디지털 성범죄 및 딥페이크 악용

디지털 성범죄는 정보통신망을 매개로 하여 발생하는 모든 형태의 성적 목적의 범죄 행위를 포괄하는 개념이다. 이는 사이버 공간에서 이루어지며, 피해자의 성적 자율권과 인격권을 침해하는 행위를 중심으로 정의된다. 기존의 아날로그 환경에서 발생하던 성범죄가 디지털 기술과 플랫폼을 통해 진화하고 확장된 형태로 볼 수 있다.

주요 구성 요소는 불법 촬영, 유포, 사이버 스토킹, 디지털 성착취, 성적 협박 및 사이버 괴롭힘 등이 포함된다. 특히 피해자의 동의 없이 촬영된 불법 촬영물(일명 몰래카메라)을 유포하거나 이를 통해 금전적 이득을 취하거나 피해자를 협박하는 행위가 핵심적인 유형이다. 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(정보통신망법) 및 성폭력처벌법 등에서 관련 규정을 두고 있다.

이 범죄의 특징은 익명성과 확산성, 지속성에 있다. 가해자는 상대적 익명성을 보장받는 온라인 환경을 악용하며, 한 번 유포된 콘텐츠는 삭제가 어렵고 무한히 복제되어 피해를 영구화시킨다. 이로 인해 피해자는 단순한 1차 침해를 넘어 지속적인 2차 피해에 노출된다.

디지털 성범죄는 단순한 기술적 불법 행위를 넘어, 젠더 기반 폭력의 한 형태로도 이해된다. 대부분의 피해자가 여성이며[1], 이는 기존의 성차별적 구조가 사이버 공간에서 재생산되는 현상으로 해석된다. 따라서 법적 처벌과 함께 사회문화적 인식 개선을 위한 접근이 병행되어야 한다.

딥페이크는 인공지능의 한 분야인 딥러닝을 활용하여, 원본 이미지나 영상에 존재하지 않는 얼굴, 신체, 목소리 등을 사실적으로 합성하는 기술을 의미한다. 그 핵심은 생성적 적대 신경망(GAN)이라는 알고리즘 구조에 기반한다. GAN은 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 적대적으로 경쟁하며 학습하는 방식으로 작동한다.

구체적인 작동 과정은 다음과 같다. 먼저, 생성기는 무작위 노이즈로부터 가짜 이미지나 영상 프레임을 만들어낸다. 이때 판별기는 실제 데이터(예: 특정 인물의 다량의 사진)와 생성기가 만든 가짜 데이터를 구별하도록 훈련된다. 생성기는 판별기를 속이는 데 더 능숙해지도록, 판별기는 가짜를 더 정확히 찾아내도록 지속적으로 학습한다. 이 경쟁 과정을 수만, 수백만 번 반복하면 생성기는 점점 더 실제와 구별하기 어려운 고품질의 합성물을 생성할 수 있게 된다.

얼굴 합성의 경우, 오토인코더 구조가 흔히 사용된다. 이는 원본 인물 A와 대상 인물 B의 얼굴 사진을 각각 수집하여 신경망에 학습시킨다. 신경망은 A의 얼굴에서 표정, 각도, 조명 등의 공통 특징을 추출(인코딩)한 후, 이를 B의 얼굴 특징(디코딩)으로 변환하는 방법을 학습한다. 결과적으로 A의 표정과 움직임을 B의 얼굴에 자연스럽게 입히는 것이 가능해진다.

이 기술의 발전은 컴퓨팅 성능의 향상과 대규모 데이터셋의 확보, 더 정교한 알고리즘의 등장 덕분에 가능해졌다. 초기에는 정지된 이미지 합성이 주를 이루었으나, 현재는 영상 속에서도 자연스러운 표정 변화와 입모양 동기화, 심지어 목소리까지 합성하는 등 그 정밀도와 적용 범위가 빠르게 확장되고 있다.

