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오늘도 저번 AI예술창작 관련 포스팅에 이어,
AI이용과 윤리적 문제 관련 시사 포스팅으로 돌아오게 되었습니다.
지금도 학습하면서 스스로 발전해가는 AI의 성장세는 놀라울만큼 가파른데요.
정작 이 AI 를 사용하는 사람들 사이에서는 아직 적법한 법이나 규약이 제대로 세워지지 않아
딥페이크로 인한 범죄가 일어난다거나, AI가 제작한 음악, 예술과 같은 것에 대한 저작권 문제등,
인간의 창작 영역을 침범한다는 윤리적문제 또한 만만치 않게 들려옵니다.
그런 논란이 불거지는 가운데, 오늘의 포스팅에서는
AI 기술의 발전이 가져오는 이러한 문제들을 살펴보며,
AI와 함께할 미래에 대해 고민해보고자 합니다.
타인의 작품을 '학습'하는 인공지능과 저작권
인공지능 ai 가 처음 나왔을 땐, 키워드를 입력해도 그렇게 정확한 그림을 그려주진 않았습니다.
'한국인 여성' 을 그려달라고 부탁하면 기모노를 입은 여성이 나온다던가,
얼굴의 표현이 부자연스럽다던가 하는 문제가 많았는데요.
학습 데이터가 모자랐기 때문이였습니다. 시간이 지난 지금은,
약간의 키워드만 입력해도 놀라울정도로 완벽한 그림, 실제같은 사진을 보여줍니다.
근데 이게 정말 좋은 일일까요? 인간의 창작영역을 무단으로 도용하고 학습하여 만들어진 결과물 아닐까요?
굳이 창작 영역이 아니더라도, AI의 문제점은 여기저기서 터져나왔습니다.
챗봇 AI로 유명한 이루다도 어디 살아? 라고 물어보면 실제 주소를 대답해주는 등, 개인정보 유출등의 문제가 많았죠.
심지어 동의 없이 무단으로 수집된 대화 내역을 학습하여
만들어진 AI였기 때문에 이루다는 3주만에 서비스를 종료했었는데요.
미국에서는 AI가 생성한 그림이 미술전에서 우승을 차지하면서, "이것도 예술인가"라는 논란이 인 적도 있었습니다.
이렇듯, AI가 인간의 예술, 또는 특정 영역을 무단으로 학습하여
창작물을 생성하는 것이 과연 기술의 발전을 위한 것인지,
아니면 창작자와 인간의 권리를 침해하는 행위인지에 대한 근본적인 질문을 던지고 있습니다.
AI의 저작권과 윤리적 논란들은 AI 기술의 윤리적 사용과 관련된 중요한 쟁점을 제기합니다.
AI가 학습하는 데이터의 출처와 사용 방법에 대한 명확한 기준이 필요함을 시사하며,
사용자의 동의 없이 개인정보를 학습하는 것에 대한 법적, 윤리적 문제를 드러내죠.
이루다와 같은 사례들은 AI 개발과 사용에 있어서 사전 동의의 중요성,
가명처리의 필요성, 그리고 인공지능 윤리기준의 구체화 필요성을 강조하는 계기가 되었습니다.
인공지능과 딥 페이크 범죄
여러분 '딥페이크'라는 말, 많이 들어보셨겠죠?
많이들 아실테지만 이 딥페이크는 인공지능(AI) 기술을 이용해
실제와 유사한 가짜 영상이나 오디오를 제작하는 기술입니다.
불과 몇년전 까지만 하더라도 기껏해야 불쾌한 골짜기 수준이였던 딥 페이크는
이제 인간의 시선에서 뭐가 진짜고 뭐가 가짜인지 판별이 불가능한 수준에 이르렀습니다.
이 기술은 특히 공인이나 유명 인사의 이미지나 목소리를 모방하는 데 사용되어,
가짜 뉴스, 사기, 심지어 성범죄에 이르기까지 다양한 부정적인 방법으로 활용되곤 합니다.
이 정보통신과 함께 자라난 젊은 세대에서 이런 딥페이크 범죄는 더욱 늘어가고 있는데요.
그렇다면 이 딥페이크 범죄를 어떻게 방지할 수 있을까요?
1. 블록체인과 디지털 워터마킹
딥페이크를 걸러낼 수 있는 또 다른 방법으로는 콘텐츠의 신뢰성을 보호할 수 있는
디지털 워터마킹과 블록체인 기술이 있습니다.
이 디지털 워터마크는 대표적으로 어떤 방식으로든 삭제할 수 없고, 유료버전의 업그레이드를 유도하는 무료 소스,어플에 붙어나오는 워터마크와 비슷한데요. 디지털 워터마크는 콘텐츠에 삽입되어 원본과 복제본을 구별하는 데 사용됩니다.
이 워터마크는 시각적으로 눈에 띄지 않으며, 콘텐츠의 무결성을 보증하죠.
워터마크는 콘텐츠가 복제되거나 수정될 때 변형되거나 제거될 수 없도록 설계되어,
원본 콘텐츠의 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
블록체인 기술은 콘텐츠의 출처와 변경 이력을 안전하고 투명하게 기록합니다.
