단기적으로 해결할 수 있을 것이라 보는 건 '딥페이크(deepfake)' 기술로 인한 문제다. 딥페이크는 많은 이들이 일어나지 않은 일을 일어난 것으로 믿게 만드는 문제를 만들고 있다. 딥러닝 기법으로 (영상과 음성을 조작해) 누군가 말하지 않은 것, 행하지 않은 것을 벌어진 일처럼 보이게 만든다. 이 기술이 너무 다루기 쉬워져서, 일반인 누구나 깃허브에 올라온 코드를 내려받아 아주 쉽게 쓰는 양상이 벌어지고 있다.

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누군가에게 영상과 사진이 제공됐을 때, 우리는 그게 조작됐을 가능성을 점수화하는 분류기(classifier) 기술을 개발했다. 초기 기술로 딥페이크 이미지를 분류한 결과, 생성 결과물을 학습한 대상 이미지의 판정시 99%대의 정확도를 보였다. 하지만 아예 생성 결과물을 접한 적 없는 이미지의 판정 정확도가 매우 낮았다. 이처럼 학습 안 된 이미지를 처리한 결과가 좋지 않은 게 기존 딥러닝 분류기 기술의 약점이었다.