레딧에서 제기된 음식 배달 앱 사기 주장이 AI 사기극으로 밝혀져

음식 배달 앱 내부 고발자라고 주장하는 한 사용자가 레딧에서 사기꾼으로 밝혀졌다. 이 사용자의 게시물은 회사 측이 배달 기사와 고객을 체계적으로 착취하고 있다고 비난하며 화제가 되었다.

"사람들은 종종 알고리즘이 조작됐다고 의심하지만, 진실은 어떤 음모론보다 훨씬 더 실망스럽습니다"라고 이 내부자는 썼다.

그는 술에 취한 상태에서 도서관 공용 와이파이를 이용해 장문의 글을 작성했다고 주장하며, 회사가 법적 회색지대를 악용해 배달 기사의 팁과 임금을 일상적으로 가로챘다고 폭로했다.

이러한 주장은 그럴듯해 보였다—도어대시는 실제로 배달원 팁을 가로챈 혐의로 소송을 당해 1,675만 달러(약 220억 원)의 합의금을 지급한 전력이 있었다. 그러나 이번 사건에서 게시자의 이야기는 완전히 조작된 것이었다.

온라인에서 허위 정보가 흔하지만, 이런 게시물이 레딧 메인 페이지에 올라 87,000개 이상의 추천을 받고 X 같은 플랫폼으로 확산되어 208,000개의 좋아요와 3,680만 조회수를 기록한 경우는 드물다.

플랫폼러의 케이시 뉴턴이 조사에 나서 게시자에게 연락했고, 게시자는 시그널로 답장을 보냈다. 레딧 사용자는 우버이츠 직원 배지처럼 보이는 사진과 인공지능을 활용해 운전자에게 '절박도 점수'를 부여하는 방식을 상세히 기술한 18페이지 분량의 '내부 문서'를 공유했다. 뉴턴이 주장을 확인하려 하자, 정교한 인공지능 생성 사기의 표적이 된 것을 깨달았다.

뉴턴은 "최근까지 이런 출처의 상세한 문서는 제작에 필요한 노력만으로도 매우 신뢰할 만해 보였다"고 썼다. "누가 기자를 속이기 위해 시장 역학에 관한 18페이지 분량의 기술적 분석을 만들겠는가? 누가 회사 배지를 위조하겠는가?"

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기자들을 속이는 것은 새로운 일이 아니지만, AI 도구의 부상은 검증 과정에서 더욱 큰 경계를 요구합니다.

현재의 생성형 AI 모델은 합성 이미지나 동영상을 식별하는 데 종종 어려움을 겪어 콘텐츠 진위 확인 작업을 복잡하게 만듭니다. 뉴턴은 구글의 '제미니'를 활용해 성공했는데, 이 모델은 구글의 '신스ID 워터마크'를 통해 AI 생성 이미지를 감지했습니다. 이 마커는 자르기, 압축 및 기타 편집을 견디도록 설계되었습니다.

AI 텍스트 탐지 도구를 개발하는 팡그램 랩스의 창립자 맥스 스페로는 실제 콘텐츠와 가짜를 구분하는 과제에 직접적으로 대응하고 있다.

스페로는 테크크런치와의 인터뷰에서 "온라인상의 AI 생성 쓰레기 콘텐츠 양이 크게 증가했다"며 "이는 대규모 언어 모델(LLM)의 확산 때문이기도 하지만, 상당한 예산을 가진 기업들이 '유기적 참여'를 구매할 수 있기 때문이기도 하다. 본질적으로 AI를 이용해 자사 브랜드를 언급하는 바이럴 레딧 게시물을 생성하는 것이다"라고 설명했다.

팡그램 같은 도구는 AI 작성 텍스트를 식별하는 데 도움이 되지만 멀티미디어 콘텐츠에는 덜 신뢰할 수 있습니다. 게다가 가짜 게시물이 폭로되더라도 이미 널리 퍼진 후일 수 있습니다. 현재로서는 소셜 미디어를 탐색하려면 우리가 보는 모든 것의 진위를 의심하는 탐정 같은 사고방식이 필요합니다.

이 점은 제가 한 편집자에게 "이번 주말 레딧에서 유포된 AI 음식 배달 사기성 게시물"에 대해 글을 쓴다고 말했을 때 더욱 부각되었습니다. 그녀는 제가 다른 이야기를 언급하는 줄 알았습니다. 실제로 그 주말에는 그런 사기성 게시물이 하나 이상 유포되고 있었습니다.