이터가 다음을 수행할 수 있습니다. 대량생산하다 다양하고 진실해 보이는 콘텐츠로 진정한 목소리와 조작된 선전 사이의 경계를 모호하게 만듭니다.
2. 자동 게시 및 일정 관리
기본 봇은 같은 메시지를 반복적으로 게시할 수 있지만, 강화 학습 인텔리전스 계층을 추가합니다.
- 알고리즘 적응: 봇은 다양한 게시 시간, 해시태그, 콘텐츠 길이를 지속적으로 테스트하여 어떤 전략이 가장 높은 참여도를 이끌어내는지 확인합니다.
- 스텔스 전술: 플랫폼 지침과 사용자 반응을 모니터링함으로써 이러한 봇은 과도한 반복이나 스팸성 링크와 같은 명백한 위험 신호를 피하는 방법을 학습하여 적절한 감시를 받는 데 도움을 줍니다.
- 표적 증폭: 내러티브가 하나의 하위 그룹에서 관심을 얻으면 봇은 이를 여러 커뮤니티에 복제하여 잠재적으로 비주류 아이디어를 트렌드 주제로 부풀립니다.
강화 학습과 함께 오케스트레이터는 게시물을 예약하여 지속적인 존재:
- 연중무휴 콘텐츠 주기: 자동화된 스크립트는 다양한 시간대의 피크 시간대에도 잘못된 정보가 계속 표시되도록 합니다.
- 선제적 메시징: 봇은 뉴스 속보에 앞서 특정 관점으로 플랫폼을 넘치게 하여 확인된 사실이 나타나기 전에 초기 대중 반응을 형성할 수 있습니다.
을 통해 자동 게시 및 예약악의적인 운영자는 콘텐츠 도달 범위, 타이밍 및 적응성을 극대화합니다. 이는 비주위 또는 허위 서술을 세간의 이목을 끄는 대화로 바꾸는 데 중요한 수단입니다.
3. 실시간 적응
생성적 AI 및 자동화된 봇 시스템은 지속적인 데이터를 사용하여 전술을 개선합니다.
- 즉각적인 반응 분석: 좋아요, 공유, 댓글, 감정 데이터는 AI 모델에 다시 피드백되어 어떤 각도가 가장 공감되는지 안내합니다.
- 즉각적인 개정: 실적이 저조한 콘텐츠는 원하는 견인력을 얻을 때까지 메시지, 어조, 이미지 등을 신속하게 조정합니다.
- 적응형 내러티브: 스토리라인이 관련성을 잃기 시작하거나 강한 반발에 직면하면 AI는 새로운 논점으로 방향을 전환하여 감지를 피하면서 주의를 유지합니다.
이것 피드백 루프 자동화된 콘텐츠 생성과 실시간 참여 데이터 사이에서 강력하고 자기 개선적이며 자기 영속적인 선전 시스템이 생성됩니다.
- AI가 콘텐츠를 생성하다: 학습된 패턴을 사용하여 오해의 소지가 있는 게시물의 초기 초안을 작성합니다.
- 플랫폼과 사용자의 반응: 참여 지표(좋아요, 공유, 댓글)가 조정자로 다시 스트리밍됩니다.
- AI가 전략을 개선하다: 가장 성공적인 메시지는 에코되거나 확장되는 반면, 약한 시도는 선별되거나 재조정됩니다.
시간이 지남에 따라 시스템은 다음과 같이 매우 효율적이 됩니다. 특정 청중 세그먼트를 연결조작된 이야기를 더 많은 사람들에게 더 빠르게 전달합니다.
이 숨겨진 영향을 주도하는 핵심 특성
정교한 AI가 작동하더라도 특정 기본 특성은 컴퓨팅 선전의 성공에 핵심으로 남아 있습니다.
- 24시간 활동
AI 기반 계정은 끊임없이 작동하여 특정 내러티브에 대한 지속적인 가시성을 보장합니다. 그들의 끊임없는 게시 흐름은 잘못된 정보를 계속해서 노출시킵니다. 항상 사용자. - 엄청난 도달 범위
생성적 AI는 수십, 심지어 수백 개의 계정에 걸쳐 끝없는 콘텐츠를 대량 생산할 수 있습니다. 이러한 포화 상태는 잘못된 합의를 만들어 실제 사용자가 오해의 소지가 있는 관점을 따르거나 받아들이도록 압력을 가할 수 있습니다. - 감정적 요인과 영리한 프레이밍
트랜스포머 모델은 커뮤니티의 핫 버튼 문제를 분석하고 분노, 두려움 또는 흥분과 같은 정서적으로 자극적인 후크를 만들 수 있습니다. 이러한 트리거는 프롬프트를 표시합니다. 신속한 공유거짓 서술이 더 측정된 정보나 사실에 기반한 정보를 압도할 수 있도록 허용합니다.
