"딥페이크"라는 용어는 "딥러닝"과 "페이크"의 조합으로, 이는 머신러닝의 한 부분인 딥러닝이 패턴을 인식하고 예측하기 위해 대량의 데이터를 활용하여 신경망을 학습시키는 과정을 의미합니다.
딥페이크 인공지능은 현실적으로 보이지만 조작되거나 조작된 비디오, 이미지 또는 오디오 녹음을 만들기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 기술을 사용하는 것을 말합니다.
딥페이크 AI는 이러한 딥러닝 기술을 사용하여 시각적 또는 청각적 데이터를 분석하고 조작함으로써, 매우 실제같이 보이지만 사실은 합성된 콘텐츠를 만들어냅니다. 이 기술은 주로 사람들이 자신이 하지 않은 말이나 행동을 하는 것처럼 보이는 가짜 동영상을 만드는 데에 활용되었습니다.
딥페이크 생성 과정은 일반적으로 실제 이미지와 비디오의 방대한 데이터 세트에 딥러닝 신경망을 훈련시키는 것으로 시작합니다.
이렇게 하면 모델이 얼굴 표정, 제스처 및 음성 패턴의 미묘한 뉘앙스를 학습할 수 있습니다. 훈련이 끝나면 모델은 기존 비디오의 얼굴 특징과 표정을 변경하거나 중첩함으로써 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 이 결과물은 매우 설득력 있지만 완전히 조작된 비디오나 이미지가 됩니다.
딥페이크 기술은 특수 효과를 위한 엔터테인먼트 산업과 같은 일부 긍정적인 응용을 가지고 있지만, 가짜 뉴스, 잘못된 정보 또는 악의적인 사칭의 생성을 포함한 오용의 가능성에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 딥페이크 기술의 부정적인 영향을 완화하기 위한 탐지 방법과 대책을 개발하려는 지속적인 노력이 있어 왔습니다.
딥페이크를 만드는 과정
1. 자료수집 및 전처리
- 딥페이크 생성은 대상자가 등장하는 이미지 또는 비디오를 다양한 각도, 조명 조건 및 표현 방식으로 대량 데이터 세트를 수집하는 것에서 시작됩니다.
이 데이터 세트는 전처리 과정을 거쳐 얼굴 특징을 추출하게 되고, 이를 통해 모델이 대상 개인의 고유한 특성을 학습할 수 있게 됩니다.
2. 딥러닝 모델
- 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Networks) 또는 자동 인코더의 변형은 일반적으로 딥 페이크 생성에 사용됩니다. GANs는 생성기(generator)와 판별기(discriminator)로 구성되며, 생성기는 합성 콘텐츠를 생성하고, 판별 기는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하려고 합니다.
이 적대적 훈련 과정은 생성된 콘텐츠의 사실성을 향상하는 데 도움이 됩니다.
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3. 모델 교육
- 딥 러닝 모델은 전처리된 데이터 세트에서 학습되어 대상자의 패턴, 표정, 움직임을 학습합니다. 모델은 훈련 중에 파라미터를 조정하여 생성된 콘텐츠와 훈련 세트의 실제 데이터 간의 차이를 최소화합니다.
4. 페이스 스와핑
- 훈련 후에, 그 모델은 비디오나 이미지에서 얼굴을 바꾸는 데 사용될 수 있습니다. 그것은 한 사람의 얼굴로 소스 비디오를 찍고 그것을 목표로 하는 사람의 얼굴로 대체할 수 있습니다.
딥페이크 처벌
2020년 이후에는 딥페이크 관련 형벌이 대폭 강화되었습니다. 이는 사회의 딥페이크에 대한 인식 증가와 그로 인한 법률 개정으로 이루어진 변화입니다.
따라서, 만약 사람의 신체나 얼굴이 노출되는 영상물을 대상자의 허락 없이, 또 그의 의사에 반하여 성적 수치심을 유발하도록 편집하여 배포하려는 목적을 가진 경우엔 주의가 필요합니다. 이런 행위는 법률에 의해 엄격하게 제재되며, 최대 5년 이하의 징역 또는 5천만원 이하의 벌금형에 처하게 될 수 있습니다.
선생님, 전 여자친구, 대학 동기와 같은 친숙한 사람들의 얼굴 사진과 성착취물을 합성하여 유포하는 '딥페이크' 기술을 이용한 범죄가 증가하고 있습니다. 이러한 현상은 실제로 가해자의 절반 가량이 지인을 대상으로 하였음을 보여주며, 그들이 자신들의 가해를 더욱 쉽게 숨길 수 있음을 의미합니다.
불법 합성물을 제작하고 유포하는 것에 대한 혐의로 법정에 서게 된 피고인의 약 94.4%는 집행유예나 벌금형을 선고받았습니다.
"불법 합성물 범죄가 다른 성범죄에 비해 가볍게 여겨지는 경향이 있다"는 사회적인 인식을 반영하고 있을 수 있습니다. 엄중한 문제로서, 우리 사회가 성범죄에 대한 인식을 재조정하고, 이러한 범죄에 대해 더욱 엄격한 처벌을 요구해야 하는 시점임을 시사합니다.
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