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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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OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
한국은 2026년 1월 22일부터 국가 인공지능 기본법을 시행할 예정이며, 2026년 8월부터 대부분의 AI 규칙을 시행할 유럽연합보다 앞서 포괄적인 인공지능 규제를 시행하는 세계 최초의 국가가 됩니다. 이러한 움직임은 최근 조사에서 한국 AI 스타트업의 98%가 대대적인 변화에 여전히 준비되지 않은 것으로 나타나면서, 국내 급성장하는 기술 부문에서 중소기업의 생존에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.​2025년 1월에 법률로 서명된 인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법은 국가 AI 위원회 설립, 기본 3개 년 AI 계획 수립, 특정 AI 시스템에 대한 공개 의무를 포함한 안전성 및 투명성 요구사항 부과를 의무화하고 있습니다. 이 법은 위험 기반 접근 방식을 적용하며, 특히 의료, 교육, 공공 서비스와 같은 중요 부문에서 운영되는 고영향 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규칙을 적용합니다.스타트업들, 준비 시간 부족에 경보 발령스타트업 얼라이언스가 2025년 12월 국내 AI 기업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 신규 규제를 준수하기 위한 대응 시스템을 구축한 기업은 단 2%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지 기업 중 48.5%는 법에 대해 익숙하지 않고 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 다른 48.5%는 인지하고 있으나 준비가 부족하다고 응답했다. 조사는 불명확한 기준, 특히 통지 범위, 생성형 AI의 정의, 고영향 AI 시스템 지정 기준 등을 주요 부담 요인으로 지적했다.​한국인터넷기업협회 관계자는 현지 언론에 "절차상 요건으로 인해 시행령이 법 시행 직전에야 확정될 것으로 예상되어 기업들이 새로운 규정에 대비할 충분한 시간을 갖지 못할 수 있다"고 말했다. "특히 스타트업에게는 매우 부담스러울 것이다."​업계 관계자들은 일부 기업들이 1월 22일 이후 서비스를 갑작스럽게 수정하거나 중단해야 할 수도 있다고 경고한다. 이러한 규제 압박은 엄격한 준수 요건보다 혁신 촉진에 초점을 맞춘 부드러운 자율 거버넌스 접근 방식을 채택한 일본으로의 이전을 고려하는 한국 AI 스타트업의 수를 증가시키는 것으로 여겨진다.워터마크 요구사항이 논란을 촉발하다AI 생성 콘텐츠에 라벨을 표시하도록 요구하는 의무적 워터마킹 조항은 새로운 프레임워크에서 특히 논란이 되는 측면으로 부상했습니다. 딥페이크와 허위정보를 억제하기 위한 목적이지만, 업계 관계자들은 요구사항이 너무 모호하며 소비자들이 AI 생성 제품을 기피하게 만들 수 있다고 주장합니다.​"AI 생성 콘텐츠라도 일반적으로 품질을 향상시키기 위해 수많은 개인들이 협력하지만, 'AI 생성'으로 표시되면 소비자들이 꺼릴 수 있습니다"라고 한 AI 콘텐츠 기업의 관계자가 밝혔습니다. 2025년 12월에 발표된 AI 생성 광고에 대한 모니터링 강화 계획은 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 확산되는 조작된 콘텐츠와 딥페이크에 대한 우려를 더욱 강조합니다.​우려에도 불구하고, 과학기술정보통신부는 행정 벌금을 부과하기 전에 최소 1년의 유예 기간을 발표하여 기업들에게 추가 준비 시간을 제공했습니다. 배경훈 장관은 시행령이 "대한민국이 글로벌 AI 강국 3위로 도약하기 위한 제도적 초석"이 될 것이라고 강조했습니다.
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2025.12.15 등록
인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
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