[뉴스] 진짜인 줄 알았는데…네팔 참사 틈타 쏟아진 AI 영상 주의보

홍수로 마을이 잠기고 거센 물살에 다리가 무너지는 영상. 화면만 보면 네팔 현장에서 막 촬영된 재난 장면처럼 보입니다. 하지만 실제로는 AI가 만들어낸 이미지부터 과거 일본과 인도에서 발생한 산사태 영상까지, 서로 다른 콘텐츠가 네팔 참사로 둔갑해 SNS를 뒤덮었습니다.

지난 26일 네팔과 중국 티베트 접경 지역에서 홍수와 산사태가 발생한 뒤 페이스북, 엑스(X), 유튜브에는 현장 상황을 전한다는 게시물이 빠르게 올라왔습니다. 그중에는 홍수 전후의 마을 모습을 비교한 사진도 있었습니다. 계곡을 따라 집들이 들어선 평범한 마을이 순식간에 진흙에 묻힌 듯한 장면이었지만, 실제 위성사진이나 현장 사진이 아닌 AI 생성 이미지였습니다.

다리와 건물이 급류에 휩쓸리는 영상도 마찬가지였습니다. 일부는 AI로 처음부터 만들어졌고, 일부는 실제 영상을 AI로 변형한 콘텐츠였습니다. 더 큰 문제는 AI를 전혀 사용하지 않은 ‘진짜 영상’까지 가짜 정보로 활용됐다는 점입니다.

네팔 홍수 영상으로 수십만 회 이상 조회된 한 영상은 실제 자연재해를 촬영한 장면이었습니다. 그러나 촬영 장소는 네팔이 아니라 2021년 일본 시즈오카현 아타미시를 덮친 산사태 현장이었습니다. 원본 화면을 좌우로 뒤집은 뒤 네팔 홍수 영상이라는 설명을 붙여 재유통한 것입니다. 지난해 인도에서 촬영된 산사태 영상도 네팔 피해 장면으로 소개되며 온라인에 퍼졌습니다.

이처럼 실제 영상에 엉뚱한 장소와 시점을 덧씌운 콘텐츠는 AI 생성물보다 오히려 판별하기 어렵습니다. 사람과 건물, 물의 움직임이 모두 실제이기 때문에 손가락 모양이나 글자 왜곡 같은 AI 특유의 흔적도 발견되지 않습니다. 영상이 진짜라는 사실과 그 영상이 네팔 참사를 보여준다는 주장은 전혀 다른 문제인 셈입니다.

가짜 재난 콘텐츠가 재난 직후 폭발적으로 퍼지는 데에는 SNS의 구조도 영향을 미칩니다. 충격적인 화면일수록 이용자의 시선을 오래 붙잡고 공유를 유도합니다. 언제, 어디에서 촬영됐는지보다 장면이 얼마나 강렬한지가 확산 속도를 좌우하는 것입니다. 생성형 AI는 여기에 기름을 붓습니다. 몇 줄의 설명만 입력해도 홍수와 산불, 지진을 연상시키는 장면을 손쉽게 만들 수 있기 때문입니다.

결국 재난 영상을 볼 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 ‘얼마나 충격적인가’가 아니라 ‘어디에서, 언제, 누가 촬영했는가’입니다. 출처가 불분명한 영상은 즉시 공유하기보다 게시 시점과 원본 여부를 확인하고, 여러 언론이나 공식 기관의 발표와 대조해야 합니다. 재난 현장에서 무너지는 것은 다리만이 아닙니다. 사실을 확인하는 최소한의 절차가 무너지면, 거짓말이 구조 요청보다 먼저 사람들에게 도달할 수 있습니다.

진짜인 줄 알았는데…네팔 참사 틈타 쏟아진 AI 영상 주의보: 진짜처럼 보이는 가짜를 가려내는 법

사람과 건물, 물의 움직임이 모두 실제라면 그 영상은 믿어도 되는 걸까요? 반드시 그렇지는 않습니다. AI로 만든 장면보다 더 구별하기 어려운 것은 과거의 실제 재난 영상을 현재 발생한 다른 지역의 피해인 것처럼 꾸민 콘텐츠입니다.

