요즘 딥페이크에 대한 이야기가 뉴스에 많이 나오고 있습니다. 딥페이크로 인한 유명인 명예회손이나 허위정보 유포, 투자사기 등 많은 문제가 생기고 있는데, 오늘은 딥페이크의 뜻을 알아보고 문제점과 실제 피해사례도 알아보겠습니다.
딥페이크 뜻
딥페이크(Deepfake)는 딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어로, 인공지능 기술을 이용아형 진짜처럼 보이도록 조작된 이미지나 영상을 의미합니다. 쉽게 말해서 특정 사람의 얼굴이나 목소리를 다른 영상에 합성해서, 마치 그 사람이 실제로 그런 행동을 한 것처럼 보이게 만드는 기술입니다.
딥페이크 만들어지는 과정
1. 데이터 수집
딥러닝 모델은 학습하기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 특정 사람의 다양한 표정과 모습을 각도에 따라 사진과 영상으로 수집합니다. 보통 이과정에서 고화질의 사진이나 영상이 많이 필요하게 됩니다.
2. 모델학습
이렇게 수집된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 학습시킵니다. 모델은 사람의 얼굴 특징을 분석하고, 이를 다른 영상에 자연스럽게 합성하는 방법을 학습하게 됩니다.
3. 영상합성
마지막으로 학습된 모델을 이용하여 다른 영상에 원하는 사람의 얼굴이나 목소리를 합성합니다.
딥페이크 문제점
1. 유명인의 가짜 영상
유명인의 얼굴을 음란물에 합성하여 유포하거나, 허위 발언을 하는 것처럼 조작된 영상을 만들어 명예를 훼손하는 경우입니다.
유튜나 TV에서 많이 보셨을 거에요. 오바마 전대통령이나 빌게이츠 등 유명한 사람의 딥페이크 영상을 만들어서 하지 않은 일을 하는 것처럼 만듭니다.
그럼 일반사람들은 실제로 그런 일이 있었다고 믿을 확률이 높아지게 되겠죠. 이번 미국 대선 관련해서도 많은 딥페이크 영상이 있더라고요.
선거 기간 동안 특정 정치인의 얼굴을 이용하여 허위 발언을 하는 영상을 만들어 선거 결과에 영향을 미치려는 시도가 있습니다.
2. 일반인의 성적 착취
일반인의 얼굴을 음란물에 합성하여 유포하여 피해자에게 심각한 정신적 고통을 주는 경우입니다.
3. 투자 사기
유명 투자 전문가의 얼굴을 도용하여 가짜 투자 광고를 만들어 투자자들을 속이는 사례도 있습니다.
최근에 실제로도 미션임파서블같은 영화에서나 볼 법한 사기사건이 일어났습니다.
홍콩의 한 금융사 직원이 딥페이크에 속아서 340억을 송금한 일이 있었어요.
화상회의에서 딥페이크 기술로 영상과 목소리까지 변조해서 속인 사건이었는데 이제 우리에게도 이런일이 언제 일어날 지 모르게 됐습니다.
4. 학교 내 괴롭힘
학생들이 학교 선생님이나 친구들의 얼굴을 음란물에 합성하여 유포하는 등의 학교폭력 문제가 발생하기도 합니다.
딥페이크 피해 심각성
한번 유포된 딥페이크 영상은 인터넷 상에서 빠르게 확산되어 삭제하기가 매우 어렵고 피해자는 딥페이크 영상으로 인해 심각한 정신적 고통을 겪고, 사회생활에 어려움을 느낍니다.
우리나라에서도 점점 이런 사회적 범죄가 많아지고 있는데, 이런 기술의 정교함 때문에 정보의 진위 여부를 판단하기 어려워지면서 사회적 불신이 심화될 수 있다고 합니다.
혹시 어느쪽이 AI로 생성한 이미지인지 구분이 되시나요?
사실은 둘다 어도비파이어플라이에서 좀 전에 제가 만든 AI 생성 이미지에요. 실제 20대 청년의 딥페이크는 아니지만 요즘에는 정말 성능이 놀랍도록 발전해서 대충보면 구분이 참 어렵습니다.
예방과 대처
딥페이크를 예방하고 대처하기 위한 노력은 무엇이 있을까요? 우선은 인공지능을 이용하여 영상을 탐지하는 기술 개발해서 법적인 규제를 통해 범죄에 대한 처벌을 강화하고 개인정보 보호를 강화해야겠습니다.
딥페이크 기술은 양날의 검인것 같습니다. 긍정적인 측면에서는 예술 분야나 교육 분야에서 활용될 수 있지만, 부정적인 측면에서는 사회적 혼란과 개인의 피해를 야기할 수 있어요.
따라서 딥페이크 기술의 발전과 함께 이를 악용하는 행위를 막기 위한 노력이 필요하겠습니다.
오늘은 딥페이크의 뜻과 이로 인한 피해사례에 대해 알아봤습니다.
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