왜 모든 것에 AI가 개입해야 하는지 이해하기 어려움. 얼마 전에는 캐나다 작가도 수상한 소설에 AI를 썼다는 의혹으로 논란의 중심에 섰음.
왜 이렇게 쉽게 빠져드는 걸까? 게으름 때문일까, 빨리 끝내려는 걸까? 새로운 것을 만드는 능력은 우리가 훨씬 나은데, 이 기술을 쓰는 건 스스로를 속이는 일처럼 느껴짐.
나는 사진 보정에 AI를 쓰는 게 정말 좋음. 센서에 결함이 있는 초대 Canon 5D Mark I을 쓰고, 업그레이드할 여유가 없어 Pentax SMC 50mm·35mm 렌즈를 M42-EOS 어댑터로 연결해 사용함. FIBO2와 Qwen Image 2.1로 원본을 고급 디지털카메라로 찍은 듯 바꾼 뒤 Lightroom과 Photoshop으로 마무리하면 원하는 결과를 얻을 수 있음.
사진을 취미로 찍은 지 25년이 넘었고, 디지털·필름 사진 10만 장 이상을 이 방식으로 조금씩 처리 중임. 기존 방식으로 복원하지 못했던 사진도 되살렸음. 앞으로는 로컬 확산 모델만 사용할 예정이며, 남들이 뭐라고 하든 이 과정 자체가 즐겁고 내게 잘 맞음.
맨손 대신 삽을 쓰고, 걷는 대신 자동차를 타고, 모든 함수를 직접 작성하는 대신 라이브러리를 쓰는 이유와 다를까? 연속적인 차이를 이분법으로 나누려는 것이 문제임. 인간은 도구를 사용하는 존재이며, 이는 가장 큰 강점이자 약점임.
인간이 정말 새로운 것을 만드는 데 그렇게 뛰어나다면 적어도 1만 년 전에는 로켓이 나왔어야 함. 기존 요소의 조합이 아닌 진정으로 새로운 창작은 극히 드물고, 상당수는 자연과 상호작용하다 우연히 발견됨. 우리는 스스로의 창의성을 찬양하지만, 나를 포함한 인간 행동 대부분은 다른 사람의 행동을 조금씩 바꿔 복제하는 것임.
인간의 몸, 특히 뇌는 에너지를 덜 쓰면서 더 많은 일을 하려는 성향이 있음. 약물이 힘든 일을 견디거나 그 대가를 피하게 해주듯, AI도 뇌가 적은 에너지로 더 많은 일을 하게 해주므로 매력적이고 중독성이 강함.
하지만 공짜는 없음. 쏟아붓는 노력은 품질과 정교함으로 돌아오지만 피로도 따름. 무엇에 중독되든 중독은 복잡하고 어려운 문제라 가볍게 다룰 수 없음.
게으름이 맞음. “AI로 이런 걸 만들었어!” 하는 사람은 대개 이전에는 무언가를 만드는 데 실제로 노력을 들이지 않았던 사람임. 실력을 갖추고 AI로 더 발전하려는 사람도 소수 있지만, 그들조차 실력이 좋아지는 게 아니라 과장된 홍보에 속는 것임.
그렇게 정리하는 건 사실에 충실하지 않다고 봄. 다른 과학자들은 갑자기 무언가가 생겨나거나 실제와 전혀 다른 움직임과 형태 등, 제출작에서 명백히 AI로 생성된 부분을 짚고 있었음. 흑백 원본의 후처리에만 AI를 쓴 것이 아니라는 점이 분명해 보이며, 최소한 책임 있게 쓰지는 않았음. 속일 의도가 있었든 없었든 엄밀함이 심각하게 부족함.
Qwen Image Edit 2509가 나온 뒤, 당시 센서와 렌즈 성능 때문에 의도대로 담지 못했던 옛 사진들을 복원할 수 있게 됐음. 사진을 찍은 지 25년이 지난 지금도 형편상 Canon 20D·5D에 오래된 일본산 Asahi Takumar SMC 렌즈를 M42-EOS 어댑터로 연결해 사용함. 사진 10만 장 이상을 확산 모델로 조금씩 복원하고 있음.
이제 FIBO2와 Qwen Image 2.1로는 몇 시간씩 걸리던 복원을 몇 초 만에 처리함. Lightroom과 Photoshop으로 마무리하면 고급 디지털카메라에 견줄 만한 결과가 나옴. 사진가이자 예술가로서 내가 보는 것을 표현하는 작업이니 남들이 뭐라 해도 계속 쓸 것이며, 오래된 렌즈도 앞으로 여러 해 더 사용할 수 있음. 세부 묘사를 더하려고 Flux.3 Klein도 쓰기 시작했는데, 로컬 확산 모델은 정말 훌륭함.
