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팩트를 조작한다··· 딥페이크란? 잠재적 위험성은?

2018.11.12 J.M. Porup  |  CSO


원본 동영상에서는 분명 한 여성 백악관 인턴이 아코스타의 마이크를 빼앗으려 시도하는 것으로 보이지만 이후의 편집으로 인해 CNN리포터가 인턴을 공격한 것처럼 보이게 표현됐다.

이 사건을 통해 동영상을 손쉽게 조작해 기자, 정치인, 기업, 브랜드 등의 대상에 대한 믿음을 손쉽게 흔들 수 있다는 우려가 커졌다. FUD(Fear, Uncertainty, Doubt)는 보안 분야에 종사하는 사람들에게 친숙하며 이런 FUD를 대대적으로 하나의 무기로써 배치하면 개인뿐만이 아니라 기업에도 심각한 피해가 발생할 수 있다. FUD 공격에 대한 방어는 매우 어렵다. 아코스타가 여성 백악관 인턴을 거칠게 밀쳤다는 의심이 뿌리를 내리면 상당수의 시청자들은 그 세부사항을 잊지 못하고 사실일 수도 있다고 의심하게 된다.

누가 누구를 흔들고 있는가?
데이비드 마멧(David Mamet)의 1997년의 영화 왝더독(Wag the Dog)은 재당선을 위해 특수 효과를 이용해 가짜로 전쟁을 벌여 섹스 스캔들을 덮으려는 한 대통령을 풍자했다. 당시에는 "가짜 TV 뉴스"를 만드는 능력이 엄청난 것이었다. 그러나 이제는 노트북만 있으면 누구든 만들 수 있다.

물론 GAN은 가짜 성관계 동영상을 만들고 정치인이 다른 말을 하는 것처럼 보이도록 하는 것 외에도 다른 용도로 사용할 수 있다. GAN은 ML 모델이 스스로 학습하는 "비감독 학습"이라는 측면에서 큰 성과다. 이를 통해 자율주행 자동차가 행인과 자전거를 인식하고 알렉사와 시리 같은 음성 활성화 디지털 비서와의 대화를 개선할 수 있는 능력이 크게 발전할 수 있다. 일각에서는 GAN을 "AI에 대한 상상"의 현실화로 보고 있다.

일반 사용자는 페이크앱(FakeApp)을 다운로드하여 바로 자신만의 딥페이크를 만들 수 있다. 이 앱을 사용하는 방법이 아주 쉽지는 않지만 올 해 초 케빈 루즈(Kevin Roose)가 뉴욕타임스를 위해 시연했듯이 일정 수준의 지식이 있는 사용자라면 그렇게 어렵지 않을 것이다.

그렇긴 하지만 다른 여러 형태의 효과적인 거짓 정보가 존재한다고 황이 CSO에 밝혔다. 그는 "지금도 대중을 기만하고 의견을 조작해갈 수 있는 쉽고도 저렴한 방법이 많이 있다. 딥러닝이나 머신러닝이 없이도 가능하다”라고 말했다.

예를 들어, 거리에서 사람들이 누군가를 폭행하는 동영상을 촬영한 후 공격자들이 미국 이민자들이라는 등 동영상에 대한 가짜 설명을 작성하면 번거로운 ML 알고리즘도 필요 없다. 가짜 설명과 그럴듯한 동영상만 있으면 되는 것이다.

딥페이크를 감지하는 방법
딥페이크를 감지하는 것은 어려운 문제이다. 물론, 아마추어 딥페이크는 한 눈에 알아볼 수 있다. 기계가 찾아낼 수 있는 특징으로는 눈 깜빡임의 부재나 잘못된 그림자 등이 있다. 그러나 딥페이크를 생성하는 GAN이 줄곧 개선되고 있기 때문에 머지않아 딥페이크를 감지하기 위해 디지털 포렌식에 의존해야 할 것이다.

이런 어려운 문제를 위해 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)는 연구원들이 진짜임이 입증된 동영상을 더욱 잘 찾을 수 있도록 투자를 하고 있다. 하지만 GAN은 자체적인 훈련을 통해 이런 포렌식을 회피하는 방법을 학습할 수 있기 때문에 이 싸움에서 이길 수 있을지 여부는 불확실하다.

해당 프로젝트를 담당하고 있는 DARPA 프로그램 관리자 데이비드 거닝은 "이론적으로, 이를 감지하기 위해 우리가 알고 있는 모든 기법을 GAN에 제공하는 경우 이런 기법을 모두 통과할 수 있다"라고 MIT 테크놀로지 리뷰에 밝혔다.

가짜 동영상을 감지할 수 없다면 머지않아 우리가 보고 듣는 모든 것을 신뢰할 수 없게 될 것이라고 비판가들이 경고하고 있다. 그리고 우리 눈에 보이는 것을 신뢰할 수 없게 되면 "진실의 종말"로 이어질 수 있다. 이로 인해 정치적인 시스템에 대한 신뢰가 위협받을 뿐 아니라 더욱 장기적인 측면에서 공유된 객관적인 현실에 대한 우리의 신뢰가 손상될 수 있다. 무엇이 진실인지에 대해 합의할 수 없다면 정책 문제를 논의하기란 더욱 어려워질 것이다.

하지만 황은 다소 과장된 부분이 있다고 생각한다. 그는 "딥페이크를 둘러싼 논쟁에서 내가 가장 크게 비판하는 부분이다. 우리가 진실을 판단할 수 없는 수준에는 도달하고 있지 않다고 생각한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 

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