딥페이크 기술: 양면성을 이해하고 미래를 준비하는 방법
도입부
딥페이크 기술은 최근 몇 년간 급격히 발전하며, 우리의 일상과 사회에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 기술은 생성형 AI의 한 갈래로, 기존의 사진이나 영상에 다른 데이터를 합성해 새로운 영상을 만드는 방식입니다. 하지만 이 기술의 양면성은 많은 논란을 불러일으키고 있습니다. 예를 들어, 2024년 9월에 우리 국회는 딥페이크 성착취물에 대한 처벌을 강화하는 성폭력범죄처벌특례법 개정안을 통과시켰습니다. 이 법안은 허위 영상물을 소지·구입·저장 또는 시청할 경우 3년 이하의 징역 또는 3천만 원 이하의 벌금에 처하는 내용을 담고 있습니다.
이 글에서는 딥페이크 기술의 역사, 현재 상황, 그리고 미래를 준비하는 방법에 대해 깊이 들어가보겠습니다.
딥페이크, 첫 시작은 2017년 온라인 커뮤니티
딥페이크의 정의와 기술적 배경
딥페이크(deepfake)는 딥러닝(Deep learning)과 가짜(Fake)의 합성어로, 생성형 적대 신경망(GAN) 기술을 활용해 기존의 사진이나 영상에 다른 데이터를 합성해 새로운 영상을 만드는 기술입니다. 이 기술은 실제와 유사한 데이터를 만드는 생성자와 데이터의 진위 여부를 판별하는 판별자 입장의 신경망 두 개를 경쟁시켜, 생성자가 판별자를 속일 정도의 결과물을 만들어내는 방식입니다.
초기 발전과 현재 상태
초기에는 GPU 성능의 한계로 결과물이 형편없었으나, 최근에는 소비자용 GPU 성능도 크게 발전하며 딥페이크의 품질도 일진보했습니다. 2017년 미국의 온라인 커뮤니티 레딧에서 딥러닝 기술을 이용해 영상 결과물에 합성 데이터를 조합한 결과물이 올라오기 시작했고, 사용자들은 이를 활용해 포르노그래피나 영화배우 등을 합성한 결과물이 유행하기 시작했습니다.
전 세계적으로 딥페이크에 대한 제재
국내 법적 조치
우리나라에서는 지난 9월, 딥페이크 성착취물에 대한 처벌을 강화하는 성폭력범죄처벌특례법 개정안을 통과시켰습니다. 이 법안은 허위 영상물을 소지·구입·저장 또는 시청할 경우 3년 이하의 징역 또는 3천만 원 이하의 벌금에 처하는 내용을 담고 있습니다.
해외 법적 조치
미국은 지난해 11월, 딥페이크 책임 법안(DEEPFAKES Accountability Act)을 발의해 딥페이크 기술로 피해를 입은 피해자에게 법적 지원을 제공하기로 했습니다. 또한, 유럽연합은 디지털 서비스 법 개정을 통해 초대형 온라인 플랫폼 및 검색 엔진이 조작된 이미지, 오디오, 비디오가 실존과 유사하게 보이는 항목에 대해 식별할 수 있도록 표시해야 한다고 명시했습니다.
딥페이크의 악용과 긍정적인 활용
범죄적 활용
첫 등장 이후 7년이 지난 지금, 딥페이크는 커뮤니티 이용자들의 짓궂은 장난 수준을 넘어 범죄의 영역으로 들어섰습니다. 예를 들어, 홍콩의 한 다국적 금융기업에서 약 340억 원 규모의 금융 피해가 발생했습니다. 담당자가 본사 재무최고책임자(CFO)로부터 자금 송출을 요청받았고, 이를 확인하고자 화상회의를 개설했습니다. 이때 CFO를 포함해 동료 직원들도 회의에 참석해 의심 없이 돈을 송금했지만, 본인을 제외한 모두가 딥페이크로 분장한 사기꾼들이었습니다.
