AI는 우리 일상 깊숙이 들어와 놀라운 편리함과 생산성을 안겨주고 있다. 글을 쓰고 이미지를 그리고 목소리를 만들어내는 AI는 이제 전문가뿐 아니라 일반 사용자들도 손쉽게 사용할 수 있을 만큼 대중화되었다. 하지만 이러한 기술은 양날의 검이 되어 이제는 창조와 창조의 가장인 조작 사이에서 중요한 경계를 넘나들고 있다. 이 글에서는 생성형 AI가 어떤 방식으로 악용될 수 있는지 어떤 위협이 실제 사회에서 나타나고 있는지 그리고 이를 막기 위한 기술적 제도적 대응책에 대해 살펴본다.
1. 진짜보다 더 진짜 같은 거짓 딥페이크 기술의 진화
딥페이크(Deepfake)는 ‘딥러닝’과 ‘페이크’의 합성어로 인공지능을 이용해 실제 존재하지 않는 사람의 얼굴, 목소리, 행동을 조합하여 영상이나 음성을 조작하는 기술이다. 이 기술은 처음에는 주로 재미 삼아 유명인의 얼굴을 다른 인물에 합성하는 수준이었지만 최근에는 놀라운 속도로 정교해지고 있으며 그 결과물은 전문가조차 구분하기 힘들 정도다.
대표적인 사례로는 2022년 우크라이나-러시아 전쟁 중 등장한 딥페이크 영상이 있다. 해당 영상은 우크라이나 대통령 젤렌스키가 군대에 항복을 촉구하는 가짜 연설을 하는 모습이 담겨 있었다. 영상 속 얼굴과 목소리는 매우 정교했지만, 몸의 움직임과 얼굴의 표정이 미묘하게 어색해 빠르게 진위가 밝혀졌다. 그러나 문제는 이 기술이 계속해서 발전하고 있다는 점이다. 앞으로는 사람의 눈이나 귀로는 거의 판별이 불가능한 수준까지 도달할 가능성이 높다.
딥페이크의 가장 큰 문제점은 그 확산 속도와 제작의 간편함이다. 누구나 쉽게 온라인에서 딥페이크 제작 툴을 사용할 수 있으며 소셜미디어를 통해 순식간에 전 세계로 퍼질 수 있다. 실제로 성인물, 정치적 조작, 명예훼손 등의 범죄에 이미 활용되고 있다. 이는 개인의 프라이버시 침해를 넘어서 사회 질서와 민주주의를 위협하는 심각한 문제로 떠오르고 있다.
2. 생성형 AI의 새로운 무기 자동화된 가짜 뉴스와 피싱 이메일
딥페이크가 시각과 청각을 조작한다면 텍스트 기반 생성형 AI는 문자와 언어를 통해 사람을 속인다. 특히 GPT 기반의 언어 모델이 발달하면서 사람처럼 자연스럽고 설득력 있게 글을 작성할 수 있게 되었다. 이는 마케팅이나 콘텐츠 제작에 긍정적으로 활용될 수 있지만 악의적인 용도로 활용될 경우 큰 위협이 된다.
예를 들어 AI가 자동으로 작성한 가짜 뉴스 기사는 특정 정치 성향을 조장하거나 기업의 평판을 손상시키는 데 사용될 수 있다. 제목은 자극적이고 내용은 그럴듯하며 출처까지 허구로 조작된 경우도 많다. 일반 사용자가 이를 진짜 뉴스로 오인할 가능성은 매우 높다.
또 다른 문제는 AI 기반의 피싱 공격이다. 과거에는 어색한 문장과 오탈자로 인해 쉽게 걸러졌던 피싱 이메일이 이제는 사람보다 더 깔끔한 문장으로 작성된다. 수신자의 이름과 배경 정보를 기반으로 개인화된 메시지를 보내는 것도 가능하다. 예컨대 기업의 인사 담당자를 사칭해 “급한 채용 서류가 있으니 파일을 확인하라”는 메일을 보내면 수신자는 이를 의심 없이 열어볼 수 있다. 이처럼 AI는 인간 심리를 교묘하게 파고드는 콘텐츠를 자동으로 생성해내는 무기가 될 수 있다.
3. 기술로 기술을 막는다 대응 전략과 방지 기술의 발전
이처럼 생성형 AI가 만들어내는 위협은 현실적인 수준에 도달했으며 이에 따라 세계 각국에서는 다양한 기술적 방어 시스템과 정책적 대응책을 마련하고 있다.
우선 기술적인 방어 방법으로는 딥페이크 탐지 모델이 있다. 대표적으로는 이미지나 영상 속의 미세한 픽셀 패턴 눈 깜빡임 입 모양과 음성의 싱크 차이 등을 분석해 딥페이크 여부를 판단하는 기술이 사용된다. 구글, 마이크로소프트 등 대형 IT 기업들도 자체적으로 딥페이크 탐지 API를 개발하고 있다. 최근에는 AI가 생성한 콘텐츠에는 디지털 워터마크나 메타데이터를 삽입해 출처를 추적하거나 조작 여부를 판단하는 기술도 등장했다.
한편 가짜 뉴스와 피싱 대응 측면에서는 콘텐츠 검증 플랫폼의 고도화가 진행 중이다. 예를 들어 미국의 미디어 검증 기관에서는 AI를 활용해 뉴스 기사와 영상의 진위를 분석하고 있다. 또한 기업에서는 이메일 보안 시스템에 AI 탐지기를 연동해 사기성 메시지를 사전에 차단하는 기능을 도입하고 있다.
정책적으로도 규제 마련이 활발히 이뤄지고 있다. 유럽연합은 AI 규제법안를 통해 고위험 AI 기술의 사용을 제한하고 있으며 미국과 한국도 딥페이크 및 허위정보 유포에 대한 법적 대응을 강화하는 움직임을 보이고 있다. 그러나 기술 발전 속도에 비해 법의 속도는 여전히 느리다는 것이 문제다. 무엇보다 중요한 것은 사용자 교육과 인식 제고이다. 아무리 뛰어난 기술이 있어도 사용자가 경각심을 갖지 않는다면 그 피해는 여전히 커질 수 있다.
맺으며 AI 기술, 믿을 것인가 경계할 것인가
생성형 AI는 그 자체로 선도 악도 아닌 중립적인 도구다. 어떻게 사용하느냐에 따라 사회적 가치를 높일 수도 파괴할 수도 있다. 문제는 이 기술이 너무 빠르게 대중화되고 있다는 점이며 사용자들이 그 위험성을 충분히 인식하지 못하는 사이 이미 현실은 AI가 만든 가짜로 넘쳐나고 있다는 것이다.
이제는 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어서 기술을 이해하고 구별할 수 있는 능력이 필요하다. 생성형 AI의 그림자를 직시하고 그 속에서 우리가 무엇을 해야 할지 고민할 때다.