네팔 홍수 영상으로 확산된 일부 게시물도 마찬가지였습니다. 화면 속 산사태와 급류는 실제 촬영물이었지만, 해당 영상은 네팔이 아닌 과거 일본과 인도에서 발생한 재난 현장을 담고 있었습니다. 영상 속 모든 요소가 진짜여도 장소와 시기가 거짓일 수 있다는 뜻입니다.

장면보다 먼저 확인할 것, 영상의 출처와 맥락

재난 영상을 접했다면 화면의 충격성보다 다음 정보를 먼저 살펴봐야 합니다.

• 최초 게시자가 누구인지 확인하기
• 촬영 날짜와 장소가 구체적으로 적혀 있는지 살펴보기
• 게시물 설명과 영상 속 지형·건물 모습이 일치하는지 비교하기
• 현지 언론, 정부 기관, 재난 당국의 발표와 대조하기
• 같은 영상이 과거 다른 재난 당시에도 사용됐는지 검색하기

특히 “방금 발생한 현장”이라는 설명만 있고 촬영 위치나 원본 출처가 없다면 주의해야 합니다. 영상 일부를 캡처해 이미지 검색을 하거나, 핵심 장면의 문구를 검색하면 오래된 영상인지 확인하는 데 도움이 됩니다. 좌우 반전이나 자막 변경으로 원본을 숨긴 사례도 있어 여러 장면을 나누어 검색하는 것이 좋습니다.

AI 흔적만 찾는 방식에는 한계가 있다

손가락 개수, 사람의 얼굴, 간판 글자, 물체의 움직임이 어색한지 살펴보는 방법은 AI 생성 영상을 판단할 때 참고할 수 있습니다. 하지만 최신 생성형 AI는 이런 오류를 빠르게 줄이고 있습니다. 영상 길이를 기준으로 판단하는 것도 안전하지 않습니다. 짧은 AI 영상을 이어 붙이거나 실제 영상 사이에 생성 장면을 섞을 수 있기 때문입니다.

따라서 “AI처럼 보이는가”만 따지기보다 이 콘텐츠가 어떤 과정을 거쳐 만들어지고 유통됐는지를 확인해야 합니다.

신스ID와 C2PA로 생성 이력 확인하기

구글의 신스ID(SynthID)는 AI가 만든 이미지·영상·음성에 눈에 보이지 않는 정보를 삽입해 생성 여부를 확인하는 기술입니다. 콘텐츠가 일부 편집되거나 압축된 뒤에도 해당 정보를 찾을 수 있도록 설계됐습니다.

C2PA는 콘텐츠의 제작 이력을 기록하는 표준입니다. 사진이 어떤 기기로 촬영됐는지, AI로 생성됐거나 편집됐는지 등의 정보를 파일에 남깁니다. 이 정보가 있다면 단순히 화면을 보는 것보다 콘텐츠의 출처와 변경 과정을 구체적으로 확인할 수 있습니다.

다만 두 기술이 모든 콘텐츠에 적용되는 것은 아닙니다. 플랫폼에 재업로드하거나 파일을 변환하는 과정에서 관련 정보가 사라질 수도 있습니다. 반대로 표시가 붙어 있다고 해서 영상 전체의 설명까지 사실이라는 의미도 아닙니다. AI로 제작된 장면인지와 실제 네팔에서 발생한 재난을 담았는지는 별도로 확인해야 합니다.

‘표시가 없다’고 진짜라는 뜻은 아니다

가장 중요한 원칙은 간단합니다. AI 생성 표시가 없다고 해서 실제 영상이라고 단정하지 않는 것입니다. 표시가 없는 이유는 실제 촬영물이기 때문일 수도 있지만, 해당 서비스를 사용하지 않았거나 정보가 삭제됐기 때문일 수도 있습니다. 애초에 과거 영상을 재활용한 허위 콘텐츠라면 AI 표시 자체가 나타나지 않습니다.

재난 상황에서 출처가 불분명한 영상을 발견했다면 즉시 공유하기보다 원본과 촬영 시점, 장소를 먼저 확인해야 합니다. 진위를 판단하기 어려운 콘텐츠는 “확인되지 않은 영상”으로 남겨두는 것이 가장 안전합니다. 충격적인 장면을 빠르게 퍼뜨리는 것보다 정확한 정보에 도달하는 일이 구조와 피해 대응을 늦추지 않는 방법이기 때문입니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202608301402i