딥 페이크 (Deepfake) - 정의, 기술, 사용현황, 문제점, 처벌

 

 

최근 인공지능 기술의 발달은 우리 삶에 놀라운 변화를 가져왔지만, 동시에 예상치 못한 문제도 야기하고 있습니다. 그 중 하나가 바로 딥페이크입니다. 딥페이크는 인공지능 기술을 이용하여 실제로는 존재하지 않는 영상이나 사진을 만들어내는 기술로, 마치 진짜인 것처럼 보이는 가짜 영상을 제작할 수 있습니다. 이 기술은 영화 제작이나 엔터테인먼트 분야에서 창의적인 활용 가능성을 보여주고 있지만, 동시에 악용 가능성도 높아 사회적 논란을 불러일으키고 있습니다. 딥페이크 기술은 악의적인 의도로 사용될 경우, 허위 정보 유포, 명예 훼손, 사기 등 심각한 범죄에 악용될 수 있습니다. 이 글에서는 딥페이크 기술의 정의, 사용 현황, 그리고 악용 문제점을 자세히 살펴보겠습니다.

 

 

 

 

딥페이크란

딥페이크(Deepfake)는 '딥 러닝(Deep Learning)'과 '페이크(Fake)'의 합성어로, 주로 딥 러닝 알고리즘인 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용하여 만들어진 가짜 영상을 지칭합니다. 이 용어는 2017년 온라인 커뮤니티에서 처음 등장했으며, 주로 유명 인물의 얼굴을 합성한 동영상으로 유명세를 탔습니다.

 

 

 

 

 

 

 

GAN(Generative Adversarial Network)

GAN은 생성적 적대 신경망의 약자입니다. GAN은 기존의 신경망과는 조금 다른 두 개의 신경망을 사용하여 데이터를 생성하는 모델입니다. 첫 번째 신경망은 "생성자(Generator)"라고 부르며, 이 네트워크는 진짜와 같은 데이터를 생성하려고 노력합니다. 다시 말해, 생성자는 임의의 입력을 받아 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성합니다. 두 번째 신경망은 "판별자(Discriminator)"라고 부르며, 이 네트워크는 생성된 데이터와 진짜 데이터를 구별하려고 노력합니다. 즉, 판별자는 입력된 데이터가 진짜 데이터인지 생성된 가짜 데이터인지를 판단합니다. 이 두 신경망은 서로 경쟁하면서 학습합니다. 생성자는 더욱 진짜에 가까운 데이터를 생성하고자 하고, 판별자는 생성자가 만든 가짜 데이터를 더 잘 구별하려고 합니다. 이런 경쟁을 통해 생성자와 판별자는 서로를 발전시키며 최종적으로 생성된 데이터가 실제 데이터와 거의 구별할 수 없을 정도로 유사해지게 됩니다. 

GAN은 마치 두 명의 예술가가 경쟁하는 게임과 비슷합니다. 이 게임에는 한 명의 "화가"와 다른 한 명의 "비평가"가 참여합니다. 먼저, "화가"는 그림을 그립니다. 이때 "비평가"가 이 그림이 얼마나 좋은지를 판단하고 피드백을 줍니다. 그 후, "화가"는 이 피드백을 바탕으로 더 좋은 그림을 그리려고 노력합니다. 이렇게 "화가"와 "비평가"가 계속해서 서로의 작품을 평가하고 피드백을 주며 경쟁하면서, 점점 더 좋은 그림을 그리는 능력을 향상시킵니다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 진짜 같은 가짜 그림을 만들어 낼 수 있게 되는 것이 GAN의 동작 원리입니다.

 

 

딥페이크의 사용 용도와 확산

초기에는 딥페이크 기술은 유명 인물의 얼굴을 합성하여 재미있는 비디오나 음성을 제작하는 데 사용되었습니다. 그러나 이후에는 보다 다양한 분야로 확산되었습니다. 예를 들어, 엔터테인먼트 산업에서는 영화나 드라마에서 배우들의 얼굴을 디지털로 조작하여 특수 효과를 적용하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 교육 분야에서는 역사적 사건을 재현하거나 과학적 개념을 시각적으로 표현하는 데에도 활용될 수 있습니다.

딥페이크 기술은 이미지와 영상뿐만 아니라 음성에도 적용될 수 있습니다. 최근에는 딥페이크 기술이 음성에도 적용되어 다른 사람의 목소리를 합성하는 등의 활용이 늘어나고 있습니다. 따라서 딥페이크는 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터에 적용될 수 있는 기술이라고 볼 수 있습니다.

