진짜와 가짜를 넘나드는 딥페이크

요즘 뉴스를 통하여 딥페이크 기술로 만들어진 가짜 얼굴이나 동영상을 인터넷을 통하여 퍼뜨려 가짜뉴스를 만들어내는 보도가 정정 나온다. 최근에 생성형 AI 기술의 발전으로 딥페이크 기술은 급속도로 발전하고 있다. 

팁 페이크 기술은 칼날의 양면과 같이 경쟁적인 면과 부정적인 면을 동시에 가지고 있기 때문에 사람들이 어떻게 활용하느냐에 따라 그 결과는 완전히 반대로 나타날 수 있다. 

이번 글에서는 딥페이크 기술에 관하여 정의와 작동 원리, 만들어지는 방법 등에 관하여 자세히 알아보고자 한다.

 

딥페이크란?

딥페이크(Deepfake) 기술은 인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 활용하여 사람의 얼굴, 목소리, 행동 등을 매우 정교하게 모방하는 기술이다. 이 기술은 주로 Generative Adversarial Networks(GANs)라는 알고리즘을 사용하여 실제와 구분하기 어려운 가짜 이미지, 오디오, 비디오를 생성한다. 

딥페이크는 원본 데이터를 기반으로 하여 새로운 콘텐츠를 만들어내며, 이 과정에서 원본과 매우 유사한 결과물을 생성할 수 있다.

이 기술은 다양한 긍정적인 용도로 사용될 수 있지만, 동시에 많은 부정적인 측면도 내포하고 있다. 예를 들어, 딥페이크는 영화 제작이나 게임, 가상현실에서 캐릭터를 더욱 리얼하게 만드는 데 기여할 수 있다. 

하지만, 개인의 이미지나 목소리를 무단으로 사용하여 가짜 뉴스를 만들거나, 사기 행위, 명예훼손 등의 범죄에 악용될 가능성도 크다.

딥페이크 기술로 얼굴을 교체한 사진

사회적, 윤리적 문제를 해결하기 위해, 정부와 기업은 딥페이크 생성 및 유포에 대한 규제를 강화하고, 실시간으로 딥페이크를 탐지할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 

예를 들어, 인텔은 FakeCatcher라는 딥페이크 탐지 플랫폼을 개발하여 높은 수준의 정확도로 실시간 탐지가 가능하다고 한다.

 

딥페이크 기술의 역사와 발전 과정

딥페이크 기술은 2017년 처음 등장했다. 당시에는 기술적인 한계로 인해 딥페이크 영상의 품질이 낮았고, 쉽게 가짜임을 알아볼 수 있었다. 하지만 딥러닝 기술의 발전과 함께 딥페이크 기술도 빠르게 발전했다.

딥페이크 기술의 발전 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있다. 

첫째, 초기 단계에서는 단순히 이미지나 오디오를 수정하는 데 그쳤으나, 둘째, 중기 단계에서는 인공지능 알고리즘, 특히 딥러닝을 이용하여 더욱 세밀하고 정교한 미디어 조작이 가능해졌다. 셋째, 최근 단계에서는 이러한 기술이 사회적, 정치적 목적으로 악용될 수 있는 가능성과 함께, 미디어의 진위를 판별하는 데 있어 새로운 도전과제를 제시하고 있

주요 기술 발전 단계

2017년 : 초창기 딥페이크 기술 등장, 낮은 품질과 낮은 사실성
2019년 : 생성적 적대 신경망 (GAN) 기술 도입으로 품질 향상, 구별하기 어려운 딥페이크 영상 등장
2021년 : 고해상도 영상 합성, 음성 합성 기술 발전, 딥페이크 감지 기술 개발 시작
2023년 : 딥페이크 기술의 대중화, 다양한 분야에서 활용

딥페이크 이미지

대표 사례:

2017년 : 배우 니콜라스 케이지의 얼굴이 다른 배우의 몸에 합성된 딥페이크 영상 유튜브에 업로드
2019년 : 톰 크루즈의 얼굴이 다른 사람의 몸에 합성된 딥페이크 영상 인터넷에 유포
2020년 : 미국 대통령 선거 유세 연설에 딥페이크 기술 사용
2021년 : 딥페이크 기술을 이용한 가짜 뉴스 및 사기 증가

 

딥페이크 기술의 작동 원리

딥페이크는 딥러닝 기술을 기반으로 사람의 얼굴, 목소리, 행동 등을 다른 영상에 사실적으로 합성하는 기술이다. 마치 영화 속 특수효과처럼 진짜와 가짜를 구별하기 어렵도록 조작하여 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 악용 가능성 또한 존재하기 때문에 딥페이크 기술의 작동 방식을 정확히 이해하는 것이 중요하다.

주요 기술 개념

딥러닝 : 인공지능 기술의 한 종류로, 방대한 데이터를 학습하여 스스로 지능을 배우는 기술이다. 딥페이크에서는 딥러닝 기술을 이용하여 사람의 얼굴, 목소리, 행동 패턴 등을 분석하고 합성한다.

