딥 페이크 AI: 알아야 할 모든 것

AI에 대해 모른다면 인공지능이 세상을 휩쓸었기 때문에 바위 밑에 살고 있는 것입니다! AI는 빛의 속도로 발전하고 있으며, 말 그대로 주목을 받고 있는 최신 혁신 딥러닝 기술은 바로 딥 페이크 AI입니다.

AI는 좋은 일과 나쁜 일 모두에 사용될 수 있지만 딥 페이크가 가상 세계에 어떤 영향을 미쳤습니까? 이 기술의 핵심은 무엇이며, 이 진보된 형태의 AI가 현실을 어떻게 변화시키는가?

이 최첨단 기술과 그 의미에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

AI 딥페이크란 무엇인가요?

배우의 얼굴이 다른 사람의 얼굴로 바뀌는 영화를 본 적이 있나요? 이것이 바로 딥페이크 AI가 하는 일입니다. 딥러닝 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 사용하여 문제를 해결하는 인공 지능의 한 형태입니다. '딥 페이크'라는 이름도 딥 러닝과 딥 러닝이 생성하는 가짜 출력을 결합하여 나온 것입니다!

딥페이크는 얼굴, 신체, 음성을 교환하여 설득력 있지만 가짜인 비디오와 오디오를 만드는 데 사용됩니다. 실제로 선도적인 기술 연구 기업인 Gartner는 예측에 따르면 2026년까지 모든 기업의 30%가 AI 딥페이크 증가로 인해 식별 및 검증이 쓸모없다고 생각할 것입니다.

딥 페이크 AI는 사람들이 하지 않거나 말하지 않은 일을 말하거나 수행하도록 비디오 및 오디오를 변경하는 데 자주 사용됩니다. 그러나 독창적인 콘텐츠를 만드는 데에도 사용할 수 있습니다.

딥페이크 AI는 어떻게 작동하나요?

그렇다면 이 매력적인 기술은 어떻게 작동할까요? 흔히 '속이는 AI'라고 불리는 딥페이크 콘텐츠는 두 개의 복잡한 경쟁 알고리즘이 함께 사용될 때 생성된다. 이는 **GAN(생성적 적대 신경망)**을 생성합니다.

두 가지 경쟁 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 생성기: 생성기는 첫 번째 가짜 콘텐츠 세트를 생성하는 훈련 데이터 세트를 구축하여 먼저 작동합니다. 그런 다음 판별자에게 전달합니다.
• 판별자: 판별자는 생성된 데이터가 얼마나 현실적이거나 가짜인지 식별합니다. 그런 다음 이 정보를 생성기로 다시 전달하여 출력을 더욱 현실적으로 보이도록 다듬을 수 있습니다.

이 두 가지 알고리즘이 결합되어 딥 러닝을 사용하여 이미지의 다양한 패턴을 연구하고 식별하여 세련된 가짜를 만드는 GAN을 형성합니다.

딥 페이크 이미지를 생성할 때 GAN 시스템은 이미지를 다양한 각도에서 보고 완벽한 페이크를 조립합니다.

딥 페이크 동영상을 만들 때 GAN은 다양한 각도에서 동영상, 움직임, 행동 패턴을 연구하여 가짜 동영상을 만듭니다.

딥페이크 동영상

딥 페이크 비디오에는 두 가지 유형이 있습니다.

소스 비디오 딥 페이크

이 방법에서는 오토인코더가 원본 영상에서 대상의 표정, 몸짓, 움직임, 패턴을 분석합니다. 그런 다음 오토인코더는 대상의 특정 표정과 움직임을 변경될 비디오에 적용합니다.

얼굴 교환

딥페이크 동영상을 만드는 또 다른 방법은 얼굴 교환 기술을 사용하는 것입니다. 대상의 얼굴을 다른 사람의 몸으로 바꿔서 실제로 말하지 않은 행동이나 말을 하게 만드는 것입니다.

