딥페이크

딥페이크라는 용어를 뉴스에서 많이 들어보셨을 겁니다. 딥페이크는 오늘날 디지털 사회에서 중요한 화두입니다. 인공지능 AI의 발달은 사람들에게 장점과 편리성도 가져다주지만 이에 반해 범죄의 수단으로 사용되기도 합니다. 이번 포스트에서는 딥페이크에 대해 자세히 알아보고, 그 기술적 배경과 개발자, 악용 사례, 범죄 예방법, 그리고 미래 전망까지 살펴보도록 하겠습니다.

 

1. 딥페이크 기술

딥페이크(Deepfake)는 '딥러닝(Deep Learning)'과 '페이크(Fake)'의 합성어로, 인공지능(AI)을 활용하여 사람의 얼굴, 음성, 동작 등을 합성하는 기술입니다. 주로 'GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)'이라는 머신러닝 알고리즘을 사용해 사실적인 이미지나 영상을 생성합니다. 딥페이크 기술은 얼굴이나 음성을 조작해 진짜처럼 보이거나 들리게 만들 수 있습니다. 즉, A라는 사람의 얼굴을 B의 영상에 덮어 씌워 B가 하는 행동을 A가 하는 것처럼 보이게 만들 수 있습니다.

 

[적용사례]

• 딥페이크 영상 : 유명한 배우의 얼굴을 다른 배우의 몸에 합성한 장면(예: '로건' 영화에서 젊은 휴 잭맨을 만들어낸 사례).
  

  

  
  
  
• 음성 딥페이크 : 유명 정치인의 음성을 그대로 모방하여 가짜 연설을 만드는 기술.(예 : 2021년 블라디미르 푸틴의 가짜 연설 영상으로 실제 푸틴의 음성이 아닌 딥페이크 기술을 통해 합성된 음성으로 밝혀졌습니다)
• 사진 합성 : 개인의 사진을 이용해 과거에 존재하지 않았던 이미지를 만들어내는 예술적 프로젝트(예 : '헤지르 다드바시(Hadir Dadashi)'의 'Time Travel Rephotography' 프로젝트 : 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 이용해 역사적 사진 속 인물들의 얼굴을 현대적으로 복원하는 작업입니다. 이 예술적 실험은 과거의 흑백 사진을 컬러로 전환하거나, 실존 인물들의 얼굴을 디테일하게 재현해 현실감 있게 만들어냅니다)

 

 

 

 

2. 딥페이크의 활용 분야

딥페이크 기술은 영화, 광고, 의료 분야 등 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 그중 일부는 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

 

[예시]

• 영화 및 엔터테인먼트 : 배우가 출연할 수 없는 장면에 딥페이크를 이용해 배우의 얼굴을 합성하거나, 배우의 젊은 시절을 재현하는 데 사용(예: '스타워즈'에서 캐리 피셔의 젊은 얼굴이 합성된 장면)
• 광고와 마케팅 : 유명인을 활용한 광고에서 딥페이크 기술을 이용해 새로운 콘텐츠를 제작하거나, 글로벌 광고에서 언어를 맞추기 위해 모델의 입술을 맞추는 데 사용.
• 교육 및 시뮬레이션 : 역사적 인물이나 유명 학자의 딥페이크를 사용해 가상 인터뷰를 진행하거나, 의료 분야에서는 수술 시뮬레이션에 이용.

살인자o난감의 손석구(왼쪽)와 아역(오른쪽) 딥페이크

 

3. 딥페이크 관련 회사

딥페이크 기술을 개발하는 데 큰 기여를 한 회사로는 'NVIDIA'와 'Facebook'이 있습니다. NVIDIA는 자사의 그래픽 카드와 AI 기술을 활용해 고해상도 얼굴 합성을 가능하게 했고, Facebook은 다양한 연구를 통해 딥페이크 콘텐츠를 탐지하는 기술을 개발 중입니다. 이 외에도 많은 스타트업들이 딥페이크 기술을 활용해 창의적인 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

 

Meta DFDC 딥페이크 탐지 기술

 

 

☞ 알고가요

Facebook은 딥페이크 콘텐츠를 탐지하는 기술을 개발하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 그중 대표적인 연구는 'Deepfake Detection Challenge (DFDC)'입니다. 2019년에 Facebook은 딥페이크 탐지 기술을 강화하기 위해 이 챌린지를 시작했으며, 인공지능(AI)을 활용해 딥페이크 콘텐츠를 탐지하는 데 중점을 두고 있습니다.

