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인스타그램 대표 "이제 눈으로 보는 것을 믿을 수 없는 시대"

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작성자 symbolika
작성일 01.02 19:42
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AI Deepfake


• AI 생성 콘텐츠가 현실과 구별 불가능해지면서 시각 미디어에 대한 신뢰가 근본적으로 변화하고 있다
• 아담 모세리는 인스타그램이 AI 콘텐츠 라벨링, 진본 콘텐츠 인증, 게시자 신뢰도 표시 등으로 진화해야 한다고 강조
• 카메라 제조사들이 이미지 촬영 시점에 암호화 서명을 적용하는 '진본 인증 체인' 구축이 필요할 것으로 전망
• 완벽하게 보정된 이미지보다 오히려 '불완전한' 로우 이미지가 진짜임을 증명하는 신호가 되고 있다
• 궁극적으로 '무엇이' 공유되는지보다 '누가' 공유하는지에 초점을 맞춰야 할 것


인스타그램 대표 아담 모세리가 2025년을 마무리하며 '무한한 합성 콘텐츠' 시대가 의미하는 바에 대해 20장의 슬라이드로 심층 분석을 내놓았다. 그는 AI가 생성한 콘텐츠와 현실을 구분하기가 점점 어려워지고 있으며, 과거의 개인적인 인스타그램 피드는 이미 수년 전에 "사라졌다"고 진단했다.

모세리는 디지털 카메라 업계가 잘못된 방향으로 가고 있다고 주장한다.

더버지의 사라 정 기자는 지난해 "사진의 기본 전제가 곧 '조작되었다'로 바뀔 것"이라고 예측한 바 있으며, 모세리도 이에 동의하면서 다음과 같이 밝혔다:

"평생 동안 사진이나 영상은 실제로 일어난 순간을 대체로 정확하게 담아낸다고 믿어왔습니다. 이제 분명히 그렇지 않으며, 우리가 적응하는 데 수년이 걸릴 것입니다."

"우리는 보이는 것이 진짜라고 기본적으로 믿는 것에서, 회의적인 시각으로 시작하는 방향으로 전환하게 될 것입니다. 누가 왜 무언가를 공유하는지에 주목하게 될 것입니다. 이것은 불편할 수밖에 없습니다 - 우리는 유전적으로 눈으로 보는 것을 믿도록 되어 있기 때문입니다."

모세리에 따르면 인스타그램과 다른 플랫폼에 필요한 진화는 다음과 같다: "최고의 창작 도구를 만들어야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이고 진본 콘텐츠를 인증해야 합니다. 게시자가 누구인지에 대한 신뢰도 신호를 표시해야 합니다. 독창성에 대한 알고리즘 순위를 계속 개선해야 합니다."

지난 몇 년간 AI 이미지 편집과 생성이 가져온 '사진이란 무엇인가'라는 종말론적 논쟁을 다뤄온 우리에게, 2026년을 향해 달려가는 지금 이 정도의 제안 목록은 다소 늦은 감이 있다.

모세리의 인스타그램 중심적 시각은 "'AI 슬롭'(저품질 AI 콘텐츠)에 대해 불평하기 좋아하지만, 훌륭한 AI 콘텐츠도 많다"고 주장하면서도, 구체적으로 어떤 것인지는 밝히지 않았고 메타의 AI 도구 추진에 대해서도 구체적으로 언급하지 않았다. 그는 카메라 업체들이 "모든 사람을 2015년의 프로 사진작가처럼 보이게 만들려고" 잘못된 방향으로 경쟁하고 있다고 주장했다.

대신 그는 가공되지 않은 불완전한 이미지가 일시적으로 현실성의 신호가 되고 있지만, AI가 불완전함까지 복제할 수 있게 되면 "무엇이 말해지는지보다 누가 말하는지에 초점을 맞춰야 할 것"이라고 말했다. 촬영한 카메라의 지문과 암호화 서명으로 진짜 미디어를 식별하는 방식이 AI에 추가되는 태그나 워터마크에 의존하는 것보다 나을 것이라는 설명이다.

모세리가 같은 문제를 지적한 첫 번째 기술 임원은 아니다. 삼성의 임원 패트릭 쇼메는 지난해 갤럭시폰의 달 사진 촬영 방식 논란 이후 "실제로 진짜 사진이란 것은 없다"는 입장을 취했고, 애플의 크레이그 페더리기도 월스트리트저널에 AI 편집의 영향에 대해 "우려하고 있다"고 밝힌 바 있다. 하지만 어쩌면 인스타그램 슬라이드 한두 개만 더 보면 이 모든 것이 해결될지도 모른다.

아담 모세리 전문:

인스타그램이 직면한 핵심 위험은 세상이 더 빠르게 변화하는 가운데 플랫폼이 따라가지 못하는 것입니다. 2026년을 바라보며 하나의 큰 변화가 있습니다: 진정성이 무한히 복제 가능해지고 있습니다.

크리에이터를 중요하게 만들었던 모든 것 - 진짜가 될 수 있는 능력, 연결하는 능력, 조작될 수 없는 목소리를 가지는 것 - 이제 적절한 도구만 있으면 누구나 접근할 수 있게 되었습니다. 딥페이크는 점점 정교해지고 있습니다. AI가 촬영된 미디어와 구별할 수 없는 사진과 영상을 생성합니다.

인터넷이 설득력 있는 아이디어를 가진 누구나 청중을 찾을 수 있게 만들었기 때문에 권력은 기관에서 개인으로 이동했습니다. 정보 배포 비용은 제로입니다.

