딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어인 딥페이크(Deepfake)는 AI 기술을 활용하여 진위 여부를 구별하기 어려운 가짜 미디어물들을 뜻합니다. 쉽게 설명하자면, 영상이나 사진 속 사람의 얼굴에 다른 사람의 얼굴을 합성하거나, 목소리나 행동들을 원하는 대로 편집할 수 있는 기술인데요. 하지만 아직까지는 딥페이크 기술에 대한 진위 여부는 많이 갈리고 있어 여전히, 딥페이크 기술 발전에 대한 찬성과 반대의 논의는 활발합니다. 그럼에도 불구하고 딥페이크가 긍정적으로 사용되고 있는 분야도 있는데요! 오늘은 간단한 딥페이크 기술의 원리와 딥페이크가 긍정적으로 사용된 사례를 함께 살펴보겠습니다.
딥페이크 원리
딥페이크 기술은 GAN (Generative Adversarial Net) 또는 생산성 대립 신경만이라고 불리는 이름의 인공지능 알고리즘을 활용하는데요. GAN 기술 안에는 두 개의 AI가 들어 있습니다. 하나는 생성자 다른 하나는 판별자라고 이야기합니다. 생성자는 실제 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 거짓 데이터를 생성하여 실제에 가까운 거짓 데이터를 생성하는 것이 목적이며, 반면에 판별자는 생성자가 내놓은 데이터가 실제인지 거짓인지 판별합니다. 이처럼 생성자가 만든 거짓 데이터에 대한 진위를 판별하는 감별자, 두 AI 간의 경쟁을 통해 더욱 고도화된 딥페이크 이미지가 만들어집니다.
▲ 생성자와 판별자의 차이 (출처: 국립과천과학관 유튜브)
딥페이크를 활용한 사례
영화 업계에서 딥페이크 기술 활용
영화 산업은 딥페이크 기술을 가장 활발하게 활용하고 있는 업계 중 하나입니다. 특히 특수효과를 통해 배우의 과거를 재현하거나 새로운 인물을 만들어 낼 때 유용합니다. 실제로 영상 제작뿐만 아니라 영화 마케팅에도 딥페이크 기술을 활용한 경우가 있는데요. 올해 개봉한 할리우드 영화 <레미니센스>는 영화 홍보페이지(https://www.bannisterandassociates.com/)에서 방문자가 이름과 사진을 업로드하면 딥페이크 기술로 영화 예고편에 합성된 내 모습을 볼 수 있도록 해 영화 팬들에게 신선한 재미를 선사했습니다.
▲딥페이크 예고편 제작 페이지 (출처: 영화 레미니센스 홈페이지)
이 외에도 마틴 스콜세지의 넷플릭스 시리즈 <더 아이리쉬 맨>은 딥페이크 기술을 활용해 영화 주인공의 청년, 중년 그리고 노년기까지의 모습을 연출했습니다. 노년의 연기는 분장 없이 하되, 젊은 시절의 모습을 딥페이크 기술을 활용해 자연스럽게 연출하는데 성공했는데요. 이로 하여금 관객들에게도 그리고 직접 연기하는 배우들에게도 상당한 몰입감을 선사할 수 있었다고 합니다.
▲아이리쉬 맨 공식 포스터 (출처: 넷플릭스)
▲딥페이크 기능으로 주인공 나이를 낮춘 모습 (출처: 유튜브)
딥페이크 기술로 만들어진 가상 인플루언서
최근 미디어 시장은 딥페이크와 3D기술로 만들어진 가상 인플루언서들의 활약이 점점 두드러지고 있습니다. 그들은 가상 모델, 버추얼 인간 또는 가상 인플루언서라고도 부르는데요. 대표적인 가상 모델은 싸이더스 스튜디오에서 3D기술로 만들어진 로지가 있습니다. 로지는 인스타그램 팔로워 5만 명에 수익 또한 수십억에 달하는 가상 모델입니다. 이러한 로지의 성공을 발판으로 다양한 가상 인플루언서들을 제작하기 시작했습니다.
▲가상 인플루언서 로지 (출처 : 로지 인스타그램)
또 다른 가상 인플루언서는 유투버 <루이>는 8개월전 dob Studio에서 제작된 딥페이크 기술을 통해 탄생한 가상 인플루언서로 노래하는 모습과 일상의 모습들을 유튜브에 업로드하고 있습니다. 그녀는 빠른 시간 안에 큰 주목을 받아 많은 구독자들을 모았으며, 그녀의 영상을 본 많은 이들은 “실제 사람과 구분하기 힘들다”라는 반응을 보여 많은 이들의 놀라움을 자아내고 있습니다.
▲유투버 루이 영상 속 모습 (출처: 루이 유투브)
또한, 이러한 가상 인플루언서들의 성공 요인은 연예인 등 실제 사람 모델 보다 스캔들과 사생활 리스크가 없다는 점이 가장 큰 장점으로 꼽히고 있습니다. 앞으로는 가상 인플루언서들이 얼마나 큰 활약을 보여줄지 기대가 됩니다.
딥페이크로 다양한 종류의 암을 진단
그 외 최근 의료계에서는 딥페이크 기술을 바탕으로 활발하게 연구를 진행하고 있는데요. 실제로 2019년 7월 독일 뤼벡대학교 의료정보학연구소 연구진은 GAN 인공지능 알고리즘을 활용해 원본 영상과 진위 여부를 구별할 수 없는 정확도의 딥페이크 의료 영상을 만들었습니다. 이렇게 만들어진 딥페이크 영상은 인공지능이 질병을 학습하고 정확히 진단할 수 있도록 딥러닝 시키는데 활용하고 있는데요. 학습된 알고리즘을 통해 CT, MRI, X선 등 영상 의학 자료를 분석해 암을 진단하는데 큰 도움을 주고 있다고 합니다.
오늘은 간단하게 딥페이크의 원리와 적용 사례들을 살펴보았습니다. 오늘 소개해드린 사례들을 보다 보니 딥페이크 기술은 생각보다 우리 일상에 많이 사용되고 있는 것을 알 수 있었습니다. 특히 의료 분야에서 딥페이크 기술이 적용되는 사실은 매우 놀라웠는데요! 딥페이크 기술이 앞으로 어떻게 활용될지 궁금해집니다. 신도리코는 다음에도 유용하고 흥미로운 알쓸잇슈로 찾아 뵙겠습니다.
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