2019.07.24

마케팅 위협하는 딥페이크, 신뢰성 확보 위한 예방 조치 중요

Rosalyn Page | CMO
인공지능 기술을 활용해 기존 인물의 얼굴이나 특정 부위를 영화의 CG처럼 합성한 영상편집물인 딥페이크(Deepfakes)는 정치인에게만 위협이 되는 것이 아니다. 딥페이크가 만들어 내는 가짜 마케팅의 위험성에 주의를 기울여야 한다.
 
ⓒGetty Images Bank

미국 하원의장 낸시 펠로시가 술에 취한 것처럼 발음이 불분명하게 이야기하는 동영상을 본 적이 있는가? 아니면 페이스북의 CEO 마크 저커버그가 대중의 비밀을 아는 것에 대해 농담하는 것을 본 적이 있지 않은가? 아니면 라스푸틴이 비욘세의 노래를 부르거나 앤디 워홀이 버거킹 햄버거를 먹거나 살바도르 달리가 되살아나는 동영상은? 

2018년 전 미국 대통령 버락 오바마는 한 동영상에서 적들이 언제든지 누군가로 가장하여 말할 수 있다는 점에 대해 경고했다.

오래전에 죽은 예술가를 2019년에 볼 수 있다는 것은 재미있어 보일 수 있다. 하지만 여기에는 웹에서 '진짜'란 무엇인가에 관한 암울한 문제가 숨어 있다. 그리고 자신들에게 불리한 뉴스의 영향을 약화시키기 위해 만들어지는 가짜 뉴스에 관한 우려가 고조되는 시대에 딥페이크는 웹에서 신뢰성의 위기를 더욱 가속화할 것으로 보인다.

딥페이크는 기본적으로 누군가가 실제로는 하지 않은 행동이나 발언을 하는 것처럼 의도적으로 보여주는 동영상이나 오디오를 말한다. 정치인, 역사적인 인물, 익명의 개인 등 실제 인물을 보여줄 수 있다. 그리고 앤디 워홀이나 살바도르 달리처럼 오래전에 죽은 사람들이 그들의 일생에는 절대로 할 수 없었던 발언이나 상호작용을 하는 것처럼 제작할 수 있다.
 

사진에 생명을 가져다준 머신러닝

사이버 포렌식 조사관 겸 사이버 범죄 전문 증인인 사이먼 스미스는 CMO에 '딥페이크'라는 용어가 가짜 동영상을 제작하기 위해 사용되는 딥러닝 기술에서 파생된 것이라며, "최고의 기술을 이용해 얼굴만 보았을 때 사람 얼굴에서 모든 근육의 움직임을 배치하고 학습 알고리즘으로 복제한 후 단어, 문구, 태도, 감정 등과 연동시킨다"라고 설명했다.

또 "충분히 학습한 후 사람의 연령, 다른 근육이 움직일 때 함께 움직이는 근육, 이완, 현실적인 접근방식을 제공하는 표현 등을 고려한 모핑(Morphing) 그래픽 기술을 이용해 실제 사람에 가까운 효과를 얻을 수 있다"고 덧붙였다.

딥페이크는 기술의 발전과 웹의 어두운 세계가 융합된 결과물이다. 클라우드 기반 기업용 소프트웨어 기업 코블라모(Koblamo)의 설립자 겸 공동 CEO 앨런 웨델은 딥페이크의 급증 이면에는 기하급수적인 처리 능력의 발전이 있다고 밝혔다. 불에 기름을 부은 것이 인공지능(AI)의 정교화와 이미지 데이터세트의 패턴 인식이다.

웨델은 "일련의 이미지가 필요하며 많은 이미지를 이용해 기존의 사람에 덮어씌우는 모델을 만든다. 전통적으로 이미지가 많으면 더욱 정교해진다"라며, "이런 딥페이크를 만들기 위해 필요한 이미지와 데이터 세트의 수가 달라졌다"라고 지적했다.
 

가짜 마케팅의 등장?

