AI 윤석열과 이재명 챗봇, 대선 속의 AI

안녕하세요, 빅웨이브에이아이 김지혜입니다.

 

여러분들은 3월 9일이 어떤 날인지 아시나요?!

 

빨간날..!이 아니라..

 

3월 9일은 바로 “제20대 대선일”로 2월 4일 기준 한달 정도 앞두고 있는데요,

 

윤석열, 이재명, 안철수, 심상정, 허경영 등의 후보가 경쟁 중에 있습니다.

 

출처: 방송 3사 합동 초청 '2022 대선 후보 토론'

 

이번 대선에서 흥미로운 점은 바로 선거 유세에 AI 기술들이 활용되었다는 점입니다.

 

오늘은 선거에서 활용된 두 가지 AI 기술을 소개드리겠습니다!

 

AI 윤석열

 

먼저 AI 윤석열을 소개드리겠습니다.

 

윤석열 후보는 국민의힘의 유튜브 채널인 '오른소리'에서 AI 윤석열의 영상을 게시했습니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=F7yzl-NE4Y0 

본체보다 말을 잘하는 것 같은데?!

 

영상에서의 윤 후보는 고개를 돌리는 본인의 습관이 AI 기술로 구현되지 않은 부분에서 기술적 한계를 지적하고, 이를 구현할 수 있도록 산업 부흥을 이뤄내겠다고 발언합니다.

 

위 영상은 마치 윤석열후보가 직접 녹화한 영상처럼 보이지만, 실제로는 AI가 합성한 얼굴과 음성으로 만들어낸 영상입니다.

 

위키윤 사이트를 통해 국민들의 질문을 수집하고 선정하여 AI윤석열이 영상으로 답변하고 있습니다.

 

질문에 대해서 AI로 답변하는 방식은 아니고 입력되는 텍스트를 읽는 영상을 GAN 모델로 생성하는 구조로 판단됩니다.

 

실제 답변은 윤석열 후보의 의견이 반영되어 스크립트를 작성하는 구조로 예상됩니다.

 

AI 윤석열에 적용된 기술은 한번쯤 들어보셨을텐데요, 바로 딥페이크(deepfake) 기술입니다.

 

딥페이크

 

딥페이크는 딥러닝(Deep learning)과 페이크(Fake)의 합성어로 인공지능 기술을 활용해 기존 인물의 얼굴이나 특정 부위를 합성한 영상 편집물을 의미합니다.

 

딥페이크에 적용된 알고리즘은 GAN(Generative Adversarial Network)으로 이미지/음성/영상의 생성이나 합성 등의 분야에서 활용되고 있습니다.

 

GAN은 생성모델(Generator)과 분류모델(Discriminator)의 경쟁적 관계를 통해서 아주 유사한 샘플을 추출할 수 있습니다.

 

생성모델을 지폐위조범으로, 분류모델을 경찰관이라고 가정해보겠습니다.

 

지폐위조범은 계속해서 가짜 지폐를 만들고 경찰관은 이를 판별하는 방식으로 경쟁합니다.

 

그러면서 지폐위조범의 위조 실력과 경찰관의 판별 능력은 계속해서 향상되겠죠?

 

이러한 방식으로 GAN에서는 생성모델과 분류모델이 학습되어 원본에 가까운 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다.

 

서로의 자리에서 최선을 다하는 신경망들

 

이재명 챗봇

 

더불어민주당의 이재명 후보는 챗봇을 활용하여 선거 활동을 펼치고 있습니다.

 

 

해당 사이트에 접속하면 이재명 후보의 챗봇 서비스를 이용할 수 있습니다.

 

위의 챗봇 기술은 규칙 기반 챗봇으로 정해진 키워드를 입력하여 답변을 출력하는 방식입니다.

 

따라서 미리 설정한 키워드 규칙 외에는 답변이 불가능하다는 단점이 존재합니다.

 

촉촉한 초코칩을 모르다니..

 

이재명 후보에게 궁금한 점을 물어보는 정도로 사용할 수 있겠네요.

 

최근에는 챗봇 기술에 딥러닝 기술을 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 경험을 제공하는 서비스를 개발하고 있습니다.

 

특히 2020년 말에 공개된 '이루다'는 기존 챗봇에 비교적 자연스러운 대화 생성으로 주목을 받았습니다.

 

하지만 챗봇 성희롱과 데이터 수집의 법적인 문제에 의해서 이슈가 되어 서비스를 중지했었죠?

 

이러한 최신 챗봇 서비스에 탑재되는 딥러닝 알고리즘인 GPT에 대해서 소개드리겠습니다!

 

GPT

 

GPT(Generative Pretrained Transformer) 모델은 대용량 텍스트를 비지도 학습 기반으로 학습할 수 있는 딥러닝 알고리즘입니다.

 

텍스트 분류, 요약 등에서 강한 BERT와 비교하면 시퀀스 처리에 강하다는 장점이 있습니다.

 

시퀀스 처리에 강하다는 것은 텍스트 생성, 번역 등의 문제에서 강하다는 것입니다.

 

BERT는 랜덤으로 단어를 예측하는 방식으로 학습되는 반면, GPT는 순차적으로 단어를 예측하는 방식입니다.

 

BERT와 GPT 같은 모델들은 밑의 예시처럼 따로 레이블링 데이터가 필요없기 때문에 어떤 텍스트라도 쉽게 대용량으로 학습할 수 있습니다.

 

 

현재 일론 머스크의 OpenAI에서는 GPT3까지 모델이 공개되었고, GPT4를 개발 중에 있다고 합니다.

 

밑의 이미지는 조선일보 기사에서 발췌한 내용으로, GPT3 모델이 상당히 자연스러운 대화를 생성할 수 있다는 것을 보여줍니다.

 

심지어 Github에서는 코딩을 자동적으로 완성해주는 'Copilot' 서비스를 제공하고 있습니다.

 

사람과 GPT3의 대화, ""안의 발언이 인공지능

 

기사 전문을 보고 싶으신 분들은 밑의 링크를 참고하세요.

 

https://www.chosun.com/economy/2020/09/06/GXZASOYOYZGH5HRBNWXEG3QPG4/

[Mint] 지구 최강 인공지능 인터뷰...거짓말도 지어냈다, 섬뜩했다

 

마무리

 

이번 포스팅에서는 대선을 앞두고 선거유세에 활용된 AI 기술들을 살펴볼 수 있어 흥미로웠는데요,

 

제가 소개드린 2가지 사례 외에도 새로운물결 김동연 후보의 '윈디'와 대변인 '에이디', AI 이재명 등 다양한 기술을 활용하고 있습니다.

 

위의 사례들은 AI 기술을 정치 분야에서도 유용하게 활용될 수 있다는 점이 널리 알려지게 된 계기가 되었습니다.

 

 

AI기술이 인간이 구별하기 어려울 정도로 발전하면서 좋은 사례로 이용되는 경우도 많습니다.

 

하지만 딥페이크 악용, 챗봇의 윤리적 문제 등 위험성이 존재하기 때문에 기술에 대한 합리적인 규제가 필요하다는 생각도 드네요.

 

여러분들은 어떤 후보의 AI가 마음에 드시나요?

 

3월 9일 잊지마시고 여러분들의 소중한 권리를 행사하고 오시길 바랍니다!

 

포스팅 읽어주셔서 감사합니다!