중요한 이유
고급 기술을 활용하여 자연어 생성강화 학습 및 실시간 분석을 통해 오늘날의 오케스트레이터는 불과 몇 년 전에는 상상할 수 없었던 대규모 허위 정보 캠페인을 실행할 수 있습니다. 이해하기 특정 역할 잘못된 정보를 증폭시키는 생성적 AI의 역할은 이러한 숨겨진 작업을 인식하고 이를 방어하는 데 중요한 단계입니다.
화면 너머
이러한 공동 노력의 효과는 온라인 플랫폼에서만 끝나지 않습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 조작은 핵심 가치와 결정에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 공중 보건이 중요한 순간에는 소문과 절반의 진실이 검증된 지침을 가리고 위험한 행동을 조장할 수 있습니다. 정치적 맥락에서 후보자나 정책에 대한 왜곡된 이야기는 균형 잡힌 토론을 압도하고, 전체 국민을 공동선이 아닌 숨겨진 이익에 봉사하는 결과를 향해 나아가도록 유도합니다.
공통의 목표를 공유한다고 믿는 이웃 그룹은 지역 문제에 대한 이해가 신중하게 만들어진 신화에 의해 좌우된다는 것을 알게 될 수도 있습니다. 참가자들은 이러한 공간을 친근하고 친숙하다고 보기 때문에 침입을 거의 의심하지 않습니다. 누군가가 비정상적인 패턴에 대해 의문을 제기할 때쯤이면 오해의 소지가 있는 인상에 대한 믿음이 굳어졌을 수도 있습니다.
이것의 가장 확실한 성공적인 사용 사례는 정치 선거를 바꾸는 것입니다.
협력 조작의 경고 신호
- 통일 메시징의 갑작스러운 급증
- 동일하거나 거의 동일한 게시물: 동일한 문구나 해시태그를 반복하는 게시물의 홍수는 단일 내러티브를 추진하는 자동화된 스크립트 또는 조율된 그룹을 암시합니다.
- 폭발적인 활동: 의심스러운 시간에 급증하는 경우(주로 사용량이 적은 시간)는 봇이 여러 계정을 동시에 관리하고 있음을 나타낼 수 있습니다.
- 신뢰할 수 있는 출처가 부족한 반복적인 주장
- 인용이나 링크 없음: 여러 사용자가 평판이 좋은 매체를 참조하지 않고 주장을 공유하는 경우 확인되지 않은 채 잘못된 정보를 유포하는 전술이 될 수 있습니다.
- 의심스러운 출처: 참조 뉴스나 기사가 합법적인 뉴스 매체와 비슷한 이름을 가진 의심스러운 출처에 연결되는 경우. 이는 합법적인 뉴스 브랜드가 무엇인지 잘 모르는 청중(예: 다음과 같은 사이트)을 활용합니다. “abcnews.com.co” 한때 주류로 여겨졌던 ABC 뉴스유사한 로고와 레이아웃을 사용하여 신뢰할 수 있는 것처럼 보이지만 연결 없음 합법적인 방송사에
- 순환 참조: 일부 게시물은 동일한 네트워크 내의 다른 의심스러운 사이트로만 연결되어 자체 강화 “에코 챔버“거짓말.
- 강렬한 감정적 후크와 경각심을 불러일으키는 언어
- 충격 가치 내용: 비판적 사고를 우회하고 즉각적인 반응을 유발하기 위해 분노, 무서운 경고 또는 선정적인 이미지를 사용합니다.
- 우리 대 그들 이야기: 특정 집단을 적이나 위협으로 공격적으로 구성하는 게시물은 사려 깊은 토론을 장려하기보다는 커뮤니티를 양극화하고 과격화하는 것을 목표로 하는 경우가 많습니다.
균일한 메시지 급증, 반복적으로 반복되는 근거 없는 주장, 감정을 자극하도록 고안된 감정이 담긴 콘텐츠 등의 단서를 발견함으로써 개인은 실제 토론과 실제 토론을 더 잘 식별할 수 있습니다. 조직화된 선전.