예전에는 정치인이나 유명인을 패러디하기 위해 립싱크를 가미하는 등 재미를 위해 가짜 동영상을 만들었다. 대부분은 가짜로 확인하기 쉽고 신뢰하기 어려울 정도로 충분히 과장됐었기 때문에 해가 없었다. 

하지만 머신러닝 기술의 발전을 통해 현실적으로 보이는 동영상을 제작할 수 있게 되었다. 여기에 적절한 정밀 조사나 검증 없이 가짜 뉴스와 동영상이 확산될 수 있는 소셜 미디어가 더해짐녀서 딥페이크의 문제가 전면에 드러나게 되었다.

스미스는 "만화의 연결부와 움직임을 맵핑함으로써 애니매트로닉스(Animatronics)를 지원하기 위해 기술을 수년 동안 활용했다. 이는 한 단계 더 발전한 것이며 잘못 활용하면 신원 도용, 사칭, 누명 등 훨씬 심각한 영향이 발생할 수 있다"라고 밝혔다.

그리고 딥페이크 때문에 위험에 처한 것은 비단 정치와 역사만이 아니다. 브랜드 신뢰도와 제품에 관한 이미지 형성에 의존하는 마케팅에서도 딥페이크의 위협을 방어하기 위해 보호 장치를 마련해야 할 것이다.

스미스에 따르면 딥페이크 기술은 배우를 시뮬레이션할 수 있고 탤런트를 고용하지 않을 수 있어서 잠재적으로 오해의 소지가 있는 마케팅이 이루어질 수 있다. 스미스는 "마찬가지로 이를 활용해 경쟁사의 탤런트를 조롱하고 경쟁자를 놀리거나 나쁜 말을 하게 만들 수 있다"고 설명했다. 

제품 이미지를 소셜 미디어를 사용하는 일부 영향력 있는 인물에 크게 의존하는 브랜드는 딥페이크의 표적이 되기 쉽다. 웨델은 "인스타그램에서 브랜드를 홍보하는 브랜드 대사들은 웹에 산재해 있다. 그런 이미지를 공식적인 소스로부터 얻는 것이 아니다. 그들의 얼굴을 손쉽게 다른 사람 위에 덧씌워 동영상을 제작할 수 있다"라고 경고했다.

그리고 브랜드를 특정 방식으로 잘못 묘사하는 딥페이크가 확산되어 브랜드에 대한 피해가 장기간 지속되는 경우 브랜드 명성이 위험해질 수 있다. 웨델은 "하나의 블록버스터급 뉴스가 발표되어 엄청난 브랜드 명성 문제가 발생할 수 있다"라고 말했다.

물론, 위험만 있는 것은 아니다. ‘브랜드 확장’을 위해 딥페이크를 제작할 기술을 활용할 때 잠재적인 마케팅 기회가 존재한다. 웨델은 "CEO로서 나의 이미지와 승인된 대본을 사용하는 등 승인된 기업 동영상 소스를 제공하기 때문에 마케팅 전문가가 직접 CEO를 초빙하지 않고도 승인된 콘텐츠를 제작할 수 있다"고 설명했다. 
 

딥페이크에 대한 대응책

한편, 스미스는 기술보다는 인간이 유해한 딥페이크에 대한 최고의 방어책이며, 브랜드 명성에 대한 잠재적인 위험을 방지한다고 주장했다. 하지만 이를 위해서는 기술의 존재를 이해하고 딥페이크를 경계해야 한다.

스미스는 "소셜 엔지니어링 및 사이버 보안에서와 마찬가지로 어느 컴퓨터 시스템에서나 사람이 가장 약한 연결 고리이자 가장 강력한 검증 지점이다"라며, "모든 표현은 저자가 직접 검증해야 한다. 우리는 현재 우리가 읽거나 보는 것을 믿을 수 없는 세상에 살고 있다"라고 덧붙였다.

