솔직히 저는 얼마 전까지만 해도 워터마크라는 개념을 단순히 '로고 도장 찍는 것' 정도로만 알고 있었습니다. 쇼츠 영상을 만들려고 소라(Sora)를 처음 써봤을 때, 영상 한 귀퉁이에 붙는 그 로고 표시가 전부인 줄 알았거든요. 그런데 구글이 공개한 SynthID Detector를 직접 써본 뒤로 생각이 완전히 바뀌었습니다. AI가 만들어낸 콘텐츠를 눈으로는 구분할 수 없는 시대, 이제는 기술이 기술을 감시해야 하는 단계까지 왔습니다.
워터마크의 개념, 저도 처음엔 오해했습니다
제가 소라로 영상을 만들기 시작했을 때 처음 마주한 워터마크는 그냥 툴 이름이 박힌 로고였습니다. 화면 한쪽에 자그맣게 찍혀 나오는 표식. 그게 다였습니다. 그러니 SynthID의 워터마크 방식을 처음 접했을 때 솔직히 개념 자체를 다시 잡아야 했습니다.
SynthID에서 말하는 워터마크는 비가시성 워터마크(Invisible Watermark)입니다. 여기서 비가시성 워터마크란, 이미지나 영상·오디오의 화질이나 음질을 전혀 손상시키지 않으면서 콘텐츠 데이터 안에 식별 정보를 심어두는 기술을 말합니다. 눈에 보이지 않기 때문에 일반 사용자는 전혀 알아챌 수 없고, 전용 탐지 도구로만 읽어낼 수 있습니다.
이 기술이 중요한 이유는 콘텐츠가 복사되거나 변형되더라도 워터마크 신호가 살아남는다는 점입니다. 단순히 로고를 잘라내거나 파일을 재저장하는 것만으로는 제거되지 않습니다. 구글은 현재 Gemini, Imagen, Lyria, Veo 모델에 이 기술을 적용하고 있으며, 지금까지 100억 개 이상의 콘텐츠에 SynthID 워터마크가 삽입되었다고 밝혔습니다(출처: Google 공식 블로그).
저는 이 수치를 보고 꽤 놀랐습니다. 100억 개면 이미 우리 주변 어딘가에 워터마크가 심긴 콘텐츠들이 떠돌고 있다는 얘기니까요.
- 비가시성 워터마크: 화질·음질 손상 없이 데이터 안에 식별 신호를 삽입
- 적용 모델: Gemini, Imagen, Lyria, Veo 등 구글 AI 전 라인업
- 적용 규모: 현재까지 100억 개 이상의 콘텐츠에 삽입 완료
- 내구성: 콘텐츠 공유·변형 후에도 워터마크 신호 유지
SynthID Detector로 직접 AI판별을 해봤습니다
며칠 전 영상 작업을 하면서 자료용으로 전송받은 사진이 하나 있었습니다. 선명하고 구도가 너무 깔끔해서 혹시 AI가 만든 건 아닐까 내내 의심스러웠는데, 당시엔 확인할 방법이 없어서 그냥 넘어갔습니다. 그 찜찜함이 이번에 SynthID Detector를 직접 써보게 된 계기였습니다.
SynthID Detector는 이미지, 오디오, 영상, 텍스트 파일을 업로드하면 해당 콘텐츠에 SynthID 워터마크가 포함되어 있는지 스캔해 결과를 보여주는 탐지 포털입니다. 탐지 포털이란 여러 형식의 콘텐츠를 한 곳에서 검사할 수 있도록 통합된 웹 기반 서비스를 뜻합니다. 워터마크가 감지되면 이미지에서는 워터마크 신호가 집중된 영역을 하이라이트해 보여주고, 오디오의 경우 신호가 감지된 특정 구간을 표시해 줍니다.
제가 의심했던 그 사진을 업로드했더니 "SynthID was not detected"라는 결과가 나왔습니다. 구글 AI로 생성된 콘텐츠가 아니라는 뜻입니다. 그 순간 약간 안도했습니다. 이번엔 제가 직접 Gemini로 생성한 이미지와 Veo 계열 툴로 만든 영상을 올려봤습니다. 결과는 명확했습니다. "SynthID was detected. This media was made or edited with Google AI." 구글 AI 생성물임이 정확히 확인되었습니다.
현재 SynthID Detector는 기자, 미디어 전문가, 연구자를 우선 대상으로 순차 제공되고 있습니다. 콘텐츠 검증 분야에서 권위 있는 GetReal Security와의 파트너십도 함께 발표되었으며(출처: Google 공식 블로그), 이는 탐지 기술의 신뢰도를 한층 높이는 방향으로 보입니다.
딥페이크 대응 기술로서의 한계와 가능성
딥페이크(Deepfake)는 AI 기반 생성 기술로 실존하는 인물의 얼굴이나 목소리를 합성해 만들어낸 가짜 콘텐츠를 말합니다. 최근 AI 영상 품질이 워낙 올라와서 화면 어딘가에 'AI 생성' 표시가 붙어있지 않으면 저도 구분이 안 될 때가 있습니다. 이런 상황에서 SynthID 같은 비가시성 워터마크 기반 탐지 기술은 단순한 편의 기능이 아니라 정보 신뢰의 인프라에 가깝다고 봅니다.
