딥페이크 식별성은 합성 사건에서 가장 자주 다퉈지는 요건입니다. 결과물이 누구인지 알아볼 수 없다면 애초에 대상자가 특정되지 않기 때문입니다.
“얼굴이 흐릿하다”, “일부만 썼다”는 주장이 여기서 나옵니다. 다만 이 다툼이 받아들여지는 폭은 생각보다 좁습니다.
3줄 요약
- 허위영상물죄는 사람의 얼굴·신체·음성을 대상으로 하므로, 결과물이 특정인의 것으로 인식되는지가 요건에 걸립니다.
- 판단은 결과물만 놓고 하지 않고 게시 맥락, 붙은 설명, 유통된 범위를 함께 봅니다.
- 얼굴이 선명하지 않아도 이름·아이디·소속이 함께 표시됐다면 식별성이 인정되는 방향으로 갑니다.
딥페이크 식별성은 무엇을 따지는 요건인가
결과물을 보고 특정한 사람을 떠올릴 수 있는지를 봅니다.
성폭력처벌법 제14조의2는 「사람의 얼굴·신체 또는 음성」을 대상으로 편집·합성·가공한 경우를 다룹니다. 여기서 ‘사람’은 특정된 사람이어야 하므로, 결과물이 누구를 가리키는지 확인되지 않으면 구성요건 단계에서 문제가 생깁니다.
그래서 식별성은 양형 사정이 아니라 성립 여부를 가르는 요건 쪽에 놓입니다.
무엇을 보고 판단하나
결과물 자체와 그것이 놓인 맥락을 같이 봅니다.
| 요소 | 판단 방향 |
|---|---|
| 얼굴의 선명도와 노출 범위 | 이목구비가 구분되는지 |
| 신체적 특징 | 문신·흉터·체형 등 대체 가능한 표지 |
| 함께 표시된 정보 | 이름, 아이디, 학교·직장, 지역 |
| 게시된 장소 | 대상자를 아는 사람들이 모인 공간인지 |
| 붙은 설명 문구 | 누구를 지칭하는지 적혀 있는지 |
| 원본 사진의 출처 | 대상자의 SNS 계정에서 가져온 것인지 |
이 중 함께 표시된 정보의 비중이 큽니다. 합성 품질이 낮아도 이름과 소속이 붙어 있으면 보는 사람은 대상자를 알아봅니다. 실무에서 식별성 다툼이 무너지는 지점이 대체로 여기입니다.
어디까지 다툴 수 있나
다툼의 여지가 남는 상황은 제한적입니다.
얼굴을 전혀 쓰지 않고 신체 일부만 합성했는데 특징적 표지가 없는 경우, 원본 인물을 알 수 없는 자료를 소재로 쓴 경우 정도입니다. 이때는 대상자가 누구인지 특정되지 않았다는 점을 짚게 됩니다.
반대로 대상자 본인이 자기 사진임을 알아보고 신고한 사건에서는 이 주장이 유지되기 어렵습니다. 원본이 대상자의 계정에서 나온 것으로 확인되면 더 그렇습니다.
가상의 인물을 생성한 경우는 다른 문제입니다. 실재하는 사람을 대상으로 하지 않았다면 이 조문의 적용 자체가 쟁점이 됩니다. 다만 학습에 쓴 자료나 프롬프트에 특정인이 들어갔다면 결론이 달라질 수 있습니다. 이 부분은 [AI 합성 성범죄, 프로그램을 썼을 때 제작 행위는 누구의 것인가]에서 다룹니다.
연예인이나 공인은 다른가
조문은 대상자를 특정 범주로 제한하지 않습니다. 공인이라고 해서 적용이 배제되지 않습니다.
오히려 널리 알려진 인물은 식별성이 쉽게 인정됩니다. 얼굴을 아는 사람이 많기 때문입니다. 공개 활동 사진을 소재로 썼다는 사정도 면책 근거가 되지 않습니다.
식별성이 부정되면 사건이 끝나나
허위영상물죄가 성립하지 않더라도 다른 죄명이 검토될 수 있습니다.
결과물의 성격과 유통 방식에 따라 정보통신망을 통한 음란물 유포, 모욕, 명예훼손이 문제되는 경우가 있습니다. 대상이 아동·청소년으로 보이는 형상이면 아청법 쪽 검토가 따로 이뤄집니다.
그래서 식별성 다툼은 사건 전체를 정리하는 방법이 아니라, 적용 조문을 줄이는 작업으로 접근해야 합니다. 조문별 구조는 [딥페이크 성범죄 총정리]에 있습니다.
자주 묻는 질문
얼굴이 흐릿하게 나왔는데도 처벌되나요?
선명도만으로 결정되지 않습니다. 함께 표시된 이름이나 소속, 게시된 공간을 통해 대상자가 인식된다면 식별성이 인정되는 방향으로 갑니다.
실제로 없는 사람을 만든 것인데 문제가 되나요?
실재하는 사람을 대상으로 하지 않았다면 조문 적용이 쟁점이 됩니다. 다만 소재로 쓴 자료에 특정인이 들어갔는지가 함께 검토됩니다.
대상자가 신고하지 않으면 사건이 안 되나요?
이 죄는 고소가 있어야만 처벌할 수 있는 범죄가 아닙니다. 다른 사건의 압수 자료에서 확인되어 수사가 시작되는 경우가 많습니다.
모자이크를 씌우면 식별성이 없어지나요?
가린 부분 외의 정보로 대상자가 인식되는지를 봅니다. 가림 처리 자체가 식별성을 없애지는 않습니다.
정리
딥페이크 식별성은 결과물의 화질 문제가 아니라 그것이 누구를 가리키는지의 문제입니다. 이름과 소속이 함께 붙어 있으면 합성 품질과 무관하게 인정되는 쪽으로 갑니다.
다툴 여지가 있는지는 결과물만 보고 판단할 수 없습니다. 게시 맥락과 원본 출처를 함께 검토해야 합니다.
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