니콘 ‘Small World in Motion’ AI 실격, 데이터 아닌 작품으로 심사됐다

니콘이 현미경 영상 공모전 ‘Small World in Motion’의 우승작을 취소했다. 공식 사유는 한마디면 충분하다. 생성형 AI다. 광학 엔지니어 닝 쉬가 출품한 영상은 섬모를 담았다고 했다. 섬모는 사람의 기도에서 점액을 쓸어내는 털 모양 구조다. 영상은 희귀 유전 질환인 원발성 섬모운동이상증(PCD)을 앓는 아이의 섬모가 비정상적으로 움직이는 모습을 보여 준다고 주장했다. 과학자들은 그 일부가 살아 있는 몸속에는 존재할 수 없다고 지적했다. 니콘은 출품작을 재검토하고 심사위원들과 협의한 끝에 대회 규정 위반이라고 판정했다.

부정행위 스캔들로 읽으면 이야기는 여기서 끝난다. 그래선 안 된다. 더 불편한 독법이 있다. 이 공모전은 스스로 보상하도록 설계한 바로 그 출품작을 받았다. Small World in Motion은 독창성, 정보성, 기술적 숙련도, 시각적 임팩트로 영상을 채점한다. 쉬를 무너뜨린 단계는 바로 그 마지막 점수를 가장 끌어올릴 법한 단계였다. 현미경 영상은 그림이기 전에 측정이다. 니콘은 그림을 심사했고 측정은 믿고 넘어갔다. 어느 한 출품자보다 그 빈틈이야말로 니콘이 이제 메워야 할 대상이다.

걸린 것은 틈새 상 하나가 아니다. 대부분의 사람에게 세포 내부를 보는 통로는 현미경 이미지뿐이다. 이런 이미지는 퍼져 나간다. 강의로, 해설 기사로, 가족들이 진단을 이해하려 애쓰는 환자 커뮤니티로. 레스터대 영국 국민보건서비스(NHS) PCD 진단센터의 수석 과학자 로버트 허스트는 영국 BBC에 이번 논란이 “전 세계 수많은 환자와 과학자, 의사, PCD 지원 네트워크에 영향을 미쳤다”고 말했다. 한 질병을 담은 강렬한 이미지가 일부 그려 넣은 것으로 드러날 때, 가장 많이 잃는 사람은 그 병을 안고 사는 이들이다.

니콘의 판정, 그리고 닝 쉬가 했다고 말하는 것

PetaPixel에 전달된 니콘의 성명은 신중하다. 한 대변인은 “영상과 보조 자료를 철저히 재평가하고 심사위원단과 협의한 결과, 니콘은 우승 영상이 생성형 AI에 관한 대회 규정을 준수하지 않았다고 판단했다”고 밝혔다. 회사는 이 결정이 “출품자의 직업적 평판이나 과학적 기여, 의도에 대한 판단으로 해석돼서는 안 된다”고 덧붙였다. The Verge와 PetaPixel에 따르면 아주 작은 선충과 단세포 생물 딜렙투스를 찍은 영상으로 원래 2위였던 Nguyen Nam Nhat가 이제 1위에 올랐다.

쉬는 AI 사용을 부인한 적이 없다. The Verge가 인용한 LinkedIn 댓글에서 그는 “이후 비지도 신경망 기법을 AI 보조 후처리에 사용해, 초고해상도 광학 이미징으로 재구성한 그레이스케일 이미지의 특징을 구별하고 시각화했다”고 썼다. 영국 BBC가 인용한 다른 게시물에서는 자신이 넘지 않았다고 믿는 선을 그었다. “실험 영상이나 섬모, 그 움직임을 생성하는 데 AI는 쓰이지 않았다.” Amateur Photographer는 그가 이 처리를 “해부학적 재구성을 제공하기보다는 주로 시각적 표현을 개선하기 위한 것”이라고 설명했다고 전했다.

