최근 태국에서 딥 페이크를 이용해 경찰로 속여 말하여 돈을 뜯어내려 한 콜센터 사기범들이 있다고 알려졌다.

딥 페이크(Deepfake)란, 인공지능기술인 딥러닝(deep-learning)과 거짓(fake)의 합성어로, 기존 “영상의 CG 합성”을 인공지능 기술로 진화시킨 것을 말한다. 특히, 유명인의 얼굴이나 모습을 가공한 영상이 많으며, 음성변조에도 이용하기도 한다.

유명인의 가짜(fake) 이미지를 만드는데 사용되던 딥페이크(deepfake) 기술이 AI 학습데이터 생성에 적극적으로 활용하고 있어 관련 기술 선점을 위한 특허 출원이 늘어나고 있다.

사람처럼 인공지능도 지속적인 공부가 필요하다. 인공지능 훈련에 필수적인 학습용 데이터의 양과 품질이 인공지능의 성능을 좌우하는 만큼 좋은 학습용 데이터를 많이 확보하기 위한 노력과 경쟁이 치열해지고 있다.

인공지능 학습에 필요한 데이터를 우리 주변에서 쉽게 구하는 어려운 점이 있다. 그러므로 최근에는 가지고 있던 기존 데이터를 변형 또는 재가공해서 AI 용 학습데이터를 새롭게 만드는 기술이 주목받고 있다. 딥페이크 기술을 이용해 기존의 가지고 있던 데이터를 이용해 새로운 데이터를 만들어 내는 기술을 활용하고 있다.

야간 고속 주행 중 야생동물이 갑자기 나타나는 경우와 같이 수집하기 어려운 데이터를 새롭게 만들어 사용하는 데이터 증강 분야에 적극적으로 사용되고 있다.

특허청 분석 결과에 따르면, 학습데이터의 중요성이 높아지면서 AI 데이터 생성 관련 전 세계 특허 출원이 지속해서 늘어나고 있으며, 그중에서도 최근 5년간 ‘딥페이크 기반 데이터 증강’ 분야의 성장률은 무려 135%로 기록되었다. 출원인의 국적별로 살펴보면, 미국이 44%로 1위를 차지하였고, 2위는 중국이 18%를 차지하였고, 3위는 14.5%로 우리나라가 차지하였다. 2위와 3위의 차이가 크지 않은 것으로 보아 우리나라 기업들도 이 분야 기술 개발에 적극적인 것으로 보인다.

경연정 특허청 인공 지능 빅데이터 심사과 특허팀장은 “학습데이터가 인공지능의 성능을 좌우하는 상황을 고려할 때, ‘딥페이크 기반 데이터 증강’ 기술은 인공지능의 성능을 획기적으로 향상할 수 있는 기술로 평가된다” 라며, “특히 수년 전 인공지능의 시대를 열었던 딥러닝 기술과 비슷하게 딥페이크 기술 관련 논문과 특허가 동시에 증가하고 있어, 딥러닝처럼 딥페이크 기술이 산업적, 학문적 가치가 높은 인공지능의 핵심 기술로 자리매김할 것으로 전망된다고”고 말했다.

출처: 특허청