레딧 등 커뮤니티로 AI 검색을 조작하는 방법
최신 연구에 따르면, 불과 13단어로 구성된 짧은 텍스트만으로도 챗GPT나 구글 AI 검색 결과를 조작할 수 있는 것으로 나타났습니다. 기업들이 AI 검색 엔진 최적화(AEO)를 목적으로 레딧, 위키피디아 등에 가짜 홍보성 콘텐츠를 심으면서 AI 답변이 오염되는 심각한 문제가 발생하고 있습니다. 이는 AI가 정보의 사실 여부를 판단하기보다는 질문과 유사한 텍스트를 우선 반영하는 구조적 맹점 때문이며, 정보 생태계 전반에 대한 신뢰 위협으로 이어지고 있습니다.
새로운 연구에 따르면, 단 13단어로 구성된 짧은 사용자 생성 텍스트만으로도 챗GPT(ChatGPT)나 구글 AI 검색을 구동하는 AI 에이전트를 조작하는 충분히 쉽습니다.
이 연구는 기업들이 AI 도구의 출력 결과를 교란하거나 조작할 최종 목적으로 레딧(Reddit), 쿼라(Quora), 위키피디아(Wikipedia)와 같은 사이트에 홍보성 콘텐츠를 심는 것이 매우 쉽다는 것을 시사합니다. 코넬 대학교(Cornell University)의 할 트라이드만(Hal Triedman), 장팅웨이(Tingwei Zhang), 비탈리 슈마티코프(Vitaly Shmatikov)가 수행한 프리프린트 연구는 '심층 연구 에이전트는 사용자 생성 콘텐츠를 통해 오염될 수 있다(Deep-research agents can be poisoned via user-generated content)'라는 제목으로 발표되었습니다. 이 연구는 레딧 관리자와 위키피디아 편집자들이 이미 감지했던 문제, 즉 AEO(AI 엔진 최적화)를 시도하는 브랜드들의 홍보성 콘텐츠가 웹사이트에 범람하고 있다는 문제에 대한 메커니즘과 연구 기반을 제공합니다.
404 Media는 기업들이 AI 도구가 가장 자주 인용하고 스크래핑하는 웹사이트에 가짜 및 스팸성 콘텐츠를 심어 제품을 홍보하려는 붐이 일고 있는 현상을 지속해서 보도해 왔습니다. 코넬 대학교의 연구에 따르면, 구글 AI 검색 및 챗GPT 같은 도구가 사용자의 쿼리에 응답하여 인용구와 함께 웹 콘텐츠를 검색하는 데 사용하는 실시간 스크래퍼인 '심층 연구 에이전트(Deep-research agents)'는 모든 쿼리의 약 절반에서 레딧이나 위키피디아 같은 사이트의 사용자 생성 콘텐츠를 인용하며, 전체 인용의 거의 4분의 1이 사용자 생성 웹사이트에서 나옵니다.
이 논문은 우리가 목격한 현상이 기본적으로 '서비스 형태의 피자에 접착제를 발라라(Redditor suggests you put glue on your pizza as a service)'라는 레딧 사용자 답변과 같거나, 혹은 온라인 정보 접근 방식을 지배하는 시스템에 대한 종단 간(End-to-End) 공격이라고 지적합니다. 연구진은 논문에서 "단 하나의 오염된 레딧 댓글이 전체 관련 [AI] 쿼리 클러스터에 대한 생성 출력 결과에 영향을 미칠 수 있다"고 밝혔습니다.
트라이드만은 404 Media와의 인터뷰에서 "레딧, 위키피디아, 쿼라, 페이스북 등 UGC(User-Generated Content, 사용자 생성 콘텐츠) 웹사이트에서 검색된 텍스트의 단편(단 13단어)이 AI 에이전트가 지속적으로 스팸이나 사기 콘텐츠를 출력하도록 변경할 수 있음을 보여줍니다"라고 말했습니다. 단일 댓글조차도 이처럼 짧은 텍스트 조각을 통해 궁극적으로 대형 언어 모델(LLM)을 속이는 데 사용될 수 있다는 사실은, 레딧의 자원봉사 관리자나 위키피디아의 자원봉사 편집자들이 시간이 지남에 따라 자신들이 운영하고 편집하는 커뮤니티를 AI 조작으로부터 영구적으로 보호할 수 있을지에 대한 의문을 제기합니다.
404 Media는 레딧 사용자들과 위키피디아 편집자들이 AI 생성 콘텐츠를 사이트에서 멀어지게 하기 위해 취한 조치들에 대해 반복적으로 보도해 왔습니다. 하지만 동시에 AI 도구를 조작하려는 브랜드와 이를 막으려는 사람들 사이에서 술래잡기를 촉발한 경제적 인센티브와 성장하는 AEO 산업에 대해서도 다룬 바 있습니다. 예를 들어, 지난주에는 펩타이드에 대한 논의를 금지한 r/biohackers 서브레딧에 대해 보도했습니다. 해당 제품을 파는 기업들이 가짜 콘텐츠를 너무 많이 게시했기 때문입니다. 또한, AI 검색 결과의 출력을 변경하겠다는 명확한 목적으로 레딧에 브랜드 배치(Placement)를 수행한다고 광고하는 RedRover와 같은 기업의 등장에 대해서도 다루었습니다.
이 연구는 우리가 실제 세계에서 목격한 것과 일치합니다. 아티스트, 유명인 및 일반 사람들 역시 AI 검색이 웹상의 사소하고 부정확한 텍스트를 마치 사실인 것처럼 캡처하여 표시하고 있음을 목격했습니다. 기업들이 에이전트를 특별히 겨냥한 AEO 콘텐츠로 자체 웹사이트를 채우기 시작했고, 독일 법원이 구글이 AI 오버뷰(개요)에 표시되는 콘텐츠에 대해 법적 책임을 질 수 있다고 판결함에 따라 이 문제는 특히 주목할 만합니다. 트라이드만은 전화 통화에서 이러한 일이 발생하는 이유의 일부는 많은 심층 연구 에이전트와 대형 언어 모델이 정보의 정확도를 대신하여 쿼리와의 '어휘적 유사성(Lexical Similarity)'을 사용하기 때문이라고 설명했습니다.
기본적으로 대형 언어 모델(LLM)은 종종 사용자가 묻는 질문과 유사하게 읽히는 콘텐츠를 반환합니다. 따라서 AI 엔진 최적화(AEO)를 수행하는 브랜드는 사람들이 AI에게 무엇을 묻는지 연구하고, 레딧 등에서 해당 질문과 매우 유사한 형태의 콘텐츠를 작성할 수 있습니다. "중요한 것 중 하나는