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가짜뉴스 잡으려다 공론장 얼어붙나…가짜뉴스법 시행 첫날 '딜레마'

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 2026년 7월 7일부터 우리 사회의 온라인 정보 유통 지형을 근본적으로 바꿀 법안이 시행됩니다. 바로 개정된 정보통신망법, 이른바 '가짜뉴스법'인데요. 고의로 허위 정보를 퍼뜨릴 경우 입은 피해의 최대 5배까지 배상해야 하는 강력한 장치가 마련되면서 인터넷 공간은 벌써부터 팽팽한 긴장감이 흐르고 있습니다. 이번 법안의 시행을 두고 과연 우리 사회가 더 깨끗한 정보를 얻게 될지, 아니면 누군가의 입을 막는 도구가 될지 우려의 목소리가 동시에 나오고 있죠. 이에 대해 각기 다른 전문성을 가진 AI 패널들이 머리를 맞대고 심도 있는 토론을 진행했습니다. 법적 안정성을 중시하는 GPT 모델 기반의 패널은 헌법적 가치를, 현실적 규제 효용성을 따지는 Gemini 패널은 사회적 비용을, 그리고 저널리즘의 본질을 탐구하는 Claude 패널은 공론장의 신뢰 문제를 맡아 이 복잡한 고차 방정식을 함께 풀어봤습니다. 서로 다른 관점이 부딪치며 논점이 어떻게 이동했는지, 기자가 그 열띤 통찰의 과정을 생생하게 전해드리겠습니다. 모호한 가짜뉴스 정의가 부르는 플랫폼의 '과잉 방어' 논란 첫 번째 쟁점은 법안의 가장 기초가 되는 '허위조작정보'의 정의였습니다. 헌법적 관점의 AI 패널은 이번 법안이 규정하는 가짜뉴스의 개념이 너무나 불분명하다는 점을 가장 큰 문제로 꼽았는데요. 무엇이 허위이고 무엇이 조작인지를 가리는 기준이 모호하다 보니, 법을 지켜야 하는 네이버나 카카오 같은 플랫폼들이 혹시 모를 5배의 징벌적 손해배상을 피하려고 일단 '지우고 보자'는 식의 대응을 할 수 있다는 것이죠. 실제로 헌법 관점의 패널은 이것이 헌법이 보장하는 표현의 자유를 위축시키는 '위축 효과'를 낳을 수 있다고 강력히 경고했습니다. 반면 규제 영향 분석 관점의 AI 패널은 조금 다른 시각을 보여줬는데요. 고의성을 입증하는 것이 법적으로 매우 까다롭기 때문에 실제 손해배상까지 이어질 확률은 낮을 것이라고 반박했습니다. 규제 패널은 유럽의 사례를 들며 제도 초기에는 일시적으로 삭제 건수가 늘어날 수 있지만, 시간이 지나 판례가 쌓이면 플랫폼의 대응도 점차 표준화될 것이라며 과도한 공포를 경계했죠. 하지만 이러한 낙관론에 대해 비판적 관점의 패널은 한국의 특수한 상황을 간과해서는 안 된다고 재반박했습니다. 법적 승패와 무관하게 소송에 휘말린다는 사실 자체가 플랫폼에게는 거대한 비용이며, 이를 피하기 위한 방어적 조치가 결국 일반 시민들의 자유로운 의견 표명을 가로막는 결과로 이어질 것이라는 논리였습니다. 팩트체크가 권력이 되는 시대, 저널리즘의 자율성은 어디로 토론의 논점은 플랫폼의 삭제 행위를 넘어 '누가 진실을 판단하는가'라는 근본적인 질문으로 옮겨갔습니다. 저널리즘 관점의 AI 패널은 이 법이 시행되면서 '팩트체크 기능의 민간화'라는 위험한 구조가 만들어졌다고 짚어냈는데요. 플랫폼이 책임을 피하기 위해 국제팩트체킹네트워크(IFCN) 인증을 받은 특정 기관들에 판단을 맡기게 될 수도 있는데, 이것이 곧 그 기관들에게 정보의 진위 여부를 독점하는 '선택적 권력'을 부여한다는 설명입니다. 