다음은 계명대학교 국제학연구소의 ‘글로컬·AI 시대 역사 갈등 관리를 위한 정책 연구’ 2026년 1차 수시과제의 축약본입니다.
1. 조사의 필요성과 목적
- 본 조사는 주요 생성형 AI 및 지도 플랫폼의 독도 표기 실태를 체계적으로 조사·분석하여, 독도가 ‘분쟁지역화’될 수 있는 현상을 정확히 파악하고 그 대비책을 마련하는 것에 목적이 있음.
2. 생성형 AI의 독도 관련 답변 분석
1) 조사 대상 및 모델 선정
- 조사 모델: 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT)와 구글의 제미나이(Gemini)를 주요 조사 대상으로 선정함. 각 AI의 플래그십 모델과 경량형 모델을 함께 조사함. 자국 모델 점유율이 높은 중국과 러시아의 경우 별도로 조사를 시행함.
- 조사 언어: 영어 및 지역별 사용량이 많은 스페인어, 아랍어, 베트남어, 중국어(간체·번체), 러시아어를 선정함.
- 접속 IP: 사용자의 물리적 위치에 따른 답변 차이를 확인하기 위해 언어별 국가로 IP를 설정함.
- 온도 설정: 답변의 일관성(재현 가능성)과 무작위성을 조절하여 다양한 반응을 수집함.
- 질문 유형: 단순 사실 확인을 위한 일반 질문, 편향적 질문, 페르소나 부여 질문, 환각 유도 질문, 출처 요청 질문 등으로 구성된 16개 질문의 답변을 수집함.
- 수집 방식: 파이썬(Python) 스크립트와 API를 연동하여 수집함.
- 데이터 규모: 총 3,952개의 답변을 분석함.
2) 생성형 AI의 독도 관련 답변 분석
(1) 일관적 답변 확률 변수(온도) 설정에 따른 차이
- 온도 설정에 따른 답변의 변별력 낮음: 민감한 사안이므로 공식 문서 등 학습 데이터가 정형화된 경우가 많은 것으로 보이며, 생성형 AI의 ‘정렬(Alignment)’ 기술과 ‘세이프티 가드레일(Safety Guardrails)’이 설정된 것을 보임.
(2) 접속 IP에 따른 답변 양상
- 접속 IP에 따른 답변의 변별력 낮음: 같은 언어로 된 동일 질문에 대해서는 대체로 같은 답변 결과가 나타남. API 호출은 모델 본연의 표준화된 답변을 수집하는 경향이 강하며, 입력된 텍스트의 언어적 맥락을 우선하여 처리하는 것으로 나타남.
(3) 생성형 AI 모델(챗GPT와 제미나이)에 따른 답변 양상
- 챗GPT는 언어와 무관하게 ‘분쟁’ 관련 언급이 높게 나타남. 민감한 사안에 대해서는 명확한 답변을 회피하는 유보적 태도를 보임.
- 챗GPT의 경량형 모델이나 하위모델은 환각 현상이 더 많이 일어나며, 이에 따라 일본 편향적 답변을 하기도 함.
- 제미나이의 경우 한국어 답변에서 한국의 실효 지배를 언급하는 경우가 많지만, 언어에 따라 변동이 크게 나타남. 또한 페르소나 부여 질문 등과 같은 사용자의 요청에 맞춤형 서비스를 제공하려는 경향이 더 강함.
- 제미나이의 경우 검색엔진과 연계되어 지리적 좌표, 행정구역, 점유 현황 등 검증 가능한 실질적 데이터를 답변 우선순위에 두는 것으로 보임.
(4) 질문 언어에 따른 답변 양상
- 언어별 차이의 결정성: 다른 변수에 비해 언어별 차이가 가장 두드러짐.
- 대체로 한국어와 일본어보다 다른 언어(영어, 스페인어, 아랍어 등)에서 ‘분쟁’을 언급하는 비중이 높게 나타남. 글로벌 데이터셋에서는 ‘분쟁 지역’이라는 인식이 주류 프레임으로 안착해 있음을 시사함. 반면 ‘한국의 실효 지배’를 언급하는 비중은 한국어, 일본어, 중국어(번체)에서 높게 나타나며, 그 외의 언어에서는 낮게 나타남.
- 한국어로 질문하는 경우 독도를 ‘한국의 영토’로 언급하는 비중이 절반 이상이었으나, 다른 언어에서는 극히 드물게 나타남.
- 한국어 답변 내에서도 ‘독도’가 아닌 ‘다케시마’, ‘리앙쿠르 암초’라는 명칭을 사용하는 경우 한국 영토로 인정하는 비중이 낮아짐.
- 독도의 지리적 좌표에 관해 질문하는 경우 한국어는 주로 ‘독도’로, 일본어는 주로 ‘다케시마’로 답변함.
