회사

2026-11-11 15:03

"한 번은 Fujino 씨가 나를 자신의 연구실로 불러 유인물에서 아래팔의 혈관을 보여주는 사진을 꺼냈습니다. 그는 그것을 가리키며 나에게 친절하게 말했습니다. "보세요, 이 혈관을 조금 움직였습니다. 물론 이렇게 움직이면 더 보기 좋습니다. 그러나 해부학 다이어그램은 예술이 아닙니다. 현실은 그런 것이고 우리는 그것을 바꿀 수 없습니다. 이제 내가 바꿔줬으니 앞으로는 칠판에 있는 그림을 따라가면 된다"고 말했다.

루쉰의 수필집 『황혼에 꺾은 아침꽃』에 나오는 『후지노씨』의 글이다. 중학교를 다닌 학생이라면 누구나 읽게 될 글이다. 오늘 다시 보니 다소 우스꽝스럽습니다. 즉, 후지노 씨는 AI를 본 적이 없습니다.

오늘날에는 바람과 비를 맞기 위해 야생으로 나갈 필요도 없고, 새의 해부학적 구조를 이해할 필요도 없습니다. 컴퓨터가 있고 8개의 창을 열어 AI 스크립트를 실행하기만 하면 일주일 이내에 전 세계의 모든 살아있는 새를 그릴 수 있습니다. 그것이 사실인지 아닌지는 전혀 중요하지 않습니다.

최근 개발자 커뮤니티에서 큰 화제를 모았으나 국내외 조류 매니아들의 혈압이 치솟을 정도로 분노를 자아낸 '삼촌 글로벌 새 스티커 라이브러리'입니다. 작가 자신의 프로젝트 리뷰 글을 읽는 것만으로도 "강력한 컴퓨팅 파워는 기적을 낳을 수 있다"는 일종의 설렘이 대사들 사이에 스며든다.

코드 작성도 못하는 이 독립 개발자는 자신의 조류관찰 앱에 대한 지원 자료를 만들기 위해 Vibe Coding에 의존하여 10억 개 이상의 토큰을 소각했고, 최고 수준 멤버십인 주간 할당량인 US$200를 여러 번 소진했으며, 전 세계 11,064종의 살아있는 조류(나중에 11,011종과 91개의 아종으로 업데이트됨)를 흰색 스티커로 만들고, 편리하게 사용할 수 있는 15A 새 지원 웹사이트를 구축했습니다. 여러 언어로 검색하여 "공식적으로 오픈 소스"라고 전체 네트워크에 발표했습니다.

그러다가 바로 뒤집어졌습니다.

무작정 사진을 찍고 그림을 그리는 '새 만들기 조립라인'

수천 개의 새 스티커 세트의 제작 블랙박스를 자세히 살펴보면 과학 커뮤니케이터와 현장 사진작가들이 몸서리를 치기 충분합니다.

첫 번째는 참조 사진을 훔치고 훔치는 거의 "명백한 강도"입니다. AI가 허공에서 새를 끌어낼 때 문제를 해결하는 것은 매우 쉽습니다. 저자는 조류 관찰 애호가도 아니고 자신만의 데이터베이스도 갖고 있지 않습니다. 문제를 해결하는 방법? iNaturalist 및 Wikimedia Commons로 이동하여 전 세계 사진작가들이 촬영한 실제 사진을 일괄적으로 추출하고 이를 3×3 "9제곱 격자"로 합친 다음 다시 그리기 위해 원시 모델에 공급하는 스크립트를 작성합니다.

11,064종의 조류 참고 사진 중 실제로 오픈 라이선스를 채택한 종은 1,986종에 불과합니다(CC0, CC BY, CC BY-SA). 나머지는 "비상업적 사용", "파생품 금지" 또는 "모든 권리 보유"로 명확하게 표시되어 있습니다. 심지어 라이선스 계약도 적지 않은 채 AI에 박혀 있는 종은 2,017종에 달했다.

이를 AI 스티커로 세척한 뒤 저자는 자신의 인증 라벨을 스티커에 백핸드로 찍고(처음에는 경쟁 제품의 사용을 제한한 PolyForm Shield 1.0.0을 사용했지만 나중에 CC BY 4.0으로 변경) 다음과 같은 문장을 남겼습니다. 스티커가 자신이 찍은 사진인데 사용을 원하지 않는 경우 이메일로 문제를 제기하면 7일 이내에 제거됩니다.

"사진가의 작업을 AI에 먼저 제공하고 소유자가 방문한 후 삭제하는" 논리는 Reddit 조류 관찰 커뮤니티의 r/birds 섹션에서 직접적으로 비판을 받았습니다. "다른 사람의 저작물을 표절 기계에 입력하는 것은 결코 '추후 철회 신청'으로 씻겨 나갈 수 있는 일이 아닙니다.

