SK 논문상 수상 교수 인터뷰 – 이규한 교수

2025년 고려대학교 경영대학 이규한 교수가 공동 저자로 참여한 논문 「Leveraging Large Language Models for Hate Speech Detection: Multi-Agent, Information-Theoretic Prompt Learning for Enhancing Contextual Understanding」(공저: Sudha Ram)이 국제 학술지 Journal of Management Information Systems에 게재 예정(forthcoming)으로 확정되며, SK 논문상을 수상했다. 본 연구는 다수의 언어 모델을 에이전트화하여 다양한 프롬프트를 자동으로 생성하고 이 중 최적의 프롬프트를 엔트로피에 기반한 방식으로 선택하는 방법을 통해 혐오 발언을 정교하게 탐지하는 인공지능 기반의 새로운 접근법을 제시한 것으로, 정보시스템 분야에서 기술의 사회적 가치 실현 가능성을 확장했다는 점에서 학계의 높은 평가를 받았다.

Q1. 먼저, SK Award 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 한 말씀 부탁드립니다.
감사합니다. 다른 학교들에서는 연구에 대해 이렇게 직접적으로 보상해주는 제도가 많지 않은데, 고려대학교에는 연구를 장려하고 격려하는 좋은 프로그램이 있어서 큰 동기부여가 됩니다. 이번 수상은 앞으로도 열심히 연구하라는 의미로 받아들이고, 더욱 의미 있는 성과를 낼 수 있도록 노력하겠습니다.

Q2. 이번에 수상하신 연구에 대해 간단히 소개해 주실 수 있으신가요?
제 연구는 경영학이라는 큰 틀 안에서 기술 시스템 자체를 설계하고 개발하는 데 중점을 둡니다. 많은 경영학 연구가 인간과 기술 간의 상호작용에 주목하는 반면, 저는 그 ‘기술’ 자체를 만들고자 하는 방향으로 접근하고 있습니다. 이번 논문은 온라인에서 확산되는 혐오 발언(hate speech) 문제를 해결하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한 연구입니다. 소셜미디어 상에는 워낙 많은 콘텐츠가 실시간으로 생성되기 때문에, 이를 사람이 일일이 검토하기엔 한계가 있습니다. 따라서 자동화된 콘텐츠 검열 시스템이 필수적인데요, 저는 대형 언어모델을 단순한 분류기가 아니라 ‘에이전트(agent)’로 설정해, 여러 AI가 토론을 통해 판단을 내리도록 한 새로운 방식으로 접근했습니다. 기존의 방식보다 정교하게 혐오 표현을 탐지할 수 있는 가능성을 실험한 연구입니다.

Q3. 해당 연구를 시작하게 된 계기나 배경이 궁금합니다.
이 연구는 전통적인 의미에서 수익 창출로 바로 이어지는 연구는 아닙니다. 저는 항상 ‘이 연구가 사회에 어떤 긍정적 영향을 줄 수 있는가’를 중요한 기준으로 삼고 있습니다. 혐오 발언은 단순한 불쾌감을 넘어서 사회적 전염성과 연결된 문제이기도 하죠. 이를 기술로 막을 수 있다면 그 자체로 의미 있는 연구라고 생각했고, 이 점이 연구를 시작하게 된 가장 큰 동기였습니다.

Q4. 이번 연구 성과가 사회나 산업에 미칠 수 있는 영향에 대해 어떻게 생각하시나요?
기업 입장에서는 자사 플랫폼에 소셜 기능을 넣고 싶어도, 혐오 표현이 난무하는 공간은 광고주들이 기피하게 마련입니다. 따라서 자동화된 콘텐츠 검열 시스템은 브랜드 이미지 보호와 광고 수익 유지 측면에서 중요한 요소가 됩니다. 또한 사회적으로는 혐오 발언이 마치 감염처럼 퍼져 나가는 특성이 있는 만큼, 이를 효과적으로 차단할 수 있는 기술은 온라인 커뮤니티의 건강성을 높이는 데 큰 기여를 할 수 있습니다. 기술이 사회적 갈등을 줄이고 더 나은 커뮤니케이션 문화를 만드는 데 도움이 되기를 바랍니다.

Q5. 앞으로의 연구 계획이나 관심 있는 연구 주제가 있으신가요?
앞으로는 시스템을 직접 개발하는 것에서 한 걸음 더 나아가, AI 기술 그 자체를 분석하는 연구에 도전하고 싶습니다. 예를 들어, AI는 과연 ‘생각하는 존재’일 수 있을까? AI가 만들어낸 결과물을 ‘창의적’이라고 부를 수 있을까? 이런 철학적인 질문들을 기술적 관점과 접목해 탐구하고자 합니다. 기술은 빠르게 발전하지만, 그것을 우리가 어떻게 이해하고 수용할 것인지는 여전히 많은 논의가 필요한 부분입니다. 기술 분석과 철학적 성찰이 융합된 연구를 통해, 더 깊이 있는 담론을 만들어 가고 싶습니다.

Q6. 마지막으로 학생들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.
저는 다양한 경험이 문제 해결 능력을 키우는 데 큰 도움이 된다고 믿습니다. 전공 공부나 연구도 중요하지만, 겉보기에는 관련 없어 보이는 활동들이 오히려 새로운 인사이트를 제공하곤 합니다.
예를 들어 로스쿨 진학을 준비하는 학생이라면, 단순히 법률 지식에만 몰두하기보다 사회 전반에 대한 폭넓은 이해가 중요하다고 생각합니다. 처음엔 관심이 없더라도 새로운 분야에 도전해 보세요. 그런 경험들이 결국 자신만의 관점을 형성하는 데 큰 밑거름이 됩니다.

아래는 이규한 교수의 논문 요약본입니다.
「Leveraging Large Language Models for Hate Speech Detection: Multi-Agent, Information-Theoretic Prompt Learning for Enhancing Contextual Understanding」
본 연구는 대형 언어모델(LLM)을 ‘에이전트(agent)'로 설정하고, 다수의 AI가 상호작용을 통해 판단을 내리는 방식으로 혐오 발언(hate speech)을 탐지하는 새로운 인공지능 기반 시스템을 제안했다. 연구진은 다양한 프롬프트를 자동 생성하고, 정보 이론에 기반한 엔트로피 기준을 활용해 최적의 프롬프트를 선택함으로써 맥락 이해도를 높이고 탐지 정확도를 향상시켰다. 이와 같은 다중 에이전트 기반 접근은 기존 혐오 발언 탐지 방식의 한계를 극복하고, 실시간으로 대량의 콘텐츠가 생성되는 온라인 환경에서 보다 정교하고 효율적인 콘텐츠 검열이 가능함을 시사한다. 특히 혐오 표현의 사회적 확산을 기술적으로 제어하고, 건강한 디지털 커뮤니티 조성에 기여할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 정보시스템 분야에서의 사회적 가치 실현 가능성을 확장한 사례로 평가받고 있다.