그런데 제가 직접 써보면서 아쉬웠던 지점이 있었습니다. 해상도가 낮은 이미지를 올렸을 때 이런 메시지가 떴습니다. "Low resolution — Unable to determine if this media was made with AI from a SynthID partner. The image resolution is too low." AI가 생성한 이미지였는데도 해상도가 낮다는 이유로 판별을 못 한 겁니다. 이건 꽤 현실적인 한계입니다. 오래된 사진이나 압축을 많이 거친 파일은 해상도가 낮을 수밖에 없는데, 그런 경우엔 판별 자체가 불가능할 수 있습니다.
또 하나, 더 근본적인 한계도 있습니다. SynthID는 구글 AI 생성 콘텐츠에만 워터마크가 삽입됩니다. 다른 회사의 생성 툴, 예를 들어 미드저니(Midjourney)나 스태빌리티AI(Stability AI)로 만든 이미지에는 SynthID 워터마크 자체가 없기 때문에 탐지가 불가능합니다. 이 점은 생태계 확장 없이는 해결되기 어렵습니다. 구글이 텍스트용 SynthID 워터마크 기술을 오픈소스로 공개하고, NVIDIA와 협력해 Cosmos 모델 생성 영상에도 SynthID를 적용하기 시작한 것은 그래서 의미 있는 행보로 보입니다. 오픈소스란 소스 코드를 누구나 자유롭게 열람하고 활용할 수 있도록 공개한 방식으로, 이 경우엔 다른 개발자들이 SynthID 기술을 자사 모델에 직접 적용할 수 있게 된다는 뜻입니다.
정말로 이 기술이 딥페이크 문제에 실질적인 대응이 되려면 구글 한 회사의 노력이 아니라 업계 전체의 표준화가 필요하다고 생각합니다. 그 방향으로 조금씩 움직이고 있다는 점은 긍정적으로 봅니다.
자주 묻는 질문
Q. SynthID Detector는 무료로 쓸 수 있나요?
A. 현재는 기자, 미디어 전문가, 연구자를 대상으로 순차적으로 제공되고 있습니다. 일반 사용자에게는 아직 전면 개방된 상태가 아니며, 구글 공식 채널을 통해 등록 신청을 해야 이용할 수 있습니다. 향후 더 많은 사용자에게 확대될 예정이라고 발표되어 있습니다.
Q. 챗GPT나 미드저니로 만든 이미지도 감지가 되나요?
A. 현재로서는 불가능합니다. SynthID는 구글 AI 모델(Gemini, Imagen, Veo, Lyria 등)이 생성한 콘텐츠에만 워터마크가 삽입되기 때문입니다. 다른 회사의 생성 툴로 만든 콘텐츠에는 워터마크 신호 자체가 없어 "SynthID was not detected"로 나옵니다. 이것이 현재 이 기술의 가장 큰 한계입니다.
Q. 워터마크를 인위적으로 지울 수는 없나요?
A. 비가시성 워터마크는 콘텐츠 데이터 자체에 신호가 심겨 있기 때문에 단순 편집, 저장, 공유로는 제거되지 않도록 설계되어 있습니다. 다만 극단적인 화질 압축이나 특수한 변형 처리를 거치면 신호가 약해질 수 있습니다. 완전한 무결성을 보장한다고 단언하기는 어렵지만, 일반적인 유통 환경에서는 충분한 내구성을 갖추고 있습니다.
Q. 해상도가 낮은 사진은 왜 판별이 안 되나요?
A. 비가시성 워터마크는 이미지 데이터의 픽셀 정보 안에 신호를 담는 방식입니다. 해상도가 지나치게 낮으면 담을 수 있는 데이터 자체가 부족해져서 신호를 읽어낼 수 없게 됩니다. 제가 직접 테스트했을 때도 저해상도 이미지에서는 "Too low resolution"이라는 안내가 나왔습니다. 오래된 사진이나 SNS에서 여러 번 재업로드된 이미지는 이 문제에 해당할 가능성이 높습니다.
결론
SynthID Detector를 직접 써보고 나서 든 생각은 하나입니다. 이 기술이 완성형이 아니라는 것, 그리고 그래도 지금 이 시점에 꼭 필요한 기술이라는 것. AI 생성 콘텐츠의 품질이 실제와 구분하기 어려운 수준까지 올라온 지금, 워터마크 기반 탐지 시스템은 딥페이크 대응의 핵심 인프라가 될 가능성이 충분합니다.
구글 AI에 한정된 탐지 범위, 저해상도 콘텐츠의 판별 불가라는 현실적인 한계는 분명히 존재합니다. 하지만 오픈소스 공개와 NVIDIA 같은 파트너와의 생태계 확장이 계속된다면 그 범위는 점차 넓어질 것으로 보입니다. 개인적으로는 구글이 이 기술을 자사 플랫폼 안에만 가두지 말고 업계 표준으로 밀어붙였으면 하는 바람이 있습니다. AI 생성 콘텐츠를 접할 때 막연히 의심하는 대신 도구로 확인하는 습관, 그 출발점이 될 수 있는 서비스라고 생각합니다.
참고: https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/google-synthid-ai-content-detector-kr/