비판은 스타일 문제에서 그치지 않았다. PetaPixel 보도에 따르면 플로리다대 생명공학 연구자 에드워드 펠프스는 LinkedIn에 “보라색 구조가 나타났다 사라진다”, “초록색 섬모도 난데없이 나타나며 알려진 크기와 맞지 않는다”고 적었다. Gizmodo가 인용한 발언은 더 직설적이었다. 세포핵만 한 세포 밖 미토콘드리아로 이뤄진 상피 아래 구조는 “생물학적으로 존재하지 않는다”. UT사우스웨스턴 메디컬센터의 의학·박사 통합과정 학생 이언 도너번은 영상을 구글의 Gemini에 돌렸더니 SynthID 워터마크가 감지됐다고 말했다. SynthID는 Google DeepMind가 AI 생성 콘텐츠에 붙이려고 개발한 보이지 않는 표식이다. PetaPixel, 그리고 Gizmodo가 인용한 CNN이 전한 내용이다. BBC는 전직 심사위원 두 명도 의문을 품었다고 보도했다.

니콘이 어디서 출발했는지 기억해야 한다. 논란 초기 니콘은 BBC에 이렇게 말했다. “현재로서는 어떤 규정 위반도 없다고 본다.” 출품작은 이미 대회 심사를 통과한 상태였다. 니콘의 첫 공개 공지는 “최초 심사 과정에서 제출된 정보를 신중하게 재검토하고 있다”는 내용이었다. 원래 검증이 이를 잡아내지 못했다는 말을 정중하게 돌려 한 셈이다.

시각적 임팩트를 채점하면 그것을 공급하는 도구가 온다

이 이야기를 가장 잘 보여 주는 대목은 니콘이 직접 게시한 한 문장이다. 실격 전에 니콘은 우승작 블로그 글을 수정해, Gizmodo의 인용에 따르면 이렇게 설명했다. “이후 후처리 및 시각화 워크플로의 일부로 비지도 신경망 기법을 사용해 그레이스케일 데이터의 특징을 구별하고 시각화함으로써, 더 생생하고 시각적으로 매력적인 영상을 만들었다.”

마지막 구절을 다시 읽어 보라. 니콘은 AI 단계를 고백으로 내놓지 않았다. 장점으로 내놓았다. 그것도 자사 심사 기준과 똑같은 어휘로. 생생하다, 매력적이다, 시각적이다. 신경망은 과학을 더 좋아 보이게 만든 공로자로 대접받았고, 더 좋아 보이는 것은 곧 채점 항목이다. 그 문장 어디에도 신경망이 무엇을 더했는지 묻는 사람은 없다.

이것이 구조적 문제다. 수상 당시 쉬는 PetaPixel에 Nikon Small World가 “한 가지 단순한 메시지를 반복해 왔다. 과학은 아름답다는 것”이라고 말했다. 출품자들은 과제를 정확히 알고 있다. 5위에 오른 패트릭 히키는 BBC에 현미경 연구자들이 대중에게 자기 작업을 보여 줄 기회가 드물다며 “과학자들이 만드는 이미지 상당수는 매우 추상적이고 예술적인 성질을 지니고 있다”고 말했다. 데이터의 아름다움을 기리는 공모전은 결국, 새 데이터 없이 아름다움을 만들어 내도록 설계된 바로 그 기술을 끌어들이게 된다. 생성 모델은 그럴듯한 디테일에 능하다. 그게 그들의 일이다. 갤러리에서는 그럴듯한 디테일이 이긴다. 실험실에서는 그것을 아티팩트라 부른다.

세라 게츠는 Bluesky에 올린 글에서 감정적인 측면을 솔직하게 드러냈다. PetaPixel이 인용한 글이다. “만약 AI라면, 그럴 가능성이 커 보이는데, 생물학이 얼마나 아름답고 멋진지를 보여 주자는 공모전에서 합성 이미지로 속임수를 쓴다는 건 지독하게 냉소적이고 슬픈 일이다.” 일리 있는 말이다. 하지만 그 냉소가, 냉소였다고 친다면, 마주친 상대는 출품작 소개에 이미 “더 생생하고 시각적으로 매력적인”이라는 문구를 써 넣은 기관이었다.