- 중국의 생성형 AI 모델들은 대체로 명확한 답변을 회피하며 유보적 태도를 고수함.
(5) 질문 유형에 따른 답변 양상
- 편향적 질문: 사용자가 일본 측 입장을 전제로 질문할 경우, 대체로 주의를 기울이며 전제의 오류를 지적하거나 양국 입장이 대립함을 명시함. 다만 한국어 질문은 ‘전제의 오류’를 지적하는 빈도가 높은 반면, 일본어 질문은 이를 ‘하나의 유효한 관점’으로 수용하는 경우가 높게 나타남.
- 페르소나 부여 질문: 특정 역할을 부여할 경우 사용자가 원하는 답변을 제공하여 세이프티 가드레일이 무력화되는 경향을 보임. 특히 제미나이는 민감한 질문에 대해서도 지시 사항을 충실히 따르는 성향이 강한 반면, 챗GPT는 유보적 태도가 더 상위에서 작동하는 것으로 나타남.
- 환각 유도형 질문: 잘못된 정보를 제시했을 때 모든 모델이 오정보임을 인지하고 사용자에게 이를 지적하여 올바른 정보를 제공함.
- 출처 요청형 질문: ‘독도가 한국 땅인 이유’의 출처와 ‘다케시마가 일본 땅인 이유’의 출처를 요청했을 때, 전자의 출처가 후자의 출처보다 더 많이 제공됨. ‘독도가 한국 땅인 이유’에 대해서는 더 다양한 출처를, ‘다케시마가 일본 땅인 이유’에 대해서는 집중적인 출처(일본 외무성 및 시마네현)를 제공하는 경향이 강함. 존재하지 않는 도메인이나 잘못된 URL을 제시하는 환각 현상이 빈번하게 발생함.
3) 생성형 AI의 독도 관련 이미지 분석
- 조사 방법 및 대상: 제미나이의 이미지 생성 모델에 한국어, 일본어, 영어 등 8개 언어를 사용하여 ‘독도’, ‘다케시마’, ‘리앙쿠르 암초’ 이미지를 요청함. 총 120회를 생성함.
- 태극기 표출의 압도적 우세: 섬과 함께 국기가 그려진 사례 중 절대다수가 태극기를 함께 출력함. 이는 한국이 독도를 실효적으로 지배함에 따라 인터넷상에 태극기나 한국 경비대 등이 포함된 고해상도 시각 데이터가 풍부하게 축적된 결과로 보임.
- 욱일기 생성 사례: 일장기가 포함된 이미지는 소수였지만, 욱일기가 포함된 경우도 한 차례 존재함. AI 개발사의 이미지 생성 가드레일이 인종과 젠더 등에 대한 혐오 표현에 집중되어, 동아시아의 특수한 역사적 맥락이 담긴 상징물에 대해서는 정교한 정렬이 부족한 것으로 보임.
3. 지도 플랫폼의 독도 표기 분석
1) 분석 범위 및 방법
- 언어 및 국가 선정: 동북아시아 국가와 각 대륙을 대표할 수 있는 국가를 중심으로 총 10개의 주요 언어를 선정함. 해당 언어로는 한국어, 일본어, 영어, 중국어(간체·번체), 러시아어, 스페인어, 프랑스어, 아랍어, 베트남어가 있음.
- 지도 플랫폼 선정: 글로벌 지도 플랫폼으로는 구글맵(Google Maps), 애플맵(Apple Maps), 빙맵(Bing Maps)을 선정함. 개방형 데이터 지도 플랫폼으로는 오픈스트리트맵(Open Street Map)을 조사 대상으로 선정함. 오픈스트리트맵의 경우에는 ‘기본지도’와 ‘검색기능(Nominatim)’을 구분하여 조사함. 이외에도 지역에 특화된 플랫폼으로 중국의 바이두맵(Baidu Maps), 일본의 야후재팬맵(Yahoo Japan Maps), 러시아의 얀덱스맵(Yandex Maps)을 선정함.
- 조사 방법 1: 한국 접속 환경(IP)을 유지한 상태에서 플랫폼별로 언어 설정을 변경하여 독도 표기가 변화하는지 여부를 관찰함
- 조사 방법 2: 접속 IP를 변경한 후 해당 국가 내 각각의 플랫폼에서 독도 표기가 변화하는지 여부를 관찰함.
2) 지도 플랫폼별 독도 표기 현황 및 분석
(1) 언어 설정 변경에 따른 표기 양상
- 한국 IP에서 접속해 언어 설정을 변경함에 따라 플랫폼에서 독도에 대한 표기가 변화하는 양상이 관찰됨.
