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374회 방송에서 캔디스 오언스(Candace Owens)는 시청자들에게 UVU 주차장의 CCTV 정지 화면을 보여줬다. 해당 방송은 하루 만에 조회수 100만 회를 돌파했다. 그녀는 그 사진들을 독점 자료라고 했다. 법정에서 공개된 4K 영상에서 가져온 것이라고 했다. 그리고 그 사진들에 대해 이렇게 장담했다.
"우리는 이 사진을 어떤 식으로도 편집하지 않았어요, 알겠죠? 편집이 전혀 없어요. 압축도 안 됐어요."
50초 전에 그녀는 시청자들에게 이 이미지가 무엇을 증명하는지 말하고 있었다. 압축과 블러가 없다면, "그가 좀 덩치가 있다는 걸 알 수 있을 것"이라고 그녀는 말했다.
나는 이 이미지를 측정했다. 편집된 사진이다. 그리고 그녀가 지목한 덩치는 바로 편집의 결과물이다.
내가 이 이야기를 할 수 있는 이유
나는 수년간 다큐멘터리와 거리 사진작가로 일해 왔다. 광각 렌즈로 촬영하고, 광각 렌즈의 왜곡을 보정한다. 광각 렌즈가 프레임에 어떤 영향을 미치는지 잘 안다. 렌즈를 사용할 때마다 그 왜곡과 싸워야 하기 때문이다.
사진가라면 누구나 초반에 배우는 사실이 있다. 초광각 렌즈는 프레임 가장자리에 있는 대상을 좌우로 눌러 담는다. 여러분도 직접 본 적이 있을 것이다. GoPro나 초인종 카메라로 단체 사진을 찍으면 양끝에 있는 사람들이 날씬하게 나온다. 렌즈가 그렇게 만든 것이다. UVU는 그 주차장에 초광각 보안 카메라를 설치해 운영한다. 원본 영상에서 확인할 수 있다. 천장의 선이 휘어 보이고, 먼 쪽 벽도 곡선을 그린다. 그게 바로 광각 렌즈가 늘 하는 일이다.
그 왜곡을 바로잡는 올바른 방법이 있다. 렌즈 보정(lens correction)이라고 한다. 렌즈 특성을 아는 소프트웨어가 이미지를 원래대로 되돌리는데, 프레임의 부위마다 다른 비율로 되돌린다. 그것이 바로 핵심이다. 왜곡이 균일하지 않으므로 보정도 균일할 수 없다.
잘못된 방법도 있다. 편집 프로그램에서 측면 핸들을 잡고 화면이 자기 눈에 맞을 때까지 끌어당기는 것이다. 초보자라면 누구나 한 번쯤 해보는 방식이다. 결과물은 그럴듯해 보일 수 있다. 그래도 그것은 어림짐작일 뿐이고, 그 어림짐작이 피사체의 몸이 어떻게 보일지를 결정한다.
측정을 하면 둘을 구분할 수 있다. 렌즈 보정은 프레임의 부위마다 다른 비율로 늘린다. 핸들을 끌어서 하는 보정은 모든 부분을 같은 비율로 늘린다. 그 차이가 바로 지문이다.
검증
그녀의 이미지와 널리 유포된 광각 클립은 같은 카메라로 촬영된 것이다. 구석에 있는 흰색 캠리, 지프 랭글러, 검은색 SUV, 바닥에 칠해진 표시까지 모두 같았다. 그녀의 이미지는 그 화면의 일부를 좁게 잘라 보여준다.
그래서 나는 당연한 테스트를 해봤다. 광각 화면을 가져다가 그녀의 이미지 위에 겹쳐 보았다.
먼저 정직한 확대 방식대로 비율을 유지한 채 확대했다. 실패했다. 아무것도 맞지 않았다. 같은 남자의 잔상이 원래 남자 옆에 나타나는데, 그 잔상은 눈에 띄게 더 가늘었다. 그 잔상이 카메라가 실제로 기록한 모습이다.
그다음 광각 화면을 좌우로 늘렸다. 조금이 아니다. 계산 결과 세로보다 가로로 약 1.9 배 더 늘려야 했다. 그렇게 늘리자 그녀의 이미지가 광각 화면과 약 1픽셀 오차 범위 안에서 정확히 겹쳐졌다. 모든 차가, 모든 바닥 선이, 모든 그림자가 일치했다.
그녀의 이미지는 광각 화면을 크롭한 뒤 가로로 약 1.9 배 늘린 것이다.
이제 지문을 살펴보자. 나는 프레임의 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽에서 늘림 비율을 각각 측정했다. 모든 곳에서 동일했다. 모든 영역에서 1.88과 1.92 사이였다. 이렇게 넓은 렌즈의 실제 보정이라면 이 정도 크기의 화면에서 부위별 수치가 눈에 띄게 달라야 한다. 그런데 전혀 차이가 없다. 이것은 렌즈 프로필이 아니다. 핸들을 끌어서 만든 결과다.
누군가 이 이미지를 편집 프로그램에서 열고 자기 눈에 맞을 때까지 옆으로 잡아당겼다. 그리고 그 이미지는 '편집 없음'이라는 말과 함께 방송에 나갔다.