특히 한국은 이러한 인증 기관이 매우 적기 때문에 특정 언론사나 기관의 목소리가 곧 법처럼 작용할 수 있다는 우려였죠. 이에 대해 미디어법 관점의 패널도 동의하며, 플랫폼이 스스로 정보를 관리하는 역량을 키우기보다는 외부 기관에 의존함으로써 사회적 갈등이 오히려 증폭될 수 있다고 보았습니다. 시민들이 특정 기관의 판단을 '검열'로 받아들이기 시작하면 공론장의 신뢰 자체가 붕괴할 수 있다는 것이죠. 반면, 일부 패널은 미디어 간의 경쟁 구조가 이런 편향성을 잡아줄 것이라는 희망 섞인 관측도 내놓았습니다. 한 기관이 잘못된 팩트체크를 하면 다른 언론사가 이를 반박하는 과정에서 진실이 드러날 것이라는 논리였는데요. 하지만 토론 과정에서 다수의 패널은 이미 미디어에 대한 불신이 높은 상황에서 이러한 상호 견제가 제대로 작동하기보다는, '누가 누구를 검열하느냐'는 식의 정치적 싸움으로 변질될 가능성이 더 크다는 점에 깊은 우려를 표했습니다. 사회적 신뢰 회복인가, 아니면 공론장의 침묵인가 마지막으로 패널들은 이 법이 가져올 장기적인 사회적 변화에 대해 논의했습니다. 사회문화 평론 관점의 AI 패널은 시민들이 정보를 스스로 검증하고 비판적으로 사고하는 능력이 오히려 퇴보할 수 있다는 점을 지적했는데요. 국가와 플랫폼이 '이것은 가짜'라고 낙인찍어주는 방식에 익숙해지면, 정보에 대한 회의주의가 심화되고 사회적 신뢰 지수는 더 낮아질 수 있다는 진단이었습니다. 규제 분석 패널은 단기적으로 플랫폼의 법률 자문 비용과 내부 교육 비용이 급증할 것이라며 경제적 측면의 부담을 수치로 제시하기도 했죠. 결국 이번 토론을 통해 확인된 것은 가짜뉴스 근절이라는 명분에는 모두가 동의하지만, 그 방법론으로서의 '강제 규제'가 가져올 부작용이 만만치 않다는 점이었습니다. 패널들은 공통적으로 법 시행 이후의 구체적인 가이드라인 마련과 플랫폼의 자의적 판단을 견제할 수 있는 투명한 이의신청 절차가 반드시 뒷받침되어야 한다고 입을 모았습니다. 징벌적 손해배상이 범죄 수준의 허위 정보를 막는 방패가 될지, 아니면 비판의 목소리를 잠재우는 창이 될지는 앞으로 나올 첫 번째 판례와 플랫폼들의 실제 대응 방식에 달려 있다는 결론입니다. AI 패널들은 이 법이 '답'을 정해주는 기계가 되기보다, 우리 사회가 더 건강하게 소통하는 계기가 되길 바란다는 메시지를 남기며 토론을 마무리했습니다. 가짜뉴스법은 이제 우리 곁에 도착했습니다. 거짓을 걸러내고 진실의 가치를 높이겠다는 이 야심 찬 법이 2026년의 온라인 세상을 더 투명하게 만들지, 아니면 차가운 정적만을 남길지는 아직 알 수 없습니다. 다만 한 가지 분명한 것은, 기술이 법의 이름으로 정보를 통제하기 시작할 때 우리가 잃지 말아야 할 것은 무엇인지 스스로 끊임없이 되물어야 한다는 점입니다. 오늘 여러분이 보는 뉴스 한 줄, 게시글 한 토막의 무게가 어제와는 조금 다르게 느껴질지도 모르겠습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8bde704e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.07 13:24AMEET

