중국의 '마인드 컨트롤 AI'? BetterFish가 진짜로 바꾸는 것들

14억 명의 여론을 한 번에 돌려보는 엔진

요즘 온라인 댓글 몇 개만 보고도 분위기를 단정하는 일이 많습니다. 그런데 누군가는 중국 전역의 영상과 게시글을 긁어 모아, 이를 자동으로 분석해 보고서까지 뽑아주는 시스템을 혼자 만들어 공개했습니다. 이름은 BetterFish, 사실상 국가 단위 여론 엔진에 가까운 실험입니다.

BetterFish의 겉모습은 복잡한 AI 실험실이 아니라 하나의 웹 서비스에 가깝습니다. 사용자가 질문을 입력하면 오케스트레이터가 세 개의 에이전트를 동시에 돌려 사설 DB, 뉴스와 웹, 이미지와 동영상을 긁어오고, 미리 수집된 소셜 미디어 데이터까지 결합합니다. 이 과정에서 각 에이전트는 서로의 분석을 포럼처럼 주고받고, LLM이 중재자 역할을 하며 논의를 정리합니다. 마지막에는 이 모든 결과가 하나의 리포트로 묶입니다.

흥미로운 지점은 기술 자체보다 스케일입니다. 이미 중국의 다양한 플랫폼에서 크롤러가 지속적으로 데이터를 긁어와 MySQL이나 Postgres에 쌓고, 각 포스트에 '핫함' 점수와 감성 분석 태그를 붙입니다. 즉, 누가 무엇을 말했는지가 아니라, 지금 어떤 감정이 어디서 부풀고 있는지를 거의 실시간에 가깝게 측정할 수 있는 구조입니다. 저라면 이 시점에서부터 이 프로젝트를 더 이상 개인 개발자의 장난으로 보지 않겠습니다.

멀티에이전트 구조가 가진 의미

많은 사람들은 여전히 LLM 하나가 답을 뱉는 구조에 익숙합니다. BetterFish는 반대로 여러 에이전트가 각자 다른 관점의 데이터를 들고 와서 논쟁을 벌이는 구조를 택합니다. 이 구조의 핵심은 정확도 향상이라기보다 편향을 줄이려는 시도에 가깝습니다. 특정 소스에 치우쳐 해석이 왜곡되는 상황을, 다른 종류의 데이터가 견제하는 방식으로 막으려는 설계입니다.

다만 이 구조가 곧바로 객관성을 보장하는 것은 아닙니다. 에이전트가 활용하는 데이터 소스가 이미 검열되거나 편향된 환경이라면, 서로 다른 에이전트라 해도 결국 같은 방향으로 기울 수 있습니다. 제 기준에서는 멀티에이전트라는 이름보다, 어떤 데이터 레이어가 이 구조를 떠받치고 있는지에 더 주목하는 편이 현실적입니다.

무료 공개라는 선택의 파장

이 프로젝트가 단순히 기술적으로 흥미로운 수준을 넘어서는 이유는, 소스 전체가 GitHub에 공개되어 있다는 점입니다. 비슷한 수준의 여론 분석 도구를 기업용으로 판매하면 높은 가격표가 붙지만, BetterFish는 누구나 가져다 수정할 수 있습니다. 이 말은 곧, 특정 정부나 대기업이 독점적으로 가져갈 수 있었던 능력이 중소 단위 조직과 개인에게까지 떨어지고 있다는 뜻입니다.

물론 실제로 운영하려면 인프라와 API 키, 법적 책임을 감당할 주체가 필요합니다. 그래서 개발자나 데이터 팀에게는 기회가 되지만, 인력과 예산이 없는 작은 조직에는 여전히 그림의 떡에 그칠 수 있습니다. 문제는 이런 격차가 기술 수준이 아니라, 규제 리스크를 감당할 수 있는 조직 규모에서 갈릴 가능성이 높다는 점입니다.

데이터, 여론, 권력의 삼각형

많은 IT 종사자가 BetterFish를 보고 가장 먼저 떠올릴 것은 마케팅 인텔리전스나 브랜드 모니터링일 것입니다. 하지만 이 시스템이 실질적으로 건드리는 영역은 훨씬 정치에 가깝습니다. 특정 주제에 대한 여론의 방향을 읽는 것을 넘어, 어느 연령대와 어느 플랫폼에서 어떤 감정이 불붙는지까지 파악할 수 있기 때문입니다.

중국에서 가능한 것, 한국에서도 가능한 것

BetterFish는 중국 소셜 미디어를 중심으로 크롤링합니다. 그러나 구조만 놓고 보면, 타깃을 유튜브나 X, 레딧, 네이버 카페로 바꾸는 일은 그렇게 어렵지 않습니다. 크롤러를 교체하고, 언어 모델과 감성 분석 기준만 현지화하면 됩니다. 한국에서도 정치, 소비, 부동산, 주식 상승 기대 같은 키워드에 대한 감정 곡선을 그릴 수 있다는 뜻입니다.

이 능력은 누가 쓰느냐에 따라 의미가 바뀝니다. 선거 캠프와 정책 싱크탱크, 플랫폼 기업의 정책팀에게는 강력한 레이더입니다. 반면 대중에게는 자신이 남긴 수많은 디지털 흔적이 하나의 프로파일로 압축되어, 언제든 특정 집단을 겨냥한 메시지로 되돌아올 수 있다는 의미가 됩니다. 저라면 이 간극을 무시한 채, 단순한 마케팅 도구로만 이해하지 않겠습니다.

