2025년 현재, 디지털 혐오표현에 대한 사회적 우려는 전 세계적으로 확대되고 있으며, 이에 대응하기 위한 기술적·제도적 시도도 국가마다 다양하게 전개되고 있다. 특히 유럽연합(EU)과 대한민국은 AI 기반 혐오 감지 기술을 선제적으로 도입하고 정책 수준에서 적극 대응하는 대표 사례로 주목받고 있다. 두 지역은 기술의 활용 방식, 법제도 환경, 사회문화적 수용성 측면에서 뚜렷한 차이를 보이며, 이는 AI 혐오 감지 기술의 발전 방향과 한계에 대한 중요한 시사점을 제공한다.
EU기준: 인권 중심의 강력한 규제와 투명성 요구
유럽연합은 디지털 공공영역에서의 표현 규제에 있어 가장 진보적이고 엄격한 정책을 운용하는 지역이다. 2024년 본격 시행된 디지털서비스법(DSA, Digital Services Act)은 플랫폼 사업자에게 AI 기반 콘텐츠 필터링 시스템의 도입을 사실상 의무화하고, 그 알고리즘의 투명성과 설명가능성(Explainable AI, XAI)을 법적으로 요구하고 있다.
EU의 정책 핵심은 '인간 중심 AI(Human-Centric AI)'에 있으며, 기본권 보호와 알고리즘 편향 방지를 우선시한다. 이에 따라 자동 필터링 결과에 대해 이의 제기 절차를 마련하고, 혐오 표현 판별 기준을 명확히 제시하는 것을 법제화했다. 또한, 다국어 환경을 고려하여 유럽 내 공용어를 아우르는 다언어 혐오 데이터셋 구축을 진행 중이며, 이는 혐오 감지 정확도의 향상에 기여하고 있다.
기술적 측면에서는 BERT 기반의 다국어 모델(multilingual BERT)과 EU 지원 연구 프로젝트에서 개발된 AI4EU, HateCheck 등 특화된 혐오 감지 모듈이 다양한 플랫폼에 적용되고 있다. 이러한 모델들은 단순한 욕설 필터링을 넘어서, 문맥 기반 혐오의미 해석, 문화적 맥락 분석, 풍자 및 이중 표현 탐지까지 포괄하는 고차원적 분석이 가능하다.
한국의 AI 혐오 감지 기술: 실용성과 속도 중심의 접근
대한민국은 급속한 디지털화와 SNS 사용량 증가에 따라, 혐오 표현에 대한 기술적 대응이 신속하게 전개되고 있는 국가 중 하나이다. 국내 포털과 커뮤니티 플랫폼들은 자체적으로 한국어 특화 딥러닝 모델(KoBERT, KoGPT 등)을 활용한 혐오 감지 시스템을 도입해왔으며, 최근에는 정부 주도의 데이터센터 및 AI 윤리 가이드라인 구축이 본격화되고 있다.
한국의 접근은 상대적으로 실용성과 속도에 중점을 둔다. 플랫폼 운영자들은 혐오 콘텐츠의 자동 감지 및 차단을 위해 AI 모듈을 백엔드에 탑재하고, 사용자 신고 시스템과 결합해 실시간 필터링 체계를 마련했다. 특히 온라인 커뮤니티에서 많이 사용되는 은어, 조어, 패러디 표현에 대응하기 위한 비정형 텍스트 분석기술도 빠르게 발전하고 있다.
정책적으로는 2024년 개정된 '정보통신망법'과 '디지털 인권 보호 기본법'이 핵심 기반이 되고 있다. 이 법안은 플랫폼에 AI 콘텐츠 감시 도구 도입을 유도하는 한편, 오탐 시 정정 절차와 이용자 이의 제기 권리를 규정하고 있다. 하지만 유럽에 비해 규제 강도는 비교적 낮고, 표현의 자유에 대한 헌법적 고려가 기술 설계 단계에서 체계화되어 있지는 않다는 평가도 존재한다.
AI 혐오 감지 기술의 비교와 시사점
유럽과 한국은 공통적으로 AI를 혐오 대응의 도구로 활용하고 있지만, 근본적 목표와 설계 철학에는 분명한 차이가 있다. EU는 '기술적 정교함'보다 '윤리적 정합성'을 우선시하는 반면, 한국은 기술의 실효성과 플랫폼 운영의 효율성에 보다 무게를 두는 양상이다.
예를 들어, 동일한 혐오 표현에 대해 유럽에서는 문화적 문맥과 피해자의 관점을 중심으로 판단하는 반면, 한국에서는 비교적 문법적 구조와 키워드 중심의 분석이 이루어지는 경우가 많다. 이로 인해 AI 모델의 학습 방향성과 감지 기준에도 상이한 편향이 내재되어 있으며, 이는 결국 플랫폼 간 정책 차이로도 이어진다.
또한, 다국어 환경을 고려한 EU의 멀티링구얼 AI와, 한국어에 최적화된 언어모델 기반 시스템은 상호 보완적 가능성을 시사한다. 장기적으로는 양 지역 간 혐오 표현 공동 대응을 위한 국제 표준화와 협력 연구가 필요하며, 특히 공공 데이터를 활용한 윤리적 AI 연구 기반 조성이 긴요하다. 무엇보다 AI가 감지하는 '혐오'는 사회적 합의와 맥락에 따라 달라지기 때문에, 기술은 결국 사회의 거울이자 도구라는 점을 잊어서는 안 된다.
결론: AI 혐오 감지의 진화는 글로벌 규범과 사회적 협약이 결정한다
혐오 감지 AI는 단순한 기술이 아니라 사회적 가치 판단의 산물이며, 국가마다 그 설계와 운영 방식은 문화적 맥락을 반영한다. 유럽과 한국의 사례는, 기술이 사회와 얼마나 깊이 연결되어 있는지를 보여주는 실증적 비교다.
미래의 AI 혐오 대응 전략은 국가별 제도와 기술을 뛰어넘어, 국제 협약과 글로벌 기준을 중심으로 재편될 필요가 있다. 각국의 경험은 상호 학습과 협력을 통해 진화할 수 있으며, 이를 통해 더욱 신뢰할 수 있고 포용적인 디지털 생태계가 구축될 수 있다.