인공지능

기후 거짓 정보를 전파하는 생성적 인공지능 기술의 위협

Published August 4, 2023

Updated April 28, 2026

Haziqa Sajid

The Threat Of Climate Misinformation Propagated by Generative AI Technology

인공지능(AI)은 우리가 정보에 접근하고 분배하는 방식을変換시켰다. 특히, 생성적 인공지능(GAI)은 이전에 없던 기회를 제공한다. 그러나, 그것은 특히 기후 변화 논의에서, 특히 기후 거짓 정보에서 상당한 도전을 제기한다.

2022년, 연구에 따르면 약 60개의 트위터 계정이 22,000개의 트윗을 만들어 기후 변화에 대한 거짓 또는 오도적인 정보를 전파했다.

기후 거짓 정보는 기후 과학 및 환경 문제와 관련된 부정확하거나 오도적인 내용을 의미한다. 다양한 채널을 통해 전파되어 기후 변화 논의를 왜곡하고 증거 기반의 의사 결정에 방해를 준다.

기후 변화에 대한 대처의 긴급성이 높아짐에 따라, AI에 의해 전파되는 거짓 정보는 집단적인 기후 행동을 달성하는 데 형식적인 장애물이다.

기후 거짓 정보란 무엇인가?

기후 변화와 그 영향에 대한 거짓 또는 오도적인 정보는 종종 의심과 혼란을 퍼뜨리기 위해 전파된다. 이러한 부정확한 내용의 전파는 효과적인 기후 행동과 대중의 이해를 방해한다.

디지털 플랫폼을 통해 정보가 즉시 전달되는 시대에, 기후 거짓 정보는 대중을 혼란시키고 퍼지기 위한 비옥한 토양을 찾았다.

기후 거짓 정보의 주요 유형은 세 가지가 있다:

트렌드: 기후 변화의 장기적인 패턴과 변화를 낮추기 위해 거짓 정보를 퍼뜨리는 것.
속성: 기후 이벤트 또는 현상을 관련 없는 요인에 잘못 할당하여 인간의 활동이 기후 변화에 미치는 실제 영향을 흐리게 하는 것.
영향: 기후 변화의 실제 결과를 과장하거나 축소하여 기후 행동의 필요성에 대한 두려움 또는 방심을 조성하는 것.

2022년, 기후 거짓 정보를 퍼뜨리는 여러 충격적인 시도가 밝혀졌으며, 이는 이러한 도전의 정도를 보여주었다. 이러한 노력에는 기후 변화 규제를 영향하고 대중을 속이기 위한석유 회사들의 로비 캠페인이 포함되었다.

또한, 석유화학 재벌은 기후 변화 부정론자 싱크탱크를 자금 지원하여 거짓 정보를 퍼뜨렸다. 또한, 기업의 기후 “회의론” 캠페인은 트위터 광고 캠페인을 이용하여 거짓 정보를 빠르게 퍼뜨렸다.

이러한 조작적인 캠페인은 기후 과학에 대한 대중의 신뢰를 약화시키고, 행동을 방해하며, 기후 변화에 대한 의미 있는 진전을 방해한다.

생성적 인공지능을 통해 기후 거짓 정보가 어떻게 퍼지는가?

How is Climate Misinformation Spreading with Generative AI?

이미지 출처

생성적 인공지능 기술, 특히 深層 학습 모델인 생성적 적대적 네트워크(GAN)와 트랜스포머는 매우 현실적이고 믿을 수 있는 내용,包括 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 생성할 수 있다. 이 인공지능 기술의 발전은 기후 거짓 정보를 다양한 방식으로 빠르게 퍼뜨릴 수 있는 문을 열었다.

생성적 인공지능은 기후 변화에 대한 거짓 이야기를 만들어낼 수 있다. 현재 5.18억 명의 사람들이 소셜 미디어를 사용하고 있으며, 그들은 현재 세계 문제에 대해 더 잘 알고 있다. 그러나, 그들은 인공지능이 생성한 거짓 트윗을 3% 더 적게 발견한다.

