생성형 AI가 발전함에 따라 AI가 생성한 이미지를 식별하는 학습이 중요해졌습니다. 효율적이고 효과적으로 가짜 이미지를 식별할 수 있는 팁, 도구, 기법을 알아보세요.
이미지생성 모델이 점점 더 발전하면서 실제와 유사한 인공지능(AI) 이미지가 증가하고 있습니다. AI와 실제 사진을 구분하기가 점점 더 어려워짐에 따라 AI와 실제 사진에 대한 논쟁은 더욱 중요해지고 있습니다. AI가 생성한 이미지가 인터넷을 속인 사례는 여러 차례 있었습니다. 2024년 메트 갈라에서 패딩 재킷을 입은 프란치스코 교황과 케이티 페리를 본 적이 있습니다. 둘 다 인공 지능으로 조작된 이미지였습니다. 즉, 진짜가 아니었습니다. 하지만 인터넷은 언뜻 보기에는 진짜라고 믿었습니다.
때로는 이러한 혼동이 재미있을 수도 있지만, 심각한 윤리적 문제를 야기하는 경우가 더 많습니다. AI가 어떻게 생성되는지 이해하는 것이 중요한 것처럼, AI가 생성한 이미지인지 구별하는 방법을 아는 것도 중요합니다. 이 글에서는 AI로 생성된 이미지를 자세히 살펴보고, AI 예술의 장단점을 이해하고, 법적 문제를 논의하고, 실제 이미지와 구별할 수 있는 주요 방법과 도구를 살펴봅니다.
AI 이미지는 대규모 데이터 세트에서 학습된 신경망을 사용하여 사실적인 이미지를 생성하는 이미지 생성 모델을 사용하여 만들어집니다. 인상적인 점은 스타일, 콘셉트, 특징을 혼합하여 예술적이고 관련성 있는 이미지를 생성하는 능력입니다. 이미지 생성 모델은 훈련 과정에서 이미지의 다양한 특징과 세부 사항을 학습합니다. 이를 통해 학습한 이미지와 스타일과 콘텐츠가 유사한 새로운 이미지를 만들 수 있습니다.
이미지 생성 모델에는 여러 유형이 있으며, 각 모델마다 고유한 특징이 있습니다. 예를 들어, 생성적 적대 신경망(GAN)은 두 개의 신경망이 함께 작동하여 훈련 데이터와 유사한 사실적인 이미지를 생성합니다. 확산 모델은 무작위 노이즈를 점차 선명한 이미지로 변환하여 이미지를 생성합니다. DALL-E 및 CLIP과 같은 모델에 사용되는 트랜스포머는 자체 주의 메커니즘을 사용하여 텍스트 설명에서 이미지를 생성합니다.
누구나 OpenAI의 GPT-4o, 미드저니, 젠크래프트 또는 스테이블 디퓨전과 같은 도구를 사용하여 AI 이미지를 만들 수 있습니다. 이러한 이미지는 이제 인터넷 곳곳에 나타나고 있으며, 종종 AI가 만든 것임을 나타내는 라벨이 없는 경우도 있습니다.
사진이나 회화와 마찬가지로 AI 이미지 생성은 많은 사람들에게 새로운 예술 형식으로 간주되고 있습니다. AI 그림은 수천 달러에 팔리고 미술 대회에서 우승하기도 합니다. 그렇다면 AI 예술은 좋은 것인가, 그리고 이러한 이미지 생성의 장단점은 무엇인가라는 질문이 제기됩니다.
이에 대한 의견은 다양합니다. 예를 들어, 예산이 부족한 소규모 비즈니스는 생성된 아트를 장점으로 볼 수 있습니다. 브랜딩 및 마케팅 요구사항에 완벽하게 부합하는 맞춤형 이미지를 만들 수 있기 때문입니다. 이러한 도구는 고품질의 비주얼을 빠르게 제작하여 시간을 절약하고 창의적인 프로젝트를 순조롭게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 아티스트의 영감과 관련하여 이미지 생성은 방대한 고유 옵션 라이브러리에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다. 아티스트는 아이디어를 실현하기 전에 쉽게 시각화할 수 있습니다.
그러나 AI가 생성한 이미지는 감정적 깊이가 부족하고 인간의 생생한 경험을 포착하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 때로는 이미지가 픽셀화되거나 비현실적으로 보이는 등 품질이 일관되지 않을 수 있습니다. AI에 지나치게 의존하면 창의력과 비판적 사고가 억제될 수 있습니다. 또한 오용의 위험도 있습니다. AI 이미지는 쉽게 조작되어 잘못된 정보로 이어질 수 있습니다. 또한 이러한 도구를 사용하면 학습 곡선이 가파르고 학습 데이터에 편향성이 있을 수 있습니다. 다음은 AI 아트의 다른 단점입니다:
AI가 발전함에 따라 우리 사회는 여전히 저작권 문제와 같은 법적 영향을 적극적으로 파악하고 있습니다. 전통적인 창작물과 달리 AI가 생성한 이미지는 본질적으로 기존 저작물의 리믹스이기 때문에 미국 등 일부 국가에서는 저작권을 보호할 수 없으며, 그 중 상당수는 이미 저작권이 있는 저작물입니다. AI 학습에는 종종 인터넷에서 스크랩한 방대한 양의 데이터가 포함되며, 여기에는 저작권이 있는 자료가 포함될 가능성이 있기 때문에 문제가 복잡해집니다. 이 때문에 많은 사람들이 AI 모델 학습에 저작권이 있는 콘텐츠를 사용하는 것에 대해 적극적으로 항의하고 있으며, 더 나은 규제를 원하고 있습니다.
