Google Images 출시 25주년을 맞아 검색 기능이 이례적인 답변을 내놓기 시작했습니다. 신경망 (Neural Network) 사진을 검색할 때, 단순히 찾는 것이 아니라 생성할 수도 있게 된 것입니다. 미국 내 영어 사용 데스크톱 사용자들을 대상으로 한 제한적인 출시 (rollout) 단계에서, AI Overviews의 create a visual 및 help me visualize 문구는 커스텀 비주얼 (custom visual) 생성을 실행합니다. Google은 이와 동시에 검색어에 부합하는 실제 이미지들도 여전히 함께 보여줍니다.

겉보기에는 작은 변화처럼 보이지만, 이는 중대한 결과를 초래합니다. 이제 하나의 검색 결과 페이지에 두 가지 서로 다른 유형의 결과가 포함될 수 있기 때문입니다. 하나는 이미 존재하는 자료와 그 맥락으로 연결됩니다. 다른 하나는 검색하는 순간에만 나타납니다. 만약 레퍼런스 (reference), 문서적 증거, 또는 원작자의 정보가 필요하다면, 이 두 결과는 서로 대체될 수 있는 것으로 간주해서는 안 됩니다.

검색은 사라지지 않았지만, 유일한 답변은 더 이상 아니다

일반적인 이미지 검색은 "이미 무엇이 게시되었으며, 그것을 어디서 볼 수 있는가?"라는 질문에 답합니다. 이미지 검색의 가치는 단순히 픽셀에만 있는 것이 아닙니다. 해당 페이지, 저자, 날짜, 캡션, 주변 텍스트, 그리고 무엇이 그려져 있는지 확인할 수 있는 가능성이 중요합니다.

이미지 생성기 (Image Generator)는 다른 질문에 답합니다. "내 아이디어가 어떻게 보일 수 있을까?" 이는 필요한 장면이 아직 존재하지 않을 때, 관습적인 도식이나 표지, 또는 빠른 시각적 초안이 필요할 때 유용합니다. 하지만 생성된 이미지는 단지 검색 인터페이스 내부에서 발생했다는 이유만으로 출처를 얻지 못합니다.

바로 이 지점에서 실질적인 경계가 나뉩니다:

• 발견된 이미지는 웹 페이지의 흔적으로서 조사할 수 있습니다.
• 생성된 이미지는 발견된 사실이 아니라 새로운 결과물로 간주해야 합니다.
• 그 옆에 있는 실제 검색 결과는 시각 자료 (visual)가 문서적이라는 확인 수단이 아니라, 맥락을 찾는 방법으로 남아 있습니다.

Схема: AI Overview создаёт visual и показывает подходящие реальные изображения

모델이 아닌 답변 유형의 주요 변화

이러한 접근 방식의 강력한 이점은 명확합니다. AI Overviews에서는 사용자가 검색 결과 페이지 내에서 직접 생각에 대한 삽화를 만들어 달라고 요청할 수 있습니다. 작업용 초안(drafts)을 작성할 때, 이는 말(words)에서 이미지로 넘어가는 편리한 방법이 될 수 있습니다.

하나의 검색 결과 내에서도 결과물의 출처는 서로 다릅니다. 검색된 자료는 이미 웹 페이지에 존재하는 것이지만, visual(시각 자료)은 요청에 따른 생성(generation)의 결과로 나타납니다. 따라서 첫 번째 질문은 이것이 검색된 자료인지, 아니면 생성된 결과물인지에 대한 것입니다.

이러한 변화는 사진용 신경망(neural networks)의 품질에 대한 또 다른 논쟁보다 더 중요합니다. 생성된 콘텐츠의 배포가 확인(confirmation), 사례(examples), 그리고 원본(originals)을 찾는 영역(surface)으로 들어오고 있기 때문입니다. 따라서 저자, 편집자, 연구자 및 브랜드의 과제는 단순히 신경망으로 사진을 만드는 것에 그치지 않습니다. 삽화(illustration)와 출처(source) 사이의 차이를 잃지 않는 것이 더욱 중요합니다.

전환점: 사실성이 이미지를 증거로 만들지는 않는다

여기서 발생하는 중대한 오류는 기술적인 것이 아니라 의미론적인 것입니다. AI 이미지가 더 설득력 있게 보일수록, 마치 무언가를 기록한 것처럼 사용하기가 더 쉬워집니다. 하지만 그럴듯한 빛, 얼굴, 또는 풍경이 해당 장면이 언제 어디서 일어났는지를 알려주지는 않습니다.

이는 생성(generation)에 반대하는 논거가 아닙니다. 오히려 컨셉(concept), 시각적 은유(visual metaphor), 초기 레이아웃(layout), 또는 존재하지 않는 객체에 대한 설명을 위해서는 생성이 삽화적 구성을 얻는 방법이 될 수 있습니다.

