[KtN 박채빈기자]인공지능이 얼굴을 해석하는 방식은 점점 더 정교해지고 있다. 피부의 명도와 채도는 수치로 기록되고, 눈동자의 색과 머리카락의 밝기는 알고리즘이 자동으로 분석한다. 미의 판단이 감각에서 수학으로 옮겨가는 순간이다. 이제 ‘예쁘다’ ‘어울린다’는 말은 정성의 언어가 아니라 계산의 결과가 되었다. 산업은 이 변화를 ‘기술의 진보’로 받아들이지만, 그 이면에는 감각의 퇴색과 윤리의 공백이 동시에 존재한다.

얼굴을 수식으로 해석하는 기술

AI는 이미 얼굴의 색뿐 아니라 형태, 비율, 질감까지 계산한다. 이미지 인식 알고리즘은 코와 턱의 각도, 광대의 반사율, 피부의 모공 패턴을 측정하고, 그 데이터를 학습된 미의 기준과 비교한다. 이 분석은 초당 수백 번의 연산으로 이루어지며, 기계는 인간보다 빠르게 ‘어울림’을 계산한다.

뷰티 산업은 이를 마케팅과 상품 설계에 적극적으로 활용하고 있다. 화장품 브랜드는 소비자의 얼굴 데이터를 기반으로 맞춤형 제품을 설계하고, AI 추천 시스템은 피부톤과 얼굴형을 동시에 분석해 광고 이미지를 자동 생성한다. 패션 플랫폼은 고객의 체형과 색상 정보를 분석해 ‘어울림 지수’를 제시하고, 조명 회사는 영상 색감과 얼굴 인식 결과를 일치시켜 최적의 조도 조건을 제안한다.

기계는 판단하지 않는다. 대신 비교하고, 계산하고, 예측한다. 그러나 이 반복된 계산이 누적될수록 인간은 점점 더 AI의 판단을 ‘객관적 기준’으로 받아들인다. 미의 정의가 감각에서 알고리즘으로 옮겨가는 순간이다.

미의 기준이 데이터가 되는 사회

AI가 얼굴을 분석할 수 있는 이유는 방대한 학습 데이터 때문이다. 수백만 명의 얼굴 사진이 명도, 채도, 윤곽, 표정별로 분류되어 알고리즘의 학습에 사용된다. 이 데이터는 개인의 초상이라는 정체성의 기록이지만, 기술의 언어로 번역되면 ‘수학적 얼굴’이 된다.

문제는 어떤 얼굴이 ‘기준 데이터’로 쓰이느냐에 있다. 만약 특정 인종, 연령, 성별의 데이터가 과도하게 많다면, AI는 그 범주를 ‘표준 얼굴’로 인식한다. 색의 다양성은 사라지고, 특정 톤이나 형태가 미의 기준으로 고정된다. 이는 기술이 중립이라는 환상을 깨뜨리는 지점이다. 데이터가 편향되면, 기술은 특정 미를 재생산한다.

국내외 연구 기관들은 최근 AI 뷰티 분석 모델의 편향 문제를 지적했다. 명도 중심의 미 판단, 서구형 얼굴 비율의 과도한 반영, 특정 피부 질감에 대한 부정적 점수 부여 등이다. 기술은 효율적으로 작동하지만, 그 효율이 인간의 다양성을 희생시키는 방향으로 기울 수 있다.

인간의 감정이 사라진 알고리즘

AI는 표정의 움직임까지 읽는다. 웃음의 각도, 눈가의 주름 깊이, 입꼬리의 비율을 분석해 감정의 강도를 계산한다. 하지만 그 수치는 감정의 의미를 담지 않는다. 같은 미소라도 피로의 미소, 사회적 미소, 진심의 미소는 다르지만, AI는 모두 ‘긍정적 표정’으로 분류한다. 감정의 맥락은 데이터의 구조 안에서 삭제된다.

