MIT-Technology-Review,Peter Hall 15 Jul 2025
지난 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 비약적인 발전을 이루어 왔습니다. 특히 음성 합성 분야에서는 텍스트-투-스피치(Text-to-Speech, TTS) 기술이 비약적으로 향상되어 누구나 쉽게 실제 인간의 목소리와 구분하기 어려운 음성을 생성할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 기술의 발전은 동시에 심각한 문제도 야기하고 있습니다. 바로 인공지능이 사기나 범죄에 사용될 수 있는 가능성입니다. 이와 관련하여 최근 ‘기계 잊기(Machine Unlearning)’라는 기술이 떠오르고 있습니다.
이 기사에서는 기계 잊기 기술이 음성 합성 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 기계 잊기 기술은 특정 데이터나 정보를 모델에서 삭제하여 그 기억을 잊게 만드는 방법입니다. 예를 들어, 음성 합성 모델이 특정 인물의 목소리를 학습하고 있다면, 그 목소리를 잊게 하여 더 이상 그 목소리를 재현하지 못하도록 하는 것입니다. 이는 특히 음성 스푸핑과 같은 범죄를 예방할 수 있는 중요한 접근법으로 평가받고 있습니다. 기사에서 볼 수 있듯이, 이러한 기술은 사기와 같은 사회적 문제에 대한 해결책을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.
수많은 전문가들은 이러한 기계 잊기 기술이 AI 모델의 신뢰성과 윤리성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것이라고 말합니다. AI 기반의 텍스트-투-스피치 기술이 발전하고 있는 가운데, 이와 같은 기술들이 결합된다면 더 안전한 디지털 환경을 구축할 수 있을 것입니다. 또한, 기사에서는 이와 관련된 최신 연구 결과와 전망도 소개하고 있으니, 자세한 내용은 [원문]에서 확인하시기 바랍니다.
앞으로 AI 기술은 더욱 다양해지고 발전할 것이며, 이 과정에서 윤리성과 안전성을 강화하기 위한 노력이 필요합니다. AI가 사람의 목소리와 감정을 모방할 수 있는 능력이 향상될수록, 이를 악용할 가능성도 커지기 때문입니다. 이에 따라 기계 잊기 같은 혁신적인 기술이 중요한 역할을 할 것입니다. 앞으로 이러한 기술들이 어떤 방식으로 실용화될지에 대한 관심이 필요합니다.
[Article Summary]
Recent advancements in artificial intelligence, particularly in text-to-speech (TTS) technology, have led to the creation of convincingly realistic audio outputs, raising concerns about audio deepfakes used for fraud. A promising solution called “machine unlearning” is emerging, which can teach AI models to forget specific voices, potentially mitigating the risks associated with audio deepfakes. This innovative approach could help maintain the ethical use of AI technologies and reduce instances of sophisticated voice-based scams in the future, as detailed in the original article linked above.