거짓이 그토록 쉽게 퍼지는 이유
인간의 본성은 매혹적인 이야기에 끌립니다. 사려 깊고 균형 잡힌 설명이나 선정적인 설명이 제공되면 많은 사람들이 후자를 선택합니다. 이 본능은 이해할 수 있지만 조작의 여지를 만듭니다. 드라마틱한 콘텐츠를 제공함으로써 오케스트레이터는 빠른 유통과 반복 노출을 보장합니다. 결국 익숙함이 검증을 대신하게 되고, 아무리 허술한 이야기라도 사실처럼 느껴지게 됩니다.
이러한 이야기가 피드를 장악함에 따라 신뢰할 수 있는 출처에 대한 신뢰가 약화됩니다. 증거와 논리에 기반한 대화 대신, 교류는 양극화된 함성 대결로 무너집니다. 이러한 단편화는 집단적으로 추론하고, 공통점을 찾고, 공유된 문제를 해결하는 커뮤니티의 능력을 약화시킵니다.
큰 위험: 컴퓨터 선전의 가장 큰 위험
컴퓨터 선전은 또 다른 온라인 성가신 일이 아닙니다. 체계적인 위협 전체 사회와 의사결정 과정을 재편성할 수 있습니다. 이러한 숨겨진 조작으로 인해 발생하는 가장 심각한 위험은 다음과 같습니다.
- 흔들리는 선거와 민주주의 훼손
봇 군대와 AI가 생성한 페르소나가 소셜 미디어에 범람하면 대중의 인식이 왜곡되고 과도한 당파성을 불러일으킵니다. 쐐기 문제를 확대하고 정당한 담론을 익사시킴으로써 선거 규모를 뒤집거나 유권자 투표율을 완전히 저하시킬 수 있습니다. 극단적인 경우, 시민들은 선거 결과의 정당성을 의심하기 시작하고, 민주주의 제도에 대한 신뢰가 기반을 잃게 됩니다. - 불안정한 사회 결속
고급 AI 모델로 제작된 양극화 콘텐츠는 정서적, 문화적 단층선을 활용합니다. 이웃과 친구들이 그들을 자극하기 위해 맞춤화된 분열적인 메시지만을 보게 되면, 공동체는 조작된 분열로 분열됩니다. 이것 “분할하고 정복하라” 전술은 의미 있는 대화에서 에너지를 빼앗아 공유된 문제에 대한 합의에 도달하기 어렵게 만듭니다. - 신뢰할 수 있는 출처에 대한 신뢰를 훼손하는 행위
합성 음성이 실제 사람인 것처럼 가장하면서 신뢰할 수 있는 보도와 선전 사이의 경계가 모호해집니다. 사람들은 모든 정보에 대해 회의적입니다. 이는 신뢰를 바탕으로 기능하는 합법적인 전문가, 사실 확인자, 공공 기관의 영향력을 약화시킵니다. - 정책 및 대중 인식 조작
선거 외에도 컴퓨팅 선전은 특정 정책을 밀어붙이거나 묻어버릴 수 있고, 경제 심리를 형성할 수 있으며, 심지어는 심지어 건강 조치에 대한 대중의 두려움을 불러일으키다. 정치적 의제는 조직화된 허위 정보로 인해 혼란스러워지고 진정한 정책 토론은 숨겨진 영향력 있는 사람들 사이의 줄다리기로 이어집니다. - 글로벌 위기 악화
전염병, 지정학적 갈등, 금융 침체 등 격변의 시기에 신속하게 배치된 AI 기반 캠페인은 두려움을 활용할 수 있습니다. 음모나 잘못된 해결책을 퍼뜨림으로써 조화로운 대응을 방해하고 위기 상황에서 인적, 경제적 비용을 증가시킵니다. 이는 종종 잘못된 정보를 가진 대중을 이용하여 선출된 정치 후보자가 되는 결과를 낳습니다.
행동 촉구
컴퓨터 선전의 위험성 부르다 새로운 약속을 위해 미디어 리터러시비판적 사고, AI가 어떻게 작동하는지에 대한 보다 명확한 이해 영향을 끼친다 여론. 대중을 확보해야만 잘 알고 있다 그리고 사실에 기반을 두다 리더 선택과 같은 우리의 가장 중추적인 결정이 실제로 남아있을 수 있습니까? 우리 자신의.
게시물 컴퓨터 선전: 우리의 생각, 투표, 생활 방식을 바꾸는 숨겨진 힘 처음 등장한 Unite.AI.