- 구글맵과 오픈스트리트맵 기본지도의 경우 어떤 언어로 설정을 변경하더라도 독도로 표시함.
- 애플맵, 빙맵은 언어를 일본어로 변경 시 독도를 ‘다케시마’라고 표기함.
- 빙맵, 얀덱스맵, 오픈스트리트맵 검색기능에서는 일본어 이외 외국어로 언어 설정 변경 시 ‘독도’-‘다케시마’ 병기, 또는 ‘리앙쿠르 암초’로 표기가 변경되거나, 아예 독도를 표기하지 않는 경우도 있음.
(2) 접속 IP에 따른 표기 양상
- 해외 IP에서는 오픈스트리트맵 기본지도를 제외하고는 리앙쿠르 암초로 표기하거나 다케시마-독도를 병기함. 또는 표기하지 않음.
- 언어 설정보다 해외 IP로 변경이 독도 표기 변화에 더 많은 영향을 미침.
3) 독도 표기 유형 분석
- 독도 표기 유형에 따라 지도 플랫폼은 크게 세 가지 유형으로 구별됨.
- ‘독도’로 표기하는 경우: 해당 유형은 언어 설정과 IP 설정에 있어서 지역의 가이드라인을 따르기 때문에 독도를 일관성 있게 독도로 표기함.
- ‘다케시마’로 표기하는 경우: 일부 플랫폼들은 일본어로 설정을 변경하거나 일본 IP로 접속 위치를 변경 시 독도를 ‘다케시마’로 표기함. 글로벌 플랫폼의 경우 이와 같은 표기의 변화는 일본의 소비자를 고려한 상업 전략에서 비롯된 것으로 보임.
- 미표기, ‘리앙쿠르 암초’, ‘독도’-‘다케시마’ 병기를 하는 경우: 이는 해당 지도 플랫폼들이 독도에 대한 갈등이 있다는 것을 인식하고 독도를 다른 방식으로 표기하는 것으로 보임.
4. 대응방안
1) 상시 모니터링 및 수정 요구
- 생성형 AI와 글로벌·국내 지도 플랫폼의 독도 표기를 정기적으로 점검하고, 누락·왜곡 발생 시 즉각 수정을 요구해야 함.
- 언어 설정에 따라 독도의 명칭이 달라지는 문제를 서비스 제공 기업에 지적하고, 관계 기관과 협력해 직·간접적으로 시스템 개선을 유도함.
- 국가 통제가 강한 러시아·중국 등의 플랫폼은 외교 채널을 적극 활용할 필요가 있음.
2) AI 학습 데이터 관리 및 정보 확산
- AI는 사용자의 접속 위치보다 질문에 사용된 언어에 더 민감하게 반응하므로 AI가 학습하는 웹사이트는 양질의 다국어 콘텐츠를 제작·보급할 필요가 있음.
- 일본 측 자료의 직접 인용은 지양하고, 이를 비판하는 서술 방식으로 데이터를 구축해야 함.
- 독도의 지리좌표, 행정정보, 기상·생태 정보 등을 결합한 정교한 메타데이터 생산이 필요함.
- 외교부·동북아역사재단 등 공신력 있는 기관 웹사이트를 계속 강화하고, 국제적으로 신뢰받을 수 있는 다국어 콘텐츠를 확대해 나가는 것이 효과적임.
3) 정책 및 지침 마련
- 단기적으로는 AI 답변과 지도 표기 오류에 대해 빠르게 피드백하고 수정을 요구하는 것이 중요함. 장기적으로는 양질의 데이터를 꾸준히 축적하는 전략이 필요.
- 각국이 자국에 유리한 방향으로 AI를 관리하는 추세 속에서, 국산 AI 개발 및 가이드라인 수립이 필요함.
- 정부 추진 AI 파운데이션 모델 개발 과정에서 독도를 포함한 역사 갈등 사안에 대해 명확한 지침을 마련해야 함.
- 이미지 생성 AI의 왜곡 사례에 대비해 역사적 상징물에 대한 ‘역사적 가드레일’ 설정이 요구됨.
4) 민간단체와의 협력
- 오픈스트리트맵 등 참여형 플랫폼에서 다언어 표기를 강화하는 캠페인이 필요함.
- 오류 신고, 이의 제기, 캠페인 등을 통해 지속적 압박과 국제 인식 제고를 시도할 수 있음.
5) ‘리앙쿠르 암초’ 표기에 대한 인식 개선
- ‘리앙쿠르 암초’가 ‘중립적’ 표현이라는 인식의 위험성을 경계해야 함.
- ‘리앙쿠르 암초’ 표기가 일본의 분쟁지역화 전략에 유리하게 작용할 수도 있는 표기임을 인지하도록 하는 교육과 홍보가 있어야 함.