페이크 뉴스 챌린지(Fake News Challenge)는 전 세계 학회와 업계에서 100명이 넘는 자원 봉사자와 71개 팀이 협력해 가짜 뉴스 근절을 위해 진행하는 풀뿌리 운동이다. 이 프로젝트를 추진하는 건 딘 포멀로(Dean Pomerleau)와 델립 라오(Delip Rao). 이들이 내건 프로젝트의 목표는 머신러닝과 자연어 처리, 인공지능 같은 기술을 이용해 뉴스 기사에 숨어 있는 조작이나 오보를 식별할 수 있는 가능성을 모색하는 것이다.

가짜 뉴스는 독자를 속이려는 의도로 만들어진 허구라고 말한다. 이런 가짜 뉴스를 바로 잡으려는 움직임은 사방에서 이뤄지고 있다. 워싱턴포스트 같은 곳은 가짜 뉴스를 퍼트리는 사이트 200개 이상을 게재한 블랙리스트를 올리기도 했고 구글 역시 가짜 뉴스를 전달하는 사이트 200개를 추방 조치했다.

미국 싱크탱크인 퓨리서치센터(Pew Research Center)가 지난 2016년 12월 공개한 조사에 따르면 미국 성인 중 64%가 가짜 뉴스가 최신 사건에 대한 혼란을 낳고 있다고 답변하는 등 가짜 뉴스에 대한 비판을 갈수록 높아지고 있다.

이런 가운데 머신러닝과 자연어 처리, 인공지능 같은 기술을 이용해 뉴스 기사 속에 숨어 있는 조작이나 오보를 식별할 수 있는 가능성을 모색하는 걸 목표로 내건 게 바로 페이스 뉴스 챌린지다. 딘 포멀로와 델립 라오는 인간에 의한 뉴스 내용이 진실인지 혹은 거짓인지 여부를 확인하는 사실 확인 과정을 인공지능 관련 기술로 자동화할 수 있을 것으로 보고 있다.

뉴스 정확도를 평가하는 건 훈련된 사람에게도 복잡하고 귀찮은 작업이다. 물론 다행스럽게도 사실 확인 과정은 여러 단계로 나눌 수 있고 이런 첫 번째 단계 자동화는 쉽다고 할 수 있다. 첫 단계라는 건 다른 언론이 어떻게 보도했는지 정확하게 이해하는 것이다. 페이크 뉴스 챌린지는 스탠스 디텍션(Stance Detection)이라고 명명, 정확하게 검출이 가능하도록 여러 팀이나 개인이 개발에 참여하고 있다.

프로젝트 참가를 모집하기 시작한 건 지난해 12월 1일이며 학습 데이터세트가 공개되는 건 올해 2월 1일, 기준 성능이 어느 정도인지 발표는 3월 1일, 프로젝트 참가 신청 마감은 5월 1일, 테스트 데이터세트 공개는 6월 1일, 테스트 결과 제출 기한은 6월 2일이며 결과 발표는 6월 15일 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이석원 기자  lswcap@techholic.co.kr

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