제약이 발생하는 지점은 이미지가 생각을 꾸며주는 것이 아니라, 생각을 증명해야 하는 곳입니다. 뉴스, 연구, 보고서, 역사적 정보 또는 특정 인물의 이미지를 다룰 때는 반드시 검색된 출처로 돌아가 맥락(context)을 확인해야 합니다. 이러한 작업에서 합성된 visual은 명확한 표시(labeling)가 있는 삽화가 될 수는 있지만, 증거를 대체할 수는 없습니다.

출처 확인을 위한 빠른 프로토콜

이미지를 게시하거나 사용하기 전에 다음 네 가지 질문을 거치는 것만으로 충분합니다.

1. 찾은 것인가, 아니면 생성된 것인가?

만약 이미지가 'visual 생성(create a visual)' 명령 이후에 나타났다면, 외부 출처가 있는 것으로 간주해서는 안 됩니다.

2. 출처 페이지가 있는가?

검색된 결과의 경우, 미리보기(preview)에 그치지 말고 해당 자료를 직접 열어보세요. 캡션(caption), 저자, 그리고 게시된 맥락을 확인해야 합니다.

3. 이미지가 정확히 무엇을 증명하는가?

삽화(illustration)는 아이디어를 설명할 수 있습니다. 다큐멘터리 사진은 사건을 입증할 수 있습니다. 이 두 역할은 서로 대체될 수 없습니다.

4. 확인 가능한 출처 표시(marking)가 있는가?

생성 표시나 SynthID가 나타나는 인터페이스 및 파일의 경우, 이를 확인하세요. 눈에 보이는 표시가 없다는 사실만으로 해당 이미지가 실제라는 것을 증명할 수는 없습니다.

이러한 프로토콜은 특히 팀 단위로 사진용 신경망(neural network)을 사용할 때 매우 필요합니다. 결정은 편집자, 클라이언트, 또는 생성 과정의 이력 없이 완성된 파일을 접한 독자가 내릴 수 있기 때문입니다.

반론: 사용자에게는 출처보다 결과물이 중요하다

순수하게 시각적인 작업이 목적일 때는 매우 강력한 반론이 될 수 있습니다. 배너, 스토리보드(storyboard), 또는 초안용 프레젠테이션의 경우, 이미지의 출처가 이미지의 가치에 실제로 영향을 미치지 않을 수도 있습니다. 이 경우 모든 시각 자료(visual)에 대해 조사 검증을 요구하는 것은 불필요한 관료주의가 될 수 있습니다.

하지만 오류의 대가는 판돈(stake)과 함께 커집니다. 이미지가 신뢰, 결정, 또는 평판에 미치는 영향이 클수록 그 생성 이력이 더욱 중요해집니다. 장식용 표지와 사건의 실재성을 설득해야 하는 사진에 동일한 기준을 적용해서는 안 됩니다.

실용적인 규칙은 간단합니다. 만약 시청자가 이미지를 증거로 받아들일 가능성이 있다면, 그 출처는 검증 가능하고 설명 가능해야 합니다.

생성(generation)이 도움이 되는 경우와 검색(search)에 머무는 것이 나은 경우

새로운 형상이 필요할 때는 'visual 생성'을 사용하세요. 즉, 존재하지 않았던 시나리오, 추상적인 아이디어, 특정 텍스트에 맞춘 구도, 또는 디자인의 초기 단계 등이 이에 해당합니다.

원본, 저자, 게시 장소, 실제 대상 또는 문서적 근거가 필요한 경우에는 검색을 계속하세요. 그곳에서의 목표는 "비슷한 이미지를 얻는 것"이 아니라, 이미지와 현실 세계 사이의 연결 고리를 추적하는 것입니다.

만약 작업이 그 중간 단계에 있다면, 프로세스를 두 가지 트랙으로 나누십시오. 먼저 대상과 맥락을 이해하기 위해 실제 사례를 찾은 다음, 자신의 아이디어를 위한 별도의 일러스트레이션을 생성하십시오. 두 번째 결과물을 첫 번째 결과물인 것처럼 위장하지 마십시오.

동일한 설명(prompt)에 대한 접근 방식의 선택이 중요할 때는, 프롬프트(prompt), 선택한 모델, 그리고 결과물을 하나의 작업 로그에 기록하는 것이 유용합니다. 이렇게 하면 비교가 재현 가능해지며, 실험과 검색 결과물을 혼동하지 않게 됩니다. 이러한 프로세스는 Google Images와의 어떠한 통합도 가정하지 않고 provod.ai에서 구성할 수 있습니다.

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