“연합학습 AI 모델 ‘프리즘’, 지브리풍 사생활 보호 시대를 열다”

연합학습(Federated Learning) 기반 AI 모델인 ‘프리즘(PRISM)’은 개인정보 보호 중심의 차세대 생성 AI 학습 프레임워크로 최근 AI 연구자들과 프라이버시 기술 전문가들 사이에서 주목을 받고 있다. 프리즘은 기존의 중앙 집중형 딥러닝 학습 구조와 달리, 사용자의 데이터를 클라우드 서버에 직접 전송하지 않고, 각자의 디바이스에서 모델 학습을 수행하게 한다. 이후 전체 성능 향상을 위해 서버에는 개인 데이터를 포함하지 않은 가중치 마스크만 전달되는 구조이다. 이 방식은 사용자의 민감한 데이터, 예를 들어 얼굴 사진, 위치 정보 등 사생활과 직결되는 정보를 외부로 유출하지 않으면서도 고성능 모델을 구축할 수 있도록 돕는다.

최근 AI 업계에서 인기인 ‘지브리풍 이미지 변환’ 기술은 애니메이션 스타일의 얼굴 필터로, 사진 속 인물을 마치 영화 '센과 치히로의 행방불명'이나 '이웃집 토토로'의 주인공처럼 바꿔주는 기술이다. 하지만 기존 지브리 스타일 변환 서비스는 대부분 클라우드 기반으로 작동하며, 이를 위해 사용자의 얼굴 사진을 서버에 업로드해야 하는 문제가 있었다. 이는 특히 아동이나 일반인의 사진을 온라인에 저장하는 데 따른 사생활 침해 우려를 야기했다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 ‘프리즘’이 각광받는 이유다.

프리즘을 활용한 지브리풍 얼굴 변환 시스템은 사용자의 스마트폰이나 개인 PC에서만 학습과 추론이 이뤄진다. 예를 들어, 사용자가 자신의 사진을 앱에 입력하면, 그 사진은 외부로 전송되지 않고 단말기 내부에서 스타일 변환이 이루어진다. 또한, 여러 사용자들의 단말기에서 부분적으로 학습된 모델들은 서버에 가중치 정보만 전달함으로써 전체 모델을 공동으로 향상시킬 수 있다. 이를 통해 서비스 품질을 점진적으로 개선하면서도, 어느 누구의 원본 이미지도 외부에 노출되지 않는다.

기술적으로도 프리즘은 기존 연합학습 모델보다 더욱 발전된 구조를 가진다. 특히 각 사용자마다 데이터 분포가 크게 다를 수 있는 ‘비독립적 분산(Non-IID)’ 환경에서도 높은 정확도와 일반화를 달성할 수 있도록 설계되었다. 프리즘은 최적의 희소 서브네트워크를 선택해 통신 오버헤드를 줄이고, 동시에 모델 사이즈까지 경량화할 수 있어 모바일 환경에서도 적용이 가능하다. 이는 특히 사진 편집 앱이나 SNS 프로필 자동 생성 도구, 아동 얼굴 보호 기능 등 다양한 응용 분야에서 실용성을 높이는 핵심 요소가 된다.

결론적으로 프리즘은 지브리 스타일과 같은 창의적 연출 기술에 개인정보 보호라는 신뢰성을 결합시켜주는 기술로, 생성 AI의 대중화 시대에 꼭 필요한 기반 기술로 부상하고 있다. 향후 다양한 앱, 영상 편집 플랫폼, 교육 콘텐츠 등에 접목되어, 사용자 맞춤형이면서도 완전히 안전한 이미지 처리 환경을 실현할 수 있을 것으로 기대된다.