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AI 뉴스

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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OpenAI는 “hazelnuts”라는 코드명의 새로운 “Skills” 기능을 ChatGPT에 테스트 중이며, 이를 통해 사용자는 슬래시 명령어를 통해 맞춤 지시사항에 액세스할 수 있고, Skills 편집기와 맞춤 GPT를 스킬로 변환하는 옵션이 제공되며, 2026년 1월에 출시될 것으로 예상됩니다.Skills는 AI 시스템에 특정 능력과 워크플로우를 가르치는 폴더 기반 지시사항으로, 12월 18일 agentskills.io에서 Anthropic이 공개한 오픈 스탠다드를 따르며, OpenAI는 이미 지난주 자사의 Codex 코딩 에이전트에 이를 조용히 도입했습니다.Microsoft, GitHub, 그리고 Cursor와 Goose를 포함한 인기 있는 코딩 에이전트들은 이미 Agent Skills 표준을 통합했으며, 이는 여러 스킬을 효율적으로 함께 쌓을 수 있는 이 접근 방식의 광범위한 업계 채택을 나타냅니다.
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2025.12.25 등록
OpenAI의 GPT-5.2는 실제 테스트에서 이전 버전 대비 미미한 개선만을 제공한 반면, Google의 Gemini 3는 Nano Banana Pro 모델을 통해 속도, 창의적 글쓰기, 이미지 생성에서 명확하게 눈에 띄는 발전을 보여주었습니다.경쟁 압박으로 인해 OpenAI CEO Sam Altman은 Gemini 3의 출시가 다양한 성능 지표에서 GPT-5.1을 능가한 후, 직원들에게 즉각적인 ChatGPT 개선을 우선시하도록 지시하는 “코드 레드” 지침을 발령했습니다.GPT-5.2의 API 가격은 GPT-5.1 대비 40% 인상된 반면, Gemini 3는 더 저렴한 가격을 유지하면서 일반 사용자들이 더 쉽게 알아차릴 수 있는 복잡한 추론 작업에서 일관되게 더 빠르고 정확한 응답을 제공했습니다.
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2025.12.25 등록
OpenAI는 화요일에 2026년까지 인공 일반 지능에 도달하는 것은 더 강력한 모델을 개발하는 것만큼이나 사용자가 AI를 효과적으로 채택하도록 돕는 것에 달려 있다고 발표했으며, AI가 할 수 있는 것과 대부분의 사람들이 실제로 사용하는 것 사이에 “능력 격차”가 있다고 지적했다.이 회사의 전환은 조사 대상 근로자의 75%가 AI가 속도나 품질을 향상시켜 매일 40~60분을 절약한다고 보고하는 데이터 가운데 이루어졌지만, 일반 직원보다 6배 많은 AI 메시지를 보내는 “선도” 사용자들과의 격차가 존재한다.OpenAI의 2026년 로드맵은 이제 의료, 비즈니스 운영 및 일상생활에서 “배포 격차”를 줄이는 것을 강조하며, 케냐 파트너십과 같은 실제 배포를 통해 39,849건의 환자 방문에서 진단 오류를 16% 감소시켰다.
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2025.12.25 등록
웨어러블 AI 시장은 원격의료 플랫폼과의 통합으로 지속적인 건강 모니터링과 예측 진단이 가능해지면서 2025년 363억 8천만 달러에서 2030년 658억 달러로 연평균 12.4%의 성장률로 증가할 것으로 예상됩니다.삼성전자는 Galaxy Ring에 전고체 배터리 기술을 적용하여 연중무휴 의료급 모니터링을 구현하고 있으며, Philips와 Masimo는 실시간 환자 데이터를 위해 무선 센서를 임상 모니터링 대시보드에 통합하는 파트너십을 맺었습니다.Apple과 Alphabet은 각각 HealthKit 생태계와 Gemini AI 기반 Fitbit을 통해 경쟁하고 있으며, DexCom은 연속 혈당 모니터링을 위한 최초의 생성형 AI 플랫폼을 출시했고, FDA는 의료 관련 주장에 대한 규제 심사를 강화하고 있습니다.
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2025.12.25 등록
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