뷰티 산업은 이 기능을 광고와 마케팅에 활용한다. 브랜드 영상의 모델이 미소를 짓는 순간, AI는 시청자의 반응을 분석해 감정의 유사도를 계산한다. 이 데이터를 바탕으로 ‘호감 지수’가 만들어지고, 그 수치는 광고 효율의 지표가 된다. 결국 얼굴은 감정이 아니라, 반응을 측정하는 도구가 된다.

이 과정에서 인간의 감정은 효율을 위한 신호로 축소된다. 표정은 메시지를 전달하는 언어가 아니라, 데이터베이스의 입력값이 된다. 기술이 인간의 얼굴을 이해하는 것이 아니라, 소비를 설계하기 위한 수단으로 해석하는 셈이다.

데이터 독점이 만든 미의 경제

AI 기반 뷰티 산업은 얼굴 데이터를 중심으로 한 거대한 생태계를 형성하고 있다. 플랫폼은 이용자의 얼굴 이미지를 수집하고, 이 데이터를 토대로 맞춤형 제품을 판매한다. 데이터는 단순한 분석 도구가 아니라 경제의 원자 단위가 된다.

얼굴 분석을 기반으로 한 추천 서비스는 이미 온라인 소비의 기본 구조가 되었다. 특정 피부톤이나 얼굴형이 자주 검색되면, 관련 제품이 자동으로 상위 노출되고, 검색 알고리즘은 그 경향을 ‘인기’로 분류한다. 데이터가 소비를 이끌고, 소비가 다시 데이터를 만든다. 이 순환이 산업의 구조를 고착시킨다.

데이터를 독점한 기업은 미의 기준까지 통제할 수 있다. 어떤 색이 ‘자연스럽다’고 정의할지, 어떤 얼굴형이 ‘조화롭다’고 평가할지는 알고리즘의 설계자에게 달려 있다. 기술의 언어는 객관을 가장하지만, 그 안에는 선택된 가치가 존재한다. 산업이 그 가치를 기반으로 움직일 때, 미는 경쟁의 논리로 흡수된다.

기술의 한계와 인간의 해석

AI는 수천 가지 얼굴을 동시에 비교할 수 있지만, 한 사람의 인상을 해석하지는 못한다. 기술이 명도와 채도를 정밀하게 계산하더라도, 인상과 분위기 같은 감정적 요소는 인간만이 읽을 수 있다. 이 한계는 기술이 발전할수록 더 분명해지고 있다.

전문가들은 기술이 감각을 대체하는 것이 아니라, 감각을 강화하는 도구로 사용되어야 한다고 강조한다. 색의 정확도는 기술이 보장하지만, 그 색이 전하는 인상은 인간의 경험이 해석해야 한다는 것이다. 최근 산업계에서는 AI 분석 결과에 인간 컨설턴트의 피드백을 결합하는 ‘하이브리드 진단’ 모델이 늘고 있다.

이 방식은 기술의 효율성과 감각의 해석력을 동시에 확보하려는 시도다. 기계가 수치로 제시한 결과를 인간이 맥락으로 완성하는 구조다. 산업은 빠르지만, 미는 여전히 느림의 언어로 존재한다.

얼굴이 코드가 된 시대의 질문

AI는 미를 계산하고, 데이터는 얼굴을 수치로 정리한다. 기술이 완성한 이 질서 속에서 인간은 자신을 데이터로 확인한다. 명도 6.4, 채도 3.8, 청탁 2.1 같은 숫자가 인상의 정의로 사용된다. 효율과 객관의 언어가 편리함을 주지만, 그 편리함은 감각의 영역을 축소시킨다.

기술이 인간의 얼굴을 설계할 수 있다면, 인간은 무엇으로 자신을 이해해야 할까. 데이터가 감정을 대신하고, 알고리즘이 취향을 계산할 때, 미는 더 이상 감각의 결과가 아니다. 그러나 미는 여전히 인간의 언어 속에서만 살아남는다.

산업이 효율로 미를 관리할수록, 감각은 저항의 언어가 된다. 알고리즘의 미학이 완성된 시대일수록, 인간은 다시 느끼는 법을 배워야 한다. 기술이 미를 설계하더라도, 아름다움의 의미는 여전히 인간의 해석 속에 있다.