원본 자료를 공개한 적이 있나?
혐의가 약하다는 근거로 보는 부분을, 나는 심사위원들이 신중하게 판단하고 충분한 소명 기회를 준 근거로 봄. “현재로서는”으로 시작하는 발표를 같은 주체가 나중에 내린 결론보다 더 강한 근거로 삼으려면 추가 증거가 필요함.
최종 결정도 고의로 부정행위를 했다는 판정이 아니라, 해당 영상이 대회 출품 자격을 충족하지 못한다는 것이었음.
출품작을 자진 철회할 기회를 주고 있었던 것임.
요즘 사진에서 AI를 허용하는 기준은 묘함. 카메라의 AI 보조 자동초점, 피사체 추적, 확대·업스케일링, 노출, 화이트밸런스, 노이즈 제거, 색 보정, HDR은 괜찮다고 함. Lightroom 같은 도구에서 AI로 대대적으로 편집하는 것도 괜찮다면서, LLM이 아주 작은 부분에라도 관여하면 갑자기 모두 “이건 AI잖아!”라고 함.
AI 보조 자동초점과 피사체 추적은 이미 지난 10년간 쓰였고, 스포츠 촬영용 DSLR의 기반이기도 함. 여기서 AI는 요즘 말하는 생성형 AI와 다르며, DSP에 내장되어 매우 빠르게 실행되는 특화 모델임. Sony는 위상 데이터, 영상, 렌즈 정보, 때로는 카메라의 가속도계까지 활용하며, 없던 것을 만들어내는 게 아님.
자동초점은 더 똑똑한 위상차 검출이고, 피사체 추적은 화면 속 움직임을 바탕으로 다음 초점 위치를 추정함. 약 20년 된 내 Nikon D70s도 수천 장의 이미지로 훈련된 1,004픽셀 장면 감지·측광 센서로 적정 노출을 추정하지만, 사진 내용을 바꾸지는 않음.
노출, 화이트밸런스, 노이즈 제거, 색 보정, HDR도 전통적인 결정론적 알고리즘으로 구현 가능하며, 일부는 필름 사진과 암실 작업에서 이어져 온 기술임. 원본 데이터에 기반한 처리와, 원래 없던 요소나 렌즈·센서·필름이 포착하지 못한 세부를 추측해 넣고도 아니라고 하는 것은 다름. 후자는 사진 촬영이 아니라 사진 조작임.
무엇을 진짜 사진으로 볼지는 늘 모호했고, 새로운 카메라 기술이 나올 때마다 수십 년간 경계가 그어졌음. 그래도 이미지의 맥락과 출처를 추적할 수 없는 방대한 도용 학습 데이터를 바탕으로 통계적으로 그럴듯한 픽셀을 생성하는 것은 일반적인 편집이나 손으로 픽셀을 고치는 것과도 다른 종류의 후처리로 보임.
Nikon은 자체 대회의 기준을 정할 권한이 있음. 개인적으로는 촬영과 가벼운 편집·합성 밖에서 한 작업에 상을 주는 건 아쉬움. 높은 기준과 까다로운 제약을 지키게 하지 않는다면 대회의 의미가 무엇일까?
핵심은 편집과 생성의 차이인 듯하지만, 여기에도 경계가 흐릿함. AI 노이즈 제거는 정말 잡음만 없애는 걸까, 아니면 원래 신호라고 추정한 새 이미지를 생성하는 걸까?
명성을 얻을 수만 있다면 공개적인 조작이 들통날 위험도 감수하는 부정직한 사람들이 있음. 제도적 장벽이 부족한 곳에서는 어디든 이런 속임수가 늘어나는 듯함.
논문을 내지 못하면 살아남지 못하는 환경에서는 걸린 것이 너무 큼. 부정행위가 직장을 지키느냐 잃느냐를 가를 수도 있음. 모두가 이를 알고 있으니, 위험을 감수하지 않으면 부정행위를 하고도 들키지 않은 경쟁자에게 밀리게 됨.
이 연구자는 중국에 있으며, 확실히 아는 것은 아니지만 서구보다 경쟁이 더 치열하다고 이해하고 있음. 그렇다면 이유가 더 분명해짐. 이런 관점에서는 어리석은 행동이 아니라 사실상 필수가 됨. AI의 실수가 줄고 경쟁자들이 오류를 찾아 지우는 데 능숙해질수록 이런 일은 더 늘어날 것임.