딥페이크

딥페이크가 만들어지는 방법

딥페이크를 만드는 가장 일반적인 방법은 생성적 적대 신경망(GAN) 또는 자동 인코더와 같은 딥러닝 모델을 사용하는 것입니다. GAN 설정에서는 두 개의 신경망이 경쟁합니다. 생성기가 가짜 이미지/비디오를 생성하고 판별기가 가짜를 실제 학습 데이터와 구별하려고 시도합니다. 이 적대적인 프로세스는 제너레이터가 점점 더 그럴듯한 가짜를 생성하도록 유도합니다. 자동 인코더는 얼굴이나 음성의 압축된 표현을 학습한 다음 이를 디코딩하여 특징을 재구성하거나 교체하는 방식으로 작동합니다. 두 가지 방법 모두 일반적으로 대상 개인의 모습과 매너리즘을 효과적으로 학습하기 위해 상당한 양의 데이터(이미지 또는 오디오 클립)가 필요합니다. 품질과 사실성은 종종 이러한 데이터의 양과 다양성, 그리고 훈련에 사용되는 컴퓨팅 성능에 따라 달라집니다.

애플리케이션 및 예시

딥페이크 기술은 유익한 용도와 유해한 용도를 모두 아우르는 다양한 용도로 활용되고 있습니다:

• 엔터테인먼트 및 미디어: 입술 움직임을 동기화하거나 배우의 노화를 제거하거나 특수 효과를 만들면서 다른 언어로 영화 더빙을 하는 데 사용됩니다. Synthesia와 같은 회사에서는 가상 발표자와 함께 교육용 동영상을 제작할 때 유사한 AI를 사용합니다.
• 교육 및 접근성: 사실적인 역사 재현물을 제작하거나 의사소통 장애가 있는 개인을 위한 도구를 개발합니다.
• 허위 정보 및 선전: 정치인 등 공인의 동영상을 조작하여 거짓 이야기를 퍼뜨리거나 여론에 영향을 미치는 행위. 예를 들어, 정치인이 선동적인 발언을 하는 것처럼 보이는 조작된 동영상이 온라인에 등장했습니다(딥페이크에 관한 BBC 뉴스 보도).
• 사기 및 사칭: 금융 사기를 위한 가짜 오디오 또는 비디오 제작: CEO를 사칭하여 사기 거래를 승인하는 등의 사기 행위(음성 복제 사기에 관한 포브스 기사). 이는 신원 도용과 가짜 프로필 생성으로까지 확대됩니다.
• 비합의 포르노: 가장 초기의 가장 유해한 애플리케이션 중 하나는 개인의 동의 없이 음란물에 개인의 얼굴을 디지털 방식으로 삽입하는 것입니다.

딥페이크와 관련 개념

사진 및 동영상 편집 소프트웨어는 수십 년 동안 존재해 왔지만, 딥페이크는 기존 픽셀을 수동으로 조작하는 것이 아니라 AI에 의존하여 새롭고 사실적인 콘텐츠를 학습하고 생성한다는 점에서 큰 도약을 의미합니다. 딥페이크는 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 두는 생성형 AI의 범주에 속합니다. 이는 일반적으로 다음과 같은 모델을 사용하여 기존 콘텐츠를 식별하거나 분류하는 것이 목표인 컴퓨터 비전(CV)에서 흔히 볼 수 있는 객체 감지 또는 이미지 분류와 같은 차별적 AI 작업과는 다릅니다. Ultralytics YOLO.

탐지 및 윤리적 문제

딥페이크 제작에 사용되는 기술이 지속적으로 발전하고 있기 때문에 딥페이크 탐지는 현재 진행 중인 과제입니다. 연구자와 조직은 합성 미디어를 식별하는 기술을 적극적으로 개발하고 있으며, 종종 생성 과정에서 미묘한 불일치나 인공물을 찾고 있습니다(DARPA의 미디어 포렌식 프로그램). 딥페이크의 등장으로 동의, 데이터 프라이버시, 잘못된 정보, 디지털 미디어에 대한 신뢰의 잠재적 약화와 관련된 심각한 AI 윤리 문제가 제기되고 있습니다(Brookings Institution Analysis). 생성 및 탐지 모델 모두에서 잠재적인 데이터 세트 편향 문제를 해결하는 것도 중요합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 다양한 AI 모델의 훈련과 관리를 용이하게 하며, AI 분야 전반에 걸쳐 책임감 있는 개발 관행의 필요성을 강조합니다. AI 발전에 대해 더 자세히 알아보려면 AI에 관한 MIT 테크놀로지 리뷰와 같은 리소스에서 폭넓은 인사이트를 얻을 수 있습니다.