개인정보와 감정 데이터의 경계

BetterFish 제작자는 README에 긴 면책 조항을 붙였습니다. 웹 스크래핑이 각국의 개인정보보호법을 위반할 수 있고, 결과가 피싱이나 여론 조작에 악용될 수 있다는 경고입니다. 흥미로운 점은, 이 도구가 꼭 '이름과 전화번호' 같은 직접 식별 정보를 모아야만 위험해지는 것은 아니라는 사실입니다.

감성 분석과 관심사, 반응 패턴만 있어도, 특정 연령대와 지역, 경제 수준을 유추하고 집단 단위 표적 메시지를 설계하는 일이 가능합니다. 법은 대개 개인 정보 유출에 집중하지만, 이런 시스템은 개인이 아니라 집단의 감정을 겨냥합니다. 제 기준에서는 여기서부터가 규제 사각지대이자, 향후 논쟁의 핵심이 될 부분이라고 봅니다.

한국에서 이 기술이 주는 기회와 위험

국내 IT 실무자 입장에서 이런 프로젝트를 보면, 자연스럽게 두 가지 갈래로 생각이 나뉩니다. 하나는 새로운 서비스와 비즈니스 아이디어, 다른 하나는 규제와 윤리 리스크입니다. 두 가지를 동시에 계산하지 않으면, 출발선에서부터 방향을 잘못 잡기 쉽습니다.

누가 이득을 볼 수 있는가

데이터 팀과 AI 스타트업, 리서치 회사에는 분명 기회가 있습니다. 인프라를 구축할 여력이 있다면, BetterFish의 구조를 참고해 특정 도메인에 특화된 여론 분석 엔진을 만들 수 있습니다. 예를 들어 금융시장, 게임 커뮤니티, 브랜드 리스크 모니터링 같은 좁은 분야에 초점을 맞추면, 실제 매출과 연결되는 인사이트를 만들 가능성이 높습니다.

반대로 프라이버시 규제를 엄격히 따라야 하는 금융, 의료, 공공기관에는 이 도구가 오히려 부담이 될 수 있습니다. 구조를 잘못 가져오면, 사내 데이터와 외부 크롤링 데이터가 섞이면서 예기치 않은 개인정보 이슈가 터질 수 있기 때문입니다. 이 영역에서는 기술력보다 내부 컴플라이언스와 법무팀의 해석이 더 중요한 변수가 됩니다.

현실에서 마주칠 함정들

표면적으로는 "공개된 데이터만 모은다"는 논리가 안전해 보입니다. 하지만 실제로는 약관 위반, 로봇 배제 규약, 플랫폼과의 계약상 분쟁 가능성이 엮입니다. 특히 한국 대형 플랫폼들은 스크래핑에 민감한 편이기 때문에, 상업적 활용을 전제로 할 경우 충돌 가능성이 높습니다.

또 하나의 함정은 결과 해석입니다. 멀티에이전트가 멋진 리포트를 만들어도, 데이터의 대표성이 떨어지면 현장을 왜곡합니다. 특정 연령대나 특정 정치 성향이 강한 플랫폼에서만 긁어온 데이터를 '국민 여론'으로 포장하는 순간, 의사결정이 데이터가 아니라 데이터에 대한 착각을 따라가게 됩니다. 저라면 이 시스템을 도입할 때, 기술 검토만큼이나 표본 구성과 편향 점검에 시간을 쓰겠습니다.

시작 전 반드시 체크할 것

많은 사람이 이런 프로젝트를 보면 '당장 만들어 보고 싶다'는 생각부터 합니다. 그러나 여론 분석 엔진을 만지는 순간부터, 단순한 기술 프로젝트를 넘어 사회적 책임이 따라붙습니다. 개발자든 기획자든, 이 부분을 건너뛰면 나중에 더 큰 비용을 치르게 됩니다.

이 전략이 맞지 않는 사람들

짧은 기간 안에 화제성 서비스나 실험을 내고 싶은 팀에게는 BetterFish식 접근이 잘 맞지 않을 수 있습니다. 인프라 비용, 크롤링과 데이터 정제 과정, 규제 검토까지 포함하면 초기 비용이 꽤 높기 때문입니다. 반대로 장기적으로 데이터 자산을 쌓으려는 조직, 특히 인사이트를 바탕으로 정책이나 전략을 바꾸는 조직이라면 투자할 이유가 충분합니다.

또 한 가지, 윤리 가이드라인을 세울 권한이 없는 팀이라면 이 프로젝트를 그대로 따라 하기 어렵습니다. 조직 차원에서 '어디까지 수집하고, 무엇은 절대 사용하지 않을지'를 정해 둘 수 있어야 실제 운영이 가능합니다. 제 기준에서는 이 부분이 명확하지 않다면, 프로토타입 수준에서 내부 검증용으로만 쓰는 편이 안전합니다.

지금 할 수 있는 첫 번째 행동

현실적인 첫걸음은 거창한 크롤러를 만드는 일이 아닙니다. 이미 보유한 데이터와 공개 API, 그리고 일부 테스트용 크롤링 데이터만 섞어서 작은 도메인에 적용해 보는 것입니다. 예를 들어 자사 브랜드 관련 커뮤니티와 리뷰, 공식 채널 댓글만 대상으로 BetterFish식 멀티에이전트 구조를 시뮬레이션해 볼 수 있습니다.

이 과정에서 어떤 데이터가 유용했고, 어떤 데이터는 법적·윤리적 부담만 키웠는지 기록해 두는 것이 중요합니다. 이런 로그가 쌓여야 규제 환경이 바뀌었을 때도, 어디까지 확장할 수 있을지 현실적인 판단이 가능합니다. 저라면 이 실험을 통해 얻은 교훈을 사내 데이터 정책과 연결해, 기술 도입보다 먼저 "우리 조직이 감당할 수 있는 여론 엔진의 범위"를 정하겠습니다.

출처 및 참고 :