제4장. AI 콘텐츠 모더레이션 - 쾌적한 세상을 위한 AI의 노력
오늘날 인터넷은 자유로운 소통과 정보 공유의 장이지만, 동시에 유해 콘텐츠가 끊임없이 진화하며 사용자 경험을 저해하고 사회적 문제를 야기하는 그림자 또한 드리우고 있습니다. 단순한 광고성 스팸부터 교묘하게 위장한 불법 정보, 그리고 심지어 시각적 폭력성을 띠는 이미지에 이르기까지, 그 종류와 확산 방식은 더욱 복잡해지고 있습니다. 이러한 콘텐츠 홍수 속에서 건강하고 쾌적한 온라인 환경을 지키는 것은 선택이 아닌 필수가 되었습니다.
AI가 콘텐츠 모더레이션 영역에서 어떻게 인간의 한계를 보완하고, 그 역량을 극대화하는 강력한 파트너가 되는지 그 노력과 과정을 실제 사례를 통해 전달합니다.
먼저 룰-베이스 시스템 및 인간 운영의 한계를 진단하며 AI 도입의 필연성을 살펴보고 카카오의 ‘하몽’ 프로젝트를 중심으로 텍스트 스팸 분류에 LLM이 어떻게 활용되었고, 설명 가능한 AI가 운영 효율성을 얼마나 높였는지 구체적인 기술적 접근법과 성과를 공개합니다.
다음으로 이미지 유해 콘텐츠를 탐지하기 위한 AI 모델의 발전 과정과 함께, 고품질 라벨링 데이터 구축을 위한 액티브 러닝(Active Learning) 및 인지심리학 기반 라벨링 도구 개선 노력 등 데이터의 중요성을 조명합니다.
마지막으로 생성형 AI 시대에 AI 서비스 자체의 윤리성과 안전성을 보장하기 위한 ‘Kanana Safeguard’ 시리즈 개발 스토리를 통해, AI가 AI를 감시하고 보호하는 시스템 구축의 필요성과 실제 구현 전략을 상세히 설명합니다.