딥페이크(Deep Fake), 용어의 발생과 특징 요약

페이크라는 용어는 잘 아실 겁니다. 요즘 가짜를 말할 때 많이 쓰이는데요, 딥페이크는 인공지능을 기반으로 활용한 인간 이미지 합성기술을 딥페이크라고 합니다. 인공지능이 다량의 데이터에 대한 반복 학습을 통해 처리 능력을 향상하는 기술을 말하는 '딥 러닝(Deep Learning)'과 가짜를 의미하는 '페이크(Fake)'를 합쳐 만든 조어입니다.

 

 

 

용어의 발생

 

딥페이크는 기존에 있던 인물의 얼굴이나, 특정한 부위를 영화의 CG처럼 합성한 영상편집물을 총칭하고 있습니다. 과거 인물의 사진이나 영상을 조악하게 합성해 게시하던 것이 디저털 기술과 인공지능의 발전으로 몇 단계 정교해진 결과라 볼 수 있습니다. 딥페이크라는 용어 자체는 2017년 말부터 사용되었습니다. 소셜 뉴스 공유 플랫폼인 레딧(Reddit) 사용자 중 하나가 커뮤니티에 성인물 동영상에 나온 인물의 얼굴을 유명인으로 합성한 영상물을 공유하면서 '딥페이크'라고 부르기 시작했는데, 곧 이 용어는 부정적인 이미지를 포함해 인공지능 기반의 인물 이미지 합성 기술을 뜻하는 용어로 통용되기에 이르렀습니다.

 

 

원리

 

합성하려는 이물의 얼굴이 주로 나오는 고화질의 동영상을 통해 딥러닝하여, 대상이 되는 동영상을 프레임 단위로 합성시키는 것입니다. 주로 딥러닝의 알고리즘의 하나인 생성적 적대 신경망( Generative Adversarial Network, GAN)을 사용하여 생성됩니다. 이 기술은 기존의 합성기술 보다 훨씬 고급화되어있어서 내용이 진짜인지 가짜인지 구분하기 어렵되 되었습니다. 병렬연상장치의 성능에 따라 속도와 품질이 결정됩니다. 

 

특징

 

머리 외곽선을 통째로 따서 합성하는 것이 아니고, 안면윤곽 안쪽 부분만 피부톤을 맞춰 바꿔치기하는 방식, 즉, 눈코입 부분만 합성하는 것입니다. 사람의 인상에는 헤어스타일과 안면윤곽도 크게 작용하며, 합성 대상이 원본과 확연히 다른 안면윤곽을 가지고 있다면 합성 자체는 자연스럽게 이루어졌다 하더라도 그냥 제3의 인물처럼 보일 수 있습니다.

 

 

딥페이크 판별

 

2022년 11월, 인텔은 실시간으로 딥페이크 영상을 감지할 수 있는 ‘페이크 캐쳐(Fake Catcher)’기술을 개발했다고 밝혔습니다. 밀리초(1000분의 1초) 단위 내로 결과를 제공하고, 정확도는 96%라고 하는데, 이처럼 딥페이크 탐지 연관 기술이 국내외적으로 꾸준하게 개발되고 있는 추세이라서, 앞으로 딥페이크 탐지를 위해서는 이런 기술이 적용된 소프트웨어를 이용해 딥페이크 영상을 더욱 확실하게 판별할 수 있을 것입니다.

 

연예계도 인공지능 점령?…AI 커버→딥페이크 '심각' [엑's 초점]