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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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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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