며칠 만에 10,000마리가 넘는 새를 강제로 모으려면 천둥의 또 다른 방법이 있습니다. 인기 없는 새의 좋은 사진을 찾을 수 없다면 불완전한 사진 몇 장을 찍어서 합치는 것입니다. 모델이 페인팅된 후에는 채점을 위해 다른 AI 검토자에게 넘겨집니다. 테스트 중에 저자는 원시 드로잉 모델이 종종 우스꽝스러운 괴물을 생성한다는 사실을 발견했습니다. 분명히 빨간색 또는 청록색인 홍채는 생명이 없는 검은 눈으로 칠해졌습니다. 발가락은 살덩이처럼 녹아내렸다. 벌새처럼 극도로 짧은 다리를 가진 새도 참새처럼 긴 한 쌍의 다리에 억지로 붙어 있었다.

그럼 두 번 다시 그려도 여전히 틀리면 어떻게 해야 합니까? 작가가 정한 원칙은 사진을 돌려주지도, 공백으로 두지도 않으며, 높은 점수를 받은 사진만 보관한다.

대중적인 과학 문제를 피하기 위해 순수한 공학적 사고를 사용하여 1세대 오픈 소스 창고에는 프로젝트 자체에서 설정한 AI 합격선(80점)조차 통과하지 못한 불량 제품이 무려 3,388개나 있었지만(이 중 109개는 심지어 70점보다 낮음) 여전히 포장되어 공개 이미지 갤러리에 채워져 있었습니다. 저자는 이후 11월 또 다른 AI 표준 세트를 사용해 1만 개가 넘는 이미지를 다시 실행해 모두 '선을 통과했다'고 선언했지만, 이 이미지 세트는 조류학 전문가조차 체계적으로 검토하지 못했다.

'대중 과학 오염'의 유해성은 정확히 무엇입니까?

많은 부족함에도 불구하고, 저는 이 스티커를 활용해 "자연교육 코스웨어 만들기, 어린이용 새카드 만들기"에 꼭 활용하시길 강력히 권합니다. eBird 및 GBIF 과학 연구 번호에 바인딩된 구조화된 데이터와 한 줄의 코드로 호출할 수 있는 CDN 인터페이스도 제공합니다. 나는 돌아 서서 지침 문서에 두꺼운 면책 조항 갑옷을 추가했습니다.

"이건 그림판이 아니라 그림입니다... 그림이 잘못되었다고 생각되면 문제를 제출해 주시기 바랍니다. 새 친구들의 수정 사항이 이 프로젝트에 가장 필요한 기여입니다."

10,000개 이상의 이미지를 검증할 수 있는 능력이 있느냐는 능력의 문제지만, 런칭에 앞서 전문적인 검증을 해볼 생각을 해봤느냐는 태도의 문제라는 점은 오픈소스 프로젝트 전체에서 가장 큰 논란점이다. 조류 지식 상품 세트를 제작하려면 조류학 및 조류 관찰 분야의 전문 지식이 필요하며, 모니터링은 출시 이후 반드시 거쳐야 하는 단계라는 점을 저자는 직접적으로 인정한 적이 없다.

이 아이디어는 코드 개발에서 매우 일반적입니다. 프로그래밍 - 온라인 접속 - 문제 수신 후 수정 - 반복. 개발자로서 도구를 개발하고, 그림을 생성하고, 코드를 열기만 하면 바이브 코딩만 해도 작업은 완료됩니다. 지식이 정확한지 여부는 사용자와 전문 커뮤니티에 맡겨서 수정하면 됩니다. 이런 생각은 자연과학 분야에서는 재앙이다.

공중에서 "맹금류"로 알려진 송골매를 예로 들어 보겠습니다. 스티커 맵만 보면 일반인은 문제를 전혀 볼 수 없습니다. 특히 전체 그림 스타일이 애니메이션이나 단순한 선 그림이 아닌 사실적인 그림 스타일이기 때문에 더욱 그렇습니다.

새 친구들이 게시한 비교 사진을 유심히 살펴본 결과, 원래 두꺼운 족근골과 강한 발톱과 발가락을 가졌던 공중 랩터인 송골매가 더 작은 발톱 모양으로 비틀어져 있음을 알 수 있습니다. 작성자는 다시 확인한 결과 원본 참고 사진이 나무 아래에서 촬영되었으며, 송골매의 발이 복부 깃털과 나뭇가지에 의해 가려져 있음을 인정했습니다. 스크립트가 자동으로 이미지를 잘라내고 가지를 제거했을 때 AI는 얇은 발톱 한 쌍만 만들 수 있었고, 이미지 검토를 담당하는 AI는 다리와 발의 굵기 비율을 전혀 확인하지 않았습니다.