Deepfake Detection Challenge (DFDC) : Facebook은 이 챌린지를 통해 세계적인 연구자들과 협력하여 딥페이크 탐지 알고리즘을 개발했습니다. 이 프로젝트에서는 실제와 가짜 콘텐츠를 구분하는 모델을 훈련하기 위해 방대한 데이터셋을 사용합니다. DFDC의 목표는 딥페이크 영상뿐만 아니라 조작된 이미지, 음성 등을 탐지하는 기술을 향상하는 것입니다.

AI 기반 탐지 기술: Facebook은 인공지능과 기계 학습 기술을 활용해 딥페이크 콘텐츠의 시각적, 음성적 왜곡을 분석하는 방법을 개발하고 있습니다. 딥페이크는 얼굴 움직임, 표정의 미세한 차이, 비정상적인 시각적 요소 등에서 탐지할 수 있으며, Facebook은 이러한 차이를 AI로 분석해 탐지하는 모델을 구축하고 있습니다.

AI Reverse Engineering: 최근 Facebook의 연구자들은 딥페이크 영상이 만들어진 출처(사용된 딥러닝 모델)에 대한 정보를 추적하는 기술도 연구하고 있습니다. 이 기술은 특정 딥페이크 콘텐츠가 어떤 모델이나 알고리즘으로 생성되었는지 추정하여 딥페이크 콘텐츠의 출처와 목적을 파악할 수 있게 합니다. Facebook은 이러한 기술들을 통해 사용자들이 가짜 콘텐츠에 속지 않도록 플랫폼에서 딥페이크 탐지를 강화하고 있습니다.

 

 

4. 딥페이크의 문제점과 부작용

딥페이크 기술은 다양한 분야에서 활용되고 편리함을 제공하는 동시에, 윤리적, 사회적, 정치적으로 여러 문제를 야기하기도 합니다. 가짜 정보나 영상을 생산하여 혼란을 조성하는 뉴스기사가 종종 보도되기도 하고, 또는 개인의 이미지와 명예를 훼손하는 방법으로도 사용될 위험이 크기 때문입니다.

• 가짜뉴스 : 정치인을 대상으로 가짜 연설을 만들어 여론을 조작하는 사례(예: 2019년 조작된 마크 저커버그의 연설 영상, 도널드 트럼프 대통령의 체포되는 가짜 사진)
• 사생활 침해 : 개인의 얼굴을 악의적으로 성인물에 합성하여 피해를 입히는 경우.
• 사이버 범죄 : 음성 딥페이크를 사용해 금융 사기를 저지르는 사례가 등장(예: 회사 CEO의 음성을 딥페이크로 합성해 직원에게 사기 지시를 한 사례)

 

5. 딥페이크 기술에 대한 법적 대응

딥페이크는 법적으로 큰 논란이 되고 있으며, 여러 나라에서는 이를 방지하기 위한 법적 장치를 마련하고 있습니다.

• 한국의 딥페이크 규제 : 2020년부터 딥페이크 영상 제작 및 유포를 엄격하게 규제하는 법이 도입되었으며, 특히 성적 목적의 영상은 엄중히 처벌.
• 미국의 딥페이크 법률 : 2019년 미국 캘리포니아 주에서 선거와 관련된 딥페이크 영상 제작을 금지하는 법안이 통과됨.
• 유럽 연합의 대응 : EU는 딥페이크와 같은 AI 기반 기술이 유럽 내에서 악용되지 않도록 엄격한 규제를 마련하고 있음.

 

6. 딥페이크 기술의 미래 전망

• 딥페이크 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 윤리적 문제와 함께 긍정적인 활용 가능성도 존재합니다.
  기술 발전 : AI와 딥페이크 기술이 점점 정교해지면서 예술, 의료, 영화 산업에서 더욱 널리 사용될 전망.
• 윤리적 고려 :딥페이크 기술의 발전에 따라 AI 윤리와 관련된 논의가 활발해지고 있으며, 책임 있는 기술 사용이 강조되고 있음.
• 대응 기술 발전 :딥페이크를 탐지하고 차단하는 기술도 함께 발전 중(예: 딥페이크 탐지 AI).

 

딥페이크는 긍정적인 부분으로 사람들에게 편리함과 놀라움을 선사할 수 있습니다. 범죄의 수단으로 사용되는 사례도 발생하고 있지만 악용되지 않도록 감시하는 기술도 함께 발전하고 있으니 어두운 면보다 밝은 면을 기대하게 됩니다. 더불어 개개인이 딥페이크 범죄에 노출되지 않도록 관심을 가지고 주의를 기울이는 것도 중요합니다.