AI 가짜뉴스, 기업 내 자체 대응이 어려운 이유

U사는 이번 사건을 자체적으로 해결하기 위해 다양한 시도를 했지만, AI 기반 가짜뉴스는 기존의 루머 대응 방식으로는 통제하기 어려운 영역이라는 사실이 곧 드러났습니다.

특히 합성 음성이 포함된 경우 대응의 복잡성은 일반적인 허위 정보와는 비교할 수 없을 만큼 높아집니다.

1. 플랫폼은 ‘합성 여부 입증’을 요구합니다

U사가 처음 직면한 문제는 플랫폼이 삭제 요청을 단순 처리해주지 않는다는 점이었습니다.

음성이 AI 합성이라는 명백한 사실에도 불구하고, 일부 플랫폼에서는 기업 측에 “이 음성이 합성임을 입증할 기술적 근거”를 먼저 요구했습니다.

이로 인해 기업은 피해 조치를 받기 위해 오히려 추가적인 증빙자료와 시간을 들여야 하는 역설적인 상황에 놓였습니다.

확산의 초기 단계에서 가장 중요한 빠른 차단이 이루어지지 못하고, 그 사이 변형본과 복제본이 동시다발적으로 증가하면서 피해 규모는 눈에 띄게 커져 갔습니다.

즉, 플랫폼의 구조적인 한계 때문에 피해 기업은 가장 결정적인 ‘초기 대응 시간’을 사실상 잃게 된 것입니다.

2. 확산 속도는 대응보다 빠르고, 그 특성은 비가역적입니다

이번 사례는 ‘유튜브 쇼츠 → 틱톡 → 트위터 → 커뮤니티’라는 전형적인 숏폼 기반 확산 구조를 보였습니다.

이 구조는 짧은 시간 안에 수십 개의 파생 콘텐츠가 등장하도록 만들어, 기업의 삭제 시도보다 훨씬 빠른 속도로 여론을 기정사실화합니다.

원본을 삭제하더라도 이미 자막이 붙은 버전, 반응형 영상, 요약형 숏폼이 만들어지고 다른 계정에서 새로운 게시물로 퍼져나가기 때문에 한 번 시작된 확산은 되돌리기 어려운 비가역적 성격을 갖습니다.

이는 피해 기업이 대응 전략을 세우거나 법률·PR적 해석을 정리하는 속도보다 훨씬 빠르게 여론이 움직이는 결과를 만들며, 초기 대응의 어려움을 극대화합니다.

3. 가짜뉴스는 사실 여부보다 ‘그럴듯함’으로 여론을 움직입니다

사회적으로 민감한 이슈가 결합된 이번 사건의 경우, 대중은 “이것이 사실인지 아닌지”보다 “그럴 법하다”는 인상만으로도 판단을 내리기 쉬운 환경에 놓여 있었습니다.

특히 AI가 복제한 대표의 말투, 억양, 호흡 패턴이 실제 발언과 거의 동일했기 때문에 대중은 사실 여부를 의심하기도 전에 이미 영상 속 메시지를 ‘대표의 실제 발언’처럼 받아들이기 시작했습니다.

이 지점에서 가짜뉴스는 단순한 정보 왜곡을 넘어 기업의 정체성·가치관·윤리성을 평가하는 기준으로 작동하며, 피해 범위는 기술적 차원을 넘어 ‘사회적 평판의 손상’으로 확장됩니다.

AI 기반 가짜뉴스의 가장 큰 위험성은 단순히 ‘삭제가 어렵다’는 기술적 문제에 있지 않습니다.

더 근본적인 문제는, 콘텐츠가 확산되는 동안 기업이 대응할 수 있는 시간적 여유가 급격히 줄어들고 그 짧은 공백이 “기업이 침묵하고 있는 것처럼 보이는 위험한 시간대”로 해석된다는 점입니다.

이 공백이 커질수록 대중은 사실 여부를 따지기보다 이미 만들어진 인상을 중심으로 기업을 평가하게 되고, AI 합성 콘텐츠는 사실 여부와 무관하게 기업 전체의 신뢰를 흔드는 결과를 초래합니다.