불법 촬영은 디지털 성범죄의 가장 대표적인 유형 중 하나로, 피해자의 동의 없이 성적 목적의 사진이나 동영상을 촬영하는 행위를 의미한다. 이는 화장실, 탈의실, 숙소 등 사적인 공간에서 몰래 카메라를 설치하는 몰카 촬영부터, 일상 공간에서 신체 특정 부위를 은밀히 촬영하는 업스커트 등 다양한 형태로 발생한다. 촬영된 영상물은 범죄자에 의해 텔레그램이나 다크웹과 같은 암호화된 채팅방이나 폐쇄적 온라인 커뮤니티를 통해 유포되거나, 유료로 거래되는 경우가 많다.

유포 과정은 체계적인 범죄 네트워크를 통해 이루어지는 경우가 빈번하다. 예를 들어, 'n번방 사건'에서는 다수의 운영자가 암호화된 메신저 방을 개설해 불법 촬영물을 공유하고, 신규 가입자에게 추가 촬영물 생산을 강요하는 등 조직적인 범죄 구조가 드러났다[4]. 유포된 영상은 삭제 추적이 어려워 한번 유출되면 인터넷 공간에 영구적으로 퍼져나가는 특징을 보인다.

이러한 범죄는 단순 촬영을 넘어 피해자에 대한 사이버 성폭력과 디지털 성착취로 이어지는 연쇄 구조를 가진다. 범죄자들은 촬영물을 빌미로 피해자를 추가 협박하거나 금전을 요구하기도 한다. 피해자 대부분은 자신이 촬영당했다는 사실을 인지하지 못한 상태에서 영상이 유포되기 시작한 후에야 피해 사실을 알게 되어, 심각한 무력감과 충격에 빠지게 된다.

불법 촬영 및 유포의 심각성은 촬영 기술과 유포 채널의 발전에 따라 지속적으로 진화해 왔다. 초소형 카메라와 같은 촬영 장비의 보급이 용이해지고, 익명성이 보장되는 온라인 플랫폼이 확산되면서 범죄의 실행 장벽은 낮아진 반면, 수사와 피해 회복의 어려움은 증가하는 추세이다.

합성물, 특히 딥페이크를 이용한 성적 목적의 콘텐츠 제작 및 유통은 디지털 성범죄의 심각한 유형으로 자리 잡았다. 이는 인공지능과 딥러닝 기술, 특히 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하여 실존 인물의 얼굴을 포르노그래피 등 타인의 신체 영상에 합성하거나, 존재하지 않는 가상의 인물을 생성하여 마치 실제처럼 보이는 영상을 만들어내는 행위를 말한다. 제작 과정은 원본 얼굴 영상 데이터셋을 학습시킨 AI 모델이 목표 영상의 얼굴을 대상 인물의 얼굴로 자연스럽게 대체하는 방식으로 이루어진다.

이러한 합성물의 유통 경로는 주로 암암리 운영되는 텔레그램이나 디스코드 등의 폐쇄적 메신저 채널, 다크웹, 그리고 일부 불법 성인 사이트를 통해 이루어진다. 유통자들은 특정 유명인이나 일반인을 지목한 '갤러리'를 만들어 유료 회원제로 운영하거나, 암호화폐로 결제하게 하는 등 조직적이고 상업적인 형태를 보이기도 한다. 최근에는 생성형 AI의 접근성이 높아지면서 상대적으로 간단한 앱이나 웹 서비스를 통해서도 제작이 가능해져 그 위험이 확대되고 있다.

합성물 제작 및 유통의 피해는 단순히 허위 영상이 만들어지는 데 그치지 않는다. 피해자는 자신도 모르는 사이에 성적 콘텐츠의 주인공으로 왜곡되어 전 세계에 유포될 수 있으며, 이로 인한 정신적 충격은 극심하다. 또한, 사실이 아닌 영상이지만 그 사실을 입증하고 삭제하는 과정이 매우 어려워 2차 가해와 사이버 불링으로 이어지는 경우가 빈번하다. 일부 사례에서는 합성물을 이용해 피해자에게 직접 금전을 요구하거나 추가적인 성적 착취를 위한 협박 도구로 사용되기도 한다.

