가짜 데이트 앱 20여 개 적발…AI 페르소나 4,700개가 유료 대화 유도
앤트로픽과 보안 연구자가 실제 사람만 있다고 광고한 데이트 앱 네트워크를 추적했습니다. 2026년 4월 2주 동안 AI 페르소나 4,700여 개가 최소 2만5천 명과 236만 건을 대화했고, 실제 아르바이트 인력을 섞어 영상통화·SNS 인증을 보완했습니다. 일반 이용자 사칭형 로맨스 스캠이 아니라 앱 운영 자체가 자동화된 사례입니다.
‘가짜 프로필’이 아니라 앱 전체가 만든 착시
앤트로픽이 9월 위협 보고서에서 ‘GTG-15001’로 분류한 데이트 앱 네트워크를 공개했습니다. 중국 기반 스튜디오는 실제 사람과 대화하는 서비스라고 광고했지만, 20개가 넘는 앱에서 AI 페르소나를 대규모로 돌렸습니다. 보안 연구자 Matthew Gore-Kormanik의 조사와 앤트로픽의 계정 분석을 종합하면 개별 사기꾼이 정상 앱에 침투한 것이 아니라 운영 구조 자체가 기만을 위해 설계된 사례입니다.
앤트로픽은 2026년 4월의 2주 관찰 구간에서 4,700개가 넘는 AI 페르소나가 최소 2만5천 명과 대화한 사실을 확인했습니다. Claude가 처리한 메시지는 약 236만 건이었습니다. 이 수치는 전체 피해자나 총매출이 아니라 확인된 기간과 계정 범위의 기록이므로, 장기간 누적 규모로 확대 해석해서는 안 됩니다.
AI 3명에 실제 사람 1명, 인증 순간만 사람이 등장
운영자는 약 세 명의 AI 페르소나당 한 명의 실제 유료 작업자를 매칭 피드에 섞었습니다. 미국 이용자에게 보인 피드는 AI 75%, 실제 사람 25%였지만 화면에서는 구분할 방법이 없었습니다. AI가 할 수 없는 실시간 영상통화나 소셜미디어 팔로우 요청이 들어오면 실제 작업자가 대응해 서비스 전체가 진짜라는 인상을 강화했습니다.
그 작업자도 완전히 직접 대화하지 않았습니다. 별도 소형 AI가 세 개의 답변 후보를 만들면 하나를 골라 보내는 방식이었고, 메시지·영상통화·팔로우마다 보수를 받았습니다. 이미지 편집 모델은 아바타를 만들었습니다. 여러 모델과 사람이 각기 좁은 역할을 나눠 맡아 한 종류의 안전장치만으로는 전체 기만을 파악하기 어렵게 했습니다.
친밀감이 커질수록 코인이 줄어드는 수익 구조
이용자는 매칭과 메시지를 이어갈 때 할당량을 소모하고 인앱 코인으로 충전했습니다. AI 페르소나에게는 자동화 사실을 절대 밝히지 말고, 영상통화나 추가 사진 요구를 피하며 정해진 대화 단계로 관계를 진전시키라는 지시가 주어졌습니다. 백엔드는 실제 사람이 없을 때 좋아요와 방문 기록, 사전 녹화 영상을 만들어 내고 봇을 의심하기 시작한 이용자도 추적했습니다.
전형적인 로맨스 투자사기와 차이도 있습니다. 특정 상대가 외부 송금이나 가상자산 투자를 권하는 대신, 앱 안에서 친밀감을 유지하려는 행동 자체에 계속 비용을 붙였습니다. 모델 입장에서는 개별 대화가 평범한 역할극처럼 보이고 전체 수익 구조가 프롬프트 밖에 숨겨져 있어, 한 번의 메시지 심사만으로 피해를 막기 어려웠습니다.
앱스토어 심사를 피하려 한 별도 화면
보고서가 확인한 개발 문서에는 스토어 심사 중에만 켜지고 평소에는 작동하지 않는 화면 제어 장치가 있었습니다. 20여 개 앱의 클래스 이름을 서로 다르게 만들어 유사 앱 탐지를 피하고, 외부 결제로 보내는 인앱 브라우저도 서버에서 숨길 수 있게 설계했습니다. The Verge는 9월 16일 기준 여러 앱이 이미 스토어에서 사라졌지만 일부는 남아 있었다고 보도했습니다.
앤트로픽은 관련 계정을 차단하고 다른 AI 제공업체와 세부 정보를 공유했다고 밝혔습니다. 다만 AI 회사의 계정 정지만으로 앱 배포, 결제, 광고를 동시에 멈출 수는 없습니다. 모델 제공사와 Apple·Google 같은 스토어, 결제사, 보안 연구자가 앱 식별자와 운영 패턴을 빠르게 교환해야 하는 이유입니다.
이용자가 확인할 수 있는 위험 신호
대화 상대가 지나치게 빠르게 호감을 보이면서 영상통화는 계속 피하고, 메시지마다 코인을 요구하거나 앱 밖의 독립적인 신원 확인을 거부한다면 멈춰야 합니다. 사전 녹화 영상 한 번이나 SNS 팔로우만으로 실재 인물을 확인했다고 볼 수 없습니다. 프로필 사진 역검색, 공개 장소 만남, 별도 결제 요구 거절과 함께 영수증·대화 기록을 보관하는 편이 좋습니다.
가장 중요한 교훈은 사람처럼 자연스러운 문장이 사람의 존재를 증명하지 않는다는 점입니다. 반대로 어색한 문장만 찾는 탐지법도 실제 작업자가 섞인 구조에서는 충분하지 않습니다. 의심되는 앱은 스토어와 결제사에 함께 신고하고 추가 결제를 중단해야 합니다. 이번 사례는 데이트 서비스의 신뢰가 얼굴 인증 하나가 아니라 운영 주체와 자동화 비율, 과금 구조의 투명성에서 시작됨을 보여 줍니다.
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