인공지능 이미지 생성기는 사람처럼 그림을 그려내는 수준으로 발전했다. 그러나 여전히 제대로 창작하지 못하는 인체 부위가 있다. 손이다. 아멜리아 윙거 비어스킨 플로리다 대학교 교수는 올해 초 버즈피드와 인터뷰에서 AI가 손이란 정확히 무엇인지 이해하지 못했다고 밝혔다. 그는 "이미지에서 손은 섬세한 영역이다"며 "보통 무언가를 붙잡고 있거나 다른 사람 손과 함께한다"고 말했다. 지난 시간 동안 진전이 있었지만, 아직 부족한 부분이 많다.

손은 상당히 복잡한 구조이기에 인공지능이 인식에 어려움을 겪고 있다. 손은 여러 관절, 피부 주름, 정맥을 지녔고 다양한 자세를 취할 수 있다. 여기에 다른 세부 사항들까지 더해지면 컴퓨터에 벅찰 만큼 많은 변수가 존재한다. 소재 자체도 어렵지만, 자료가 부족하기도 하다. 인간 얼굴과 전신에 비해 AI 학습에 사용할 고품질 손 이미지가 많지 않다. 

그런데도 과학자들은 AI가 손에 대해 깨달을 수 있도록 노력하는 중이다. 중국 허페이에 있는 과학 기술 대학교에서는 손 생성에 집중하는 인공지능 연구를 진행하고 있다.

중국기술과학대학교 연구진들은 손 연구에서 일반적인 이미지 생성 기술 대신 NeRF 방법을 적용했다고 밝혔다. 2D 이미지로 새 3D 자료를 만들어내는 기술이다. 뉴 사이언티스트는 7일 NeRF가 기존 인공지능 기술과 결합하면 AI 발전을 위한 돌파구가 될지도 모른다고 예상했다. 구글 리서치와 자율주행 자동차 기업 웨이모에서 대규모 도시경관 모델을 제작하는 데 NeRF를 사용한 바 있다.

논문은 "NeRF에 손 매핑 및 광학 배열 전략을 도입했다"며 "사진에서 잘 드러나지 않는 손의 기하학적 구조와 질감을 자연스럽게 처리할 수 있었다"고 주장했다. HandNeRF 프로그램은 독립된 손 한 개를 다루는 것을 넘어 두 손이 서로 엮인 모습도 감당할 수 있다고 밝혔다. 이를 위해 다양한 시점의 손 사진에서 손의 골격을 추정해 학습용 데이터를 따로 만들기도 했다. 

NeRF는 훈련하기 까다로운 방법이다. 게다가 혼자서 문자 명령어에서 이미지를 생성하는 과정을 수행하기 힘들다. 한동안 프로그래머들은 손을 엉망으로 만드는 AI와 일하는 방법을 찾아내야 할 것이다. 

※이 기사는 popsci.com 원문을 바탕으로 작성됐으며, 번역은 파퓰러사이언스코리아 소속 기자가 도왔습니다.

/ 글 Andrew Paul 기자 & 육지훈 기자