 

 

딥페이크로 인한 문제점

그러나 딥페이크 기술은 사용 용도에 따라 다양한 문제를 야기할 수 있습니다.

먼저, 가짜 뉴스와 혼란을 일으킬 수 있습니다. 딥페이크로 조작된 영상이나 음성이 사용되면 정치적 혹은 사회적으로 혼란을 야기할 수 있습니다. 또한 사생활 침해와 명예훼손과 같은 문제도 발생할 수 있습니다. 더 나아가, 딥페이크는 사기와 범죄 행위에도 악용될 수 있습니다. 금융사기나 인신매매와 같은 범죄에 사용될 수 있습니다.

 

최근 들어 미국의 유명 가수 테일러 스위프트의 포르노 이미지 인터넷 배포, 조 바이든 미국 대통령의 목소리를 녹음한 로보콜, 죽은 어린이와 청소년이 자신의 죽음을 자세히 묘사한 동영상 등이 유포되었지만 이 중 어느 것도 진짜는 아니었습니다. 또한, 미국 대선, 한국 총선 등 중요한 이벤트를 앞두고 있는 정치권에서도 딥페이크의 문제에 대해 예의주시하고 있습니다. 

 

 

딥페이크  처벌

국내에서는 AI 딥페이크 기술을 사용하여 음란물을 제작하는 경우 처벌될 수 있습니다. 성폭력 처벌법 제14조2는 성적 수치심을 유발하는 형태로 영상을 편집, 합성, 가공하는 경우 5년 이상의 징역이나 5000만원 이하의 벌금에 처하도록 규정하고 있습니다. 그러나 AI 딥페이크로 음란물을 제작하는 것을 완전히 막기는 어렵습니다. 온라인에서 한 번 공개된 게시물은 빠르게 퍼지기 때문에 사전에 피해를 방지하는 효과가 제한적입니다.

 

미국의 경우 연방정부차원의 딥페이크 기술을 규제하는 법률을 현재까지 시행하고 있지 않습니다. 그러나 9개 주에서는 상대방의 동의 없이 딥페이크 사진의 생성과 공유를 금지하고 있습니다. 

 

 

딥페이크 이해의 시급성

현재 딥페이크 기술은 점차 발전하고 있으며, 그로 인해 가짜 영상을 식별하는 것이 어려워지고 있습니다. 이에 따라 딥페이크에 대한 이해와 대응이 시급한 과제로 부각되고 있습니다. 특히 딥페이크는 선동적이고 위험한 콘텐츠를 만들어내는 데 사용될 수 있기 때문에, 이를 인지하고 식별할 수 있는 능력은 더욱 중요해지고 있습니다. 현재 우리는 딥페이크 기술이 더욱 성숙해지고 있는 시점에 있으며, 이에 대한 이해와 대응이 필수적입니다.

 

 

결론

딥페이크 기술은 놀라운 가능성과 함께 사회적으로 심각한 문제를 야기할 수 있는 위험성을 내포하고 있습니다.

현재 딥페이크 기술은 점차 발전하고 있으며, 그로 인해 가짜 영상을 식별하는 것이 어려워지고 있습니다. 이에 따라 딥페이크에 대한 이해와 대응이 시급한 과제로 부각되고 있습니다. 특히 딥페이크는 선동적이고 위험한 콘텐츠를 만들어내는 데 사용될 수 있기 때문에, 이를 인지하고 식별할 수 있는 능력은 더욱 중요해지고 있습니다. 현재 우리는 딥페이크 기술이 더욱 성숙해지고 있는 시점에 있으며, 이에 대한 이해와 대응이 필수적이며, 기술의 발전과 함께 법적, 윤리적 규제가 필요한 시점에 다다랐습니다.

 

기술 발전은 인류에게 큰 가능성을 제시하지만, 동시에 예상치 못한 문제도 야기할 수 있습니다. 딥페이크 기술은 이러한 양면성을 잘 보여주는 사례입니다. 그러나 기술의 발전에 따른 부작용이 우려되어 기술을 받아들이는 것을 억제하는 것에 대한 우려도 있습니다. 우리는 딥페이크 기술의 긍정적인 잠재력을 극대화하고, 부정적인 측면을 최소화하기 위해 노력해야 합니다. 딥페이크 시대, 우리는 기술의 주인이 되어야 합니다.