이러한 범죄를 규율하기 위한 법적 장치는 기술 발전을 따라가지 못하는 경우가 많다. 기존의 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(정보통신망법)이나 성폭력처벌법은 명시적으로 딥페이크 성범죄를 다루지 않아 처벌에 공백이 존재했으나, 최근 관련 법률 개정을 통해 제작·유포 행위 자체를 금지하고 형사 처벌의 근거를 마련하는 방향으로 나아가고 있다[5].

사이버 성폭력은 인터넷이나 디지털 매체를 통해 이루어지는 성적 괴롭힘, 위협, 강요 행위를 포괄한다. 이는 피해자의 의사에 반해 성적 발언이나 행동을 지속하거나, 성적 이미지나 정보를 무단으로 수집·유포하며, 이를 빌미로 금전적 이득이나 추가적인 성적 행위를 요구하는 형태로 나타난다. 디지털 성범죄의 한 유형으로, 특히 딥페이크와 같은 합성 기술이 악용되면서 그 심각성이 더욱 커지고 있다.

사이버 성폭력의 전형적인 수법 중 하나는 사이버 스토킹 및 디지털 성착취다. 가해자는 피해자의 SNS나 메신저를 통해 지속적으로 성적 메시지를 보내거나, 개인정보를 수집해 접근을 시도한다. 더 나아가, 불법적으로 획득한 신상정보나 사생활 영상을 빌미로 피해자를 협박하여 금전을 요구하거나, 추가적인 성적 콘텐츠 제작을 강요하는 사례가 빈번하다. 이른바 '리벤지 포르노'와 유사하게, 관계가 끝난 후 상대방의 노출 영상을 유포하겠다고 협박하는 행위도 이 범주에 속한다.

이러한 행위들은 피해자에게 극심한 공포와 불안을 야기하며, 사회적 관계로부터의 고립을 초래한다. 피해자는 협박에 시달리거나, 실제로 유포될지 모른다는 두려움에 일상생활이 마비되기도 한다. 법적 대응이 어려운 경우도 많아, 피해자는 오랜 시간 고통을 겪게 된다. 사이버 성폭력은 단순한 온라인 문제를 넘어, 피해자의 실제 삶을 위협하는 중범죄로 인식되고 있다.

디지털 성범죄와 딥페이크 악용으로 인한 피해는 단순한 사생활 침해를 넘어서 피해자에게 깊은 심리적 고통과 장기적인 사회적 불이익을 초래한다. 가장 흔히 보고되는 심리적 영향은 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 우울증, 불안장애 등이다. 피해 영상이나 합성물이 인터넷에 무차별적으로 유포되고 영구적으로 존재할 수 있다는 점에서 지속적인 공포와 무력감을 느끼게 된다. 많은 피해자가 수면 장애, 식이 장애, 대인 관계 회피, 자살 충동에 시달리기도 한다[7].

사회적 피해는 낙인과 2차 가해의 형태로 나타난다. 피해자는 주변으로부터 오히려 비난을 받거나, 사건 자체보다 유포된 콘텐츠로 인해 사회적 평가가 떨어지는 경우가 빈번하다. 이는 직장 생활이나 학교 생활에 직접적인 지장을 주어 경제적 불안정으로 이어지기도 한다. 특히 딥페이크 합성물의 경우, 사실이 아님에도 불구하고 이미지가 훼손되면 이를 되돌리기 거의 불가능해 사회적 관계와 신뢰를 근본적으로 파괴한다.

피해의 특성은 성별과 연령대에 따라 차이를 보인다. 여성 피해자의 경우 성적 대상화와 모욕감이 두드러지며, 남성 피해자의 경우 사회적 위신과 권위에 대한 손상이 강조되는 경향이 있다. 청소년 및 청년 피해자에게는 발달 과정에 심각한 악영향을 미쳐 정체성 형성과 대인관계 발달에 장애물이 된다. 이러한 피해는 개인을 넘어 가족 구성원 전체에게 스트레스를 유발하며, 궁극적으로는 성평등에 대한 사회적 신뢰를 훼손하는 광범위한 사회적 비용을 발생시킨다.

