“딥페이크 기술, 인공지능용 학습데이터 분야 게임체인저 급부상”

[서울경제TV=정창신기자] 최근 유명인의 가짜(fake) 이미지를 만드는데 사용되던 ‘딥페이크(deepfake)’ 기술이 AI 학습데이터 생성에 적극적으로 활용되면서 관련 기술 선점을 위한 특허 출원이 늘어나고 있다. 

9일 특허청이 한국, 미국, 유럽 등의 특허를 분석한 결과에 따르면 ‘딥페이크 기반 데이터 증강’ 분야의 최근 5년간 연평균 성장률은 135%로 나타났다. 지난 2015년 37건에서 2018년 1,124건으로 급증한 것. 기존 기술인 통계적 기법의 출원량을 뛰어넘었다는 설명이다.

출원인을 국적별로 살펴보면, 구글 등이 포함된 미국 출원인이 44%로 1위를 기록했고, 3위인 우리나라도 14.5%로 2위인 중국(18%)과 크게 차이가 나지 않고 있어 우리 기업들도 이 분야 기술 개발에 적극적인 것으로 분석된다.

특히 스트라드비전 등 우리 기업들의 출원이 2017년부터 빠르게 늘어, 우리나라 출원인의 유효 특허가 2018년 일본, 중국을 추월하는 등 우리 기업들의 기술경쟁력이 높아지고 있는 것으로 분석된다.

인공지능도 사람처럼 지속적인 공부가 중요한데, 인공지능 훈련에 필수적인 학습용 데이터의 양과 품질이 인공지능의 성능을 좌우하는 만큼 좋은 학습용 데이터를 많이 확보하기 위한 노력과 경쟁이 치열해 지고 있다는 분위기다.

인공지능 학습에 필요한 모든 데이터를 우리 주변 일상에서 쉽게 구하기 어려운 만큼 최근에는 기존 데이터를 변형 또는 재가공해서 AI용 학습데이터를 새롭게 만드는 기술이 주목받고 있다.

기존 데이터로부터 새로운 데이터를 만들어 내는 이른바 ‘데이터 증강’ 분야에서 최근에는 유명인의 가짜 이미지를 ‘합성’하는 기술로 알려진 딥페이크 기술이 새로운 게임체인저로 떠오르고 있다.

딥페이크 기술은 생성적 대립 신경망(GAN·Generative Adversarial Networks) AI 기술을 기반으로 하며, 특히 사람의 노력없이 고품질의 합성영상을 얻을 수 있는 획기적 기술로 평가받고 있다.

GAN은 2014년 몬트리올 대학 요슈아 벤지오 교수와 이안 굿펠로우가 처음 개발한 AI 생성 기술로, 가짜 예제를 만드는 생성 모델과 가짜 예제를 진짜와 구별하는 판별 모델의 대립적 구조 훈련 방식을 통해 실제 같은 가짜를 생성할 수 있어 가짜(fake) 이미지를 만드는데 널리 이용되고 있다.

최근 들어 이러한 딥페이크 기술은 야간 고속 주행 중 야생동물이 갑자기 나타나는 경우와 같이 수집하기 어려운 데이터를 새롭게 만들어 사용하는 데이터 증강 분야에 사용되고 있다.

경연정 특허청 인공지능빅데이터심사과 특허팀장은 “학습데이터가 인공지능의 성능을 좌우하는 상황을 고려할 때, ‘딥페이크 기반 데이터 증강’ 기술은 인공지능의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술로 평가된다”며 “특히 수년전 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 전망된다”고 말했다. /csjung@sedaily.com