[요약] 기존 이미지나 동영상 속 인물을 다른 사람의 초상으로 바꾸는 합성 미디어 딥페이크는 AI 기술을 활용해 제작된 합성 미디어다. 딥러닝(Deep learning)과 페이크(Fake)의 합성어인 딥페이크는 원본 사진에 합성하고 싶은 사진 혹은 영상을 입혀 만드는 합성 미디어라고 볼 수 있다. 딥페이크는 실제 산업 현장에서도 널리 활용되고 있다. 영국 축구선수 출신인 David Beckham은 말라리아 퇴치 캠페인 홍보 영상에서 중국어, 힌디어, 아랍어 등 9개 언어를 구사하며 내용을 전달한다. 해당 영상 기술을 지원한 기업인 Synthesia는 딥페이크 기반의 더빙기술을 활용하여 Beckham의 언어를 구현했다. 최근엔 의료계에서도 딥페이크 기술을 바탕으로 연구를 진행하고 있다. 딥러닝 알고리즘의 이미지 패턴 매칭 기능을 활용하여 질병 진단용 인공지능을 개발했다. 적대관계생성신경망(GAN)을 이용하여 원본 영상과 진위 여부를 구별할 수 없는 정확도의 딥페이크 의료영상을 만들어냈다. 딥페이크 영상은 인공지능이 질병을 학습하고 정확히 진단할 수 있도록 딥러닝 하는 데 사용된다. 환자의 사생활 침해에 대한 우려와, 의료용 3D 이미지 합성에 필요한 비용 때문에 의료영상을 분석할 데이터가 충분치 않았는데, 딥페이크 기술로 이를 해결한 것이다. 딥페이크 기술은 영상뿐 아니라, 오디오, 사진, 문서 등에서 다방면으로 활용되고 있다. 한편 악용되는 사례도 많다. 유명인의 신체를 무단 도용해 만든 딥페이크 포르노도 확산되고 있으며, 가짜 뉴스도 심각한 딥페이크 악용 사례이다. 유명인사의 얼굴을 합성한 딥페이크 뉴스가 난무함에 따라 정치적·사회적 불안감이 가중되고 있다. 전 세계적으로 딥페이크는 대량의 허위 정보를 통해 문제를 야기한다. 개인적 수준에서 따돌림, 명예 훼손, 재정적 손상, 신원 도용으로 이어질 수도 있다. 크게는 사이버 보안, 정치 선거에 고의 및 오용하여 큰 문제를 일으킨다. 정교한 조작 제작된 고품질 딥페이크는 진위 여부를 가리기 힘들다. SNS 계정을 이용한 딥페이크 범죄는 계정을 폐쇄할 경우 단속을 피할 수 있어, 처벌이 어렵다는 문제점을 가지고 있다.