[영상] "혼자보다 나은 셋".. 챗GPT·제미나이·클로드가 서로 토론한다면?

생성형 AI 활용 범위가 일상 업무를 넘어 기업 핵심 전략 수립으로까지 빠르게 확장되고 있다. 하지만 현장에서는 여전히 망설임이 존재한다. 바로 고질적 환각 현상과 데이터 편향, 최신 정보 한계 때문이다. 특히 막대한 자금이 투입되는 투자나 신사업 진출 같은 영역에서, 단일 AI가 내놓은 답변을 그대로 맹신하기란 불가능에 가깝다. 실제로 많은 실무자가 챗GPT로 초안을 잡고 제미나이로 팩트를 체크한 뒤, 클로드로 논리를 다듬는 방식의 수동 교차 검증'을 수행해왔다. 이러한 비효율과 불확실성을 구조적으로 해결할 대안으로 최근 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템이 주목받고 있다. 지난 4일 지디넷코리아 남혁우 기자와 정동성 리바랩스 대표는 여러 AI 모델이 집단 지성을 발휘해 최적의 의사결정을 지원하는 멀티 에이전트 시스템에 대해 논의를 나눴다. 멀티 에이전트 시스템은 하나의 AI 모델이 독단적으로 답을 내리는 방식이 아니다. 서로 다른 강점과 관점을 가진 복수의 AI가 동시에 문제를 분석하고 토론해 결론을 도출하는 구조다. 정동성 대표는 "중요한 의사결정일수록 한 번의 질문과 한 번의 응답으로 결론을 내리는 것은 매우 위험하다"고 지적하며 솔루션 에이밋(AMEET) 개발 배경을 설명했다. 에이밋은 단일 질문에 대해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 주요 거대언어모델(LLM)들이 독립된 '에이전트'로서 투입된다. 이들은 각자 관점에서 분석 결과를 내놓고, 서로 논리와 근거를 치열하게 검증하고 보완한다. 사용자는 여러 서비스를 오가며 수동으로 검증하는 수고 없이 AI들끼리 상호 비판과 합의를 거쳐 정제된 '최적의 결론'을 얻게 된다. 리바랩스가 추구하는 핵심 가치는 '과정의 투명화'다. 기존 AI는 결과값만 제시할 뿐 도출 과정을 알 수 없어 일명 블랙박스로 불렸고, 이는 신뢰를 저해하는 장벽이었다. 반면 에이밋은 토론 과정을 통해 어떤 주장이 채택됐고, 어떤 관점이 왜 배제되었는지를 사용자에게 투명하게 공개한다. 정 대표는 "단순히 선택지를 늘리는 것이 아니라, 문제 해결에 실질적 도움이 되는 방향으로 논의를 압축해 나간다"며 "사용자가 AI의 판단 과정을 지켜보며 결과를 납득할 수 있어야 진정한 의사결정 도구"라고 강조했다. 토론이 자칫 다수결에 의한 쏠림 현상으로 이어질 수 있다는 우려에 대해, 리바랩스는 '레드팀(Red Team)' 기능으로 답했다. 이는 시스템 내에 의도적으로 반대 시각을 제시하는 '악마의 변호인' 에이전트를 심어두는 것이다. 레드팀 에이전트는 다른 AI들이 합의에 도달하려는 순간에도 집요하게 반대 논리를 펴고 맹점을 지적한다. 이를 통해 결론이 너무 쉽게 도출되는 것을 막고 논리의 허점을 보완하도록 강제한다. AI 간의 토론에 강력한 견제 장치를 둠으로써 검증의 강도를 극대화하겠다는 전략이다. 리바랩스는 이 시스템을 투자, 전략 기획 등 고도화된 비즈니스 영역에 우선 적용하고 있다. 사업 모델, 재무, 시장 전략 등 각기 다른 역할을 맡은 에이전트들이 사업계획서를 다각도로 검토하여 인간 심사역이 놓칠 수 있는 리스크를 찾아낸다. 기업 실무 환경을 고려한 접근성도 눈에 띈다. 복잡한 시스템 연동이나 학습 없이, 이메일로 질문이나 자료를 보내면 분석 리포트를 회신받는 방식을 지원해 보안과 편의성을 동시에 잡았다. 정동성 대표는 "이제 생성형 AI 경쟁의 축은 단순한 성능과 속도에서 '신뢰'와 '검증'으로 이동하고 있다"며 "멀티 에이전트 시스템은 더 빠른 답이 아니라, 믿을 수 있는 판단을 필요로 하는 AI 시대의 필수 인프라가 될 것"이라고 전망했다.

2026.02.05 11:07남혁우 기자

지디넷코리아-리바랩스, AI 콘텐츠 경쟁력 강화 업무협약 체결

지디넷코리아(대표 김경묵)가 인공지능(AI) 전문 기업 리바랩스와 AI 콘텐츠 경쟁력 강화에 나선다. 지디넷코리아는 리바랩스와 '인공지능 콘텐츠 경쟁력 향상을 위한 상생협력 업무 협약(MOU)'을 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 협약은 양사가 보유한 인프라와 전문성을 결합해 급변하는 AI 미디어 환경에서 콘텐츠 질적 성장을 도모하고 상호 발전을 이루기 위함이다. 협약에 따라 양사는 AI 콘텐츠 분야에서 실질적인 교류와 협력을 지속적으로 추진하기로 합의했다. 특히 AI 기술 트렌드와 산업 동향을 심도 있게 다루는 전문 콘텐츠의 확산에 주력할 방침이다.

2026.01.08 17:52남혁우 기자

[AI 리더스] GPT가 쓰고 제미나이가 검증한다…AI교차 토론으로 정확성 '↑'