긍정적인 활용
긍정적인 사례도 있습니다. 영화 산업에서는 배우의 젊은 시절을 연기하거나, 이미 사망한 배우를 배역으로 내세우는 등의 기법으로 딥페이크를 활용합니다. 방송에서도 익명으로 인터뷰에 참여하는 사람을 위해 대역과 딥페이크를 동원해 얼굴과 목소리까지 합성한 방식으로 신원을 보호한 사례가 있습니다. 향후에는 교육이나 시뮬레이션, 예술 등의 분야에서도 폭넓게 쓰일 여지가 있습니다.
딥페이크, 악의적 활용 없애고 긍정적 가치에 집중해야
법적 논쟁과 기술의 본질
미국 캘리포니아 주에서 대선 개입을 막기 위해 선거용 딥페이크를 방지하는 법안이 등장했지만, 미국 연방지방법원 판사는 인공지능과 딥페이크가 상당한 위험을 초래하지만 언론, 출판의 자유를 보장하는 수정헌법 제 1조를 위반할 수 있다며 법률의 효력을 상실시켰습니다. 이 판결은 악의적 목적을 세밀하게 금지하지 않는다면, 절대적으로 금지하는 것은 국민의 목소리를 탄압할 수 있다는 의미입니다.
생성형 적대 신경망 기술의 본질은 두 개의 AI가 납득할 수 있는 수준의 품질로 결과물을 만드는 기술입니다. 단순히 범죄 기술로만 보아선 안됩니다. 기술의 긍정적인 면은 살리되 부정적인 면은 억제해야하는 것이 과제로 남습니다.
결론과 미래 방향
딥페이크 기술은 양면성을 지니고 있습니다. 하나는 악의적 활용으로 인해 발생하는 문제이고, 다른 하나는 긍정적인 활용으로 인해 발생하는 기회입니다. 따라서, 우리는 이 기술의 본질을 이해하고, 부정적인 면을 억제하면서 긍정적인 가치를 최대한 활용할 수 있는 방향으로 나아가야 합니다.
추가 자료와 링크
- 딥페이크 기술의 역사와 발전: IT동아 - 생성 AI 길라잡이
- 법적 조치와 논쟁: 유럽연합 디지털 서비스 법 개정
- 긍정적인 활용 사례: 넷플릭스 딥페이크 예능 프로그램
FAQ
Q: 딥페이크 기술은 어떻게 작동합니까?
A: 딥페이크 기술은 생성형 적대 신경망(GAN) 기술을 활용해 기존의 사진이나 영상에 다른 데이터를 합성해 새로운 영상을 만드는 방식입니다. 이는 실제와 유사한 데이터를 만드는 생성자와 데이터의 진위 여부를 판별하는 판별자 입장의 신경망 두 개를 경쟁시켜, 생성자가 판별자를 속일 정도의 결과물을 만들어내는 방식입니다.
Q: 딥페이크 기술은 어떤 분야에서 긍정적으로 활용될 수 있습니까?
A: 영화 산업, 방송, 교육, 시뮬레이션, 예술 등의 분야에서 긍정적으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 영화 산업에서는 배우의 젊은 시절을 연기하거나, 이미 사망한 배우를 배역으로 내세우는 등의 기법으로 딥페이크를 활용할 수 있습니다.
Q: 딥페이크 기술에 대한 법적 조치는 어떻게 진행되고 있습니까?
A: 국내외적으로 딥페이크 기술에 대한 법적 조치가 진행되고 있습니다. 우리나라에서는 딥페이크 성착취물에 대한 처벌을 강화하는 성폭력범죄처벌특례법 개정안을 통과시켰으며, 미국과 유럽연합에서도 관련 법안을 발의하고 있습니다. 그러나 법적 조치가 언론, 출판의 자유를 보장하는 수정헌법 제 1조를 위반할 수 있다는 논쟁도 있습니다.