딥 페이크 AI 음성

오디오 딥 페이크는 매우 일반화되고 있으며 이를 생성하는 데 자연어 처리가 사용됩니다. NLP 알고리즘은 뛰어난 패턴과 특성을 식별하여 대상 음성을 복제합니다.

그런 다음 이러한 패턴을 사용하여 음성을 복제하면 프로그래머는 원하는 대로 음성을 만들 수 있습니다. 패턴은 대상 음성의 샘플을 사용하여 식별됩니다. 복제본을 생성하는 데 사용되는 샘플이 많을수록 딥 페이크 오디오가 더 정확해집니다. 전체 프로세스를 음성 복제라고 합니다.

오디오 딥 페이크는 게임 틈새 시장, 라디오 산업 및 스트리밍 목적으로 사용됩니다.

립싱크

립싱크는 딥 페이크를 사용하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 시각적인 내용과 함께 음성 녹음을 사용하여 말하는 듯한 느낌을 줍니다. 특히 오디오가 가짜인 경우에는 매우 기만적일 수 있습니다.

딥페이크 AI 개발에 사용되는 기술

일반인들이 최신 기술을 사용하여 비디오, 오디오, 사진 딥페이크를 개발하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. 딥 페이크를 만드는 데 필요한 다양한 온라인 플랫폼과 기술을 살펴보겠습니다.

간

위에서 논의한 것처럼 GAN은 두 가지 고유한 알고리즘을 결합하여 딥 페이크를 생성합니다. GAN은 딥페이크 AI에 매우 중요하며 생성된 모든 딥페이크에 사용됩니다.

컨볼루션 신경망(CNN)

CNN은 얼굴 인식과 다양한 움직임 패턴 분석에 사용됩니다.

자동 인코더

오토인코더는 행동 패턴, 특정 움직임, 표정 등 대상의 특정 특성을 식별합니다. 그런 다음 이를 딥페이크 비디오에 병합합니다.

자연어 처리

앞서 언급했듯이 NLP는 대상 음성의 속성을 식별하고 이를 사용하여 원본 텍스트를 생성합니다.

고성능 컴퓨팅

고성능 컴퓨팅(HCP)은 딥 페이크를 생성하는 데 필요한 AI 알고리즘을 실행하는 슈퍼컴퓨터를 의미합니다.

딥 페이크 AI의 사용

딥 페이크 AI는 빠르게 발전하는 디지털 세계에서 스스로 틈새 시장을 개척했습니다. 다음은 딥 페이크가 사용되는 일부 분야입니다.

엔터테인먼트 산업

AI는 엔터테인먼트 산업에 지울 수 없는 흔적을 남겼습니다. 배우와 그들의 목소리를 복제하거나, 배우를 사용할 수 없는 경우 후반 작업 중에 촬영하기 어려운 장면을 생성하거나, 단순히 제작 시간을 절약하기 위해 광범위하게 사용됩니다.

음악 산업에서도 기존 가수의 목소리로 새로운 음악을 만드는 데 사용됩니다. Morgan Freeman, Tom Cruise, 가수 Taylor Swift와 같은 유명 배우의 딥페이크가 여러 차례 있었습니다.

YouTube에 게시된 배우 Morgan Freeman의 동영상 중 하나가 거의 실제처럼 보입니다. 수백만 건의 조회수를 얻었습니다.

고객 응답 서비스

여러 회사에서는 오디오 AI를 사용하여 고객 서비스, 계정 관리, 문제 해결, 은행 및 기타 기업에 대한 불만 사항 접수와 관련된 간단한 작업에 대한 음성을 생성합니다.

오디오 딥 페이크는 고객 지원 업계에서 질문에 답변하고, 문제를 해결하고, 고객 만족도와 유지율을 높이는 데 광범위하게 사용됩니다.

또한 다양한 언어로 소통하여 고객을 늘리는 데 도움이 될 수도 있습니다. 예를 들어, Play 스토어의 피아노 건반 훈련 앱인 Synthesia는 40개 이상의 언어를 지원합니다!

