아침에 커튼을 열면 투명 패널로 만든 창문에 날씨·기온 등 기상정보가 한눈에 들어온다. 냉장고는 사과·우유 등 보관물을 자동으로 인식해 상미기한을 전면 투명 패널을 통해 알려준다. LG가 최근 공개한 스마트홈 기술 소개 영상을 보면 인공지능(AI) 기술이 실생활을 얼마나 편리하게 만드는지 알 수 있다. AI 기술에는 '거품'이란 수식어가 따라붙을 때가 많다. 생산과 판단에서 단지 인간의 역할을 대체하는 역할에 불과해 새로운 부가가치를 창출하지 못한다는 것이다. 또 AI가 세상의 많은 변수를 제대로 반영하지 못하는, 극복하기 어려운 기술적 한계가 있어 최근의 대규모 투자가 과도하다는 지적도 나온다. 실제 AI기술은 불과 4~5년 전만 해도 뉴스 추천, 맞춤형 광고 등 온라인 마케팅에 사용하는 데 그쳤다. 그러나 최근에는 사람의 얼굴 표정과 목소리를 인식, 스스로 배워 모사하는 것부터 기업 최고경영자(CEO)의 경영판단과 기술장인의 노하우를 익혀 비즈니스 경쟁력을 높이는 수준까지 도달했다. 이들 기술을 통한 비즈니스 개발 작업도 뒤따르고 있다. 가짜가 진짜 위협하는 딥페이크 부작용 고민할 단계 지난 5월 레오나르도 다빈치의 명작 '모나리자'와 '마릴린 먼로'·'알버트 아인슈타인' 등이 마치 살아있는 것처럼 웃고 대화하는 영상이 등장해 화제가 됐다. 삼성전자 러시아 모스크바 AI 연구센터가 AI를 활용해 얼굴 이미지 사진을 동영상으로 변환한 기술이다. 세계적 수학·물리학 분야 논문 초고 사이트 아카이브(arxiv.org)에 게재돼 공개됐다. AI 영상합성 기술인 '딥페이크(deepfake)'와는 달리 이미지 인식을 통해 별도의 3차원 모델링 과정을 거치지 않아도 되는 게 특징이다. 영화나 온라인게임 화상통화 등에 이용될 수 있어 보인다. 이 영상에 음성생성 AI 기술과 홀로그램 기술을 접목하면, 역사 속 인물들이 마치 살아있는 듯한 착각을 불러 올 수도 있다. 유명인이 등장하는 새로운 영상물이나, 나만을 위한 메시지, 이미 세상을 떠난 사람을 추모하는 서비스 등에 활용될 수 있다. 이런 진짜 같은 가짜를 만드는 AI는 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목 받는 '생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network·GAN)' 기술이 등장하며 급진전을 이뤘다. 기존 딥러닝은 판단의 맞고 틀림을 사람이 일일이 라벨링을 해줘야 하는 데 비해 GAN은 AI가 스스로 정답을 찾아가는 비지도 학습 방식이다. 두 신경망 모델의 경쟁을 통해 스스로 학습하고 결과물을 만든다. 생성 모델을 통해 직접 이미 지나 음성을 만들어 낼 수 있다. 자율주행차의 이미지 인식 기술을 대폭 끌어올린 엔비디아의 기술도 GAN에 기초를 뒀다. 황보현우 하나벤처스 상무는 "이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등에서 최근 가장 각광받는 방식은 GAN으로, 초개인화가 가능해져 빅데이터의 가치는 더욱 상승하고 있다"며 "다만 가짜가 진짜를 위협하는 딥페이크와 같은 부작용은 고민해야 한다"고 설명했다. 이미지 인식 기술은 여러 부작용을 낳을 수도 있지만, 사회 문제를 해소하는 데에도 쓰일 수 있다.
최근 AI는 차세대 딥러닝 알고리즘, GAN의 등장으로 사람의 행동이나 특징을 배워 모사하는 수준까지 도달해 빅데이터의 가치를 올리고 있지만 딥페이크의 선례를 볼때 부작용에 대한 걱정 역시 안고 가야한다.