CASE AIC-2026-11웹 데모 · 이미지● 브라우저 안에서 판별
이 이미지, AI야?
파일 안의 AI 표시를 먼저 확인하고, 없으면 판별 모델이 그림 자체를 봅니다. 결과는 “AI 표시 확인됨 · AI 의심 N% · 판단 어려움” 셋 중 하나로만 말합니다. 아래 압축 실험에서 SNS에 올린 것처럼 줄여 보면, 이 문제가 왜 어려운지 바로 보입니다.
이미지 고르기
고른 파일은 이 브라우저 안에서만 읽고 어디에도 올리지 않습니다. 처음 쓸 때 판독기와 모델 파일만 내려받습니다(C2PA 판독기 약 9MB · jsDelivr — C2PA 상자가 있을 때만, 판별 모델 약 83MB · Hugging Face와 실행기 약 15MB · 이 사이트 — 누를 때만).
1단계 · 표시 확인
이미지를 고르면 C2PA 출처 정보, IPTC DigitalSourceType(XMP), 만든 프로그램(EXIF·XMP), 생성 프로그램이 PNG에 남기는 설정 글, JPEG 저장 품질을 확인합니다.
이 데모가 확인하지 않는 것: 보이지 않는 워터마크(구글 SynthID 탐지기는 공개되지 않았고, Meta Video Seal·Adobe TrustMark는 아직 데모에 넣지 않음), 화면 속 “AI 생성” 문구 글자 인식(OCR). C2PA 서명은 형식과 위변조만 검증하고, 서명자가 믿을 만한 곳인지(신뢰 목록)는 확인하지 않습니다.
2단계 · 내용 판별
- Community Forensics ViT-S — Park & Owens, Community Forensics (CVPR 2025)
- MIT · Hugging Face buildborderless/CommunityForensics-DeepfakeDet-ViT
- onnxruntime-web(Wasm) · 이 브라우저의 CPU에서 · 83.4 MB · 받은 뒤 SHA-256 확인
기준값 70%는 데모용으로 정한 값이고 검증 전입니다. 모델은 학습에 없던 생성기나 다시 압축된 사본에서 크게 틀릴 수 있어, 점수가 높아도 “의심”까지만 말하고 낮아도 “사람이 만들었다”고 말하지 않습니다. 근거 문장을 만드는 VLM은 연구 단계라 아직 데모에 없습니다.
SNS 압축 실험
SNS는 올린 그림을 줄이고 JPEG로 다시 저장합니다. 여기서는 브라우저 캔버스로 같은 일을 해서, 표시와 모델 점수가 어떻게 바뀌는지 봅니다. 실제 플랫폼의 설정값은 서비스마다 다르고 공개되지 않아, 아래 단추의 숫자는 예시입니다.
위에서 이미지를 고르면 여기서 원본과 압축본을 나란히 비교합니다.
판독·판별·압축은 모두 이 브라우저 안에서 합니다. 서버로 보내는 데이터는 없습니다. C2PA 판독기는 Content Authenticity Initiative의 c2pa-web(MIT), 판별 모델은 Community Forensics ViT-S(Park & Owens, CVPR 2025, MIT)입니다. 이 데모의 결과는 연구용 시제품의 출력이며 사실 확인이나 법적 판단의 근거가 아닙니다.