커뮤니티 앱에서의 자동욕설 필터링 방식의 기술적 원리

사용자는 몰라도 AI는 듣고 있다

욕설 필터링은 왜 필요한가?

커뮤니티 앱, SNS, 댓글 게시판 등 온라인 공간에서는 사용자 간 의사소통이 자유롭지만, 동시에 혐오 발언, 욕설, 비속어 등이 빈번히 등장합니다. 이런 표현은 다른 사용자에게 불쾌감을 주고 플랫폼 이미지에도 악영향을 미치기 때문에, 대부분의 커뮤니티 서비스는 ‘욕설 필터링 시스템’을 내장하고 있습니다. 이는 단순한 키워드 차단을 넘어서 점점 더 정교해지고 있으며, 최근에는 인공지능(NLP) 기술을 활용해 문맥까지 파악하는 단계로 발전하고 있습니다. 사용자 경험을 해치지 않으면서도 적절한 통제와 검열을 동시에 실현하려는 기술적 고민이 깊어지는 이유입니다.

기본적인 필터링 방식: 블랙리스트와 화이트리스트

가장 단순한 욕설 필터링 방식은 금칙어(블랙리스트)를 설정하는 것입니다. 예를 들어 특정 단어를 포함한 게시글이나 댓글은 등록 자체를 차단하거나 ‘***’로 마스킹 처리됩니다. 반대로 화이트리스트는 허용 단어만 통과시키는 방식으로, 주로 어린이용 서비스에서 사용됩니다. 문제는 비속어가 변형되거나 우회 표현으로 나타날 경우 필터링이 작동하지 않는다는 점입니다. 예를 들어 ‘ㅂㅅ’, ‘10ㅂ’, ‘쉑’ 같은 변형 표현은 단순 키워드 필터로는 걸러내기 어렵습니다. 이로 인해 고정된 리스트 방식은 효과가 제한적이며, 점차 맥락 기반 판단 시스템이 요구되고 있습니다.

문맥 기반 욕설 탐지: 머신러닝과 자연어처리(NLP)

최근에는 머신러닝 기반 자연어처리 기술을 통해 문장의 맥락을 분석하여 욕설 여부를 판단하는 방식이 확산되고 있습니다. 이 시스템은 단어 자체가 아닌, 그 단어가 어떤 의미로 사용됐는지를 분석합니다. 예를 들어 “이거 진짜 미쳤네!”는 맥락상 감탄일 수 있고, “너 진짜 미친X이냐?”는 명백한 욕설로 분류됩니다. 이를 위해 수십만 건 이상의 실제 사용자 댓글 데이터를 학습시켜, 공격성, 분노, 조롱, 혐오의 감정을 수치화합니다. 구글의 Perspective API, 네이버 클로바의 욕설 필터, 카카오의 딥러닝 필터 등이 대표적이며, 자체 AI 엔진을 구축하는 중소 플랫폼도 늘고 있습니다.

필터링 기술의 한계와 앞으로의 방향

욕설 필터링 시스템은 완벽하지 않습니다. 문맥을 파악한다고 해도 언어유희, 반어법, 지역 방언, 신조어 등은 기술이 따라잡기 어려운 영역입니다. 또한 과도한 필터링은 표현의 자유를 침해하고, 사용자 불만을 유발할 수 있습니다. 일부 사용자는 필터를 우회하기 위해 교묘한 조합을 쓰고, 이것이 일종의 커뮤니티 문화로 정착되기도 합니다. 향후에는 AI가 사용자 이력과 상황, 의도까지 분석해 더욱 정밀한 필터링을 제공하는 방향으로 발전할 전망입니다. 이상적인 시스템은 ‘차단’보다는 ‘알림’ 중심으로 작동하며, 사용자가 스스로 표현을 조절하도록 유도하는 방식이 될 것입니다.