◆ 생성적 적대 신경망은 미국 매사추세츠공과대학(MIT)이 선정한 '10대 혁신 기술' 가운데 하나로 인공지능(AI)의 일종이다.

인공지능이 혁신으로 여겨지는 이유는 스스로 학습해 더 영리해진다는 점이지만 학습용 자료를 인간에게 의존한다는 한계가 있다.

GAN은 이것보다 조금 더 진화한 개념이다. 결투신경망으로도 불리는 GAN은 서로 다른 두 개의 AI가 상호 경쟁을 거쳐 인간의 개입 없이 성능을 진화시켜나가는 방식이다. 수동적으로 학습하는 기존의 인공지능과 다르게 능동적으로 습득하는 인공지능의 초석으로 평가받는다.

GAN은 개념적으로 이미지를 만드는 '생성자(generator)'와 이미지의 진위를 가리는 '감별자(discriminator)'를 경쟁하게 만드는 방식으로 학습한다. 생성자는 위조꾼처럼 가짜 콘텐츠를 만들면 감별자는 경찰처럼 진짜와 유사한지를 판단하는 것이다. 이 과정이 반복되면서 생성자는 감별자가 진위를 가리기 힘든 수준까지 콘텐츠를 개선할 수 있다.

GAN의 성과는 이미 정보기술 업계에 충격을 주고 있다. 미국 비주얼 컴퓨팅 기업 엔비디아는 자사의 그래픽처리장치(GPU)에 GAN을 최적화해 유명인 20만명의 사진을 컴퓨터가 학습하게 한 뒤에 실제 존재하지 않는 사람들의 사진을 무한대로 생성해낼 수 있다는 것을 보여줬다. 일반인들은 이 창작물을 거의 구분하지 못했다.

GAN이 사람을 현혹할 만큼 무서운 속도로 성장하면서 우려의 목소리도 따라 나온다. 과거에도 이미지를 합성하면서 문제가 없었던 것은 아니지만, GAN의 등장 이후로는 진위를 가리기 힘들 정도로 이미지뿐 아니라 오디오, 영상 등의 가짜 디지털 콘텐츠가 범람할 수 있다는 것이다. (국제경제부 진정호 기자)

(서울=연합인포맥스)

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