정부가 딥페이크 관련 법안 시행을 지연하고 있다는 비판에 직면해 있으며, 특히 Grok AI의 등장과 그 오용 가능성이 부각되면서 이러한 비판이 더욱 거세지고 있습니다. 비판론자들은 이러한 지연으로 인해 사회가 허위 정보 유포 캠페인 및 신분 도용을 포함한 이 기술의 악의적인 응용에 취약해진다고 주장합니다.
비판의 핵심은 딥페이크 제작 및 배포를 구체적으로 겨냥하는 법률의 초안 작성 및 제정 속도가 느리다는 인식에 있습니다. 딥페이크는 본질적으로 기존 이미지나 비디오 속의 사람을 다른 사람의 모습으로 대체하는 합성 미디어입니다. 이는 정교한 인공 지능 기술, 주로 딥러닝 알고리즘을 사용하여 달성됩니다. 이러한 알고리즘은 방대한 이미지 및 비디오 데이터 세트를 분석하여 사람의 얼굴 특징, 표정 및 매너리즘을 학습하고, 이를 통해 비디오 또는 오디오 녹음에서 해당 사람의 모습을 다른 개인에게 설득력 있게 덧씌울 수 있습니다.
이러한 우려는 xAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)인 Grok AI의 기능으로 인해 더욱 증폭됩니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련되어 인간 수준의 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 질문에 포괄적으로 답변할 수 있습니다. LLM은 수많은 유익한 응용 분야를 가지고 있지만, 설득력 있는 가짜 뉴스 기사를 만들고, 개인이 말하지 않은 내용을 현실적으로 들리는 오디오로 생성하고, 심지어 딥페이크 비디오 제작에 기여하는 데 악용될 수도 있습니다.
디지털 권리 옹호자인 로라 크레스는 "딥페이크 규제를 늦출수록 광범위한 조작과 우리 기관에 대한 신뢰가 무너질 위험이 커집니다."라며 "Grok AI와 유사한 기술은 강력한 도구이지만 적절한 안전 장치가 없으면 무기로 사용될 수 있습니다."라고 말했습니다.
딥페이크 규제를 둘러싼 논쟁은 복잡합니다. 한편으로는 딥페이크의 잠재적 피해로부터 개인과 사회를 보호해야 할 필요성이 있습니다. 다른 한편으로는 혁신을 억누르고 표현의 자유를 침해할 수 있다는 우려도 있습니다. 모든 법률은 이러한 상충되는 이해 관계 사이에서 미묘한 균형을 이루어야 합니다.
딥페이크 규제에 대한 몇 가지 접근 방식이 고려되고 있습니다. 여기에는 딥페이크에 대한 면책 조항 요구, 악의적인 딥페이크 제작 및 배포를 범죄화, 딥페이크 탐지를 위한 기술적 솔루션 개발 등이 포함됩니다. 일부 연구자들은 디지털 콘텐츠에 워터마크를 찍거나 지문을 찍어 조작된 미디어를 더 쉽게 식별할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있습니다. 다른 연구자들은 비디오 및 오디오 녹음을 분석하여 딥페이크 조작의 징후를 탐지할 수 있는 AI 기반 도구를 개발하고 있습니다.
정부는 딥페이크로 인한 문제에 대처하기 위해 노력하고 있으며 관련 법안을 적극적으로 추진하고 있다고 밝혔습니다. 그러나 비판론자들은 특히 AI 기술의 급속한 발전을 고려할 때 그 과정이 너무 오래 걸린다고 주장합니다. 다음 단계는 전문가, 이해 관계자 및 대중과의 추가 협의에 이어 관련 입법 기관에서 법안 초안 작성 및 도입이 될 가능성이 높습니다. 법안 제정 시기는 여전히 불확실합니다.
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