해바라기 앵무새는 원래 저자가 프로젝트를 시작하도록 영감을 주었으며 그가 "가장 좋아하는 새"입니다.

그런데 그린 후에는 가장 기본적인 접는 날개깃 영역(은밀한 날개깃과 비행깃털의 계층적 관계)이 잘못되어 있습니다.

"도감이 아닌 일러스트레이션입니다"라는 진술은 책임이 면제될 수 없습니다. 그 이유는 "새 그림책은 그릴 수 없다"는 것이 아니다. 전통적인 손으로 그린 ​​그림책은 사진과 동일하지 않습니다. 그러나 손으로 그린 ​​선택의 핵심은 모든 스트로크가 종의 실제 해부학에 뿌리를 두고 있으며 지식이 풍부한 사람들에 의해 확인된다는 것입니다. 뛰어난 자연주의 화가는 여러 개인의 장기간 관찰을 결합하고 꼬리 깃털, 부리 모양 또는 털갈이 기간의 식별 특성을 의도적으로 강조합니다.

가짜 새 스티커뿐 아니라 AI 가짜 과학 대중화도 다방면에서 '중독'

그냥 독립개발자의 자기만족이었다면 그다지 무섭지 않을 수도 있겠네요. 그러나 AI를 이용해 자연영상을 변조, 조작해 과학기록과 대중과학을 오염시키는 어처구니없는 사건은 더 이상 한두 가지 사건이 아니다.

올해 Nature Ecology \& Evolution은 경종을 울리는 사례를 기록했습니다. 한 조류 관찰자가 브라질에서 약간 흐릿한 새를 촬영했습니다. 좀 더 명확하게 보기 위해 사진을 구글의 AI 이미지 도구에 제출해 화질을 개선한 뒤, 처리된 고화질 이미지를 세계 최대 시민과학 플랫폼 중 하나인 iNaturalist에 업로드했다.

그 결과, 이 사진은 한때 지역 희귀종인 '붉은 날개 검은새'의 새로운 유통 기록으로 여겨졌다. 전문가들이 원본 사진을 주의 깊게 비교한 후에야 그것이 실제로 또 다른 매우 흔한 지역 꾀꼬리라는 사실을 발견했습니다. 새를 '클리어'하는 과정에서 허공에서 붉은날개 찌르레기의 깃털 특성을 추가한 것이 AI였다. 색상만 조금 바꾸고 크기만 조정했을 뿐 이미 다른 새였다.

이 조류 관찰자의 주관적인 의도는 단지 향상과 고화질일 뿐이며 다른 의도는 없습니다. 그러나 허공에서 가짜 새를 끌어내는 것보다 인간 지식의 기본 사슬에 몰래 들어가기가 더 쉬운 것은 바로 이런 종류의 "의도하지 않은 실수"입니다. 대중이 업로드하는 자연이미지는 타인이 식별할 수 있을 뿐만 아니라 전 지구적 종 분포 연구를 위한 과학적 증거로 직접적으로 활용됩니다.

예를 들어, eBird 사진은 코넬 조류학 연구소의 Macaulay 도서관에 들어가 유명한 새 식별 도구인 Merlin의 이미지 및 소리 인식 훈련 세트를 피드백합니다. 사진 속 새의 깃털 색상, 발가락, 부리 모양이 AI에 의해 조용히 변경된 경우 왜곡된 사진에서는 오류가 멈추지 않습니다. 이는 일련의 도미노 반응을 형성하여 후속 연구자와 AI 도구가 실제 자연을 이해하는 방식을 변화시킬 것입니다.

공공과학 출판 분야의 손실률도 마찬가지로 놀랍습니다.

올해 10월 말, 중국농업출판사에서 발행한 '남중국해 해양생물 대중과학 시리즈'가 독자들의 공개 질문을 받았습니다. 페나이우스 모노돈을 소개하는 권의 표지와 내부 삽화에는 머리가 두 개 달린 이상한 '머리가 두 개 달린 새우'가 갑자기 등장했습니다.

인터넷 전체의 조롱에 직면한 사람들은 책의 서문을 열었고 "이 책 시리즈에 있는 그림의 대부분은 AI 그리기 도구로 생성되었습니다."라고 적혀 있는 것을 보고 충격을 받았습니다. 결국 해당 출판사 직원은 책을 삭제하고 책을 회수하라고 네트워크 전체에 통보한다고 답해야 했고, 신화넷은 이를 공개적으로 비판했다.