생성적 적대 신경망 (GAN) : 딥러닝 모델의 한 종류로, 두 개의 신경망(생성 모델, 판별 모델)이 서로 경쟁하며 학습하는 방식이다. 생성 모델은 진짜와 유사한 가짜 영상을 만들고, 판별 모델은 진짜 영상과 가짜 영상을 구별한다. 이 과정을 통해 생성모델은 점점 더 사실적인 가짜 영상을 만들 수 있도록 학습된다.

GAN

자연어 처리 (NLP) : 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술이다. 딥페이크에서는 음성 합성이나 딥보이스 기술에 활용되어 사람의 말을 자연스럽게 변조하거나 다른 사람의 목소리로 만들 수 있도록 한다.

딥페이크 제작 과정

1) 데이터 수집 

 

다양한 각도, 조명, 표정으로 촬영된 얼굴 사진 이미지, 다양한 내용, 어조, 감정으로 녹음된 목소리 파일, 얼굴, 목소리, 행동 등이 포함된 동영상 데이터를 수집한다.

딥페이크 제작 과정

2) 학습

생성 모델은 수집된 데이터를 기반으로 진짜 영상과 유사한 가짜 영상을 만드는 방법을 학습하고 판별 모델은 진짜 영상과 가짜 영상을 구별하는 방법을 학습을 한다.

3) 합성

타겟 영상의 얼굴을 원본 영상의 얼굴로 교체하고 타겟 영상의 목소리를 원본 영상의 목소리로 변조하며 원하는 목소리로 새로운 대사를 합성한다.

딥페이크 기술 유형

다양한 딥페이크 기술 유형에는 얼굴 교체, 음성 합성, 동작 앞성 등 여러 가지 유형의 기술이 존재한다,

1) 얼굴 교체:

가장 일반적인 딥페이크 기술로 얼굴 특징점을 추출하고 다른 영상에 합성하여 정적 이미지 및 동영상에 적용 가능하도록 반들 수 있다.

2) 음성 합성

음성 특징 분석 및 합성 기술 사용하여 사람의 목소리를 다른 목소리로 변조하고 텍스트를 원하는 목소리로 읽어내는 기능 제공 한다.

3) 딥보이스

특정 인물의 목소리를 기반으로 새로운 대사를 합성하고 목소리 톤, 말투, 감정까지 사실적으로 표현 허며 영화 더빙, 뉴스 기사 읽어주기 등에 활용 한다.

4) 기타 기술

그 외에도 동작 합성, 딥페이크 영상 편집 등 다양하게 활용 될 수 있다.

 

딥페이크 기술의 미래 전망

딥페이크 기술은 인공지능의 발전과 더불어 급속도로 진화하고 있다. 이 기술은 처음에는 단순한 얼굴 교체에서 시작하여, 현재는 음성 합성, 텍스트 생성 등 다양한 분야로 확장되었​​다. 

특히 생성형 AI가 만들어내는 가짜 이미지나 영상을 식별하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중이​​】. 이러한 연구는 딥페이크로 인한 부정적 영향을 최소화하기 위한 목적을 가지고 있다. 

딥페이크 기술이 가져올 미래는 두 가지 양상으로 전망된다. 하나는 딥페이크를 이용한 긍정적인 측면이며, 다른 하나는 부정적인 측면이다. 긍정적인 측면으로는 영화나 게임 산업에서의 혁신적인 콘텐츠 생성, 교육 목적의 시뮬레이션 등 다양한 분야에서의 활용 가능성이 있다. 

반면, 부정적인 측면으로는 가짜 뉴스의 생성, 사이버 범죄, 개인의 프라이버시 침해 등 사회적 문제를 야기할 수 있​​​​】. 따라서 딥페이크 기술의 발전은 지속적인 연구와 함께 적절한 법적, 윤리적 규제가 필요하다. 이를 통해 딥페이크 기술의 긍정적인 측면은 극대화하고, 부정적인 영향은 최소화할 수 있을 것이다.

 

마무리

딥페이크 기술은 인공지능의 발전과 더불어 사회적, 윤리적 논란의 중심에 섰다. 이 기술은 딥러닝과 같은 인공지능 기술을 활용하여 진위 여부를 구별하기 어려운 가짜 이미지, 비디오, 오디오를 생성한​​다. 

딥페이크의 발전은 놀라운 창의성과 혁신의 가능성을 열어주지만, 동시에 개인의 프라이버시 침해, 가짜 뉴스의 확산, 범죄 활동 등의 심각한 부작용을 동반한​​​​다..

사회적 이슈와 대응방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있으며, 인텔과 같은 기업에서는 딥페이크를 실시간으로 탐지하는 고도의 기술을 개발하여 대응하고 있​​다. 또한, 연구자들은 생성형 AI 보안을 강화하고 고도화된 딥페이크 탐지 기술을 개발하기 위한 연구를 지속하고 있다.

딥페이크 기술의 미래는 이와 같은 기술적, 법적 대응 노력과 사회적 인식의 변화에 달려 있다. 기술의 긍정적 활용을 극대화하고 부정적 영향을 최소화하기 위해, 전 세계적인 협력과 지속적인 연구가 필요하다. 결국, 딥페이크 기술에 대한 책임감 있는 사용과 관리가 우리 사회의 건강한 발전을 위해 중요하다.