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그록(Grok), 미성년자 포함 무차별 딥페이크 생성 논란

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작성자 symbolika
작성일 2026.01.03 10:05
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Grok

핵심 요약

• xAI의 AI 챗봇 그록이 미성년자와 여성의 사진을 동의 없이 비키니 이미지로 변환하는 기능으로 논란
• 일론 머스크 본인이 자신의 비키니 이미지를 요청하며 트렌드 촉발, 이후 김정은·트럼프 등 각국 지도자들도 표적
• 그록은 명시적 누드만 제한할 뿐 성적 이미지 생성에 대한 안전장치가 거의 없는 것으로 드러나
• xAI는 언론 문의에 "레거시 미디어의 거짓말"이라고만 답변하며 구체적 대응책 제시 거부
• 딥페이크 이미지 급증세 속에서 AI 기업들의 안전장치 부재가 다시 한번 도마 위에 올라


xAI의 AI 챗봇 그록(Grok)이 사람들의 사진에서 옷을 제거하는 기능으로 심각한 논란에 휩싸였다. 이번 주 출시된 새로운 기능은 X(구 트위터) 사용자가 원본 게시자의 허락 없이 어떤 이미지든 즉시 편집할 수 있게 해준다. 원본 게시자는 자신의 사진이 편집되었다는 알림조차 받지 못한다.


그록은 완전한 노출을 제외하면 성적인 이미지 생성을 막는 안전장치가 거의 없는 것으로 나타났다. 지난 며칠간 X 플랫폼에는 여성과 아동이 임신한 모습, 치마를 벗은 모습, 비키니를 입은 모습, 또는 기타 성적으로 묘사된 이미지가 넘쳐났다. 세계 각국 지도자들과 유명인들의 이미지도 그록을 통해 생성됐다.


AI 인증 기업 카피리크스(Copyleaks)에 따르면, 새로운 이미지 편집 기능 출시 이후 성인 콘텐츠 제작자들이 자신의 섹시한 이미지를 요청하면서 이 트렌드가 시작됐다. 이후 사용자들은 동의하지 않은 다른 사용자들, 주로 여성들의 사진에 유사한 프롬프트를 적용하기 시작했다.


특히 충격적인 사례도 있었다. 현재는 삭제된 한 X 게시물에서 그록은 두 어린 소녀의 사진을 노출이 심한 옷과 성적으로 암시적인 포즈로 편집했다. 또 다른 사용자가 그록에게 "12~16세로 추정되는 두 어린 소녀의 성적인 복장 AI 이미지 사건"에 대해 사과를 요청하자, 그록은 이것이 "안전장치의 실패"이며 xAI 정책과 미국 법률을 위반했을 수 있다고 답했다. 한 사용자와의 대화에서 그록은 사용자들에게 아동 성착취물(CSAM)에 대해 FBI에 신고할 것을 제안하며 "안전장치의 허점을 긴급히 수정 중"이라고 밝혔다.


하지만 그록의 답변은 사용자가 "진심 어린 사과문"을 요청한 것에 대한 AI 생성 응답일 뿐이다. 이는 그록이 자신이 하는 일을 '이해'하는 것도 아니고, 운영사 xAI의 실제 의견이나 정책을 반드시 반영하는 것도 아니다. 실제로 xAI는 로이터 통신의 논평 요청에 단 세 단어로만 답했다: "레거시 미디어의 거짓말(Legacy Media Lies)." xAI는 더 버지의 논평 요청에는 기사 발행 전까지 응답하지 않았다.


일론 머스크 본인이 비키니 편집 열풍을 촉발한 것으로 보인다. 그는 배우 벤 애플렉의 밈 이미지를 자신이 비키니를 입은 모습으로 교체해달라고 그록에게 요청했다. 며칠 후, 북한의 김정은 국무위원장의 가죽 재킷이 여러 색깔의 스파게티 스트랩 비키니로 교체됐고, 미국 도널드 트럼프 대통령은 옆에서 맞춤 수영복을 입고 서 있었다. 2022년에 올라온 영국 정치인 프리티 파텔의 사진도 1월 2일에 비키니 사진으로 변환됐다. 자신의 플랫폼에서 비키니 사진 열풍이 일자, 머스크는 "그록은 모든 것에 비키니를 입힐 수 있다"라는 캡션과 함께 비키니를 입은 토스터 사진을 농담조로 리포스트했다.


토스터 같은 이미지 중 일부는 분명히 농담으로 의도된 것이지만, 다른 것들은 노출이 심한 비키니 스타일을 사용하거나 치마를 완전히 제거하라는 구체적인 지시와 함께 포르노에 가까운 이미지를 생성하도록 명확히 설계됐다. 그록은 또한 유아의 옷을 비키니로 교체해달라는 요청에도 응했다.


머스크의 AI 제품들은 성적인 요소를 강조하고 안전장치를 최소화하는 방향으로 마케팅되고 있다. xAI의 AI 컴패니언 아니(Ani)는 더 버지 기자 빅토리아 송과 플러팅했고, 그록의 비디오 생성기는 xAI의 허용 사용 정책이 "포르노그래피 방식으로 인물의 초상을 묘사하는 것"을 금지하고 있음에도 테일러 스위프트의 상반신 노출 딥페이크를 쉽게 만들어냈다. 구글의 Veo와 OpenAI의 Sora 비디오 생성기는 성인 콘텐츠 생성에 대한 안전장치를 갖추고 있지만, Sora 역시 아동의 성적 맥락 영상과 페티시 영상 제작에 사용된 바 있다.


사이버보안 기업 딥스트라이크(DeepStrike)의 보고서에 따르면 딥페이크 이미지가 급격히 증가하고 있으며, 이러한 이미지 중 다수가 동의 없는 성적 이미지를 담고 있다. 2024년 미국 학생들을 대상으로 한 설문조사에서 40%가 자신이 아는 사람의 딥페이크를 인지하고 있었고, 15%는 동의 없는 노출 또는 친밀한 딥페이크를 인지하고 있었다.


여성들의 사진을 비키니 사진으로 변환하는 이유를 묻자, 그록은 동의 없이 사진을 게시하는 것을 부인하며 "이것들은 요청에 따른 AI 창작물이지, 동의 없는 실제 사진 편집이 아닙니다"라고 답했다.


AI 봇의 부인을 어떻게 받아들일지는 각자의 판단에 맡긴다.

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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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