퍼블리셔나 브랜드가 아닌 개인이 사람들의 콘텐츠에 대한 상당한 시장이 있다는 것을 확립했습니다. 기관에 대한 신뢰는 사상 최저입니다. 우리는 신뢰하고 존경하는 크리에이터의 자체 촬영 콘텐츠로 눈을 돌렸습니다.

"AI 슬롭"에 대해 불평하기 좋아하지만, 훌륭한 AI 콘텐츠도 많습니다. 양질의 AI 콘텐츠도 특유의 외관이 있습니다: 너무 매끄럽고, 피부가 너무 부드럽습니다. 이것이 바뀔 것입니다 - 더 사실적인 AI 콘텐츠를 보게 될 것입니다.

진정성이 희소한 자원이 되면서 크리에이터 콘텐츠에 대한 수요가 줄어드는 것이 아니라 더 늘어나고 있습니다. 기준이 "만들 수 있는가?"에서 "오직 당신만이 만들 수 있는 것을 만들 수 있는가?"로 바뀌고 있습니다.

25세 미만이 아니라면 아마도 인스타그램을 정사각형 사진 피드로 기억할 것입니다: 정교한 메이크업, 피부 스무딩, 아름다운 풍경. 그 피드는 죽었습니다. 사람들은 수년 전에 개인적인 순간을 피드에 공유하는 것을 멈췄습니다.

이제 사람들이 공유하는 주요 방식은 DM입니다: 흐릿한 사진과 흔들리는 일상 경험 영상. 신발 사진과 보정되지 않은 캔디드.

이러한 로우 미학이 공개 콘텐츠와 다양한 예술 형식으로 번졌습니다.

카메라 회사들은 잘못된 미학에 베팅하고 있습니다. 모든 사람을 2015년의 프로 사진작가처럼 보이게 만들려고 경쟁하고 있습니다. 하지만 AI가 완벽한 이미지를 생성할 수 있는 세상에서 전문적인 외관은 오히려 가짜임을 드러내는 신호가 됩니다.

잘 나온 이미지는 만들기 쉽고 소비하기 지루합니다.

사람들은 진짜처럼 느껴지는 콘텐츠를 원합니다. 영리한 크리에이터들은 가공되지 않은, 보기 좋지 않은 이미지를 적극 활용하고 있습니다. 모든 것이 완벽해질 수 있는 세상에서 불완전함이 신호가 됩니다.

로우함은 더 이상 단순한 미학적 선호가 아닙니다 - 증거입니다. 방어적입니다. 불완전하기 때문에 진짜라고 말하는 방식입니다.

비교적 빠르게 AI가 당신이 좋아하는 어떤 미학이든 만들어낼 것입니다. 진짜처럼 보이는 불완전한 것도 포함해서요. 그 시점에서 우리는 무엇이 말해지는지보다 누가 말하는지에 초점을 맞춰야 할 것입니다.

평생 동안 사진이나 영상은 실제로 일어난 순간을 대체로 정확하게 담아낸다고 믿어왔습니다. 이제 분명히 그렇지 않으며, 우리가 적응하는 데 수년이 걸릴 것입니다.

우리는 보이는 것이 진짜라고 기본적으로 믿는 것에서, 회의적인 시각으로 시작하는 방향으로 전환하게 될 것입니다. 누가 왜 무언가를 공유하는지에 주목하게 될 것입니다. 이것은 불편할 수밖에 없습니다 - 우리는 유전적으로 눈으로 보는 것을 믿도록 되어 있기 때문입니다.

인스타그램 같은 플랫폼들이 AI 콘텐츠를 식별하는 좋은 작업을 할 것이지만, AI가 발전함에 따라 시간이 지나면서 점점 더 어려워질 것입니다. 가짜 미디어보다 진짜 미디어에 지문을 찍는 것이 더 실용적일 것입니다.

카메라 제조사들이 촬영 시점에 이미지에 암호화 서명을 하여 관리 체인을 만들 것입니다.

라벨링은 해결책의 일부일 뿐입니다. 사람들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 콘텐츠를 공유하는 계정에 대한 훨씬 더 많은 맥락을 표시해야 합니다. 계정 뒤에 누가 있는가?

무한한 풍요와 무한한 의심의 세계에서 신뢰를 유지하고 진정성을 신호할 수 있는 크리에이터 - 진실하고, 투명하고, 일관된 - 가 돋보일 것입니다.

최고의 창작 도구를 만들어야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이고 진본 콘텐츠를 인증해야 합니다. 게시자가 누구인지에 대한 신뢰도 신호를 표시해야 합니다. 독창성에 대한 알고리즘 순위를 계속 개선해야 합니다.

인스타그램은 여러 면에서 빠르게 진화해야 할 것입니다.

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2025.12.22 등록
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2025.12.21 등록
MIT연구진은생성형AI를이용해에세이를쓸때인지처리와관련된뇌활동이줄어들고내용기억력도감퇴한다는연구결과를발표했습니다.뇌파검사결과AI도구에의존할수록뇌의활동량이적게나타났으며,이는학습능력감소로이어질수있다는우려를낳고있습니다.카네기멜론대와마이크로소프트의연구에따르면AI에대한신뢰도가높을수록사용자가비판적사고에들이는노력은오히려감소하는경향을보였습니다.이러한현상은업무효율을높일수는있지만,장기적으로는독립적인문제해결능력을약화시키고AI에과도하게의존하게만드는부작용을초래할수있습니다.전문가들은AI를무조건배척하기보다사용자가명확한목표를가지고결과물을직접검증하며비판적으로관여해야한다고강조합니다.AI가제공하는정보의추론방식과데이터처리과정을이해함으로써스스로정보에근거한결정을내리는능력을유지하는것이중요합니다.
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2025.12.21 등록
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2025.12.21 등록
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