일부 기업은 소송을 제기하기도 했습니다. 스톡 이미지 제공업체인 Getty Images는 AI 아트 생성기인 Stability AI 가 상업적 이익을 위해 게티의 이미지 라이브러리를 복제하여 사용했다는 혐의로 소송을 제기했습니다. Stability AI 의 텍스트-이미지 변환 모델에서 생성된 여러 이미지에 게티의 워터마크가 있습니다. DeviantArt와 다른 두 개의 AI 회사도 한 예술가로부터 AI가 생성한 작품이 저작권법을 침해했다며 집단 소송을 당하고 있습니다.
특히 선거 기간 동안 사람들을 오도하기 위한 가짜 뉴스에 AI 이미지의 사용이 증가함에 따라 이를 식별하는 방법을 배우는 것은 매우 중요합니다. BBC에 따르면 연구자의 60%가 AI를 사용하여 투표용지와 투표소에 대한 오해의 소지가 있는 이미지를 만드는 데 성공했다고 합니다.
AI 이미지는 소비자에게도 영향을 미칩니다. Attest의 최근 연구에 따르면 대부분의 소비자(76%)가 실제 이미지와 AI가 생성한 이미지를 구분하지 못하는 것으로 나타났습니다. 이미지가 AI로 생성되었는지 확인하는 방법은 다음과 같습니다.
당연해 보일 수 있지만 AI 이미지를 식별하는 가장 쉬운 방법은 'AI 생성'에 대한 설명과 태그를 확인하는 것입니다. AI 이미지에 대해 여전히 많은 의문이 제기되고 있기 때문에 AI 이미지를 생성하거나 라이선스를 제공하는 회사는 출처를 투명하게 밝히기 위해 최선을 다하고 있습니다. 라이브러리에서 AI 이미지를 허용하는 스톡 사진 에이전시에서는 기여자에게 이미지 제목, 설명, 이미지 태그에 'AI 생성'이라는 라벨을 붙일 것을 요구합니다(카탈로그 검색 시 AI 이미지를 쉽게 검색하거나 제외할 수 있도록 하기 위함). 이러한 라벨을 찾는 것이 AI가 생성한 이미지를 발견하는 가장 간단한 방법입니다.
AI 이미지를 식별하는 또 다른 방법은 많은 AI 도구가 워터마크를 추가하기 때문에 워터마크를 찾는 것입니다. 여기에는 작은 로고, 텍스트 또는 메타데이터가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 DALL-E 3는 보이지 않는 C2PA 메타데이터와 왼쪽 상단에 보이는 CR(콘텐츠 자격증명) 기호를 사용합니다. 그러나 이 로고는 콘텐츠 자격증명 확인 사이트(예: Content Credentials Verify)에서 이미지를 확인할 때만 볼 수 있습니다. 회사마다 이미지에 다르게 표시할 수 있으므로 다양한 지표를 숙지해야 할 수도 있습니다.
Google 는 최근 AI 이미지에 워터마크를 삽입하는 혁신적인 방법인 SynthID를 발표했습니다. SynthID를 사용하면 AI로 생성된 콘텐츠의 픽셀에 직접 디지털 워터마크를 삽입할 수 있습니다. 사람의 눈에는 보이지 않지만 식별을 위해 감지할 수 있습니다. SynthID는 이 디지털 워터마크를 스캔하여 AI 도구가 이미지를 생성했는지 여부를 평가할 수 있습니다.
AI로 생성된 이미지에는 딥러닝 알고리즘의 한계로 인해 불완전한 부분이 있는 경우가 많습니다. 일반적인 이상 징후는 다음과 같습니다:
이러한 징후는 AI가 생성한 이미지를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그러나 AI가 발전함에 따라 미래의 AI 이미지에는 눈에 보이는 결함이 줄어들 수 있습니다.
AI 이미지 식별 도구를 사용하는 것도 AI 이미지를 발견하는 또 다른 방법이지만, 완전히 정확하지는 않을 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. AI 이미지를 탐지하는 데 가장 많이 사용되는 몇 가지 도구를 살펴보세요:
AI가 생성하는 미디어가 계속 확산되고 발전함에 따라 이러한 도구는 앞으로 더욱 효과적이 될 것입니다.
생성 AI 모델이 점점 더 지능화됨에 따라 AI가 생성한 이미지를 실제 사진과 구분하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 기술 발전이라는 측면에서는 흥미롭지만 윤리적으로도 우려되는 부분입니다. AI가 비용 효율적이고 혁신적인 비주얼 제작 방법을 제공하는 것은 사실이지만, 고려해야 할 법적 및 현실적 장애물이 있습니다. 다행히도 이 새로운 딜레마를 헤쳐나가는 데 도움이 되는 방법과 도구가 개발되고 있습니다. 최신 정보를 파악함으로써 시각적 콘텐츠의 신뢰성을 유지할 수 있습니다.
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