닝 쉬를 위한 가장 강력한 변론

쉬를 옹호하는 쪽에는 진지한 논거가 있고, 그들이 말하는 방식 그대로 제시할 만하다. 현미경 이미지는 한 번도 ‘날것’이었던 적이 없다. 연구자들은 시료를 염색하고, 가짜 색을 입히고, 타일을 이어 붙이고, 흐림을 디컨볼루션으로 걷어 내고, 사람 눈으로는 직접 읽을 수 없는 데이터에서 초고해상도 프레임을 재구성한다. BBC는 인위적으로 밝은 색이 현미경 분야에서 흔하며 대회에서도 허용된다고 짚는다. Gizmodo에 따르면, 생성형 AI 시대 이전에 쓰여 널리 인용되는 과학 이미지 지침 하나는 변경 사항을 공개하고 설명하는 한 채색·가공 이미지를 인정한다.

그 기준이라면 쉬는 해야 할 일을 했다는 것이 변론의 요지다. 그는 신경망 단계를 공개했다. 니콘은 그것을 게시했다. PetaPixel이 인용한 대회 규정은 “AI로 생성된 영상은 허용되지 않는다”고 하는데, 쉬는 자기 영상이 생성된 것이 아니라고 강조한다. 섬모와 그 움직임은 자신의 장비에서 나왔고, 신경망은 이미 존재하던 데이터 속 구조를 분리하고 색을 입혔을 뿐이라는 것이다. 픽셀을 색으로 분류하는 알고리즘이 생성에 해당한다면 현대 계산 이미징의 상당 부분이 의심을 받게 된다. 게다가 방법을 공개한 출품자를 실격시키면 다음 출품자에게는 입을 다물라고 가르치는 셈이다. 검토를 촉발한 증거, 즉 LinkedIn 댓글창에 쏟아진 집단 공세와 일반 소비자용 챗봇으로 돌린 워터마크 검사까지 더하면, 이 절차는 동료 평가라기보다 우연히 옳았던 군중에 가까워 보인다.

색 논리가 성립하지 않는 이유

이 변론은 스스로의 논리에서 무너진다. 비판자들은 애초에 색을 문제 삼은 적이 없기 때문이다. 가짜 색은 현미경이 실제로 측정한 픽셀에 다른 이름표를 붙일 뿐이다. 펠프스가 문제 삼은 것은 존재 자체다. 나타났다 사라지는 구조, 크기가 맞지 않는 섬모, 그의 표현대로라면 “생물학적으로 존재하지 않는” 세포 소기관의 배열. 허스트는 BBC에 섬모의 파형과 길이, 세포의 크기와 모양을 살펴 20년 동안 PCD를 진단해 왔다며, 그 세포와 섬모가 “PCD 환자의 것과 전혀 닮지 않았다”고 말했다. 이것은 색감에 대한 판단이 아니다. 화면 속 그것이 실제로 거기 있느냐에 대한 판단이다.

사건 전체는 하나의 구분에 달려 있다. 가짜 색은 현미경이 본 것을 칠한다. 생성 모델은 현미경이 봤어야 할 것을 칠한다.

Nature가 보도하고 Gizmodo가 인용한 쉬 자신의 말은 문제를 풀기는커녕 더 날카롭게 만든다. 그는 섬모 아래 구조를 “렌더링된 특징이 무엇을 나타내는지에 대해 해부학적 주장을 하지 않은 채” 처리했다고 말했다. 그러나 과학 이미지는 주장하기를 거부할 수 없다. 현미경 영상에 보이는 모든 형태는 보는 사람에게 해부학으로 읽히고, 단서 조항은 픽셀을 따라다니지 않는다. 퀸즐랜드대 발생생물학자 멜라니 화이트는 Nature에 과학자들은 “우리가 보는 것이 그 밑바탕의 측정에 근거한다고 믿을 수 있어야 한다”고 말했다. 전직 Small World in Motion 심사위원 앤드루 무어는 영국 The Telegraph에 누구나 체감할 비유를 내놓았다. “고해상도로 채색한 사진은 보기 좋을지 모른다. 하지만 얼굴이 바뀐 사람이 당신의 할머니라면 불편할 것이다.”

공개는 필요하다. 충분하지는 않다. 방법을 한 문단으로 설명해도 어떤 픽셀이 측정됐고 어떤 픽셀이 추론됐는지는 아무도 알 수 없다. PetaPixel에 따르면 논란을 정리할 수 있었던 단 하나의 자료는 비판자들이 거듭 요구한 것, 바로 원본 그레이스케일 영상이었다. 니콘은 쉬가 검토 과정에서 상세한 기술 문서를 제출했다고 밝힌다. 대중은 원본 영상을 보지 못했다. 그래서 논쟁은 요즘 이런 논쟁이 대개 그렇듯 워터마크와 전문가의 눈대중으로 진행됐다.

