지리학자들 사이에서 “딥페이크 기술의 발달로 위성사진을 위조해 국가 안보 문제를 야기할 수 있다”라는 우려가 제기되고 있다. 그러나 ‘눈에는 눈 이에는 이’라고 했던가. 가짜를 만들어내는 딥페이크 기술은, 또 다른 딥페이크 기술로 대응할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
전문가들은 딥페이크 기술을 고도화시키는 ‘생성적 대립 신경망(GAN)’ 기술이 발달하면, 산불이나 홍수 등과 같은 재난상황을 거짓으로 유포하거나, 적을 혼란에 빠트리기 위한 목적으로 가짜 위성사진을 만드는 등 심각한 상황이 벌어질 것으로 보고 있다.
그런 가운데 2021년 4월, 워싱턴대학 지리학과 보 자오(Bo Zhao) 교수 연구팀이 [딥페이크 지리학(Deep fake geography)]이라는 주제의 논문을 발표해 위 논란에 대한 방안을 제시했다.
해당 논문은 딥페이크 감지 기술을 통해 대중들의 위성 영상에 대한 절대적인 신뢰를 감소시키고, 기술 조작에 관한 윤리의식을 심어주겠다는 목적을 담고 있다.
연구팀은 ‘적대적 생성 네트워크’라는 AI 기법을 활용해 가짜 위성 이미지를 생성하는 소프트웨어와, 위성사진의 질감과 색상의 고유의 특성들을 학습해 가짜를 구별할 수 있는 탐지도구를 개발했다. 조작된 위성사진 감별을 위해 동일한 기술인 ‘딥페이크’를 활용한 것이다.
이번 연구를 위해 워싱턴 주 타코마시의 도로와 건물들을 시애틀과 베이징의 거리에 결합해 새로운 ‘가짜 도시’의 위성 이미지를 만들었다. 이렇게 탄생된 가짜 이미지는 100% 완벽하진 않지만, 특별한 설명이 없다면 많은 이들이 실제로 이런 장소가 있다고 믿을 만큼 정교함을 갖췄다.
보 자오 교수는 “딥페이크는 지리정보과학에 시작점이다. 따라서 끊임없이 데이터를 수집하는 AI에 뒤처지지 않기 위해 지속적인 업데이트가 필요하다.”라고 설명했다.
딥페이크 기술이 처음 학계에 등장해 상용화되기까지 그리 오랜 시간이 걸리지 않은 것처럼, 딥페이크 지리학이 우리 삶에 파고드는 건 이제 시간문제다. 만일 우리가 딥페이크 지리학의 위협에 대비하지 않는다면, 머지않아 우리는 ‘가짜 지리’의 혼란 속에 빠질 수 있음을 깨달아야 할 것이다.
생성적 대립 신경망(Generative Adversarial Networks) | 생성모델과 판별모델이 경쟁하면서 점점 실제와 가까운 정교한 이미지를 만들어내는 인공지능의 학습 기술
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