Reporting Patterns and Characteristics of Deepfake News in the AI Era: Focusing on Keyword Analysis and Topic Modeling

인공지능(AI) 기술이 급속히 발전하면서 전 세계적으로 다양한 현상과 논란이 나타나고 있다. 대표적으로 ‘딥페이크(Deep Fake)’를 꼽을 수 있다. 딥페이크는 본래 AI 기술의 놀라운 발전을 보여주고 수용자들이 이를 실시간으로 체감할 수 있게 하는 기술에 해당한다. 하지만 딥페이크 기술을 악용하여 무단으로 사진과 영상 등을 제작하고 유포하는 경우가 늘어나고 있으며, 이에 따른 피해도 갈수록 커지고 있다. 반면 국내 언론사의 딥페이크 뉴스는 감소하고 있다. 딥페이크 뉴스는 딥페이크 기술을 직접 활용하여 제작한 기사가 아니라, 딥페이크 기술, 현상, 범죄 등을 다룬 언론 보도를 뜻한다. 본 연구는 딥페이크 뉴스 보도의 중요성을 알리고 향후 방향을 제시하기 위해, 그동안 한국 주요 언론사들이 AI 시대에 딥페이크 현상을 어떻게 바라보고 보도하여 왔는지 살펴본다. 특히 챗GPT가 나온 이후 AI 기술이 본격적으로 발전하고 딥페이크 결과물이 크게 증가했던 2023~2025년에 나온 주요 언론사의 뉴스를 텍스트 마이닝 기법을 적용해 분석한다. 빈도 분석, 워드 클라우드 분석, 키워드 네트워크 분석, 토픽 모델링을 통해 국내 언론의 딥페이크 보도의 양상과 특성을 살펴보고, 사회적 책임을 강화할 수 있는 보안책을 제시한다. 분석 결과 딥페이크는 주로 기술적 진보나 상업적 활용에 대한 내용으로 다루어지기 보다, 다수의 피해자를 양산할 수 있는 하나의‘범죄적 기술’로 보도되고 있었다. 하지만 정작 피해의 대상인 여성, 아동, 청소년 등에 대한 뉴스는 감소하는 양상을 보였다. 본 연구는 해당 문제들을 보완하고, 사후 대책에 대한 구체적인 보도 등이 나와야 한다고 제언한다.