여러 커뮤니티에 공유된 '조직사기 피해방지 및 피해자 보호 등에 관한 특별법안' 반대 독려 게시글. 관련 법안에 대한 정리 글이 일부 커뮤니티(위쪽)에서 공유된 뒤 대형 커뮤니티(아래쪽)으로 옮겨갔다. 원 게시물의 주요내용을 캡쳐한 뒤 반대 의견을 제시할 수 있도록 해놨다. 사실상 이용자들이 반대 의견을 제출하도록 유도한 방식이었다. 사진=커뮤니티 글 갈무리

[위즈경제] 류으뜸 기자 =국회 입법예고시스템이 시민 의견 수렴 창구에서 조직적 여론전의 무대로 변질될 수 있다는 우려가 나온다. 특정 법안 의견목록에 같은 문구의 반대 의견이 반복적으로 올라온 가운데, 일부 온라인 커뮤니티에서 반대 의견 제출을 독려한 정황이 확인됐기 때문이다. 

의견 수가 실제 여론의 크기처럼 과대 해석되지 않도록 반복 문구를 검증하고, 제출 의견의 논거를 쟁점별로 살펴야 한다고 지적이 나온다.

21일 위즈경제가 조배숙 국민의힘 의원이 지난 6일 대표발의해 국회 입법예고 시스템에 오른  ‘조직사기 피해방지 및 피해자 보호 등에 관한 특별법안’의 의견목록을 전수 조사한 결과, 약 4000건이 넘는 의견이 등록된 것으로 확인됐다. 이 가운데 반대 의견으로 동일하거나 유사한 문장 구조를 가진 의견이 반복적으로 올라온 사례가 다수 확인됐다. 

◇어떻게 이런 일이 가능했나?

국회 의안정보시스템에 올라온 ‘조직사기 피해방지 및 피해자 보호 등에 관한 특별법안’ 의견란에 결사 반대 취지의 의견이 반복 게시돼 있다. 게시글들은 신분 비공개와 위장 수사, 금융정보 접근 등이 개인 사생활 침해와 권력 남용으로 이어질 수 있다고 주장했다. 생성형 AI(쳇GPT)의 도움을 받아 시각화하고 기자가 최종 검토 및 확인해 제작한 그래픽입니다. 그래픽에 포함된 데이터와 내용은 기자가 직접 취재한 결과물입니다.

국회입법예고시스템 의견목록은 법률안 제·개정 과정에서 국민 의견을 수렴하기 위한 장치다. 직접 민주주의를 실현하고, 의원과 위원회가 법안 심사 과정에서 사회의 다양한 목소리와 예상되는 부작용을 사전에 파악하도록 돕는 데 목적이 있다. 

그러나 접근성이 높은 구조는 조직적 참여에 취약할 수 있다. 특정 커뮤니티나 이해관계자가 같은 취지의 문구를 공유하고 의견 제출을 독려하면, 짧은 시간에 비슷한 의견이 대량으로 쌓일 수 있다. 

이번 사례에서도 관련 법안에 대한 정리 글이 특정 온라인 커뮤니티에 먼저 공유된 뒤, 일부 커뮤니티로 옮겨가며 반대 의견 제출을 유도하는 형태로 확산된 정황이 확인됐다. 이곳에는 원 게시물의 주요 내용을 캡처한 뒤, 반대 의견 작성에 참고할 수 있는 이유를 덧붙인 글이 올라왔다. 사실상 이용자들이 국회입법예고시스템에 접속해 반대 의견을 제출하도록 유도하는 방식이었다.

정원준 수원대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수는 이번 현상에 대해 "입법예고제도의 개방성과 온라인 집단 행동주의가 맞물린 결과"라면서 "입법예고시스템은 디지털 민주주의와 공론화를 위한 장치지만, 정치적 사안이나 이해관계가 걸린 법안에서는 집단 행동주의가 반복될 수 있다"고 분석했다.

쉽게 말해, 누구나 의견을 낼 수 있게 만든 열린 시스템이 오히려 같은 의견을 한꺼번에 몰아넣는 통로가 될 수 있다는 뜻이다. 법안을 충분히 살펴본 시민 의견과 특정 커뮤니티에서 보고 따라 쓴 의견이 뒤섞이면, 숫자만으로는 실제 여론을 판단하기 어려워진다는 의미다.

◇'숫자'보다 '검증'

이런 현상을 줄이려면 의견 제출 양식을 보완해야 한다는 의견이 나온다. 단순히 찬성·반대를 적는 방식에서 벗어나, 어떤 조항에 어떤 이유로 의견을 내는지 쓰도록 유도해야 한다는 지적이다. 정 교수는 "찬성과 반대의 논리가 무엇인지 구체적으로 쓰도록 하면, 진짜 심사숙고한 의견이 올라올 수 있다"고 말했다.

반복 문구를 걸러내는 기술적 장치도 대안으로 제시됐다. 실제 최근 국내에서는 AI가 생성한 기사 댓글을 판별하는 기술도 개발됐다. 이 기술은 특정 기사 댓글 작성자가 사람인지 AI인지 98.5% 정확도로 판별할 수 있다. 고성능 AI가 기사 맥락에 맞춰 짧은 댓글을 대량으로 생성할 수 있는 수준까지 발전한 만큼, 공적 의견 수렴 창구에도 유사 문구 탐지와 자동 분류 기술을 적용할 필요하다는 것이다.

정 교수는 “완전히 같은 복사·붙여넣기 문구는 AI를 활용해 탐지하고 자동 분류할 수 있다”며 “비슷한 내용이 반복될 경우 이를 따로 관리하는 시스템을 만들 필요가 있다”고 말했다.

한편 본지는 해당 커뮤니티 측에 법안 반대 의견 제출을 독려한 게시글의 작성 경위와 동일·유사 문구 공유 여부, 반복적인 의견 제출을 유도한 취지 등에 대해 문의했지만 답변은 받지 못했다.