유명해야만 ‘얼굴이 명함’일까요?
Face recognition: 내 얼굴을 콕 집어 알아채는 AI의 원리
출입 통제가 엄격한 관공서. 진입을 시도하는 사람들은 입구에서부터 차가운 질문을 받습니다. “무슨 일로 오셨습니까?”. 엄연히 용무가 있지만 이런 질문을 몇 번 받으면 대부분의 사람들은 위축되기 마련입니다.
같은 장소에서 대조되는 풍경도 볼 수 있습니다. 반짝이는 세단에서 내린 귀빈 A 씨. A 씨의 움직임엔 막힘이 없습니다. 심지어 보안 요원들은 무전기를 통해 다음 동선에 있는 통제소에 귀띔까지 합니다. “A님, A님이 입구를 지나 이동 중에 있습니다. 스피드 게이트 오픈 부탁드립니다”.
이런 상황을 빗댄 관용어구가 있습니다.
A 씨는 얼굴이 명함이네
보안 요원 ㄱ씨는 실제로 처음 본 A 씨의 얼굴을 어떻게 알아봤을까요? 텔레비전이나 신문, 온라인 등 여러 매체를 통해 알게 모르게 ‘학습’을 진행했기 때문일 것입니다. 만약 보안 요원이 A 씨를 알아보지 못하고 출입을 통제하다가 상부로부터 타박을 받았다면 머쓱한 표정으로 이런 얘길 할지도 모릅니다.
‘제가 사람 얼굴을 익히는데 시간이 좀 걸리는 편입니다. 한 번에 못 알아 뵈어서 죄송합니다’.
인간관계에서 상대방을 식별하는 기준은 얼굴입니다. 하지만 사람마다 누군가를 알아보는 ‘눈썰미’의 수준은 천차만별이기에 이런저런 해프닝이 발생하곤 하죠.
퇴근한 보안요원 ㄱ씨. 집으로 향하는 지하철 안에서 스마트폰을 꺼내 들었습니다. 자주 접속하는 소셜 네트워크 서비스에 친구들과 함께 찍은 사진을 포스팅하려 할 때 사진 속 여러 사람의 이름이 제시돼 쉽게 태그 할 수 있었습니다. AI가 사진 속 얼굴들을 인식했기 때문이죠. 마치 ㄱ씨가 근무중에 A라는 유명인을 알아본 것처럼요.
각 인물의 특징점을 추출해내는
AI
핵심은 수백만 장의 얼굴 사진 데이터베이스를 '학습'한 AI가 각 인물의 특징점을 추출해 내는 데 있습니다. 같은 사람의 특징끼리 모아주고 다른 사람이 가진 특징은 멀리 떨어뜨리는 것이 기본 원리입니다. 눈썰미 좋은 사람은 스쳐 본 사진만으로도 특정인을 구분할 수도 있지만, 인공지능이 개개인을 구별하기 위해서는 엄청난 학습 과정이 뒷받침돼야 하는 것이죠.
영화 <mission impossible 4>의 한 장면. 얼굴 인식 시스템으로 특정인을 찾아내고 있다.이렇게 ‘열공’한 얼굴 인식 AI는 현실에서 어떻게 쓰이고 있을까요?
몇몇 직장인들은 출퇴근 시간에 이미 얼굴인식 AI 시스템을 지나쳤을지도 모릅니다. 기존에 출입증을 태그 하며 지나가야 했던 스피드 게이트도 얼굴 인식 기술을 적용해 별도의 행동 없이 순식간에 통과할 수 있게 됐기 때문이죠. 뿐만 아니라 동명이인을 구별 못 해 잘못 올린 사진이나 인물 정보를 자동으로 수정하는 것도 가능해집니다. 간혹 뉴스상에서 엉뚱한 동명이인의 사진이 거론되어 화제가 될 때가 있는데요, 이런 해프닝이 원천 차단될 수 있습니다.
그간 “얼굴이 명함이죠”라는 표현은 유명인에게만 쓰였습니다. 얼굴 인식 AI가 발전을 거듭한다면 누구에게나 이런 표현이 통용될 것 같습니다.
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