소개글
"딥페이크"에 대한 내용입니다.
목차
1. 딥페이크 소개
1.1. 딥페이크의 정의 및 개념
1.2. 딥페이크의 원리와 기술적 배경
1.3. 딥페이크 기술의 발전 과정
2. 딥페이크의 활용
2.1. 엔터테인먼트 분야의 활용
2.2. 기업 및 정치적 목적으로의 악용
2.3. 개인 피해와 사회적 문제
3. 딥페이크 탐지 기술
3.1. 딥페이크 영상 탐지 기술 현황
3.2. 딥페이크 탐지기술의 한계
4. 딥페이크 규제와 대응
4.1. 국가적 차원의 규제 필요성
4.2. 기업의 자율적 대응 방안
4.3. 교육 및 사회적 합의 수준 제고
5. 결론 및 향후 과제
6. 참고 문헌
본문내용
1. 딥페이크 소개
1.1. 딥페이크의 정의 및 개념
딥페이크는 인공지능을 기반으로 한 인간 이미지 합성 기술이다. 이 용어는 AI의 자체 학습 기술인 딥러닝에 가짜(Fake)라는 단어를 추가해 만들어졌으며, 영화의 CG 처리처럼 특정 부분을 합성한 것이나 기존 캐릭터의 얼굴이나 편집을 통칭한다. 과거 인물들의 사진이나 동영상을 조잡하게 합성해 올리던 것이 디지털 기술과 인공지능의 발달에 따라 여러 단계가 정교해진 결과로 볼 수 있다.
1.2. 딥페이크의 원리와 기술적 배경
딥페이크의 원리와 기술적 배경은 다음과 같다.
첫째, 딥페이크의 핵심 원리는 딥러닝에 있다. 딥러닝은 심층 신경망을 이용한 기계학습의 한 방법론으로, 컴퓨터가 사람처럼 사고하고 학습할 수 있게 한다. 이를 통해 이미지 검색, 음성 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에 활용되고 있다.
둘째, 딥페이크의 핵심 알고리즘인 GAN(Generative Adversarial Network)은 두 신경망 모델 간의 경쟁을 통해 학습하고 결과를 산출한다. 생성자 모델은 실제 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 가짜 데이터를 생성하는 것이 목적이며, 감별자 모델은 생성자가 제시한 데이터가 진짜인지 거짓인지를 판별하는 법을 배운다. 이 두 모델 간의 경쟁을 통해 점차 발전된 가짜 이미지를 생성할 수 있게 된다. GAN은 사람의 눈으로는 실제 인물인지 구분하기 어려운 수준의 가짜 이미지를 빠르고 쉽게 생성할 수 있게 한다.
셋째, 딥페이크 기술은 단순히 전체 얼굴을 합성하는 것이 아니라 눈, 코, 입 등 얼굴 부위만 합성한다. 이때 머리 모양과 얼굴 윤곽도 중요하므로, 합성 대상의 얼굴 윤곽이 원본과 다르지 않도록 주의해야 한다. 또한 음성은 바꾸지 않지만 입 모양을 발음에 맞춰 조정하여 자연스러운 느낌을 준다.
이러한 딥페이크 기술의 발전 덕분에 과거에는 기술자의 감각에 의존했던 2D 수동 합성 기술이 자동화되고 고도화되었다. 현재는 적절한 대상을 찾아 좋은 장비로 약 3분 만에 상당한 수준의 자연스러운 딥페이크 영상을 만들 수 있다. 특히 원본이 3D CG일 경우에는 이질감이 크게 감소한다.
1.3. 딥페이크 기술의 발전 과정
딥페이크 기술의 발전 과정은 다음과 같다.
과거 인물들의 사진이나 동영상을 조잡하게 합성해 올리던 것이 디지털 기술과 인공지능의 발달에 따라 여러 단계가 정교해진 결과로 볼 수 있다. 과거에는 포토샵을 이용해 일일이 작업해야 가능했던 이미지 조작이 더 빠르고 쉽게 가능해졌다.
2019년 개봉한 영화 '이것이 알고 싶다'에서는 윌 스미스가 1인 2역을 맡았는데, 그중 하나는 실제 윌 스미스가 아닌 딥페이크로 구현한 가짜 윌 스미츠였다. 주니어 윌 스미스의 얼굴 데이터를 학습시켜 현재 윌 스미스의 얼굴 영상에 합성한 것으로, 영화에서는 그의 나이 차이를 자연스럽게 연출했다. 이처럼 영화 분야에서도 딥페이크 기술이 활용되고 있다.
마틴 스콜세지의 영화 '아이리시 맨'에서는 로버트 데니로가 젊은 시절부터 늙은 시절까지 연기하는데, 이때 데니로의 삶을 엿보는 것 같은 느낌이 들 정도로 자연스러웠다. 배우의 얼굴 데이터를 과거와 현재로 학습시켜 중간 단계의 얼굴을 합성한 것이다.
최근에는 드라마 제작에서도 딥페이크 기술이 활용되고 있다. 방영을 앞두고 물의를 일으킨 배우의 얼굴만 딥페이크로 바꾼 사례가 있다. 이처럼 딥페이크 기술은 엔터테인먼트 분야에서 배우들의 연령이나 외모를 자연스럽게 변화시키는 데 활용되고 있다.
한편, 딥페이크 기술은 음란물이나 정치적 목적 등으로 악용되기도 한다. 연예인의 얼굴을 합성한 음란물이 다수 유포되었고, 정치인의 발언을 가짜로 편집하여 정치적 공세를 펼치는 사례도 있었다. 이에 따라 딥페이크 탐지 기술도 계속해서 발전하고 있다.
이처럼 딥페이크 기술은 초반에...
참고 자료
딥페이크(deep fake)기술을 이용한 허위영상물 제작 및 반포죄에 대한 형사법적 고찰, 김재현, 한국입법학회, 2021, 입법학연구, Vol.18 No.1
딥페이크(deep fake)기술을 이용한 허위영상물 제작 및 반포죄에 대한 형사법적 고찰, 최순욱(너비의깊이), 오세욱(한국언론진흥재단), 이소은(서울대학교), 한국여성커뮤니케이션학회미디어, 젠더 & 문화미디어,젠더&문화, 제34권 제3호
https://blog.naver.com/pac3083/221982684562
http://m.ddaily.co.kr/m/m_article/?no=192660
https://www.hani.co.kr/arti/science/future/911878.html#csidx47cbe89c223350bba2a4e959718de0d
국경완. "인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례." 주간기술동향 20 (2019): 15-27.
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사진출처: LG CNS 블로그
사진출처: 로톡뉴스
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인공지능가이드북(부산시교육청)
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https://www1.president.go.kr/petitions/595595