덩치는 곧 편집이다
이제 그녀가 시청자들에게 보라고 했던 것을 다시 보자. "그는 좀 덩치가 있다"는 것이다.
그녀의 버전에서 그의 어깨 너비는 키의 약 28%다. 성인 남성의 정확한 중간값이다. 정상 범위는 약 26~29%다. 그가 평범한 남자처럼 보이는 이유는 누군가 그를 평범한 남자처럼 보이게 만드는 늘림 수치를 선택했기 때문이다. 숫자를 더 키우면 그는 라인배커가 된다. 더 줄이면 그는 홀쭉해진다. 그 이미지 속 그의 체격은 하나의 설정값일 뿐이다.
원본 광각 화면도 그 주장을 구해주지 못한다. 늘리기 전 프레임에서 그의 어깨 너비는 키의 약 17%다. 그런 비율의 인간은 존재하지 않는다. 렌즈가 그를 눌러 담은 것이다.
그러니 어느 이미지도 이 남자의 체격을 알려줄 수 없다. 하나는 물리 법칙이 왜곡했고, 다른 하나는 사람 손이 왜곡했다. 어느 쪽 프레임에서든 몸을 재는 사람은 그 남자가 아니라 왜곡을 재는 것이다.
나는 사진을 늘리는 일로 생계를 유지한다. 그런데 나는 그 결과물을 '편집되지 않은 것'이라고 부르지 않는다.
내가 주장하지 않는 것
나는 증거가 가리키는 대로 따르고, 그 한계도 밝힌다. 내 한계는 다음과 같다.
누가 늘림을 적용했는지는 알 수 없다. 픽셀에는 지문이 남지 않는다. 그녀의 팀이 했을 수도 있다. 정지 화면을 제공한 사람이 이미 늘려진 상태로 넘겼을 수도 있다. 어느 쪽이든 '편집 없음'이라는 말은 성립하지 않는다. 편집되지 않음(unedited)은 이미지 자체의 속성이지 그녀의 작업 과정의 속성이 아니기 때문이다. 그녀는 기하 구조가 변경된 이미지의 기하 구조를 보증했고, 그 위에 남자의 체격에 대한 주장을 세웠다.
어떤 이들은 영상 내보내기나 특이한 픽셀 포맷 때문에 사람 손을 거치지 않고 자동으로 그렇게 됐다고 말할 것이다. 그 비율은 내가 찾아본 어떤 표준 포맷과도 일치하지 않는다. 그리고 설령 그런 포맷이 존재한다 해도 중요하지 않다. 늘림이 어떻게 적용됐든, 그 화면의 기하 구조는 카메라가 담은 기하 구조가 아니며, 거기서 남자의 체격을 측정할 수는 없다.
내용이 조작됐다고 단정할 수 없고, 조작됐다는 증거도 없다. 사실 그 반대다. 유포 중인 클립에는 없는 실제 디테일이 그녀의 이미지에 담겨 있는지 테스트했다. 담겨 있다. 지프의 그릴 바는 그녀의 버전에서 선명하게 드러나지만, 클립에서는 똑같은 배율로 확대해도 블러에 묻혀 버린다. 그녀의 정지 화면은 같은 카메라 영상의, 확실히 더 높은 화질의 사본에서 나온 것이다. 이는 출처가 법정 영상이라는 그녀의 설명과 일치한다. 출처는 진짜다. 기하 구조는 그렇지 않다.
또한 AI 편집 흔적이 있는지도 살펴봤다. 남자의 노이즈 패턴은 주변 차량들과 일치한다. 압축 잔차도 일치한다. 그의 윤곽선은 지프의 후드 라인이나 캠리의 루프와 같은 수준의 부드러움을 보여준다. 그리고 그는 두 개의 독립된 출처, 즉 그녀의 정지 화면과 유포 중인 클립에서 같은 옷을 입고 같은 동선으로 나타난다. 두 출처는 픽셀 단위로 정확히 일치한다. 그것을 조작하려면 두 출처를 모두 조작해야 한다. 나는 아무것도 발견하지 못했다. 이 발견의 한계도 말해두겠다. 이렇게 여러 차례 압축을 거치면 그런 테스트는 힘을 잃는다. 그래서 나는 그것을 있는 그대로 말한다. 나는 AI의 증거를 찾지 못했다는 것뿐이다. AI가 없었다는 증명이 아니다. 그리고 그 질문을 던지는 사람이 치르게 될 대가를 주목하라. 이 이미지가 어느 경로에서든 AI로 보정되었다면, 그것은 '편집 없음'이라는 말 아래 또 하나의 편집이 추가된 것이다.
이제 그녀의 옹호자들이 인용하고 싶어할 부분을 조심스럽게 말하겠다. 맞다. 원본 광각 화면은 그를 왜곡한다. 어떤 남자도 가질 수 없는 어깨를 만들어 낸다. 또한 맞다. 좌우 늘림은 그의 신체 비율을 그럴듯한 범위로 밀어 넣었다. 그녀의 옹호자들은 그것을 보정이라고 부를 것이다. 그런 변
