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[IT뉴스]AI가 만든 가짜 생물 사진에 과학계 '발칵'
온카뱅크관리자
조회:
7
2026-10-18 11:37:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="1M7Mgg3Gd8"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ff7a00820f5940e174cb7921c496f264430b880c54b1c48fe72575f6d12fe701" dmcf-pid="tRzRaa0Hi4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 6월 15일 말레이시아에서 관찰된 것으로 아이내추럴리스트에 등록된 사마귀 사진는 인공지능(AI)으로 조작된 것이란 사실이 밝혀졌다. iNaturalist 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/18/dongascience/20261018113602659eenm.png" data-org-width="680" dmcf-mid="5oJmTTx2M6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/18/dongascience/20261018113602659eenm.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 6월 15일 말레이시아에서 관찰된 것으로 아이내추럴리스트에 등록된 사마귀 사진는 인공지능(AI)으로 조작된 것이란 사실이 밝혀졌다. iNaturalist 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="6af448518995708f5a213dbaf24d1e2cca274f42a892b380398f310cc09c5263" dmcf-pid="FeqeNNpXef" dmcf-ptype="general">잎사귀처럼 위장한 사마귀 사진이 인공지능(AI)으로 만든 가짜라는 사실이 확인됐다. 전문가들은 정교한 AI 조작물이 과학 데이터베이스를 오염시킬 수 있다고 우려하고 있다. </p> <p contents-hash="bc6dcb73f144ed58edb26ee6e7b1214221f6adfb4e11e4d4700d6789d06008be" dmcf-pid="3606ii5TdV" dmcf-ptype="general">뉴욕타임즈의 16일(현지시간) 보도에 따르면 미국 시민과학 플랫폼 ‘아이내추럴리스트(iNaturalist)’에 새로운 종처럼 보이는 사마귀 사진이 올라왔다. 시민과학은 일반 시민이 과학 데이터 수집·관찰·분석 등에 참여하는 연구 방식이다. 아이내추럴리스트는 과학자뿐 아니라 전 세계 일반인들이 동식물 관련 정보를 올릴 수 있는 플랫폼이다. </p> <p contents-hash="08ae5e38ad73c6454bfba1600e85496aab66bbb54866f083dce220691513507f" dmcf-pid="0PpPnn1ye2" dmcf-ptype="general">시민과학이 필요한 이유는 방대한 데이터를 축적하는 데 유용하기 때문이다. 과학자들만으로 광범위한 지역의 생물종을 모두 관찰하기 어렵다. </p> <p contents-hash="6fc90d6ab17ecef240cb755b19e5370ebc24fb0452722e3544b3fe1e789f3dcc" dmcf-pid="pQUQLLtWM9" dmcf-ptype="general">아이내추럴리스트에 올라오는 대부분의 생물 사진은 이미 알려진 생물의 사진이다. 하지만 드물게는 학술 논문에 발표할 만한 사진이 올라오기도 한다. 기존에 관찰된 적이 없는 생물종이나 이미 알려진 생물의 특이한 행동 등이다. </p> <p contents-hash="aecd9a92ac96ede4d86c8682195acac5db2bd8410b0f38c511a2b2095935e25a" dmcf-pid="UxuxooFYdK" dmcf-ptype="general">최근에는 새로운 형태의 사마귀 사진이 올라왔다. 방패 모양의 납작한 낙엽 형태로 위장하는 는 사마귀 사진이다. 