머리가 두 개 달린 '두 머리 새우'는 너무 무섭고 독자들이 한 눈에 알아볼 수 있지만, 날개맥만 잘못 그리거나 발가락을 더 추가하거나 꼬리 깃털 표시를 조작하는 그런 AI 대중과학 삽화가 정식으로 조판되어 인쇄되어 '대중 과학 도서'의 권위 있는 아우라를 안고 서점 진열대에 진열되고 나면 일반 독자와 어린이는 어떻게 구별해야 할까요?

심각한 과학 기록의 경우 가장 위험한 이미지가 'AI 일러스트레이션'의 모습조차 갖지 않고 '실제 사진'을 가장하여 데이터베이스에 몰래 들어가는 경우가 있습니다.

환자의 관찰에 자연의 모습을 되돌려 놓다

생성 이미지가 급증하는 상황에서 전문 자연 관찰 데이터베이스는 높은 벽을 쌓아 "AI를 주의해서 사용하세요"보다 훨씬 더 어려운 접근 레드라인을 제공하고 있습니다.

예를 들어, eBird와 Macaulay Library는 AI가 생성한 이미지, 사운드, 비디오의 업로드를 명시적으로 금지하고, 사진의 원본 깃털, 눈 및 기타 세부 사항을 확대하거나 재구성하기 위한 생성 도구를 사용하는 것을 엄격히 금지합니다. 자르기, 일반 노출 및 색상 조정, 세부 사항을 위조하지 않는 약간의 노이즈 감소만 허용됩니다. 위반 시 해당 자료는 '과도하게 편집됨' 또는 '인위적으로 생성됨'으로 분류되며, 반복적으로 위반하는 계정은 권한이 제한될 수도 있습니다. 판단의 핵심은 어떤 사진 편집 소프트웨어를 사용했는지가 아니라 업로드된 물체가 당시 현지 생물학적 개인의 실제 증거로 사용될 수 있는지 여부입니다.

iNaturalist는 또한 표적 차단 메커니즘을 출시했습니다. 커뮤니티에서는 주로 AI가 생성한 사진이나 녹음물을 발견하면 이를 '인위적으로 생성된 콘텐츠'로 표시할 수 있으며 원본 이미지는 경고 이미지로 대체됩니다. 관측 기록도 '캐주얼'로 바로 하향 조정되며, '연구 등급' 시퀀스에서 영구적으로 제외됩니다. AI 리터칭으로 인해 실제 사진이 왜곡되는 경우에는 특별한 데이터 품질 평가 채널을 활용하게 됩니다. iNaturalist는 주로 GBIF(Global Biodiversity Information Platform)와 허가된 연구 등급 기록을 공유하기 때문에 이러한 다운그레이드 메커니즘은 브레이크 패드를 과학 연구 데이터의 소스 수준에 두는 것과 같습니다.

이러한 플랫폼 규칙은 최소한 "잘생긴"과 "증언할 수 있는"을 완전히 분리하여 최종 결과를 방어합니다. 모자이크처럼 흐릿한 원본 사진도 여전히 정직한 과학 기록일 수 있습니다. AI가 섬세한 깃털과 안광을 채운 대형 고화질 사진은 과학적 증거 앞에서는 가치가 없습니다.

그러나 전문적인 데이터베이스를 방어하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 가짜 이미지를 식별하는 것은 여전히 ​​인간의 전문적 시각에 크게 의존하고 있습니다. 원산지 증명은 콘텐츠 정확성 검토를 대체할 수 없습니다. 공공 인터넷에서는 '나쁜 돈이 좋은 돈을 몰아낸다'고 하여 '중독' 작전을 억제하기 어렵게 됐다.

시민 과학 데이터베이스에서 사진은 우선 현장 증거입니다. 박물관 삽화와 대중 과학 서적에서 삽화는 전문적으로 검증된 지식 계약입니다. 그리고 소셜 엔터테인먼트 플랫폼에서는 트래픽을 유도하는 게시물, "AI를 잘 활용한다"는 패션 아이템이 됩니다.

"컴퓨팅 파워가 전문성을 대체할 수 있다"는 말은 오만함으로 가득 차 있습니다. 해당 분야 전문가의 통제와 원본 사진 작품의 승인 없이 사람들은 엄격한 자연 과학을 토큰 소비 및 AI 기술 경쟁을 과시하는 장소로 간주할 수 없으며 적어도 그렇게 해서도 안 되며, "무료 지뢰 제거"를 위해 심각한 과학적 검토 의무를 커뮤니티에 양도해서는 안 됩니다.

자연은 프롬프트 단어에 의해 일괄적으로 생성될 수 있는 스크립트가 아니었습니다. 새를 식별하기 위해 공원에 가는 것보다 10,000장의 사진을 생성하는 것이 훨씬 쉬운 시대에 우리는 그 어느 때보다 더 조심해야 합니다.

셀리나

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