피해자는 합성물이 유포된 후에도 지속적인 2차 피해에 직면한다. 유포된 영상이나 이미지는 인터넷을 통해 빠르게 확산되며, 일단 퍼지면 완전히 삭제하기가 거의 불가능해진다. 이로 인해 피해자는 새로운 커뮤니티나 SNS 계정에 합성물이 재등장하는 것을 반복적으로 목격하게 되며, 지속적인 불안과 공포에 시달린다.

사회적 낙인은 또 다른 심각한 2차 피해이다. 피해자는 오히려 "스스로 조심하지 않았다"거나 "유포를 부추겼다"는 비난을 받는 경우가 많다. 이러한 피해자 비난 문화는 피해자가 주변에 도움을 요청하거나 신고하는 것을 막으며, 고립감을 심화시킨다. 특히 직장이나 학교 등 일상 생활 공간에서 낙인이 찍히면 경제적 활동과 대인 관계에 직접적인 타격을 입는다.

2차 피해의 구체적 양상은 다음과 같은 표로 정리할 수 있다.

이러한 과정은 피해자로 하여금 사건을 자신의 통제 밖에서 영원히 지속되는 것으로 인식하게 만들며, 회복과 일상으로의 복귀를 극도로 어렵게 만든다. 따라서 디지털 성범죄 대응은 초기 유포 차단과 함께, 발생한 2차 피해를 최소화하고 사회적 낙인을 해소하기 위한 체계적인 지원이 병행되어야 한다.

한국에서는 디지털 성범죄와 딥페이크 악용에 대한 법적 대응이 2020년 발생한 n번방 사건을 계기로 크게 강화되었다. 이 사건은 불법 촬영물의 온라인 유통 및 조직적 범죄 구조를 드러내며 사회적 공분을 불러일으켰고, 이에 따라 기존 법률의 한계를 보완하는 입법 작업이 활발히 진행되었다.

주요 법률 개정 및 신설 내용은 다음과 같다.

특히, 디지털 성범죄 피해자 지원법은 피해자의 2차 피해 방지와 회복을 국가의 책임으로 명시한 최초의 법률이다. 또한, 법원은 n번방 사건과 같은 조직적 범죄에 대해서는 법정 최고형에 가까운 중형을 선고하는 추세를 보이고 있다[9].

그러나 법 집행 과정에서는 불법 콘텐츠의 급속한 확산과 해외 서버를 통한 우회 유포를 효과적으로 차단하는 데 어려움이 지적된다. 또한, 딥페이크 기술의 발전 속도를 법적·기술적 대응이 따라잡지 못하는 문제와, 처벌 강화와 표현의 자유 사이의 경계에 대한 논쟁은 지속되고 있다.

해외 여러 국가는 디지털 성범죄와 딥페이크 악용에 대응하기 위해 다양한 형태의 입법을 추진하고 시행 중이다. 특히 합성된 성적 영상물의 제작과 유포를 명시적으로 금지하거나, 기존 법률을 개정하여 디지털 환경에 맞는 처벌 근거를 마련하는 방향으로 나아가고 있다.

미국은 주별로 법률이 상이하지만, 연방 차원에서도 논의가 활발하다. 2022년에는 '딥페이크 대응법(Deepfake Task Force Act)'이 제안되어 정부 차원의 대응 체계 구축을 논의했다. 캘리포니아주와 버지니아주 등은 허락 없이 제작된 디지�적 성적 영상물(non-consensual pornography)을 명시적으로 불법화한 법률을 비교적 일찍 도입했다. 텍사스주와 조지아주는 특정 선거 기간 동안 정치적 딥페이크를 규제하는 법안을 통과시켰다.

유럽 연합은 포괄적인 디지털 서비스 법안을 통해 플랫폼의 책임을 강화하는 접근을 취하고 있다. 디지털 서비스법(DSA)과 디지털 시장법(DMA)은 불법 콘텐츠의 신속한 제거와 투명한 조정을 의무화한다. 독일은 네트워크 시행법(NetzDG)을 통해 소셜 미디어 플랫폼이 명백히 불법적인 콘텐츠를 24시간 내에 삭제하도록 요구한다. 영국은 2023년 온라인 안전법(Online Safety Act)을 제정하여 플랫폼이 합성된 성적 영상물을 포함한 불법 콘텐츠로부터 이용자를 보호할 법적 의무를 부과했다.

