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닐 타이슨, 딥페이크를 이용해 AI 기만 위험성 경고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.02 14:45
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


저명한 천체물리학자 닐 디그래스 타이슨(Neil deGrasse Tyson)이 이번 주 자신의 StarTalk 유튜브 쇼의 최근 에피소드에서 "지구가 실제로 평평할 수도 있다"고 거짓으로 주장하는 설득력 있는 AI 생성 딥페이크 영상을 공유하여 시청자들을 놀라게 했다. 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 빠르게 확산된 이 시연은 딥페이크 기술의 증가하는 정교함과 심지어 지적인 청중까지도 오도할 수 있는 잠재력을 강조하기 위해 고안되었다.​​

"무엇이 진짜인지 알기가 점점 더 어려워지고 있다"라는 제목의 이 영상은 타이슨 본인으로 보이는 인물이 충격적인 반과학적 발언을 하는 것으로 시작되었고, 이후 실제 천체물리학자가 화면에 나타나 속임수를 밝혔다. "저게 저는 아닙니다," 타이슨은 침착하게 말했다. "결코 저였던 적이 없습니다. 그것들은 제 말이 아닙니다".​


유명인 피해자와 탐지 과제

타이슨은 딥페이크가 너무나 정교해져서 배우 테리 크루스를 포함한 그의 절친한 친구들조차 속이고 있다고 밝혔다. StarTalk 에피소드에서 타이슨은 크루스가 인터스텔라 사운드트랙에 맞춰 천체물리학자가 우주 문명에 대해 논의하는 조작된 영상에 대해 자신에게 메시지를 보냈던 일화를 회상했다. 에피소드 설명에 따르면 "테리 크루스는 가짜 빅뱅 영상에 대해 나에게 문자를 보냈지만, 닐은 테리가 속았다는 것을 깨달았다".​​

이 천체물리학자는 초기 딥페이크가 명백한 패러디로서 받아들일 만했지만, 시청자들이 그것을 현실과 구별할 수 없을 때 최신 버전은 윤리적 경계를 넘는다고 설명했다. 타이슨은 "초기 것들은 패러디라면 괜찮다"고 말했다. "하지만 이것을 만들었는데 시청자가 그것이 패러디인지 모른다면, 그것은 선을 넘는 것이다".


사이버 보안 전문가, 광범위한 위협 경고

이번 에피소드에서는 Bitdefender의 최고 보안 전략가 알렉산드루 코소이가 출연해, 딥페이크 기술이 점점 더 정교해지는 사기 수법에 어떻게 악용되고 있는지 설명했습니다. 코소이는 딥페이크가 활용된 사기 유형을 세 가지 주요 카테고리로 구분했습니다: 연애 및 투자 사기, 홍콩의 직원들이 가짜 화상회의 중 2,500만 달러를 송금한 사례를 포함한 비즈니스 이메일 침해 공격, 그리고 가족의 목소리를 복제해 친척인 척 가장하는 가족 곤란 사기.​​

코소이에 따르면, 정치 관련 딥페이크가 가장 체계적인 위험을 초래한다고 합니다. 그는 러시아-우크라이나 분쟁 초기, 위조된 영상에서 지도자들이 잘못된 항복 발표를 하는 일이 있었다고 언급했습니다. 이러한 전술은 민주적 절차를 목표로 진화하고 있는데, 딥페이크를 이용해 정치인을 곤란한 장면에 등장시키는 영상이 선거 직전에 전략적으로 공개되어 후보자가 법적으로 대응할 수 없는 시점을 노린다고 합니다.​

소셜 미디어 이용자들은 시범의 효과에 크게 놀라움을 표했습니다. 한 시청자는 "딥페이크가 너무 정교해지고 있다. 구분하기가 점점 어렵다"고 했으며, 다른 시청자는 "대박. 솔직히 두 번째 파트도 딥페이크인 줄 알았다"고 인정했습니다. 트위터, 틱톡, 인스타그램 등 여러 플랫폼에서 영상이 빠르게 확산된 사실은 AI가 생성한 콘텐츠와 실제 콘텐츠를 구별하는 것에 대한 대중의 우려를 부각시켰습니다.​

타이슨의 시범은 딥페이크 감지 및 규제의 빠른 발전과 시점이 맞물려 있습니다. 2025년 미국에서는 동의 없는 딥페이크 콘텐츠를 겨냥한 최초의 연방법인 TAKE IT DOWN 법이 제정되었으며, 현재 47개 주가 딥페이크 관련 법률을 통과시켰습니다. 한편, Sensity와 Reality Defender 등 기업의 AI 감지 툴은 95~98%의 정확도를 보고하지만, 전문가들은 딥페이크 생성 기술과의 경쟁이 여전히 이어지고 있다고 경고합니다.

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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
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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