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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 Apple Music이 ChatGPT와 통합되어 사용자가 자연어 프롬프트를 통해 재생목록을 만들고 음악 추천을 받을 수 있게 될 것이라고 간략히 발표했으나, 이후 애플리케이션 CEO Fidji Simo의 게시물에서 해당 내용을 삭제했다.• 이 통합은 10월에 출시된 ChatGPT의 기존 Spotify 기능과 유사하게 작동하여, 사용자가 “Apple Music, 운동용 재생목록 만들어줘”와 같은 프롬프트로 대화를 시작하여 재생목록을 생성할 수 있게 한다.• 수정된 발표는 시기상조의 공개를 시사하며, OpenAI의 확장되는 앱 생태계의 일부로 음악 스트리밍 기능이 언제 출시될지에 대한 공식 일정은 제공되지 않았다.
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2025.12.17 등록
• Google의 Gemini [GOOG -0.51%] AI 어시스턴트는 이번 주에 새로운 자동 화면 컨텍스트 기능의 출시를 시작했으며, 이 기능은 사용자가 관련 질문을 할 때 화면의 콘텐츠를 자동으로 캡처하고 분석하여 “화면에 대해 물어보기” 버튼을 수동으로 탭할 필요를 없애줍니다• 이 기능은 언어 단서를 사용하여 “이 오류는 무엇을 의미하나요?” 또는 “이 글을 요약해 주세요”와 같은 화면 관련 프롬프트를 감지하며, 앱, 이미지 및 동영상 전반에서 작동합니다. 다만 초기 테스트 결과 이러한 쿼리를 약 50%의 정확도로 식별하는 것으로 나타났습니다.• 사용자는 Gemini 설정을 통해 자동 스크린샷 기능을 비활성화할 수 있으며, Android의 FLAG_SECURE 보호 기능은 뱅킹 앱, 스트리밍 서비스 및 비공개 브라우징 모드가 캡처에서 제외되도록 보장합니다.
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2025.12.17 등록
• Google [GOOG -0.51%]은 12월 16일 Opal 워크플로우 빌더를 Gemini 웹 앱에 통합하여, 사용자들이 Super Gems라는 새로운 기능을 통해 코딩 없이 AI 기반 미니 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다.• 이 통합은 Opal을 Gemini의 Gems Manager에 통합하며, 자연어 설명을 자동 생성된 단계와 인터페이스 요소가 포함된 시각적 워크플로우로 변환하는 Workflow Builder를 제공하고, 이는 공유 가능한 링크를 통해 게시될 수 있습니다.• 현재 출시는 미국 사용자로 제한되어 있으며, 이는 Google이 Gemini를 맞춤형 AI 도구 구축을 위한 중앙 플랫폼으로 포지셔닝하면서 다른 Labs 통합과 동일한 단계적 접근 방식을 따르고 있습니다.
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2025.12.17 등록
• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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2025.12.17 등록
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