딥페이크
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딥페이크의 개요
딥페이크의 개념
- 인공지능 기술을 활용해 기존 인물의 얼굴이나 특정 부위, 음성을 다른 이미지, 영상에 합성하는 기술
딥페이크의 등장배경
- 생성적 적대 신경망 기술의 도입으로 정교하고 사실적인 합성 결과물이 제작되어, 가짜 뉴스, 포르노 등 역기능 발생
딥페이크의 개념도, 핵심요소, 사례
딥페이크의 개념도
딥페이크의 핵심요소
구분 | 내용 | 비고 |
---|---|---|
데이터 | 합성 대상의 얼굴, 음성, 영상 데이터 | 데이터 양과 품질 확보 |
딥러닝 모델 | GAN 등 얼굴 합성 및 변형에 특화된 모델 | FaceSwap 등 |
영상 생성 | 학습된 모델을 이용해 가짜 영상 생성 | 모델 성능에 따른 결과 상이 |
딥페이크의 사례
구분 | 내용 | 비고 |
---|---|---|
국내 | 연예인 얼굴 합성 음란물, 정치인 얼굴 합성 가짜 뉴스 | 사회적 논란 및 피해 발생 |
국외 | 영화 배우 대역 활용 | 긍정적 활용 가능성 제시 |
딥페이크 고려사항
구분 | 내용 | 비고 |
---|---|---|
관리적 | 오용을 방지위한 윤리적 가이드라인 필요 | 내부 관리 체계 구축 |
기술적 | 워터마킹, NSFW 영상 업로드 필터링 | 탐지, 검증 고도화 |
제도적 | 제작 및 유포에 대한 법적 규제 및 처벌 기준 마련 | 국제적 협력 필요 |