딥페이크는 데이터와 신뢰의 문제다. 웨델은 “우리는 오랫동안 소스에 상관없이 데이터에 대한 신뢰를 다루었다. 이것이 소스를 신뢰하는 방법이다. 워터마크 그리고 신뢰할 수 있는 소스로부터 동영상을 얻는 등의 예방 조치가 점차 중요해질 것이다"라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr


2019.07.24

마케팅 위협하는 딥페이크, 신뢰성 확보 위한 예방 조치 중요

Rosalyn Page | CMO
인공지능 기술을 활용해 기존 인물의 얼굴이나 특정 부위를 영화의 CG처럼 합성한 영상편집물인 딥페이크(Deepfakes)는 정치인에게만 위협이 되는 것이 아니다. 딥페이크가 만들어 내는 가짜 마케팅의 위험성에 주의를 기울여야 한다.
 
ⓒGetty Images Bank

미국 하원의장 낸시 펠로시가 술에 취한 것처럼 발음이 불분명하게 이야기하는 동영상을 본 적이 있는가? 아니면 페이스북의 CEO 마크 저커버그가 대중의 비밀을 아는 것에 대해 농담하는 것을 본 적이 있지 않은가? 아니면 라스푸틴이 비욘세의 노래를 부르거나 앤디 워홀이 버거킹 햄버거를 먹거나 살바도르 달리가 되살아나는 동영상은? 

2018년 전 미국 대통령 버락 오바마는 한 동영상에서 적들이 언제든지 누군가로 가장하여 말할 수 있다는 점에 대해 경고했다.

오래전에 죽은 예술가를 2019년에 볼 수 있다는 것은 재미있어 보일 수 있다. 하지만 여기에는 웹에서 '진짜'란 무엇인가에 관한 암울한 문제가 숨어 있다. 그리고 자신들에게 불리한 뉴스의 영향을 약화시키기 위해 만들어지는 가짜 뉴스에 관한 우려가 고조되는 시대에 딥페이크는 웹에서 신뢰성의 위기를 더욱 가속화할 것으로 보인다.

딥페이크는 기본적으로 누군가가 실제로는 하지 않은 행동이나 발언을 하는 것처럼 의도적으로 보여주는 동영상이나 오디오를 말한다. 정치인, 역사적인 인물, 익명의 개인 등 실제 인물을 보여줄 수 있다. 그리고 앤디 워홀이나 살바도르 달리처럼 오래전에 죽은 사람들이 그들의 일생에는 절대로 할 수 없었던 발언이나 상호작용을 하는 것처럼 제작할 수 있다.
 

사진에 생명을 가져다준 머신러닝

사이버 포렌식 조사관 겸 사이버 범죄 전문 증인인 사이먼 스미스는 CMO에 '딥페이크'라는 용어가 가짜 동영상을 제작하기 위해 사용되는 딥러닝 기술에서 파생된 것이라며, "최고의 기술을 이용해 얼굴만 보았을 때 사람 얼굴에서 모든 근육의 움직임을 배치하고 학습 알고리즘으로 복제한 후 단어, 문구, 태도, 감정 등과 연동시킨다"라고 설명했다.

또 "충분히 학습한 후 사람의 연령, 다른 근육이 움직일 때 함께 움직이는 근육, 이완, 현실적인 접근방식을 제공하는 표현 등을 고려한 모핑(Morphing) 그래픽 기술을 이용해 실제 사람에 가까운 효과를 얻을 수 있다"고 덧붙였다.

딥페이크는 기술의 발전과 웹의 어두운 세계가 융합된 결과물이다. 클라우드 기반 기업용 소프트웨어 기업 코블라모(Koblamo)의 설립자 겸 공동 CEO 앨런 웨델은 딥페이크의 급증 이면에는 기하급수적인 처리 능력의 발전이 있다고 밝혔다. 불에 기름을 부은 것이 인공지능(AI)의 정교화와 이미지 데이터세트의 패턴 인식이다.

웨델은 "일련의 이미지가 필요하며 많은 이미지를 이용해 기존의 사람에 덮어씌우는 모델을 만든다. 전통적으로 이미지가 많으면 더욱 정교해진다"라며, "이런 딥페이크를 만들기 위해 필요한 이미지와 데이터 세트의 수가 달라졌다"라고 지적했다.
 

가짜 마케팅의 등장?

