AI가 만든 10만 개의 얼굴 사진...제너레이티드포토, '100K Faces Project' 공개

진짜와 가짜의 경계가 갈수록 모호해진다. 오히려 가짜의 세상이 더욱 현실처럼 여겨질 때도 있다. 현실 앞에 ‘가상’이란 수식어가 붙고, 현실이 ‘증강’이라는 머리 표를 달면서, 경계를 구분 짖는 것이 점점 의미가 없어지고 있다. 그러는 사이 신기하고 재미있는 기술 정도로 여겨지던 ‘객체’가, 변하지 않고 불가능할 것 같은 것들을 바꾸며 종횡무진인 ‘주체’가 되어가고 있다. 기계학습과 인공지능 얘기다. 

 

단 하루도 인공지능이나 기계학습에 관한 뉴스나 소식이 빠질 수 없는 세상이 됐다. 변함없이 구태의연하게 반복되는 정치만큼이나 이슈가 많지만, 정체 또는 퇴화를 거듭하는 정치와는 달리 진화 또는 혁신의 길을 걷고 있다. 그 변신과 변화의 속도는 어지간한 정도로는 놀라지도 않을 만큼 가속도가 붙었고, 확장과 다양성을 보면 적지 않은 사람들이 우려와 두려움의 목소리를 내는 것이 무리가 아닐 정도다. 

 

2년간 69명의 모델을 동원해 촬영한 2만 9,000장 이상의 사진을 머신 러닝으로 학습시켜 생성해 낸 가상의 인물사진. ‘100K Faces Project’를 통해 비상업적인 용도로 출처를 밝히면 누구나 무료로 사용할 수 있는 10만 개의 인물사진이 공개됐다.(사진:GENERATED.PHOTOS)

 

제너레이티드 포토스(GENERATED PHOTOS)가 공개한 ‘100K Faces Project’는, 새롭거나 놀랍지도 않으면서 우려와 공포를 느끼게 할 수도 있는 프로젝트다. 프로젝트 개념은 간단하다. 인공지능이 만들어낸 10만 개의 사람 얼굴 사진을 공개하고, 이를 비상업적인 용도라면 누구나 무료로 사용할 수 있도록 하는 것이다. 물론 10만 개의 사진 속에 등장하는 인물은 모두 인공지능이 만들어 낸 가짜 얼굴이다.

 

실존하지 않지만 진짜와 구별할 수 없는 사진이다. 더구나 얼굴 부분만 클로즈업해서 촬영한 이른바 헤드샷(headshot)이라, 가짜라는 것을 알고 보면서도 가짜임을 인식하지 못한다. 프로젝트의 취지는 나름 공익적이고 나쁘지 않다. 디자인 작업에서 수없이 많이 사용되는 인물 사진을, 부담 없이 공짜로 사용할 수 있도록 하자는 취지에서 시작됐다는 것이 프로젝트 그룹의 설명이다. 

 

디자인 작업에 사용할 고품질의 적당한 사진을 검색하는 것은 많은 시간이 소요되는 일이다. 물론 만만치 않은 비용도 지출해야 한다. 웹이나 모바일 앱을 위한 사용자 인터페이스, 홈페이지, 이메일이나 뉴스레터, 프레젠테이션, 리플렛이나 유인물, 챗봇이나 아바타 등 인물 이미지를 사용해야 하는 곳은 넘쳐난다. 하지만 제너레이티드.포토라는 출처만 밝히면 누구나 무료로 사용할 수 있다. 고품질의 인물 사진을 사용해야 하는 일이 많은 사람에게는 반가운 일이 틀림없다. 

 

하지만 밝은 면이 있으면 어두운 면이 없을 수 없다. 가짜 얼굴을 구하기 쉬워진 만큼, 가짜 신분을 만드는 것도 그만큼 쉬워질 것이다. 가짜 신분증을 만드는 데 악용될 수도 있고, 소셜네트워크 계정 프로필을 가짜 얼굴로 채워 넣을 수 있다. 이미 페이스북, 인스타그램 등의 소셜네트워크에 존재하는 가짜 얼굴과 신분으로 만든 가짜 계정은 수많은 문제를 만들고 있다.

 

이번 프로젝트를 진행하고 있는 그룹은 20명의 다양한 전문가들로 구성되어 있다. AI 엔지니어, 사진작가. 메이크업 아티스트와 스타일리스트, 리터치 아티스트, 데이터 라벨링 팀, 프리랜서 모델 등이 참여하고 있다. 프로젝트를 위해 지난 2년 동안 69명의 모델과 함께 약 2만 9,000장 이상의 사진을 촬영했다. 사진 품질이 일관성을 갖도록 촬영 환경을 유지하고, 촬영된 사진을 분류하고 태그를 지정하는 작업 등을 병행했다. 

 

이렇게 촬영한 실제 사진을 독창적인 머신 러닝 데이터 세트를 이용해 가상의 사진을 만들었다. 이를 위해 머신 러닝 모델을 생성하고, 대량 이미지 생성을 위한 스크립팅 소트프웨어를 개발했다. 인물 사진 생성작업에는 엔비디아의 스타일GAN(StyleGAN;Style Generative Adversarial Network)을 활용했다. 이를 통해 초기에는 이상한 얼굴을 하거나 품질이 떨어지는 인물사진을 현재 수준의 고품질 이미지를 생성할 수 있었다고 프로젝트 그룹은 밝혔다.