이 사진은 전문가들의 분석을 통해 AI로 만들어낸 가짜 이미지라는 점이 드러났다. </p> <p contents-hash="1b99df7ea679a877e3ed5662a0176e3f9cf979ffcf7ce288c05d3d5e26dd45de" dmcf-pid="uM7Mgg3Gdb" dmcf-ptype="general">과학계는 AI가 연구 시간 단축, 비용 절감 등의 이점을 일으키지만 엄청난 양의 잡음이 발생하는 원인이 될 수 있다는 점을 우려해왔다. 특히 부실한 논문들이 늘어나면서 AI로 작성한 논문을 견제하는 장치가 필요하다는 목소리가 그간 높았다.</p> <p contents-hash="162625ef66bda4efd2f4327d8a3eff45b7746390e6575f09dc3dab2b80fa5765" dmcf-pid="7RzRaa0HMB" dmcf-ptype="general">전통적인 학술지보다 검증 절차가 덜 엄격한 논문 사전공개 사이트인 ‘아카이브’는 AI를 이용한 저품질 연구물들이 폭증하면서 최근 제출자 1인당 월간 논문 제출 건수 등을 제한하기로 했다. </p> <p contents-hash="deaea6cab478eb50d74c2eaa44b8e689ef7965107764ae8a150930910e440379" dmcf-pid="zeqeNNpXiq" dmcf-ptype="general">아이내추럴리스트 같은 시민과학 플랫폼도 안전장치를 검토해야 하는 상황에 이르렀다. 미국 코넬대가 운영하는 조류 관찰 기록 시민과학 플랫폼인 ‘이버드(eBird)’도 AI로 만든 데이터를 걸러낼 수 있는 시스템을 도입한다고 발표했다. </p> <p contents-hash="0d98b9d9c3cb498ce8e057c4eaecd37170ff3fa4763028cae20ca3ef1c5bae3f" dmcf-pid="qdBdjjUZdz" dmcf-ptype="general">시민과학은 단순 오락 활동이 아니다. 국제 비영리단체 ‘세이프캐스트(SafeCast)’는 시민과학을 활용해 방사선과 대기의 질 데이터를 수집하고 ‘시티즌 오브 더 리프(Citizens of the Reef)’는 시민과학을 이용한 산호 추적으로 해양 생태계의 건강 상태를 파악한다. </p> <p contents-hash="1e365dcdb52f58298a16080494b47646ff44b69b984168034bec326e516c7d57" dmcf-pid="BJbJAAu5L7" dmcf-ptype="general">시민과학은 과학 및 사회에 강력한 영향력을 미칠 수 있다는 점에서 데이터의 신뢰성이 중요하다. 아직까지 아이내추럴리스트, 이버드 등의 시민과학 플랫폼에 의도적으로 조작한 가짜 이미지가 올라오는 사례는 많지 않은 것으로 전해진다.</p> <p contents-hash="fab39c9ef6558784da617451f98329a2ebbc24860f1bc94526640f62de2abb49" dmcf-pid="biKicc71nu" dmcf-ptype="general">자원봉사자들이 선의로 사진을 보정하다가 생물의 색이 바뀌거나 새로운 무늬가 포함되는 등의 문제가 발생하는 일은 상대적으로 잦은 편이다. 나쁜 의도로 사진을 조작하지 않더라도 이런 사진들이 쌓이면 과학 데이터베이스가 오염될 수 있다. 이는 생물종을 식별하는 AI 모델에도 혼란을 일으킬 수 있다. </p> <p contents-hash="cd5ee3e55b553427dea0aa6fe3bf2bf8fb351b93d834dcd67466a6897782c379" dmcf-pid="KiKicc71MU" dmcf-ptype="general">시민과학은 누구나 참여할 수 있다는 개방성을 바탕으로 발전해왔지만 AI 시대에는 개방성을 유지하면서 데이터 검증 체계를 더욱 강화해야 하는 과제를 안게 됐다. 전문가조차 식별하기 어려울 정도로 가짜 데이터가 정교해지면서 과학 데이터의 신뢰성을 확보하는 일이 더욱 중요해졌다는 게 전문가들의 지적이다.</p> <p contents-hash="aec2d53a170aa8f8554db1cb631bc50d64ea031eca191598c3b530ddea7358ae" dmcf-pid="9n9nkkztRp" dmcf-ptype="general">[문세영 기자 moon09@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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