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5분의 훈련으로 AI 가짜 얼굴 탐지 능력 향상

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 02:34
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


오늘 Royal Society Open Science에 발표된 연구에 따르면, 짧은 훈련 세션만으로도 사람들의 AI 생성 가짜 얼굴 식별 능력이 극적으로 향상될 수 있다고 합니다. Reading, Greenwich, Leeds, Lincoln 대학의 과학자들은 단 5분간의 교육만으로도 뛰어난 얼굴 인식 능력을 가진 개인들의 탐지 정확도가 20% 포인트 이상 증가했다는 것을 발견했습니다.​

이 연구는 664명의 참가자를 대상으로 실제 인간 얼굴과 가장 진보된 얼굴 생성 시스템 중 하나인 StyleGAN3로 생성된 얼굴을 구별하는 능력을 테스트했습니다. 훈련 없이는 얼굴 인식 테스트에서 평균보다 훨씬 높은 점수를 받는 사람들인 "슈퍼 인식자"조차도 가짜 얼굴을 41%의 확률로만 올바르게 식별했으며, 일반적인 능력을 가진 참가자들은 겨우 31%만 식별했습니다. 두 그룹 모두 무작위 추측으로 기대되는 50%보다 낮은 성과를 보였습니다.​


간단한 훈련이 결과를 낳는다

비정상적인 머리카락 패턴과 잘못된 치아 개수와 같은 일반적인 컴퓨터 렌더링 실수를 강조하는 5분간의 교육 세션 후, 탐지율이 상당히 향상되었다. 슈퍼 인식자들은 64%의 정확도를 달성했으며, 일반 참가자들은 51%에 도달했다.​

레딩 대학교의 수석 연구원인 Katie Gray 박사는 "컴퓨터로 생성된 얼굴은 실질적인 보안 위험을 초래한다"고 말했다. "이들은 가짜 소셜 미디어 프로필을 만들고, 신원 확인 시스템을 우회하며, 위조 문서를 생성하는 데 사용되어 왔다. 우리의 교육 절차는 간단하고 실행하기 쉽다."​


감지의 증가하는 도전

연구 결과에 따르면 사람들은 실제 인간 얼굴보다 AI가 생성한 얼굴을 더 사실적이라고 판단하는 경우가 많은 것으로 나타났습니다. 훈련은 슈퍼 인식자와 일반 관찰자 모두에게 동일한 영향을 미쳤으며, 이는 슈퍼 인식자가 단순히 렌더링 오류를 더 잘 발견하는 것이 아니라 합성 얼굴을 식별할 때 다른 시각적 단서를 사용할 수 있음을 시사합니다.​

이 연구에서 StyleGAN3를 사용한 것은 이전 소프트웨어를 사용한 초기 연구와 비교했을 때 도전 과제였으며, 참가자들은 이전 연구보다 성능이 낮은 경향을 보였습니다. 향후 연구에서는 훈련 효과가 시간이 지나도 지속되는지, 그리고 슈퍼 인식자의 능력이 인공지능 탐지 도구를 어떻게 보완할 수 있는지를 조사할 예정입니다.​

연구 결과는 짧은 훈련과 슈퍼 인식자의 타고난 능력을 결합하면 온라인 신원 확인과 같은 실제 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있음을 시사하며, 점점 더 정교해지는 합성 얼굴에 대한 실용적인 인간 방어 수단을 제공합니다.

댓글 1

xtalfi님의 댓글

작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 02:39
사람이 판단하는게 아니라 AI가 AI 자신을 판단할 수 있게 된다면 인간이 더이상 구별할 수 있는 한계는 넘게 되는 것 아닌가
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네이버클라우드가 텍스트·이미지·음성을 단일 모델에서 통합 학습하는 국내 첫 네이티브 옴니모달 AI 모델 ‘하이퍼클로바X SEED 8B Omni’와 추론형 모델 ‘32B Think’를 과학기술정보통신부의 독자 AI 프로젝트 첫 성과로 29일 오픈소스 공개했다.32B Think 모델은 올해 수능 문제 풀이에서 국어·수학·영어·한국사 전 과목 1등급을 달성하고 영어·한국사 만점을 기록했으며, 글로벌 AI 평가 벤치마크에서 주요 해외 모델과 유사한 성능을 보였다.네이버클라우드는 기존 인터넷 문서 중심 학습을 넘어 현실 세계 맥락 데이터 확보에 집중하며, 검색·커머스·공공·산업 등 다양한 분야에서 활용 가능한 AI 에이전트를 단계적으로 확장할 계획이다.
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2025.12.29 등록
카카오는 정부 주도 GPU 확보 사업에서 연내 목표치의 4배를 초과하는 255노드(GPU 2040장)를 경기 안산 데이터센터에 조기 구축 완료했다고 29일 밝혔다.지난 8월 최종 사업자로 선정된 카카오는 AI 3대 강국을 위한 핵심 인프라로 엔비디아 B200 GPU 총 2424장을 확보해 5년간 위탁 운영하며 국내 AI 연구·개발을 지원할 계획이다.카카오는 자체 데이터센터의 전력·냉각 시스템과 공급사와의 긴밀한 협력으로 조기 구축에 성공했으며, 내년 1월부터 산·학·연 과제에 베타서비스를 제공할 예정이다.
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2025.12.29 등록
구글이오픈소스모델인'젬마3(Gemma3)'의내부작동원리를분석할수있는도구인'젬마스코프2(GemmaScope2)'를출시하며AI의'블랙박스'현상을규명하기위한연구결과를공개했습니다.이도구모음은인공지능이탈옥이나환각증상을보이거나아첨하는태도를취할때내부의어떤기능이활성화되고네트워크를통해어떻게전달되는지를실시간으로추적하여AI의안전성과정렬상태를정밀하게검사할수있도록돕습니다.특히모든레이어에포함된'트랜스코더'기술을통해인공지능내부에서정보가어떻게전파되고계산되는지그구체적인경로를파악할수있게함으로써,AI모델의신뢰도를높이고윤리적인행동제어를가능하게하는데기여할것으로기대됩니다.
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2025.12.29 등록
구글은생성AI가단순히텍스트답변을내놓는것을넘어,대화맥락에맞는사용자인터페이스(UI)를직접생성할수있도록돕는오픈소스프로토콜'A2UI'를출시했습니다.기존에는AI가HTML코드등을보내UI를구현하려했으나,보안위험과앱디자인과의부조화문제가있었습니다.A2UI는UI구성요소를'데이터(JSON)'형태로전달하여각앱의프레임워크에맞춰안전하고자연스럽게렌더링하도록설계되었습니다.이프로토콜의가장큰특징은보안성과유연성입니다.실행가능한코드가아닌사전에약속된컴포넌트정보만주고받기때문에임의스크립트실행과같은보안공격을방지할수있습니다.또한앵귤러,플러터,리액트등다양한개발환경에서재사용이가능하며,AI가계산을수행하는동안UI가실시간으로구성되는스트리밍방식의점진적렌더링을지원해사용자경험을크게향상시킵니다.A2UI는여러기업의AI에이전트들이협업하는'멀티에이전트'환경에서복잡한작업을효율적으로처리하기위해개발되었습니다.예를들어레스토랑예약처럼텍스트로만대화하기번거로운상황에서AI가즉시예약폼이나버튼을생성해사용자에게보여줌으로써작업속도를높여줍니다.구글은이표준기술을통해서로다른시스템의AI들이안전하고일관된방식으로사용자와소통할수있는기반을마련할계획입니다.
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2025.12.28 등록
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