대표적인 블록체인 기술의 사례로는 2022년 6월부터 행정안전부에서 실시한 모바일 운전면허증 서비스가 이에 해당되는데요. 이는 콘텐츠가 생성, 수정, 배포되는 모든 과정을 추적하여, 원본성을 보장합니다.
각 블록에는 타임스탬프와 이전 블록에 대한 링크가 포함되어 있어,
콘텐츠의 기록이 불변성을 가지며, 딥페이크와 같은 조작이 발생했을 때 이를 쉽게 파악할 수 있게 합니다.
이러한 방법들은 딥페이크의 위험을 최소화하고, 디지털 콘텐츠의 진정성을 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.
하지만 이 디지털 워터마크를 사용하여 딥페이크를 방지하는 것은 현실적으로 어려움이 있습니다.
딥페이크 방지를 위한 디지털 워터마킹은 모든 원본 콘텐츠에 워터마크를 삽입하고, 해당 워터마크가 딥페이크 생성 과정에서 손상되거나 제거될 경우 가짜 콘텐츠로 식별하는 방식으로 작동하는데요.
기업, 혹은 정부 등의 영상물 외의 모든 원본 비디오 또는 이미지에 워터마크를 삽입하는 것은 현실적으로 불가능하며,
기술적으로도 복잡한 과제입니다. 따라서 다음과 같은 대응방안이 추가로 더 필요합니다.
2. 기술적 탐지
인간의 눈으로는 구분하기 어렵지만, 아직까진 AI와 머신러닝의 활용만으로도 딥페이크를 걸러낼 수 있습니다.
AI로 만들어진 딥페이크는 AI와 머신러닝으로 걸러낼 수 있습니다.
AI와 머신러닝은 딥페이크 영상을 분석하여 실제와 가짜 콘텐츠를 구분하는 데 사용되는데요.
이러한 기술은 눈 깜빡임, 입 모양과 음성의 동기화, 얼굴 표정의 자연스러움 등 인간의 기본적인 특성들을 분석합니다.
이 과정에서 AI는 영상의 픽셀 변화, 텍스처, 색상 등을 정밀하게 분석하여 비정상적인 패턴을 식별하게 되죠.
예를 들어, 딥페이크 영상에서는 인간의 자연스러운 움직임이 부자연스럽게 나타날 수 있는데, AI는 이러한 미세한 차이를 포착하여 식별 할 수 있습니다.
3. 법적 규제와 처벌
디지털 보안 강화와 기술적 탐지는 딥페이크 범죄 예방에 중요하지만, 이러한 조치만으로는 충분하지 않습니다. 딥페이크 범죄를 효과적으로 규제하기 위해서는 법적 규제와 처벌이 필수적입니다. 이미 몇몇 국가에서는 딥페이크 관련 법률을 제정하여 이러한 범죄에 대한 처벌을 강화하고 있습니다.
중국
- 2019년에 중국 정부는 딥페이크 기술을 사용한 비디오 및 기타 미디어에 대해 사용 사실을 공개하도록 법을 도입했습니다. 이 법은 딥페이크 콘텐츠를 명확히 표시하지 않고 배포하는 것을 금지합니다.
유럽연합(EU)
- EU는 딥페이크 탐지 및 예방에 대한 연구를 증가시키고, 인공 생성 콘텐츠에 대한 명확한 라벨링을 요구하는 규정을 제안하고 있습니다. 2022년 6월에 업데이트된 EU의 '정보에 대한 행동 강령'은 딥페이크를 포함한 가짜 뉴스를 플랫폼에서 제거하도록 소셜 미디어 회사에 요구합니다.
한국의 경우
- 성폭력처벌특별법 딥페이크를 사용한 범죄에 대해 강화된 처벌 규정이 마련되어 있습니다. 허위 영상물 제작 및 유포에 대해 5년 이하의 징역 또는 5000만원 이하의 벌금에 처해질 수 있으며, 영리 목적으로 정보통신망을 이용해 유포한 경우에는 처벌이 7년 이하의 징역으로 가중됩니다.
오늘은 이렇듯, AI의 절망편에 대해 알아보았는데요.
인간의 피땀섞인 노고를 한순간에 가로채는 AI학습논란, AI를 이용한 범죄 등
아직 AI가 본격적으로 나온지 얼마 되지 않아 더욱 이런 문제들이 두드러지게 보입니다.
하지만 기술의 발전이 언제나 행복만을 가져다주진 않죠.
이런 논란들과 사건으로 인해 우리 사회는 AI기술의 발전이 가져올 수 있는 부정적인 영향에 대해
깊이 고민하고, AI기술이 사회적 합의에 부합하는 방향으로 발전할 수 있도록 법적, 제도적 장치를 마련하는 것의
중요성을 인식하게 되었습니다.
AI의 발전과 논란은 앞으로도 지속되겠지만, 우리는 그 속에서 AI 윤리적 사용에 대한
올바른 인식과, 관련 법률 및 가이드라인을 구축해 나아가야 할 거에요.
AI를 너무 부정적으로, 혹은 너무 낙관적으로 바라보기 보단 모두가 다 같이 이 문제에 대한 논란을 깊게 생각해보고,
함께 나아갈 수 있는 방향을 제시할 수 있는 사회가 되었으면 합니다.
기술의 발전과 사람들의 평안을 바라며,
" 빛이 있으면 그림자도 있는 법이다."
이상, 망고웹이였습니다.
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