딥페이크(Deepfake)는 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용하여 사람의 얼굴, 음성, 움직임 등을 조작하여 실제 사실처럼 보이게 하는 기술이라고 정의 할 수 있습니다.
딥페이크의 어원은 ‘딥러닝(Deep Learning)’과 ‘가짜(Fake)’를 결합한 용어입니다. 주로 GAN(생성적 적대 신경망)이라는 AI 기술을 통해 원본 데이터와 비슷하게 변형된 가짜 영상을 만듦니다. 딥페이크 초기 수준은 연예인의 얼굴을 합성하거나 재미 요소로 주로 사용됐지만, 점점 발전해 나가면서 점차적으로 사실과 구분하기 어려운 수준의 영상이 나오고 있어 그 파급력과 위험성이 커지고 있어 사회적 문제가 되고 있습니다.
1. 원리와 활용 가능한 분야
딥페이크는 ‘생성자(Generator)’와 ‘판별자(Discriminator)’라는 GAN의 두가지 구성요소가 서로 경쟁하며 학습을 진행하는 방식입니다. 생성자는 특정한 영상을 생성하며 만들고, 판별자는 그것이 진짜인지 가짜인지를 판별합니다. 이 과정을 반복하면서 생성자는 더 정교하고 리얼한 가짜 영상을 만들어내고, 판별자는 더욱 정확하게 이를 구분하게 됩니다. 이렇게 생성된 딥페이크 영상은 매우 사실적이기에 육안으로는 구별하기 어려운 수준에 이르렀습니다.
하지만 딥페이크의 긍정적인 활용 분야도 존재합니다. 영화 산업에서는 고인이 된 배우를 등장시키거나, 비용이 많이 드는 특수 효과나 분장 없이도 연출이 가능하도록 돕는 역할을 할 수 있습니다. 또한 교육이나 엔터테인먼트 분야에서도 사용되며, 실감 나는 콘텐츠를 제작하는 데 무한히 활용 가능 합니다.
2. 문제점
딥페이크 기술이 점차적으로 발전해나가면서 다양한 부작용과 윤리적, 법적 문제들이 발생하고 있습니다. 주요 문제점은 다음과 같이 5가지로 정리하였습니다.
2.1. 개인정보 침해와 명예 훼손
딥페이크 기술은 어떤 사람의 얼굴이나 모습이든 편집하고 변형할 수 있기 때문에 개인의 사생활을 침해하거나 명예를 훼손하는 데 악용될 수 있는 문제가 있습니다. 유명인이나 정치인의 얼굴을 무단으로 사용하여 가짜 영상을 만들 수 있고 일반인의 이미지를 음란물에 합성하는 사례가 발생하면서 사회적으로 큰 문제가 되고 있습니다. 이렇게 생성된 딥페이크 영상은 개인의 명예를 심각하게 훼손하고, 이를 통해 개인이 겪는 심리적 피해와 경제적 손해도 상당합니다.
이에 대한 실제 사례에 대한 기사는 다음과 같습니다.
“나도 딥페이크 피해” 학생 24명 늘어…교직원까지 총 901명
2.2. 허위 정보
딥페이크는 허위 정보를 퍼뜨리는 수단으로 작용될 수 있습니다. 유명인의 말이나 행동을 조작한 영상을 만들어 유포할 시, 그에 따른 영향력이 크기 때문에 빠르게 확산됩니다. 이는 대중의 인식에 큰 영향을 미치게 되며, 특히 정치 세력이나 정부에 대한 불신을 조장할 수 있습니다. 여러 국가에서 딥페이크 기술을 활용한 가짜 영상이 유포되며 정치적 혼란이 발생한 사례가 실제로 있으며, 이는 사회적으로도 큰 문제를 야기시킵니다.
2.3. 범죄 수단으로 악용
딥페이크 기술은 각종 범죄 수단이 될 수 있습니다. 금융 사기, 신분 도용, 유언비어 등 다양한 범죄에 이용될 수 있으며, 딥페이크 음성 기술을 이용해 기업의 임원을 사칭하여 금전적 피해를 입힌 사례도 여럿 있습니다. 이처럼 딥페이크는 고도의 사기 기술로 활용될 수 있어 법적, 경제적 측면에서도 큰 문제를 초래합니다.
2.4. 진위 판단의 어려움에 따른 사회적 신뢰 저하
딥페이크 기술이 발전하게 되면서 대중들이 가짜와 진짜를 구분하기 점점 어려워지고 있습니다. 이는 디지털 콘텐츠의 신뢰도에 대한 문제를 야기하여 진실을 의심하게 만드는 ‘포스트 트루스’(Post-truth) 현상을 고조시킵니다. 딥페이크가 만연해지면 누구든지 조작된 영상이나 사진을 진짜 혹은 가짜라고 주장할 수 있어 이는 사회 전반의 신뢰를 저하시키는 문제가 발생하게 됩니다.
2.5. 규제의 한계
딥페이크에 대한 법적 규제가 미비합니다. 기술의 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 현재까지는 관련 법이 이를 충분히 규제하기 어려운 상황입니다. 현재 일부 국가에서는 딥페이크를 통한 범죄 행위에 대해 처벌하는 법안을 제정하였으나, 딥페이크의 성장 속도에 비해 법적 제재가 턱없이 부족한 상황입니다. 특히, 개인정보 보호법이나 명예훼손에 대한 기존 법률로는 딥페이크와 같은 빠르게 발전하는 기술에 대해 대응하기 턱없이 어려운 경우가 많습니다.
3. 대응 방안
딥페이크의 부작용을 줄이기 위한 다양한 대응 방안이 나오고 있습니다. 주요 방안으로는 기술적 차단, 법적 제재, 교육적 대응이 됩니다.
- 기술적 차단: 딥페이크를 판별하는 AI 및 영상 분석 기술을 개발하여 가짜 영상을 사전에 차단하는 방법입니다. 구글, 페이스북 등 대형 IT 기업들은 딥페이크 탐지 시스템을 개발 및 연구하고 있으며, 이를 통해 가짜 콘텐츠가 유포되는 것을 막기 위한 노력을 기울이고 있습니다.
- 법적 제재 강화: 정부와 관련 기관이 딥페이크에 대한 규제를 강화하고, 이를 통해 발생할 수 있는 피해를 방지해야 합니다. 딥페이크를 통해 생성된 가짜 뉴스나 음란물에 대해 엄격한 처벌을 부과하는 법적 근거를 마련함으로써, 불법적인 딥페이크 사용을 억제할 수 있습니다.
- 교육과 인식 제고: 딥페이크 기술의 부작용에 대한 사회적 인식을 높이고, 이를 구분할 수 있는 능력을 기르는 교육이 선행되어야 합니다. 대중들이 유언비어 콘텐츠를 쉽게 믿지 않도록 경각심을 높이고, 미디어 교육을 통해 가짜 뉴스를 판별할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 해야합니다.
4. 결론
딥페이크 기술은 엔터테인먼트와 교육 등 긍정적인 활용이 가능하면서도 동시에, 잘못된 정보 유포와 범죄적 악용으로 인해 심각한 문제를 초래할 수 있는 양면성을 가지고 있는 기술입니다. 따라서 딥페이크 발전 속도에 맞춰 법적, 사회적 대응이 필요하며, 이를 통해 부작용을 최소화하고 긍정적 활용 가능성을 살릴 수 있는 환경을 마련하는 것이 발생하는 문제를 해결하기 위한 첫번째 입니다.