지난 10월 논문공개사이트인 아카이브(Arxiv)에 흥미로운 논문이 실렸다. 미국 캘리포니아대학 샌디에이고 캠퍼스 연구팀이 사람이 그린 그림 스타일을 배운 뒤 그 스타일 그대로 그림을 그릴 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다는 내용이다. 이 시스템은 두 개의 알고리즘로 구성됐다. 하나는 ‘컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network·CNN)’ 기술. 문장이 그림 등의 스타일, 구조, 패턴을 분석하는 기능을 말한다. 연구팀은 CNN으로 전자상거래사이트 ‘아마존’에서 인기를 끄는 신발, 모자 등의 아이템을 인식하게 했다. 그 정보를 ‘생성적 대립쌍 신경망(Generative Adversarial Network·GAN)’에 적용해 소비자에게 인기를 끌 만한 이미지를 그려내도록 했다. 그러자 인공지능은 그 결과를 업그레이드해 사용자에게 호감을 얻을 수 있는 이미지를 생성했다.

왼쪽이 진짜이고 오른쪽은 GAN으로 만든 가짜 사진. 사진=devblogs.nvidia.com

또 다른 실험도 이어졌다. 대중으로부터 인기를 얻고 있는 헐리우드 스타들의 얼굴 이미지를 분석하게 한 뒤 그 데이터를 기반으로 새로운 이미지를 만드는 실험이었다. 그 결과 믿기 힘들 정도의 멋진 얼굴 모습이 만들어졌다. GAN을 창안한 사람은 인공지능 전문가인 이언 굿펠로우. 그는 2014년 세계 최초로 이 기술을 소개해 세상을 놀라게 했다.

페이스북 인공지능 연구소 디렉터인 얀 르쿤 뉴욕대 교수는 인공지능 분야에서 GAN을 가장 중요한 기술로 꼽았다. GAN에 ‘생성적 대립쌍’이란 용어가 들어간 것은 ‘감식자(Discriminator)’와 ‘생성자(Generator)’라는 서로 경쟁하는 2개의 신경망으로 구성돼 있기 때문이다. 이 두 신경망이 충돌하면서 발생하는 차이점을 수정해나가고, 궁극적인 균형점, 즉 진짜와 같은 가짜를 생성해낸다. 이언 굿펠로우는 ‘내쉬 균형(Nash Equilibrium)’, 즉 합리적 판단을 하는 상호간의 게임이론을 적용해 GAN을 창안했다. 문제는 이 기술이 상용화될 경우 사회에 악영향을 미칠 수 있다는 점이다. GAN이 그려낸 이미지를 보면 실제와 거의 똑같아 이미지 관련 가짜 뉴스가 난무하고 이미지 관련 제도 전반에 대혼란을 불러올 수 있다.

이강봉 과학칼럼니스트

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