아시아 국가들도 적극적인 입법 움직임을 보인다. 일본은 2014년에 도입된 '사이버 괴롭힘 대책법'을 개정하여 허락 없이 성적 영상물을 유포하는 행위를 처벌할 수 있도록 했다. 중국은 2019년 말 시행된 '네트워크 정보 내용 생태 관리 규정'에서 허위 정보와 함께 딥페이크 기술의 악용을 명시적으로 규제 대상으로 포함시켰다. 대만은 2019년 '성적 사생활 침해 그림 영상 방지 조례'를 제정해 합성 영상물의 제작 및 유포를 금지하고 피해자 보호 절차를 마련했다.

이러한 입법 사례들은 공통적으로 피해자의 동의 없는 영상물 유포를 범죄로 규정하고, 플랫폼에게 더 큰 책임을 부과하며, 기술 발전에 따른 새로운 위협에 대응하기 위해 지속적으로 법률을 보완하고 있다는 특징을 보인다. 그러나 법 집행의 실효성, 국제적 협력의 필요성, 그리고 표현의 자유와의 경계에 대한 논쟁은 여전히 과제로 남아 있다.

딥페이크 탐지 기술은 생성적 적대 신경망을 통해 만들어진 조작된 영상이나 이미지를 식별하기 위한 다양한 방법론을 포괄한다. 초기 탐지 기술은 합성 과정에서 발생하는 눈의 깜빡임 빈도, 피부 톤의 비정상성, 머리카락 경계의 부자연스러움 등 미세한 생체 신호나 물리적 불일치에 주목했다. 그러나 생성 기술이 발전함에 따라 이러한 단순한 결함은 점차 사라졌고, 탐지 기술도 더 복잡하고 정교한 방식으로 진화하고 있다.

현대의 탐지 기술은 크게 두 가지 접근법으로 나눌 수 있다. 하나는 데이터 주도적인 방식으로, 방대한 양의 진짜와 가짜 미디어 데이터를 학습시켜 딥러닝 모델이 스스로 판별 특징을 찾아내게 하는 것이다. 다른 하나는 포렌식 기반 방식으로, 디지털 파일의 메타데이터나 압축 아티팩트, 센서 노이즈 패턴 등 파일 생성 과정에서 남는 디지털 흔적을 분석한다.

탐지 기술은 생성 기술과의 끊임없는 경쟁 관계에 있다. 새로운 딥페이크 생성 알고리즘이 등장하면 이를 탐지하는 기술이 개발되고, 다시 더 정교한 생성 기술이 등장하는 악순환이 반복된다. 이 때문에 단일 기술에 의존하기보다는 여러 탐지 기술을 결합한 앙상블 방식과, 블록체인을 이용한 콘텐츠 출처 인증과 같은 사전 예방적 접근이 함께 논의되고 있다. 최근에는 생성 모델 자체에 탐지를 위한 디지털 워터마크를 삽입하는 연구도 진행 중이다.

온라인 플랫폼은 디지털 성범죄와 딥페이크 악용 콘텐츠가 유통되는 주요 공간으로, 그에 따른 사회적 책임이 강조되고 있다. 많은 국가에서 플랫폼에게 적극적인 조치 의무를 부과하는 법적 제재가 도입되고 있으며, 이는 단순한 콘텐츠 호스팅 서비스 제공자를 넘어선 관리자 역할을 요구한다.

주요 플랫폼들은 자체 정책을 통해 유해 콘텐츠를 차단하고 삭제하는 시스템을 운영한다. 예를 들어, 메타의 인스타그램과 페이스북, 구글의 유튜브는 성적 콘텐츠 정책 하에 동의 없는 성적 이미지나 합성물을 명시적으로 금지하며, 신고 접수 시 검토 후 삭제 조치를 취한다. 특히 딥페이크 성범죄물에 대해서는 탐지 기술을 접목한 사전 차단 시스템을 개발해 적용하고 있다. 이러한 자율 규제는 법적 요구사항을 충족시키기 위한 측면과 함께 플랫폼의 브랜드 이미지와 이용자 신뢰를 지키기 위한 전략이기도 하다.

