1. 개요
인공지능 아티팩트(AI Artifact)는 인공지능이 생성한 이미지, 영상, 오디오 등에서 나타나는 의도하지 않은 오류나 이상 현상을 의미한다. 인공지능 모델이 학습 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 생성할 때, 논리적으로 말이 안 되거나 비정상적인 결과물이 나올 수 있는데, 이를 인공지능 아티팩트라고 부른다. 한국어로는 공식적인 번역이 존재하지 않으나, 굳이 번역하자면 '허깨비'현상 정도로 번역할 수 있겠다. '찐빠'라는 은어가 사용되기도 한다.
인공지능 아티팩트와 인공지능 환각은 유사하지만, 의미가 다르다.
인공지능 아티팩트는 기술적 한계나 데이터 부족으로 인해 논리적으로 어색하거나 비정상적인 결과가 생성되는 현상이다. 주로 이미지, 영상, 오디오 생성 과정에서 발생한다.
인공지능 환각은 AI가 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 현상이다. 예를 들어, AI가 잘못된 사실을 만들어내거나, 학습하지 않은 내용을 그럴듯하게 생성하는 경우가 이에 해당한다.
즉, 인공지능 아티팩트는 기술적 오류로 인한 시각적/청각적 이상 현상이고, 인공지능 환각은 정보의 오류라고 볼 수 있다.
2. 어원
"Artifact"라는 단어는 라틴어 "arte"(기술, 인공)와 "factum"(만들어진 것)에서 유래했다. 원래 의미는 "인공적으로 만들어진 것"이지만, 기술적인 맥락에서는 "원치 않는 오류나 노이즈"를 뜻하는 경우가 많다. 예를 들어, 압축된 이미지에서 발생하는 픽셀 깨짐을 압축 아티팩트(Compression Artifact)라고 부르기도 한다.3. 주요 원인
인공지능 아티팩트가 발생하는 이유는 다음과 같다.- 1. 데이터셋의 불완전성
- 2. 확률적 생성 방식
- 3. 구조적 연속성 부족
- 4. 메모리 한계
4. 인공지능 아티팩트의 유형
- 1. 신체 오류
손가락을 6개 그리거나 관절이나 자세가 기형적임.
- 2. 얼굴 오류
눈코입이 찌그러져있거나 어색함.
- 3. 배경 오류
배경이 비논리적이거나 이치에 맞지 않음.
- 4. 그림자 오류
그림자가 없거나 비현실적임.
- 5. 반사 오류
거울이나 금속, 수면등에 비친 모습이 실제 모습과 다름.
- 6. 요소 누락
수인 캐릭터에 꼬리가 없는 등, 마땅히 있어야 할 요소가 없음.
5. 해결 방법
인공지능 아티팩트를 줄이거나 수정하는 방법은 다음과 같다.- 1. 모델 개선
- 2. 후처리(Post-processing)
- 3. 인페인팅(Inpainting) 활용
- 4. 피드백 기반 생성