합성 미디어의 거짓: 보는 것은 더 이상 믿을 수 없습니다

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  퀀텀런 예측
• 2024년 ２월 22일

인사이트 요약

인공지능(AI)과 영상, 음향, 시각 요소를 결합한 합성미디어는 실제 미디어와 구별하기 어려울 정도로 현실적이다. 그 발전은 딥 러닝(DL)과 생성적 적대 신경망(GAN)이 발전에 핵심적인 역할을 하면서 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다. 이 기술이 발전함에 따라 창의적인 기회와 중요한 개인 정보 보호, 윤리 및 잘못된 정보 문제가 발생합니다.

합성 미디어 허위 맥락

합성 미디어는 고급 기술 프레임워크 내에서 라이브 비디오, 시각적 요소 및 오디오를 포괄하는 AI 생성 콘텐츠의 획기적인 조합을 나타냅니다. 이 미디어 형식은 뛰어난 현실감과 몰입도를 특징으로 하여 실제 미디어와 거의 구별할 수 없습니다. 합성 미디어의 탄생은 1950년대로 거슬러 올라가며, 1980년대 후반과 1990년대 초반에 컴퓨터 성능이 급증하면서 상당한 발전을 겪었습니다. 

딥 러닝은 기계 학습(ML)의 정교한 분야인 합성 미디어를 구동하는 핵심 기술입니다. 이 영역에서 특히 영향력이 있는 것은 기존 이미지로부터 학습하여 완전히 새롭지만 섬뜩할 정도로 실제적인 이미지를 생성함으로써 이 분야에 혁명을 일으킨 GAN입니다. GAN은 이중 신경망 시스템을 사용하여 작동합니다. 한 네트워크는 실제 이미지를 기반으로 가짜 이미지를 생성하고 다른 네트워크는 진위 여부를 평가하여 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에서 가능한 범위를 확장합니다.

AI가 급속도로 발전함에 따라 합성 미디어의 적용과 의미가 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 기술은 비디오 게임, 자율주행차, 안면 인식 등 다양한 분야에 걸쳐 혁신의 문을 열어주지만 동시에 개인 정보 보호와 윤리에 대한 시급한 우려를 불러일으킵니다. 따라서 합성 미디어의 미래는 창의성과 혁신을 위한 엄청난 잠재력을 제공하는 동시에 윤리적 및 개인 정보 보호 관련 영향을 해결해야 하는 양날의 검을 나타냅니다.

파괴적 영향

비영리 Rand Corporation이 실시한 2022년 연구에서는 합성 미디어의 네 가지 주요 위험에 대해 논의합니다. 후보자의 조작된 비디오를 통한 선거 조작, 선전 및 당파적 콘텐츠를 증폭하여 사회 분열 악화, 권위 있는 인물의 가짜 표현을 통한 기관에 대한 신뢰 침식, 합법적인 뉴스의 진정성에 의문을 제기함으로써 저널리즘을 훼손합니다. 이러한 딥페이크는 교육 수준이 낮고 민주주의가 취약하며 인종 간 갈등이 만연한 개발도상국에 특히 해를 끼칠 수 있습니다. 잘못된 정보는 이미 이 지역에서 중요한 문제이며, 미얀마, 인도, 에티오피아와 같은 국가에서 과거에 발생한 사건에서 볼 수 있듯이 딥페이크는 분쟁과 폭력을 심화시킬 수 있습니다. 게다가 미국 외 지역, 특히 WhatsApp과 같은 플랫폼의 콘텐츠 조정에 할당된 제한된 리소스로 인해 이러한 영역에서 딥페이크가 감지되지 않을 위험이 높아집니다.

딥페이크는 또한 포르노 콘텐츠의 성별 격차를 고려할 때 여성에게 독특한 위협을 가합니다. AI가 생성한 미디어는 합의되지 않은 딥페이크 포르노물을 만드는 데 사용되어 학대와 착취로 이어졌습니다. 이러한 기술은 정보 요원, 정치 후보자, 언론인, 지도자를 표적으로 삼아 당혹감을 주거나 조종함으로써 보안 위험을 초래할 수도 있습니다. 우크라이나 국회의원 Svitlana Zalishchuk에 대한 러시아의 지원을 받는 허위 정보 캠페인과 같은 역사적 사례는 그러한 공격의 가능성을 보여줍니다.

딥페이크가 사회적으로 미치는 영향에 대한 과학계의 이해는 여전히 진화하고 있으며, 이러한 비디오를 감지하는 사용자의 능력과 그 영향에 대한 연구는 엇갈린 결과를 제공하고 있습니다. 일부 연구에 따르면 인간은 기계보다 딥페이크를 더 잘 탐지할 수 있지만 이러한 비디오는 종종 생생하고 설득력 있고 신뢰할 수 있는 것으로 보여 소셜 미디어에 확산될 가능성이 높습니다. 그러나 딥페이크 동영상이 신념과 행동에 미치는 영향은 예상보다 적을 수 있으며, 이는 설득력에 대한 우려가 다소 시기상조일 수 있음을 나타냅니다. 

합성 미디어 허위의 의미

합성 미디어 허위의 광범위한 의미는 다음과 같습니다. 

• 디지털 콘텐츠 인증 기술이 향상되어 미디어 진위 여부를 확인하는 더욱 정교한 방법이 탄생했습니다.
• 학교에서 디지털 활용 능력 교육에 대한 수요가 증가하여 미래 세대가 미디어를 비판적으로 분석할 수 있는 기술을 갖추게 되었습니다.
• 신뢰성을 유지하기 위해 멀티미디어 콘텐츠에 대한 보다 엄격한 검증 프로세스가 필요한 저널리즘 표준의 변화.
• 디지털 콘텐츠 조작을 다루는 법적 프레임워크를 확장하여 잘못된 정보로부터 더 나은 보호를 제공합니다.
• 딥페이크 생성 시 얼굴 인식 및 개인 데이터의 오용 가능성으로 인해 개인 정보 보호 위험이 강화됩니다.
• 딥페이크 탐지 및 예방을 전문으로 하는 새로운 시장 부문 개발, 일자리 창출 및 기술 발전.
• 가짜 콘텐츠가 선거에 미치는 영향을 완화하기 위해 더욱 엄격한 미디어 모니터링 관행을 채택하는 정치 캠페인.
• 소비자 신뢰를 유지하기 위해 진정성과 검증 가능한 콘텐츠에 대한 강조가 증가하면서 광고 및 마케팅 전략이 변경되었습니다.
• 사실적이지만 허위 내용의 확산으로 인해 심리적 영향이 증가하고 잠재적으로 정신 건강 및 대중 인식에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 딥페이크가 지정학적 전략의 도구가 됨에 따라 국제 관계 역학의 변화는 외교와 글로벌 신뢰에 영향을 미칩니다.

고려해야 할 질문

• 합성 미디어는 시사 사건에 대한 인식에 어떤 영향을 미치나요?
• 딥페이크 기술의 발전은 표현의 자유와 잘못된 정보 및 남용을 방지하기 위한 규제 필요성 사이의 균형에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?