일본 디지털 휴먼의 바람직한 활용법에 관한 의견서

제1장 서론

디지털 휴먼에 대한 사회적 관심이 날로 높아지고 있다. 일본 국내에서도 실제 활용 사례가 많아졌다. 스기 약국에서의 디지털 휴먼 실증실험 등이 대표적인 예이다. 디지털 휴먼 관련 사업자들이 창의적인 노력을 기울여 디지털 휴먼을 활용해 더 나은 사회를 만들어 간다면, 우리나라의 다양한 문제 해결에 도움이 될 것으로 기대한다. 물론, 사회적으로 바람직하지 않은 사용은 피해야 한다.

디지털 휴먼 협의회는 2023년 4월 설립 이후, 디지털 휴먼의 사회적 적용 방안에 대해 사업자들을 중심으로 논의를 거듭해 왔다. 그 중간 결과물로 2023년 10월, 「디지털 휴먼 백서 2023」을 발행하여 디지털 휴먼의 기술적 개요부터 일본 내 예상 활용 사례까지 제시했다.

이후 실제 사회 적용 사례가 늘어남에 따라, 디지털 휴먼 협의회는 피해야 할 용도를 명확히 제시하는 것이 시장의 지속적인 성장에 꼭 필요하다고 판단했다. 협의회는 이러한 검토 내용을 내부 논의에만 그치지 않고 공개하여, 독자들의 다양한 의견을 수렴하고 더 나은 사회를 만드는 데 기여하고자 한다.

본 의견서에는 협의회 내에서 여전히 논의 중이거나 의견이 갈리는 부분, 또는 충분히 검토되지 못한 내용도 포함되어 있다. 따라서 여기에 제시된 모든 내용이 회원 전체의 합의를 거친 것은 아니다. 그럼에도 앞서 언급한 이유로, 협의회 내부의 논의 과정을 이와 같은 형태로 공개하기로 결정했다.

또한, 의견서 말미에는 실제 당사자의 소중한 의견을 담아, 연예 활동 중 자신을 디지털 휴먼으로 제작한 쿠리에미 씨의 인터뷰를 실었다.

이 의견서를 읽은 독자들의 소중한 의견이나 감상을 꼭 듣고자 한다. 더불어 협의회의 구성원으로서 논의의 장에 함께 참여하기를 바란다.

문의처 - 디지털 휴먼 협의회 (digitalhumans-council.com)

본 의견서는 디지털 휴먼 협의회 참여 기업의 뜻있는 이들이 협력하여 정리한 것이다. 다시 한번 언급하지만, 여기에 기술된 의견이나 해석은 각 집필자가 소속된 기업의 공식적인 견해가 아니며, 디지털 휴먼 협의회에 참여한 집필자 개인의 것이다.

제2장 검토 배경

최근 기술 발전이 눈부시다.

Mike et al. (2023) 1에 따르면, 영상 기술의 발전과 AI의 진보 덕분에 챗봇이 크게 발전하여 인간의 소통 방식을 모방할 수 있게 되었다고 한다. 2023년 중국의 알리바바(Aribaba, 2023) 2는 사진이나 그림으로 동영상을 만드는 Animate Anyone을 발표했다. Yuwei et al. (2024) 3에서는 비슷한 효과를 내는 Animate Diff가 공개되었고, 깃허브(GitHub)에 소스 코드가 공개되었다. 또한 알리바바(Alibaba, 2024) 4가 발표한 EMO 기술은 노래와 정지된 사진을 합쳐 사진 속 인물이 노래하는 듯한 영상을 만들 수 있다.

이러한 기술들은 누구나 사용할 수 있도록 공개되면서 순식간에 인터넷으로 퍼져나갔다. 그 결과 2024년 초에는 프로그램을 다루지 못하는 일반 사용자도 사진으로 손쉽게 동영상을 만들 수 있게 되었다.

기계 학습으로 특정 음색을 재현하는 음성 기술 또한 최근 눈부시게 발전하고 있다. 보이스 체인저가 대표적인 예이다. RVC(Retrieval-based-Voice-Conversion)는 메타버스에서 남성 목소리를 여성 목소리처럼 바꾸는 데 사용되는 보이스 체인저 기술이다. RVC는 음성을 기계에 학습시킬 수 있다.

이 기계 학습 기능을 이용하면 특정인의 목소리와 똑같은 소리를 만들어 낼 수 있다. 이를 활용하면 어떤 사람의 노래를 다른 가수 목소리로 바꾸거나, 특정인의 연설을 다른 사람 목소리로 변환하는 것도 가능하다.

이처럼 2024년 현재, 영상 기술이 빠르게 발전하고 음성 기술이 고도화되면서, 실제 사람이 나오는 듯한 영상이나 음성을 이전보다 훨씬 쉽게 만들 수 있게 되었다. 이러한 기술 발전이 디지털 휴먼에 적용되어 디지털 휴먼이 사회에 더 쉽게 통합된다면, 인력 부족과 같은 사회 문제를 해결하고, 사람이 꼭 하지 않아도 되는 일로부터 해방될 수 있다는 기대감이 커지고 있다.

반면, 기계 학습에 사용되는 데이터의 여러 권리 문제나, 노동자에게서 보람 있는 일을 부당하게 빼앗을 수 있다는 위험도 쉽게 예상할 수 있다. 또한, 겉보기에는 디지털 휴먼과 사람을 구분하기 어려운 경우도 생겨나고 있어, 소위 딥페이크 기술을 악용한 사칭 등 여러 문제도 발생할 수 있다.

따라서 본 협의회는 다음 장부터 설명할 여러 위험에 대해 사업자들이 미리 적절히 대비해야 한다고 생각한다.

제3장 디지털 휴먼의 이용 목적

제1절 권장되는 이용 목적

디지털 휴먼 협의회가 발표한 「디지털 휴먼 백서 2023」에서 제시했듯이, 디지털 휴먼은 사람에게 도움이 되는 방식으로 사용되어야 한다. 예상되는 유스케이스는 아래와 같다.

<「디지털 휴먼 백서 2023」에 제시된 유스케이스>

A.