사기 및 협박

불행하게도 딥 페이크 AI를 사용하는 것은 협박입니다. 이는 종종 강탈 대상의 명예를 훼손하고 허위 고발하는 데 사용됩니다. 가장 일반적인 예는 대상이 명시적이고 부적절한 상황에 놓이는 경우입니다.

딥 페이크를 사용한 협박의 대표적인 예는 다음과 같습니다.

• 우크라이나 대통령 볼로디미르 젤렌스키는 자신의 군대에게 러시아에 항복하라고 지시하는 영상이 유포되면서 딥 페이크의 피해자가 되었습니다.
• 조 바이든 대통령은 미국 선거에 영향을 미치기 위해 인지 상실을 보이는 딥 페이크의 피해자가 되었습니다.
• 페이스북 창립자이자 소유주인 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)는 페이스북 사용자를 조롱하고 자신이 페이스북 사용자를 '소유'했다고 선언하는 영상을 통해 딥페이크의 희생자가 되었습니다.

딥 페이크는 신원 도용과 은행 사기에도 사용되었습니다.

명의 도용

불행하게도 딥 페이크 AI는 사칭에도 사용되었습니다. 사람들이 다른 사람을 성공적으로 사칭하고 많은 돈을 강탈했을 때 이 기술을 사용하여 여러 사기와 범죄가 저질러졌습니다.

이러한 사기의 최근 사례는 홍콩의 한 다국적 기업이 2,500만 달러의 손실을 입었다고 주장한 경우입니다. 이는 화상회의를 통해 회사의 최고재무책임자(CFO)를 사칭하는 딥페이크 영상이 유출되면서 발생한 일이다. 해당 영상은 직원들을 속여 사기꾼의 은행 계좌로 돈을 이체하도록 했습니다.

법정에서의 허위 증거

범죄에 관심이 있는 많은 사람들은 법정에 제출할 허위 증거를 만들기 위해 딥 페이크를 사용하는 것으로 알려져 있습니다.

예를 들어, AI 딥 페이크를 사용하면 범죄자의 표정과 행동을 연구하고 복제할 수 있습니다. 그런 다음 알리바이를 조작하고 가짜 동영상을 만들어 범죄 현장이 아닌 다른 곳에 있는 모습을 보여줄 수 있습니다.

허위 정보 또는 허위 정보 유포

정치인이나 기타 신뢰할 수 있는 인물의 딥 페이크가 생성되어 대중에게 허위 정보를 퍼뜨리는 데 사용되는 경우가 많습니다. 이는 허위사실을 유포해 국민을 기만하는 행위로 이어진다.

예를 들어, 2023년 초 소셜 미디어에 등장한 국방부 이미지는 근처에서 폭발이 발생했음을 보여줍니다. 건물. AI를 활용해 만든 이미지로 가짜였다. 가짜뉴스 확산으로 주식시장이 하락세를 보이고 있다.

명예훼손

명예훼손은 누군가에 대한 허위 정보를 서면이나 구두로 퍼뜨리는 또 다른 방법입니다. 이런 점에서 딥 페이크 AI가 부주의하게 사용되어 왔습니다.

이러한 사기의 최근 사례에는 저명한 영국 언론인 Martine Lewis가 포함되었습니다. 그는 자신이 결코 승인하지 않은 비트코인 ​​관련 투자에 대해 자신의 이름을 사용하여 온라인 광고를 홍보했다는 이유로 Facebook을 상대로 소송을 제기했습니다. 제3자가 이러한 광고를 게재했지만 Facebook은 분쟁을 해결하기 위해 비용을 지불해야 했습니다.

딥페이크 AI가 위험한 것으로 판명될 수 있나요?

딥 페이크 AI는 합법적이지만 여전히 사회에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 딥페이크는 명예훼손, 아동 포르노, 증오심 표현 등 법률을 위반하는 경우에만 불법입니다. 그렇다면 합법과 불법 사이의 미묘한 경계를 밟으면서 딥페이크가 어떻게 해를 끼칠 수 있을까요?

