모핑 얼굴 기술은 자기 인식의 경계에 빛을 던진다

얼굴 인식은 자기 이미지와 사회적 상호 작용의 중요한 부분입니다. 첨단 디지털 기술 시대에 우리는 소통과 정체성에 대한 흥미로운 질문에 직면합니다. 얼굴 정체성을 바꾸는 것이 "자아"에 대한 감각과 다른 사람과의 상호 작용에 어떤 영향을 미칠까요? 이는 오키나와 과학기술원(OIST)의 사이버네틱 휴머니티 스튜디오 연구원인 슈니치 카사하라 박사가 얼굴 이미지의 실시간 모핑(우리 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 바꾸거나 그 반대로 바꾸는 것)을 사용하여 조사하고 있는 질문입니다. 이 스튜디오는 2023년에 OIST와 Sony Computer Science Laboratories, Inc.의 공동 연구를 위한 플랫폼으로 설립되었습니다.

카사하라 박사와 그의 협력자들은 운동-시각 동기화를 사용하여 얼굴 인식의 역학을 조사했습니다. 운동-시각 동기화는 사람의 신체적 움직임과 그 움직임에서 받는 시각적 피드백 간의 조정입니다. 그들은 우리가 자기 이미지의 움직임에 영향을 미치든 아니든, 얼굴과의 동일시 수준은 일관되게 유지된다는 것을 발견했습니다. 따라서 우리의 행위 감각 또는 주관적인 통제감은 자기 이미지와의 동일시 수준에 영향을 미치지 않습니다. 그들의 결과는 Scientific Reports 에 게재되었습니다.

대리권이 정체성 인식에 미치는 영향

과학자들은 디스플레이와 카메라를 사용한 심리적 실험을 통해 "자기 식별 경계"가 어디에 있는지, 그리고 이 경계에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 조사했습니다. 참가자들은 앉아서 얼굴이 점차 변하는 화면을 보도록 요청받았습니다. 어느 시점에서 참가자들은 얼굴 정체성의 변화를 알아차릴 수 있었고, 화면의 이미지가 더 이상 자신이 아니라고 느낄 때 버튼을 누르도록 요청받았습니다. 실험은 양방향으로 수행되었습니다. 이미지가 자기에서 다른 사람으로, 다른 사람에서 자기로 바뀌는 것입니다.

"거울에 비친 자신의 얼굴을 보면서 움직이고 자신을 확인하지만, 얼굴이 천천히 어느 지점까지 변하고 이것이 더 이상 자신이 아니라는 것을 깨닫는 것과 같습니다." 카사하라 박사가 설명했습니다.

연구자들은 세 가지 움직임 조건이 얼굴 경계에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다. 동기적, 비동기적, 정적입니다. 그들은 움직임이 동기화되면 참가자들이 이미지와 더 큰 정도로 동일시할 것이라고 가정했습니다. 놀랍게도, 그들은 움직임이 동기화되었는지 여부에 관계없이 얼굴 정체성 경계가 비슷하다는 것을 발견했습니다. 또한, 참가자들은 얼굴이 움직이는 이미지보다 정적 이미지와 동일시할 가능성이 더 높았습니다.

흥미롭게도, 변형의 방향(자기에서 다른 사람으로 또는 다른 사람에서 자기로)은 참가자들이 자신의 얼굴 경계를 인식하는 방식에 영향을 미쳤습니다. 참가자들은 이러한 이미지가 다른 사람에서 자기로 변형될 때보다 자기에서 다른 사람으로 변형될 때 얼굴 이미지와 동일시할 가능성이 더 높았습니다. 전반적으로, 결과는 얼굴 움직임의 행위 감각이 우리의 얼굴 정체성을 판단하는 능력에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 시사합니다.