그러나 플랫폼의 책임 범위와 한계를 둘러싼 논쟁은 지속된다. 콘텐츠의 엄청난 양과 실시간 유통 속도를 고려할 때, 모든 유해물을 완벽하게 차단하는 것은 기술적, 운영적으로 어려운 과제이다. 또한, 과도한 삭제 조치는 표현의 자유를 침해할 수 있다는 비판도 존재한다. 이에 따라 일부 법률은 플랫폼에 '신속한 대응' 의무를 부과하면서도, 법원의 명령이 있을 때까지 콘텐츠를 유지하도록 하는 '안전항' 조항을 두는 등 균형을 모색하고 있다.

개인은 디지털 성범죄와 딥페이크 피해를 예방하기 위해 몇 가지 기본적인 디지털 안전 수칙을 준수할 수 있다. 우선, 소셜 미디어와 메신저 등 온라인에서 공유하는 개인 정보와 사진, 동영상을 최소화하는 것이 중요하다. 공개 범위 설정을 엄격하게 관리하고, 지인에게만 공개하더라도 재유포될 가능성을 인지해야 한다. 특히 신원을 특정할 수 있는 얼굴 사진이나 신체 노출이 포함된 콘텐츠는 공유를 삼가는 것이 바람직하다.

온라인 계정의 보안을 강화하는 것도 필수적이다. 다음과 같은 조치를 취할 수 있다.

의심스러운 링크나 파일은 절대 클릭하거나 다운로드하지 않아야 한다. 가짜 프로필을 통해 접근하거나, 관계를 형성한 뒤 개인적 콘텐츠를 요구하는 경우가 빈번하기 때문이다. 또한 상대방이 디지털 성폭력이나 협박을 시도할 경우, 즉시 대화 내용을 캡처하고 증거를 보존한 후 신고하는 절차를 알아두는 것이 필요하다.

자신의 콘텐츠가 무단으로 유포되거나 합성된 것을 발견했을 때는 당황하지 않고 체계적으로 대응해야 한다. 해당 콘텐츠가 게시된 플랫폼에 저작권 침해 또는 명예훼손 등을 이유로 삭제 요청을 신속히 제기한다. 동시에 한국인터넷진흥원(KISA)의 사이버성폭력피해지원센터나 경찰청 사이버수사국 등 전문 기관에 도움을 요청하여 법적 대응을 모색한다. 피해 사실을 가족이나 신뢰할 수 있는 사람과 공유하여 심리적 지지를 받는 것도 회복에 도움이 된다.

디지털 성범죄와 딥페이크 악용 문제를 근본적으로 예방하기 위해서는 기술적, 법적 대응과 병행하여 사회 구성원의 인식을 개선하고 체계적인 교육이 필수적이다. 이는 피해 발생 후의 대처보다 사전 예방에 초점을 맞추는 접근이다.

핵심은 디지털 시민의식 함양과 성평등 교육의 결합이다. 학교 교육 과정에서는 미디어 리터러시 교육을 강화하여, 합성 영상의 존재와 그 위험성을 인지하고 정보의 진위를 비판적으로 검증하는 능력을 기르는 데 중점을 둔다. 동시에, 성인을 대상으로 한 교육에서는 피해자 비난 문화의 해소와 공감 능력 향상에 주력한다. 피해자가 '자초했다'는 편견이나 '그 정도는 별일 아니다'라는 인식이 2차 피해와 침묵을 조장한다는 점을 명확히 인지시키는 것이 중요하다.

다양한 주체의 협력이 필요하다. 정부와 교육 당국은 교과과정 개편과 교사 연수를 지원해야 한다. 언론과 콘텐츠 제작자는 피해 사례를 보도하거나 드라마, 영상물을 제작할 때 윤리 가이드라인을 준수하여 피해자를 보호하고 사회적 논의를 촉진하는 방식으로 기여할 수 있다. 기업과 온라인 커뮤니티는 내부 정책을 통해 건강한 토론 문화를 조성하고 유해한 표현을 차단하는 역할을 한다.