AI 탐지기가 아니라 원본 파일

사진 공모전은 전에도 이런 일을 겪었다. Amateur Photographer는 2023년 Sony World Photography Awards 크리에이티브 오픈 부문 우승작이 AI로 만든 것으로 드러났고, 올해 Hasselblad Masters 2026에서는 한 결선 진출자의 출품작이 AI 사용으로 삭제됐다고 상기시킨다. 그러나 과학 공모전은 다르다. 예술 사진에서 AI는 저작자의 문제를 제기한다. 현미경 사진에서는 진실의 문제를 제기한다. 합성된 풍경은 논란이 되는 예술 작품이다. 합성된 세포는 인체에 대한 거짓 진술이다.

탐지 기술은 그 무게를 감당하지 못한다. 이번 출품작을 드러낸 것은 SynthID 워터마크였고, 그 워터마크는 한 회사가 심기로 했기 때문에 존재할 뿐이다. Gizmodo는 다른 신호에 의존하는 AI 탐지기 대부분이 성능이 떨어지며, 이런 워터마크가 없으면 이미지의 출처를 확실하게 입증하기 어렵거나 불가능할 수 있다고 지적한다. 표식 없는 모델을 쓴 출품자는 같은 방식으로는 걸리지 않는다. 워터마크에 기댄다는 것은 도구를 만든 회사의 호의에 기댄다는 뜻이다.

오래가는 해법은 따분하다. 그리고 갤러리가 아니라 실험실에서 나온다. 바로 출처 증명이다. MCM이 보기에 모든 과학 이미지 공모전은 최종 후보작마다 원본 획득 파일을 요구해야 한다. 각 단계와 사용 소프트웨어를 적은 처리 기록도 필요하다. 시각적 임팩트가 논의되기 전에 심사위원이 실제로 검토하는 원본 대 최종본 비교도 빠질 수 없다. 니콘은 이제 “이미징과 인공지능의 발전이 계속 빠르게 진화하며 여러 분야의 조직에 새로운 과제를 안기고 있다”며, 이번 일이 향후 출품작에 대한 “규정과 평가 절차를 재검토할” “필요성을 보여 줬다”고 말한다. 옳은 직감이다. 필요한 규칙은 금지 도구 목록을 늘리는 것이 아니다. 데이터를 보여 달라는 상시 요구다.

확인된 것, 그리고 여전히 논쟁 중인 것

확인된 사실. Small World in Motion은 9월 중순 2026년 수상작을 발표했고, 쉬의 섬모 영상이 1위였다. BBC와 The Verge, PetaPixel에 따르면 니콘은 2026년 10월 9일 생성형 AI 규정을 준수하지 않았다는 이유로 이 영상을 실격 처리했다. 니콘은 이 결정이 쉬의 평판이나 과학적 기여, 의도에 대한 판단이 아니라고 밝혔고, Nguyen Nam Nhat를 1위로 올렸다. 쉬는 후처리에 비지도 신경망을 사용했다고 인정했다. BBC는 상금을 3,000달러로 전했다. 니콘은 규정과 평가 절차를 재검토하겠다고 밝혔다.

여전히 논쟁 중인 것. 섬모와 그 움직임이 쉬의 주장대로 진짜 영상인지, 아니면 펠프스와 허스트를 비롯한 비판자들의 생각처럼 일부 그려 넣은 것인지. 신경망 단계가 생성에 해당하는지, 시각화에 해당하는지. 그리고 니콘이 정확히 어떤 요소를 규정 위반으로 봤는지. 공개 성명은 이를 특정하지 않는다. MCM은 원본 데이터를 검토하지 않았으며, 위에서 펼친 공모전 설계에 관한 주장은 해석이지 과학 감정의 결과가 아니다.

내년 우승작도 여전히 아름다워야 할 것이다. 니콘이 덧붙여야 할 질문은 어느 실험실이든 가장 먼저 던질 바로 그 질문이다. 원본 파일을 보여 주십시오.

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