 GAN은 이미지, 영상, 음성 합성 등 이미 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
  사람 얼굴은 물론 동물을 비롯해 어떠한 것이라도 학습만 하면 인공지능이 현실과 거의 비슷하게 만들어낼 수 있습니다.
  GAN이 등장한 이후 더 정확하고 진짜와 비슷한 이미지를 만들기 위해 기존 GAN을 보완하는 다수의 기술이 등장했습니다.
   딥페이크에 활용되는 GAN의 연구는 급속히 증가하고 있습니다.
  2016년 74건이었던 연구 논문은 2019년 1,207건으로 대거 늘어났습니다.
  또한, 기존 GAN 모델을 보완하는 DCGAN(Deep Convolutional GAN), SRGAN(Super Resolution GAN) 등 새로운 알고리즘이 등장했고, IT 기업 엔비디아는 여러 GAN의 단점을 보완하는 StyleGAN을 공개했습니다.
  StyleGAN이 등장하면서 기존 GAN 모델보다 더욱 향상된 얼굴 이미지가 생성되기 시작했습니다.
 딥러닝 GAN 알고리즘이 발전하면서 딥페이크의 확산도 불러왔습니다.
  가장 큰 변화는 인공지능 관련 종사자만 가능했던 GAN의 활용과 딥페이크 기술이 일반 사용자도 다룰 수 있는 환경으로 바뀌었다는 점입니다.
  레딧의 한 사용자는 ‘페이크앱(FakeApp)’이라는 애플리케이션을 만들었습니다.
  딥페이크 제작용 데스크톱 응용프로그램을 설치하면 개인이 보유하고 있는 데이터를 통해 누구나 딥페이크를 만들 수 있도록 했습니다.
  해당 프로그램을 제공하던 사이트는 폐쇄됐지만, 딥페이크를 위한 딥러닝 알고리즘은 깃허브(GitHub)에서 오픈소스로 제공되고 있습니다.
    과연 우리에게 필요한 기술인가?  2018년 4월 버즈피드는 한 영상을 공개했습니다.
  버락 오바마 전 미국 대통령이 등장한 영상인데, 이는 딥페이크로 제작된 영상이었습니다.
  영화 ‘겟아웃’, ‘어스’ 등으로 유명한 영화감독 조던 필이 오바마 전 대통령을 연기했습니다.
  오바마 전 미국 대통령의 딥페이크 영상을 만드는 데 걸린 시간은 3일도 되지 않았습니다.
  이 영상을 통해 많은 사람이 딥페이크의 위력을 실감했습니다.
   문제는 딥페이크 영상이 이러한 유명 정치인, 연예인 등 이미지 데이터를 확보하기 쉬운 사람들에게 적용되고 있다는 점에서 출발합니다.
  네덜란드의 사이버 보안 연구 회사인 '딥트레이스'의 보고서에 따르면 전 세계 딥페이크 영상의 대부분은 음란물(96%)입니다.
  특히, 이 음란물에 등장한 얼굴의 25%는 한국 여자 연예인입니다.
 
딥러닝 GAN 알고리즘이 발전하면서 딥페이크의 확산도 불러왔습니다. 가장 큰 변화는 인공지능 관련 종사자만 가능했던 GAN의 활용과 딥페이크 기술이 일반 사용자도 다룰 수 있는 환경으로 바뀌었다는 점입니다.