생성형 AI가 만든 이미지와 영상이 소셜미디어, 쇼핑, 부동산 매물 사진까지 파고들면서 "지금 보고 있는 것이 진짜인가"라는 질문이 실무의 문제가 됐다. 텍스트 탐지로 알려진 팡그램(Pangram)이 몇 달 전 연구 프리뷰로 공개했던 이미지 탐지기를 정식 버전인 팡그램 이미지 1.0으로 내놓았다. 이번 발표의 핵심은 두 가지다. 하나는 이미지 탐지의 정식화, 다른 하나는 영상 탐지에 특화된 별도 모델 '이미지 플래시 1.0'의 추가다. 회사는 탐지된 AI 영역을 히트맵으로 짚어주는 기능도 함께 소개했는데, 실제 사진 안에 부분적으로 삽입된 AI 콘텐츠의 위치를 표시하는 방식이다.
자체 평가와 벤치마크의 구성
팡그램은 성능을 입증하기 위해 실제 사진 100장을 골라 12개의 최신 이미지 생성기로 '합성 미러'를 만들었다. 원본 사진과 최대한 비슷한 프롬프트를 사용해 총 1,200장의 합성 이미지를 생성했고, 이 평가셋에서 99.96%의 정확도를 기록했다고 밝혔다. 여기에 더해 X-AIGD, Mirage-Test, AIGenImages2026, Synthbuster와 RAISE 비교, Community Forensics 등 여러 학술 벤치마크와도 대조했다고 설명한다. 다만 공개된 내용에는 경쟁 상용·학술 탐지기들의 구체적인 수치가 함께 제시되지 않아, 비교 우위의 폭을 외부에서 그대로 검증하기는 어렵다. '합성 미러' 방식 자체는 원본과 생성본이 같은 장면·피사체를 공유하도록 만들어 특정 유형의 콘텐츠를 무조건 AI로 판정하는 편향을 줄이려는 설계로, 평가 방법론으로는 합리적인 접근이다.
저해상도와 변형에 대한 대응
실무에서 더 눈여겨볼 대목은 견고성(robustness) 관련 부분이다. 많은 플랫폼이 업로드된 이미지를 압축하고 축소하며, 악의적 사용자는 블러·노이즈 같은 인위적 흔적을 더해 탐지기를 속이려 한다. 팡그램은 이런 변형을 탐지하도록 별도로 학습했다고 밝혔다. 초기 버전은 입력 이미지 최소 크기를 512x512로 제한했는데, 저해상도에서 정확도가 떨어졌기 때문이다. 1.0에서는 이 하한을 256x256으로 낮췄다. 다만 512 미만 해상도에서는 '신뢰도 낮음' 안내가 함께 표시된다. 탐지 결과를 그대로 신뢰하기보다 해상도에 따른 조건부 판정으로 받아들여야 한다는 의미다.
영상 탐지, 사람이 포기한 영역
영상 쪽은 문제의 난이도 자체가 다르다. 팡그램이 인용한 DF26 연구에 따르면, 말하는 사람의 진짜 영상과 AI 영상을 구분하는 데 있어 사람은 무작위 찍기보다 겨우 조금 나은 수준이었고, 기존 탐지기들도 크게 낫지 않았다. 팡그램은 영상에 특화된 이미지 플래시 1.0이 DF26에서 98.7%를 기록해 차순위 탐지기보다 29포인트 앞섰다고 주장한다. 산업계와의 비교를 위해서는 실제 소셜미디어 영상 129편을 바탕으로 14개 생성기로 합성본을 만들었는데, 각 생성기에 원본의 첫 프레임을 심고 VLM이 생성한 영상 설명을 프롬프트로 넣어 구분이 까다로운 미러를 만드는 방식이었다. 이렇게 총 1,529편 규모의 영상에서 복수의 주요 서비스와 대조했다는 것이 회사의 설명이다.
이미지 플래시는 영상 업로드를 네이티브로 지원해 프레임 단위로 분석하고, 어느 구간이 AI로 판정되는지 보여준다. 전체가 아닌 부분적 조작까지 짚어낼 수 있다는 점은 딥페이크 검증 실무에서 유용한 방향이다.
실무 적용과 남는 한계
팡그램은 이들 모델을 크롬 확장 프로그램에 통합해 소셜미디어나 쇼핑, 매물 사이트를 스크롤하면서 AI 생성 콘텐츠를 표시하도록 했고, API도 이미지와 영상 탐지를 모두 지원하도록 업데이트했다. 콘텐츠 신뢰성 검증을 제품에 붙이려는 팀이라면 확장 프로그램과 API를 통해 비교적 쉽게 실험해볼 수 있는 셈이다. 다만 짚어둘 지점이 있다. 공개된 수치의 상당수가 자체 구축 평가셋과 벤치마크 성적에 기반하며, 생성 모델은 빠르게 세대를 바꾼다. 오늘의 99.96%가 내일 등장할 생성기 앞에서도 유지된다는 보장은 없고, 이는 모든 탐지기가 안고 있는 구조적 과제다. 저해상도 신뢰도 안내처럼 탐지 결과에는 늘 조건이 붙는다는 점, 그리고 '합성 미러' 평가가 실제 야생 데이터와 완전히 같지는 않다는 점을 전제로 도입을 검토하는 편이 안전하다. 이번 발표는 AI 탐지가 텍스트를 넘어 이미지와 영상으로 본격 확장되고 있음을 보여주는 신호로 읽힌다.