예전에는 정치인이나 유명인을 패러디하기 위해 립싱크를 가미하는 등 재미를 위해 가짜 동영상을 만들었다. 대부분은 가짜로 확인하기 쉽고 신뢰하기 어려울 정도로 충분히 과장됐었기 때문에 해가 없었다. 

하지만 머신러닝 기술의 발전을 통해 현실적으로 보이는 동영상을 제작할 수 있게 되었다. 여기에 적절한 정밀 조사나 검증 없이 가짜 뉴스와 동영상이 확산될 수 있는 소셜 미디어가 더해짐녀서 딥페이크의 문제가 전면에 드러나게 되었다.

스미스는 "만화의 연결부와 움직임을 맵핑함으로써 애니매트로닉스(Animatronics)를 지원하기 위해 기술을 수년 동안 활용했다. 이는 한 단계 더 발전한 것이며 잘못 활용하면 신원 도용, 사칭, 누명 등 훨씬 심각한 영향이 발생할 수 있다"라고 밝혔다.

그리고 딥페이크 때문에 위험에 처한 것은 비단 정치와 역사만이 아니다. 브랜드 신뢰도와 제품에 관한 이미지 형성에 의존하는 마케팅에서도 딥페이크의 위협을 방어하기 위해 보호 장치를 마련해야 할 것이다.

스미스에 따르면 딥페이크 기술은 배우를 시뮬레이션할 수 있고 탤런트를 고용하지 않을 수 있어서 잠재적으로 오해의 소지가 있는 마케팅이 이루어질 수 있다. 스미스는 "마찬가지로 이를 활용해 경쟁사의 탤런트를 조롱하고 경쟁자를 놀리거나 나쁜 말을 하게 만들 수 있다"고 설명했다. 

제품 이미지를 소셜 미디어를 사용하는 일부 영향력 있는 인물에 크게 의존하는 브랜드는 딥페이크의 표적이 되기 쉽다. 웨델은 "인스타그램에서 브랜드를 홍보하는 브랜드 대사들은 웹에 산재해 있다. 그런 이미지를 공식적인 소스로부터 얻는 것이 아니다. 그들의 얼굴을 손쉽게 다른 사람 위에 덧씌워 동영상을 제작할 수 있다"라고 경고했다.

그리고 브랜드를 특정 방식으로 잘못 묘사하는 딥페이크가 확산되어 브랜드에 대한 피해가 장기간 지속되는 경우 브랜드 명성이 위험해질 수 있다. 웨델은 "하나의 블록버스터급 뉴스가 발표되어 엄청난 브랜드 명성 문제가 발생할 수 있다"라고 말했다.

물론, 위험만 있는 것은 아니다. ‘브랜드 확장’을 위해 딥페이크를 제작할 기술을 활용할 때 잠재적인 마케팅 기회가 존재한다. 웨델은 "CEO로서 나의 이미지와 승인된 대본을 사용하는 등 승인된 기업 동영상 소스를 제공하기 때문에 마케팅 전문가가 직접 CEO를 초빙하지 않고도 승인된 콘텐츠를 제작할 수 있다"고 설명했다. 
 

딥페이크에 대한 대응책

한편, 스미스는 기술보다는 인간이 유해한 딥페이크에 대한 최고의 방어책이며, 브랜드 명성에 대한 잠재적인 위험을 방지한다고 주장했다. 하지만 이를 위해서는 기술의 존재를 이해하고 딥페이크를 경계해야 한다.

스미스는 "소셜 엔지니어링 및 사이버 보안에서와 마찬가지로 어느 컴퓨터 시스템에서나 사람이 가장 약한 연결 고리이자 가장 강력한 검증 지점이다"라며, "모든 표현은 저자가 직접 검증해야 한다. 우리는 현재 우리가 읽거나 보는 것을 믿을 수 없는 세상에 살고 있다"라고 덧붙였다.

딥페이크는 데이터와 신뢰의 문제다. 웨델은 “우리는 오랫동안 소스에 상관없이 데이터에 대한 신뢰를 다루었다. 이것이 소스를 신뢰하는 방법이다. 워터마크 그리고 신뢰할 수 있는 소스로부터 동영상을 얻는 등의 예방 조치가 점차 중요해질 것이다"라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr


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