"기본적으로 비동기적 움직임의 한 형태인 딥페이크의 예를 생각해 보세요. 제가 움직이지 않고 시각적 표현이 움직이면 비동기적 상황이 만들어집니다. 이러한 딥페이크 시나리오에서도 우리는 여전히 우리 자신과의 정체성 연결의 느낌을 경험할 수 있습니다." 카사하라 박사는 설명했습니다. "이것은 우리가 예를 들어 다른 사람이 우리 얼굴을 사용하는 것처럼 우리 이미지의 가짜 또는 조작된 버전을 볼 때에도 우리는 여전히 그 얼굴과 동일시할 수 있음을 시사합니다. 우리의 연구 결과는 디지털 시대에 우리의 자아와 정체성에 대한 인식에 대한 중요한 의문을 제기합니다."

정체성은 통제에 대한 인식에 어떤 영향을 미치는가?

그 반대의 경우는 어떨까요? 우리의 정체성 감각은 우리의 행위 감각에 어떤 영향을 미칠까요? Kasahara 박사는 최근 Rikkyo University의 심리학 교수인 Wen Wen 박사와 공동으로 논문을 발표했습니다. Wen Wen 박사는 우리의 행위 감각에 대한 연구를 전문으로 합니다. 그들은 얼굴 특징을 통해 자신을 인식하는 것이 사람들이 자신의 움직임에 대한 통제력을 인식하는 방식에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 조사했습니다.

실험 동안 참가자들은 화면에서 자신의 얼굴이나 다른 사람의 얼굴을 관찰하고 얼굴과 머리의 움직임을 상호작용하고 제어할 수 있었습니다. 그들은 얼굴을 움직이고 얼굴 표정을 바꾸는 동안 약 20초 동안 화면을 관찰하도록 요청받았습니다. 얼굴의 움직임은 참가자 자신의 얼굴과 머리 움직임에 의해서만 제어되거나 참가자와 실험자의 움직임의 평균(완전한 제어 대 부분 제어)에 의해 제어되었습니다. 그 후, 그들은 "이 얼굴이 당신과 얼마나 닮았다고 느꼈습니까?"와 "이 제시된 얼굴에 대해 얼마나 제어를 느꼈습니까?"라는 질문을 받았습니다.

다시 말하지만, 주요 결과는 흥미로웠습니다. 참가자들은 "자기 얼굴"보다는 "다른 얼굴"에 대해 더 높은 행위 감각을 보고했습니다. 또한, 다른 사람의 얼굴을 제어하는 ​​것은 자신의 얼굴을 제어하는 ​​것보다 더 다양한 얼굴 움직임을 초래했습니다.

"우리는 참가자들에게 다른 얼굴을 주었지만, 그들은 이 얼굴의 얼굴 움직임을 제어할 수 있었습니다. AI가 움직임을 다른 물체로 전송할 수 있는 딥페이크 기술과 유사합니다. 이 AI 기술은 우리가 단순히 거울을 보는 기존의 경험을 넘어서 얼굴 움직임과 시각적 정체성 간의 관계를 풀어내고 조사할 수 있게 해줍니다." 카사하라 박사가 말했습니다.

"이전 연구에 따르면, 내 얼굴을 보면 더 많은 통제력을 느낄 것이라고 기대할 수 있습니다. 반대로, 내 얼굴이 아니라면 다른 사람의 얼굴이기 때문에 통제력이 떨어질 것이라고 기대할 수 있습니다. 그것이 직관적인 기대입니다. 그러나 결과는 정반대입니다. 사람들은 자신의 얼굴을 볼 때 행위력이 낮다고 보고합니다. 반대로, 다른 사람의 얼굴을 볼 때는 행위력을 느낄 가능성이 더 큽니다." 이러한 놀라운 결과는 우리가 이미지에서 자신을 보는 방식에 대해 알고 있다고 생각했던 것에 도전합니다.

카사하라 박사는 사회에서 기술을 수용하는 것이 기술 발전과 인간 진화에 중요한 역할을 한다고 강조했습니다. "기술과 인간 진화의 관계는 순환적입니다. 우리는 함께 진화합니다. 하지만 특정 컴퓨터 기술에 대한 우려는 제한으로 이어질 수 있습니다. 제 목표는 사회 내에서 수용을 촉진하고 인간-컴퓨터 통합 기술과 관련하여 "자아"에 대한 이해를 업데이트하는 것입니다."

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/08/240830110924.htm