• 명예훼손 및 협박.
• 허위사실 및 허위사실 유포.
• 대중을 선동하고 피해를 주는 내용
• 주가를 낮추기 위해 주식시장을 조작하는 행위.
• 법을 오도하기 위해 가짜 오디오 및 비디오 증거를 만듭니다.
• 신원 도용 및 은행 계좌 탈취와 관련된 사기.

전반적으로 딥페이크가 모두 나쁜 것은 아니지만 딥페이크의 나쁜 용도는 우려됩니다. 그리고 이 단계에서는 나쁜 용도가 좋은 용도를 압도하므로 그러한 잘못된 정보를 평가할 때 주의해야 합니다.

딥 페이크의 긍정적인 사용 사례

삶의 다양한 분야에서 더 나은 삶을 위해 딥 페이크가 어떻게 사용되고 있는지 살펴보겠습니다.

• 관객의 흥미를 높이기 위해 영화 속 캐릭터를 생생하게 재현합니다.
• 립싱크를 사용하여 교육적이거나 유익한 다큐멘터리를 여러 언어로 자동 번역합니다.
• 역사적 인물을 교실에서 생생하게 보여줄 수 있으므로 교사가 더욱 매력적인 수업을 제공할 수 있도록 돕습니다.
• 더 나은 청중 참여를 위해 딥 페이크 발표자 또는 뉴스 기자를 만듭니다.
• 연예인의 딥페이크(허락을 받아)를 만들어 질병이나 전염병에 대한 인식을 다양한 언어로 전파합니다.

AI 딥페이크 감지

그렇다면 온라인에서 딥 페이크가 널리 퍼져 있는 상황에서 피해자가 되지 않도록 어떻게 자신을 보호할 수 있을까요? AI를 탐지하기 위해 채택할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 딥페이크 영상을 확대하거나 확대하면 관련자들의 립싱크 불량이나 일관되지 않은 몸짓을 해독할 수 있을 수도 있습니다.
• 영상의 움직임이 어색하고 어긋나게 보일 수 있습니다.
• 딥 페이크 이미지에는 고르지 않은 색상, 어색한 신체 위치 및 자세가 포함됩니다.
• 임의의 장소에서 일시정지 및 배경 소음으로 인해 오디오가 일관되지 않습니다.
• 딥페이크 영상에서는 관련자들이 눈도 깜빡이지 않습니다.

그렇다면 AI가 딥페이크를 감지할 수 있습니까? 딥 페이크의 인기와 증가로 인해 여러 다국적 기술 기업이 AI를 탐지할 수 있는 기술과 도구에 투자하게 되었습니다.

Isgen은 AI의 안전한 사용을 촉진하는 데 앞장서고 있습니다. 현재 오디오 및 딥 페이크를 식별하는 기술 개발을 진행하고 있습니다. 이는 딥 페이크 기술의 윤리적 사용을 보장하는 데 있어 거대한 랜드마크가 될 것입니다.

요약

우리는 온라인 전염병으로 향하고 있습니까? 협박이나 신원 도용을 목적으로 사기적인 방식으로 딥페이크 AI를 사용하는 사례가 증가하고 있습니다. 잘못된 손에서는 모든 기술이 개인과 사회 전반에 해를 끼치는 데 사용될 수 있습니다. 딥 페이크(Deep Fake)는 이러한 기술의 대표적인 예입니다.

우리는 대중이 AI가 초래할 수 있는 피해를 인식하고 AI를 부정적으로 사용하는 사람들과 싸우기 위해 저렴한 AI 탐지 도구를 개발해야 합니다. 많은 선도적인 기술 기업들이 AI에 맞서기 위한 고급 도구를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 현재로서는 인간이 AI와의 싸움에서 패할 수도 있는 것처럼 보입니다.