이러한 사회적 인식 제고와 교육 노력은 궁극적으로 가해 행위에 대한 사회적 용인도를 낮추고, 피해자가 두려움 없이 도움을 요청할 수 있는 환경을 조성하는 데 목표를 둔다. 기술의 발전 속도에 맞춰 사회의 윤리적 성숙도 함께 성장해야 하는 이유이다.

디지털 성범죄와 딥페이크 악용을 규제하려는 법적 조치와 표현의 자유 보장 사이에는 근본적인 긴장 관계가 존재한다. 규제를 주장하는 측은 피해자의 인격권과 사생활 보호, 특히 성적 자기결정권이 심각하게 침해받고 있다는 점을 강조한다. 이들은 가상의 합성 영상이 실제 피해자에게 미치는 심리적, 사회적 피해가 현실적이며, 허위 사실의 유포는 명예훼손에 해당할 수 있다고 본다. 따라서 피해 구제와 범죄 예방을 위해 적극적인 법 개정과 규제가 필요하다고 주장한다.

반면, 규제에 신중해야 한다는 입장은 과도한 규제가 합법적인 표현의 자유와 예술, 패러디, 연구 활동까지 위축시킬 수 있다는 우려를 표한다. 딥페이크 기술 자체는 중립적 도구이며, 그 악용만을 표적으로 삼아야 한다는 것이다. 또한, '유포'나 '제작'의 정의를 어떻게 법적으로 한정할지, 인공지능 생성물의 책임 소재를 누구에게 귀속시킬지에 대한 법적 기술적 난제도 제기된다.

이 논쟁의 핵심은 해악의 정도와 규제의 수단이 적정한지에 대한 판단에 달려 있다. 많은 국가에서 합의점을 찾기 위해 '악의적 의도'나 '피해 발생 가능성'을 규제 요건으로 명시하거나, 단순 보유보다는 유포와 공유를 중점적으로 처벌하는 방식[12]을 도입하고 있다. 궁극적으로는 기술의 악용을 효과적으로 차단하면서도 합리적인 표현의 공간을 보장하는 정교한 법률과 정책이 요구된다.

딥페이크 기술의 발전은 인공지능과 머신러닝 분야의 놀라운 진보를 보여주지만, 동시에 심각한 윤리적 딜레마를 낳는다. 기술 자체는 중립적이지만, 그 응용 방식에 따라 사회에 유익하거나 해악을 끼칠 수 있다는 점이 핵심 쟁점이다. 예를 들어, 생성형 AI는 영화 산업에서 특수 효과나 교육 콘텐츠 제작에 혁신을 가져올 수 있지만, 동일한 기술이 무분별하게 악용될 경우 개인의 초상권과 사생활을 심각하게 침해하는 도구가 된다. 이는 기술 발전의 속도가 사회적, 법적, 윤리적 논의와 규범 정립의 속도를 훨씬 앞지르는 상황에서 발생하는 전형적인 문제이다.

기술 발전과 관련된 윤리적 논의는 크게 두 가지 축으로 나뉜다. 첫째는 기술 개발자와 제공자의 책임 문제이다. AI 윤리 차원에서 개발 단계부터 악용 가능성을 최소화하는 설계 원칙(예: 윤리적 AI 설계)을 도입해야 한다는 주장이 제기된다. 둘째는 기술 사용자의 윤리의식이다. 디지털 리터러시 교육을 통해 일반 시민이 합성 미디어의 존재와 잠재적 위험을 인지하고, 무분별한 제작 및 유포에 참여하지 않도록 하는 사회적 분위기 조성이 중요하다.

궁극적으로, 기술 발전을 통제하거나 억제하기보다는 이를 어떻게 인간의 존엄성과 권리를 보호하는 방향으로 조정할 것인가에 대한 사회적 합의가 필요하다. 이는 법적 제재, 기술적 필터링, 윤리적 교육이 결합된 다각적인 접근을 요구한다. 기술의 미래는 단순히 그 성능이 아닌, 우리가 어떤 윤리적 기준으로 그 기술을 활용할지에 대한 선택에 달려 있다.