【 청년일보 】 딥페이크는 인공지능, 특히 GAN 기술을 이용해 사람의 얼굴, 음성, 행동 등을 합성하거나 변형하는 기술이다.

이 기술은 기존의 이미지나 영상을 조작하여 영화나 광고에서 특수 효과로 사용되었으나 최근에는 개인의 이미지나 목소리까지 합성하는 데 사용되면서 큰 문제를 일으키기도 했다. 딥페이크 기술이 점점 발전하면서 문제가 더 심각해지고 있다.

여기서 GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 딥러닝 모델이다. 생성자는 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하려 하며 판별자는 생성된 데이터와 실제 데이터를 구별하는 역할을 한다.

이 과정에서 생성자는 점점 더 정교한 데이터를 만들고 판별자는 이를 더욱 잘 분별하도록 학습한다. 이러한 경쟁을 통해 GAN은 이미지 생성, 스타일 변환, 초해상도 복원 등 다양한 생성 모델에 활용된다. 일반 GAN 외에도 조건부 GAN, StyleGAN 등 다양한 변형 모델이 존재하며 학습 과정의 불안정성과 모드 붕괴 같은 문제 해결을 위한 연구도 활발히 진행되고 있다.

딥페이크 기술은 우리 사회에 긍정적인 변화와 부정적인 변화를 모두 가져왔다. 긍정적인 변화로는 영화, 드라마, 게임 등에서 특수 효과나 가상 캐릭터를 생성하는 데 사용되어 창의적인 콘텐츠를 제공하고, 제작비용을 절감할 수 있다는 점이다. 또한 교육 분야에서는 상황을 재현하여 몰입감 있는 학습 환경을 제공하기도 한다.

예를 들어, MIT는 'History Unfolded' 프로젝트를 통해 딥페이크 기술을 활용해 역사적 사건을 가상으로 재현하고, 학생들에게 더 몰입감 있는 학습을 경험하게 했다. 그 외에도 의료 분야에서의 발전 등 다양한 긍정적인 변화가 일어나고 있다.

부정적인 변화로는 대표적으로 사생활 침해가 있다. 개인의 얼굴을 무단으로 사용해 부적절한 콘텐츠를 제작하거나 악의적인 용도로 얼굴을 합성해 피해를 줄 수 있다. 이는 심각한 사생활 침해와 정신적 피해로 이어질 수 있다. 또한 딥페이크 콘텐츠가 많아짐에 따라 사람들은 모든 미디어 콘텐츠를 의심하게 되어 전반적인 신뢰도가 떨어질 수 있다는 치명적인 문제점을 초래한다.

딥페이크로 인한 부정적인 변화에 대응하기 위해 청년들은 가짜 영상이나 음성을 쉽게 구별할 수 있는 미디어 리터러시를 강화하고 의심스러운 정보를 확인하는 습관을 기르는 것이 중요하다. 또한 딥페이크의 작동 원리와 위험성에 대한 교육에 자발적으로 참여하여 자신과 타인을 보호할 수 있는 지식을 갖추는 등 다양한 역량을 키워야 한다.
 

【 청년서포터즈 8기 유민 】