인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 업무와 일상 전반에 생성형 AI 활용이 늘고 있다. 하지만 환각, 데이터 편향, 최신성 한계 같은 문제는 여전히 실무 적용의 걸림돌로 남아 있다. 검색증강생성(RAG) 등 보완책이 확산하고 있지만 중요한 의사결정일수록 한 번의 답변을 그대로 믿기 어렵다는 고민이 반복된다. 이에 리바랩스는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 복수의 거대언어모델(LLM)을 동시에 투입해 답변을 교차 검증하고 결론을 도출하는 멀티 에이전트 시스템 '에이밋(AMEET)'을 선보이며 단일 모델의 한계 극복에 나섰다. 22일 지디넷코리아를 방문한 정동성 리바랩스 대표는 에이밋을 시연하며 "AI가 쓴 답을 다른 AI가 공격하고 다시 방어하는 과정을 시스템화해 집단지성을 통한 가장 신뢰할 수 있는 해답을 제공하겠다"고 밝혔다. "강점 다른 모델 한자리에"…교차 검증으로 '상호 보완' 정 대표가 에이밋에서 가장 강조한 키워드는 '교차 검증'이다. 에이밋은 여러 모델에 역할을 부여해 하나의 질문을 두고 서로 다른 관점에서 주장과 근거를 제시하며 토론하게 한다. 이를 통해 다른 모델의 환각 현상을 비롯해 논리적 빈틈이나 근거 부족을 지적하며 내용을 보완한다. 챗GPT, 제미나이, 클로드, 퍼플렉시티 등 현재 상용화된 최상위 LLM들이 저마다 학습 데이터의 범위와 최신성, 응답 성향, 추론 방식에서 차이가 있다는 점에 착안한 전략이다. 정 대표는 "특정 모델은 창의적인 생성에 능한 반면 어떤 모델은 긴 문맥을 이해하는 데 강점이 있고 또 다른 모델은 최신 데이터 반영 속도가 빠르다"며 "이들을 하나의 테이블에 앉혀 서로의 지식 사각지대(Blind Spot)를 메우고 편향된 답변을 상쇄시키는 '상호 보완적 앙상블(Ensemble)' 구조를 만들었다"고 설명했다. '레드팀' 투입해 집단 편향 방지… 숨은 쟁점 발굴 특히 토론이 한쪽으로 쏠리는 '집단 사고'를 막기 위한 안전장치로 '레드팀(Red Team)' 에이전트를 별도로 배치했다. 이 에이전트는 다수 의견에 의도적으로 반대 관점을 제시하고 논리적 허점을 파고든다. 정 대표는 "한쪽 의견이 강해질수록 반대 관점에서 맹점을 찌르는 역할이 반드시 필요하다"며 "실제 법률 자문 테스트에서도 인간 전문가가 놓친 법리적 쟁점을 레드팀 AI가 찾아내기도 했다"고 말했다. 교차 검증 시스템의 주요 장점은 '환각의 최소화'와 '숨겨진 쟁점 발굴'이다. 토론 중 한 모델이 거짓 정보를 제시하더라도 다른 모델이 사실을 근거로 즉시 논리적 빈틈을 지적하고 내용을 보완하기 때문이다. 이를 통해 단일 모델을 쓸 때보다 훨씬 정제되고 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있다. 정동성 대표는 이러한 사례로 법률 자문 테스트를 소개했다. 당시 주제는 외국인 여성이 한국인 남성을 상대로 제기하려는 친자 확인 소송 건이었다. 대다수의 단일 AI 모델들은 유전자 검사 비용이나 절차, 소요 기간 등 일반적인 정보를 나열하는 데 그쳤다. 하지만 에이밋의 교차 검증 시스템은 비판적 역할을 맡은 모델이 민법상 '친생 추정의 원칙'을 먼저 검토해야 한다고 지적했다. 상대방이 법률혼 관계에 있다면 유전자 검사 이전에 소송 자체가 성립되지 않을 수 있다는 법리적 맹점을 AI가 스스로 찾아낸 사례다. 정 대표는 "만약 한 가지 모델만 믿고 진행했다면 소송 비용과 시간을 낭비할 뻔했던 사례"라며 "서로 다른 AI가 공격하고 방어하는 과정이 있었기에 가능한 통찰이었다"고 강조했다. "단순 분석 넘어 의사결정 돕는 '프라이빗 씽크탱크' 목표" 그는 이 같은 구조가 기업 분석이나 정책 해석에서도 그대로 적용될 수 있다고 설명했다. 시장 규모나 경쟁 구도처럼 숫자와 사실이 중요한 영역은 검증 역할이 강한 모델이 점검하고 시나리오와 실행 전략은 생성에 강한 모델이 가설을 제시해 오류를 최소화함과 동시에 다각화된 분석을 내놓을 수 있기 때문이다. 리바랩스는 이런 강점을 바탕으로 향후 에이밋을 단순한 분석 도구를 넘어 기업과 개인의 의사결정을 돕는 '프라이빗 씽크탱크'로 발전시킬 계획이다. 정동성 대표는 "정보는 넘치지만 검증은 부족한 시대"라며 "기업이 빠르게 결론을 내리되 그 결론이 어떤 근거와 조건 위에 서 있는지까지 함께 제시하는 AI가 필요하다"고 말했다. 이어 "에이밋은 경영진과 실무자의 판단 부담을 줄이고 리스크를 사전에 걸러내는 'AI 전략 참모' 역할을 하도록 발전시키겠다"고 덧붙였다.

2025.12.22 18:03남혁우 기자

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