생성적 인공지능이 기후 거짓 정보를 퍼뜨리는 몇 가지 방법:

1. 접근성

현실적인 합성 내용을 생성하는 생성적 인공지능 도구는 공개 API와 오픈 소스 커뮤니티를 통해 점점 더 접근하기 쉽게 된다. 이 접근성은 의도적으로 거짓 정보, 포함 텍스트와 사진-현실적인 가짜 이미지를 생성하는 것을 허용하여 기후 거짓 정보를 퍼뜨린다.

2. 정교함

생성적 인공지능은 더 길고, 권위 있는 文章, 블로그 게시물, 뉴스 기사를 생성할 수 있다. 이는 종종 신뢰할 수 있는 출처의 스타일을 복제한다. 이 정교함은 대중을 속이고 오도할 수 있다. 인공지능이 생성한 거짓 정보를 실제 내용과 구별하기 어렵게 만든다.

3. 설득력

대형 언어 모델(LLM)이 통합된 인공지능 에이전트는 인간과 복잡한 대화를 나눌 수 있다. 설득력 있는 논리를 사용하여 대중의 의견을 영향할 수 있다. 생성적 인공지능의 개인화된 내용 생성 능력은 현재의 봇 감지 도구에 의해 감지되지 않는다. 또한, GAI 봇은 거짓 정보 전파를 증폭시키고 소규모 그룹이 온라인에서 더 크게 보이게 할 수 있다.

따라서, 기후 거짓 정보를 효과적으로 방지하기 위해 강력한 사실 확인 메커니즘, 미디어 리터러시 프로그램, 디지털 플랫폼의 엄격한 감시를 구현하는 것이 중요하다. 정보의完整性와 비판적 사고 능력을 강화하면 개인이 디지털 풍경을 탐색하고 기후 거짓 정보의 증가하는 물결 속에서 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있다.

생성적 인공지능으로 퍼지는 기후 거짓 정보를 감지하고 방지하는 방법

인공지능 기술이 기후 거짓 정보를 빠르게 퍼뜨리게 했지만, 그것은 또한 해결책의 일부가 될 수 있다. 인공지능 기반 알고리즘은 인공지능이 생성한 내용에 고유한 패턴을 식별할 수 있게 해서 초기 감지와 개입을 가능하게 한다.

그러나, 우리는 아직 강력한 인공지능 감지 시스템을 구축하는 초기 단계에 있다. 따라서, 인간은 기후 거짓 정보의 위험을 최소화하기 위해 다음 단계를 취할 수 있다:

경각심을 높이다: 인공지능 사실 확인 앱이 아직 발전하고 있는 동안, 사용자는 정보를 검증할 때 경각심을 높여야 한다. 인공지능 검색 결과를 소셜 미디어에 자동으로 게시하는 대신, 신뢰할 수 있는 출처를 식별하고 평가한다. 기후 변화와 같은 중요한 주제를 다룰 때 출처를 확인하는 것이 중요하다.
사실 확인 방법을 평가한다: 전문가 사실 확인자가 사용하는 기술인 수평 읽기를 수용한다. 인공지능이 생성한 내용에 언급된 출처에 대한 정보를 새로운 창에서 검색한다. 출처의 신뢰성과 저자의 경험을 분석한다. 전통적인 검색 엔진을 사용하여 주제에 대한 전문가의 합의를 평가한다.
증거를 평가한다: 인공지능이 생성한 주장에서 제시된 증거를 더 깊이 조사한다. 과학적 합의와 연구가 주장을 지지하거나 반증하는지 여부를 조사한다. 인공지능 플랫폼에 대한 초기 조회는 일부 초기 데이터를 제공할 수 있지만, 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 심층적인 조사에 대한 필요하다.
인공지능에만 의존하지 않는다: 인공지능 시스템이 때때로 잘못된 또는 부정확한 정보를 생성하는 경향이 있으므로, 인공지능 생성 자료만으로는 의존해서는 안 된다. 지식의 정확성과 정확성을 보장하기 위해, 인공지능 생성 자료를 전통적인 검색 엔진을 사용하여 주의 깊게 교차 확인한다.
디지털 리터러시를 촉진한다: 미디어 리터러시도 기후 논의에서 개인을 능력화하는 데 중요하다. 대중을 비판적 사고 능력으로 능력화하면 거짓 정보를 식별하고, 더 정보에 기반한 책임 있는 사회를 조성할 수 있다.