안녕하세요, 에디터 푸린입니다!
오늘은 짧게 준비한 아티클이고, 가트너에서 2025년 주목해야 하는 Top 10 Technology Prediction 중 하나인 허위 정보(Disinformation)에서 간단하게 알아보고 넘어가보려고 합니다.
특히나 생성형 AI, 딥페이크(Deepfake) 등 기술의 발전이 우리에게 많은 영향과 도움을 주지만 각종 범죄에도 이용이 되며 Hallucination(환각) 이라는 단점 등이 존재하기 때문에 더더욱 허위 정보에 대해서 주의를 기울여야 하는 점이 Top 10으로 뽑히지 않았나 싶습니다.
우선 가트너에서 선정한 Top 10 내용이 무엇인지 리스트를 보고 넘어가시죠!
<Gartner Top 10 Technology Prediction List>
1. Agentic AI
2. AI governance platforms
3. Disinformation security
4. Post-quantum cryptography
5. Ambient invisible intelligence
6. Energy-efficient computing
7. Hybrid computing
8. Spatial computing
9. Polyfunctional robots
10. Neurological enhancement
여러가지 신규 기술 및 개념이 Top 10 Techonology Prediction에 뽑힌 가운데 허위 정보에 대한 보안(=허위 정보를 방지하기 위한 보안)이 무려 3번째로 랭크되었기에 그 중요성이 나름 강조되었다고 생각됩니다.
그렇다면 가트너에서 소개하는 Disinformation Security가 무엇인지 먼저 알아보고 가시죠~
Disinformation security
As generative AI use grows in popularity and sophistication, so does the risk of it being used for nefarious purposes, including targeting enterprises with false or harmful information. Disinformation Security refers to technology that seeks to protect organizations and individuals by combating misleading or false information spread online. Gartner predicts that half of enterprises will adopt products and services or build features to address disinformation security over the next four years, compared to less than 5% today.
(출처: Forbes, Gartner’s Top 10 Strategic Technology Trends For 2025)
허위 정보 보안
생성형 AI의 사용이 점점 더 인기를 얻고 정교해짐에 따라, 그것이 특정 비즈니스 및 회사를 타깃팅하여 거짓 혹은 위해가 되는 정보를 통하는 등 악의적 목적에 사용되는 위험도 증가되고 있다. 허위 정보 보안은잘못되거나 거짓 정보가 온라인에 퍼지는 행위에 대해 대항함으로써 조직이나 개인을 보호하기 위한 기술을 찾는 것을 의미한다. 가트너는 허위 정보 보안을 다룰 수 있는 기능이 있는 제품이나 서비스를 도입할 비즈니스가 현재는 5%에 불과하나 4년 이내에 절반(50%)에 달할 것이라고 예측했다.
추가적으로 Britannica 백과사전에서는 Disinformation에 대해서 다음과 같이 정의하고 있습니다:
disinformation is false information that is designed to mislead others and is deliberately spread with the intent to manipulate truth and facts.
허위 정보란 다른 사람들을 잘못 이끌거나 사실이나 진실을 조작하려는 의도를 가지고 이를 확산시키기 위해 만들어진 거짓된 정보이다.
인터넷에는 인간이 소화할 수 없는 속도로 매일, 매시간, 매분, 매초 엄청난 정보들이 쌓이고 있습니다. 그 정보들은 모두가 진실된 정보라고 하기 어려우며, 소셜 미디어에 편향된 혹은 거짓된 내용을 게재하는 사람들도 너무나도 많기 때문에 이를 잘못 학습한 AI 역시 편향된 답변을 제공할 수 있다는 점은 지속적으로 제기가 되고 있던 문제점입니다. 무엇이 진짜이고 무엇이 가짜인지 이제는 구분하기 위한 검색 결과도 믿기 힘들어질지 모른다는 두려움이 설핏 드는 가운데, 우리가 허위 정보를 어떻게 구분할 수 있는지 그리고 이를 구분할 수 있는 기술은 어떻게 발전해나갈지 걱정과 기대감이 함께 생기네요. 기술의 발전이 마냥 달갑지만은 않은 것은 아무래도 직업병인가 봅니다.
다음에는 좀 더 상세하게 허위 정보에 대해서 알아볼 수 있는 아티클을 준비해보겠습니다.
이상 에디터 푸린이었습니다 :)
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