250731 전자신문

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AI 딥페이크 분석, 과학수사에 도입	- 인공지능을 활용해 딥페이크 영상·음성의 진위 분석 모델을 과학수사 본격 도입 - AI 딥페이크 분석 모델은 영상 69만건, 음성 162만건 등 총 231만건의 데이터를 학습한 딥러닝 알고리즘 기반으로 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 파일에서 딥페이크 흔적을 탐지, 합성 확률과 시간별 변조율을 예측해서 딥페이크 여부 자동 판단, 눈·코·입 등 얼굴 특정 부위별 변조 식별 가능, 반복된 업로드로 발생한 데이터 손실이나 음질 저하 증거물 분석도 가능
피지컬 AI 전용 데이터·인프라 구축 필요	- 물리세계와 상호작용할 수 있는 인공지능 피지컬 AI의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 시각·언어·행동(VLA) 모델 특화 데이터 확보와 전용 인프라 구축 필요 의견 - 피지컬 AI 학습용 데이터는 로봇이 현실 세계의 작업을 학습·수행할 수 있는 기반이라는 점에서 LLM이나 비전 AI와 달리 구하기 어렵고 수집 비용 높음 - 피지컬 AI는 관성·중력 등 물리법칙에 대한 이해를 바탕으로 현실과 상호작용해 실제 현장에서 사람과 같이 능동적으로 행동하는 AI, LLM은 웹크롤링 등을 사용해 데이터 수집이 가능하지만 피지컬 AI 핵심인 VLA 모델은 행동 데이터가 필수 - 데이터 수집을 위해 시뮬레이터나 실증공간 등 충분한 인프라 필요