AI 기술이 이제 실종자 수색이라는 사회적 문제 해결의 전면에 나서고 있습니다. 최근 한국과학기술연구원(KIST) 연구진이 시간에 따른 얼굴 변화를 학습한 AI 나이 변환 기술을 시연했다는 소식은, 기술의 적용 범위가 얼마나 확장되고 있는지를 잘 보여줍니다.
핵심은 ‘시간’이라는 변수를 AI가 어떻게 처리하느냐에 있습니다. 실종된 지 오래된 경우, 당시의 사진으로는 현재 모습을 추정하기 어렵습니다. 여기서 AI 나이 변환 기술은 오래된 사진을 바탕으로 현재의 예상 모습을 생성해냅니다. 이는 단순한 필터가 아니라, 수많은 데이터를 학습해 얼굴의 노화 패턴을 이해하는 심층적인 기술입니다. 기술적 난이도가 높은 만큼, 이를 성공적으로 연구 중인 국내 연구진의 역량이 주목받을 만합니다.
시장에서는 이 같은 기술이 단순한 R&D 성과를 넘어 새로운 비즈니스 영역을 열 수 있다고 봅니다. 첫째, 공공 안전 솔루션 시장에 직접 적용될 수 있습니다. 경찰 등 수사 기관에 기술을 제공하거나, 실종자 찾기 플랫폼과의 협업 모델이 가능합니다. 둘째, 이는 ‘AI for Social Good’ 트렌드의 대표 사례가 될 수 있습니다. 기술의 사회적 기여도를 높이는 기업들은 ESG(환경·사회·지배구조) 측면에서도 평가가 상승하는 추세입니다.
물론, 투자 관점에서 고려해야 할 리스크도 분명합니다. 가장 큰 것은 정확성과 윤리 문제입니다. AI가 생성한 예상 모습이 실제와 다를 경우 오히려 수색을 방해할 수 있으며, 사생활 침해 논란도 불러일으킬 소지가 있습니다. 따라서 관련 기업이나 프로젝트를 평가할 때는 기술 성능 지표와 더불어 윤리 가이드라인을 어떻게 수립하고 있는지 꼼꼼히 살펴봐야 합니다.
결론적으로, AI 나이 변환 기술의 발전은 기술의 진화 단계를 보여줍니다. 단순한 패턴 인식을 넘어, 복잡한 현실 문제를 해결하는 도구로 성장하고 있는 것이죠. 이는 AI 기술을 보유한 기업들에게 공공 부문이라는 거대한 신시장에 진입할 기회를 열어줍니다. 앞으로 이 분야에서의 기술 경쟁력과 책임 있는 구현 방안이 더욱 중요한 평가 기준이 될 것입니다.
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원문: [전자신문](https://www.etnews.com/20251214000119)