딥페이크(Deepfake) 원리, 기술 전망

 

인공지능(AI)의 학습 능력을 이용해서 가짜 유명 연예인 포르노 영상을 만들고, 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 문제가 사회적 이슈로 떠오른것을 기억하실겁니다.

 

여기서 사용된 기술을 ‘딥페이크(Deepfake)’ 라고 하는데요. 악용된 사례로 대중들에게 알려졌지만, 시장 발전 가능성이 큰 분야로 주목받고 있는 기술이기도 합니다.

 

악용 우려가 크지만, 그만큼 활용 분야도 넓은 ‘딥페이크(Deepfake)’ 기술에 대해 좀 더 알아볼까요?

 

 

#1. ‘딥페이크(Deepfake)’ 기술이란?

 

‘딥페이크(Deepfake)’는 ‘딥러닝(Deep Learning, 심층학습)’ 과 ‘페이크(Fake, 가짜)’ 의 합성어입니다. AI 기술을 활용하여 진위 여부를 구별하기 어려운 가짜 미디어물을 만들어내는 기술을 뜻하며, 영상이나 사진 속 사람의 얼굴에 다른 사람의 얼굴을 합성하거나, 목소리, 행동들을 원하는대로 편집하는 방법입니다.

 

해외에서는 얼굴을 바꿔치기 한다는 의미로 ‘Face Swap’이라는 표현을 더 많이 사용한다고 합니다.

#2. ‘딥페이크(Deepfake)’ 원리

 

딥페이크 기술은 GAN(Generative Adversarial Net) 또는 적대관계생성신경망이라고 불리는 이름의 인공지능 기계학습(ML) 기술을 활용하는데, 쉽게 말해 가짜를 만들어내는 AI와 가짜를 구분해내는 AI를 대립시켜 진짜 같은 가짜를 만들어내는 원리입니다.

 

[ 출처 : Understanding Deefakes ]

 

위 예시와 같이 A와 B의 얼굴을 가짜를 구분하는 AI(Encoder)를 통해 표준화 시키고, 가짜를 만들어내는 AI(Decoder)를 통해 생성합니다. 해당 과정이 반복되며 완벽한 가짜가 만들어지는 것이죠.

 

#3. ‘딥페이크(Deepfake)’ 활용 사례

 

1) 가상 인플루언서 ‘로지’

 

신한라이프 TV 광고로 화제가 된 로지는, 현재(2022년 1월) 인스타그램 구독자가 10만명이 넘고, 광고료로 수십억의 수익을 올리는 가상인물이자 인플루언서입니다. 광고를 보면, 실제 사람과 구분하기가 상당히 어렵다고 느끼실겁니다.

 

출처 : 신한라이프 광고

 

2) 가상 유튜버 ‘루이’

 

가상 유튜버 루이 또한 구독자 4만명, 총 영상조회수가 수백, 수천만 가까이되는 인플루언서로 활약하고 있습니다.

 

출처 : 루이 유튜브

 

이와 같이 가상 인플루언서들의 성공 요인은 연예인 등 실제 사람보다 스캔들과 사생활 리스크가 없으며, 원하는 미디어를 자유롭게 만들어낼 수 있다는 장점에 있다고 합니다.

#4. ‘딥페이크(Deepfake)’ 기술 전망

 

특허청에 따르면 한국, 미국, 유럽 등의 AI 데이터 생성 관련 전세계 특허출원이 지속적으로 늘어나고 있으며, 그중에서도 ‘딥페이크(Deepfake)’ 분야의 최근 5년간 연평균 증가율이 무려 135%로 나타났다고 합니다 (‘15년 37건에서 ‘18년 1,124건). 또한, 네덜란드 사이버 보안연구 회사인 Deeptrace의 조사에 따르면 딥페이크 기술을 통해 제작되고 있는 영상이 2020년 약 1만개 수준에서 2021년 10만개 이상으로 10배이상 늘어났다고 하는데, 위 두 조사 결과에 따르면 기술에 대한 발전과 활용은 해마다 증가하는 것을 알 수 있습니다.

 

다만, 아직까지 양날의 검으로 인식되고 있는 ‘딥페이크(Deepfake)’ 기술은, 합성 포르노, 가짜뉴스 등 딥페이크 기술을 악용하는 범죄가 늘어나고 있으면서, 영상 특수효과 적용과 의학계 암진단 등의 활용 가능성도 동시에 발전하고 있기 때문에, 발전해나가는 기술 속도에 맞는 규제, 법이 제때 제대로 갖추어졌을때 비로소 활용 분야가 크게 높아 질 수 있을 것으로 전망됩니다.