AI Deepfake Tools 2025
AI 딥페이크 도구 2025: 최고의 얼굴 교체 앱, 비디오 조작, 그리고 어두운 면. 선거 사기, 복수 포르노, 신원 도용 위기.
주요 결과
어떤 브랜드가 AI 가시성 및 언급에서 선두를 달리고 있는지 보여줍니다.
Reface 가 AI 가시성을 지배하고 있습니다 빠르게 앞서 나가고 있습니다 GitHub 와 함께 16.9% 성장률
AI 추천
AI 모델이 가장 자주 추천하는 브랜드
Reface
최고의 선택
5/6
모델 동의
인기 순위
AI 브랜드 언급을 기반으로 한 전체 순위
Windows
순위 #1
1/1
분석된 총 답변 수
인기 있는 언급
AI 모델 응답의 최근 변화
Sensity AI
떠오르는 별
80%
성장률
브랜드 가시성
AI 생성 응답의 브랜드 존재감 분석입니다.
AI 가시성 공유 순위
답변에서 AI 언급 점유율별로 순위가 매겨진 브랜드
시간에 따른 AI 가시성 공유
비교된 브랜드 간의 시간에 따른 가시성 공유 추세
비교된 주제
주요 주제에 대한 AI 앱 비교의 주요 인사이트
"Which deepfake detection tool is most effective?"
Sensity AI는 지속적으로 높은 가시성 점유율과 감지 기술 혁신과의 빈번한 연관성 덕분에 모델 간 가장 효과적인 딥페이크 탐지 도구로 부상하였습니다.
Deepseek은 Sensity AI를 2.6%의 가시성 점유율로 높이 평가하며, 고급 딥페이크 탐지 알고리즘에서의 역할을 강조합니다. 긍정적인 어조로 혁신과 기술적 능력을 강조합니다.
ChatGPT는 8.3%의 가시성 점유율로 Sensity AI를 강하게 선호하며, 첨단 탐지 도구와 사용자 접근성과 연관지었습니다. 긍정적인 감정이 반영되어 그 효과에 대한 신뢰를 나타냅니다.
Grok은 특정 딥페이크 탐지 도구에 강한 선호를 보이지 않으며, Sensity AI와 같은 전문화된 브랜드의 가시성이 없고, 대신 Meta(1.2%)와 같은 더 넓은 기술 엔터티에 초점을 맞추고 있습니다. 중립적인 어조로 효과성에 대한 강조가 부족합니다.
Gemini는 Reface(2.8%)에 비해 Sensity AI(언급되지 않음)를 선호하는 균형 잡힌 관점을 보이며, 아마도 사용자 경험과 일상적인 딥페이크 맥락에서의 채택 때문일 것입니다. 어조는 중립에서 긍정적이며 순수한 탐지 효율성보다는 실용적인 사용에 초점을 두고 있습니다.
Perplexity는 Sensity AI에 2.8%의 가시성 점유율을 두고 있으며, 딥페이크 탐지에서의 기술적 신뢰성을 강조합니다. 긍정적인 어조로 그 전문 능력에 대한 신뢰를 반영합니다.
Google은 딥페이크 탐지 도구에 대한 최소한의 참여를 보이며 Sensity AI와 같은 점유율이 미미한 0.2%를 부여하며 명확한 선호가 없습니다. 어조는 중립적이며 제한된 데이터로 인해 깊이가 부족합니다.
"Which is more dangerous: deepfake videos or deepfake audio?"
딥페이크 오디오는 사기 및 사칭에서의 오용 가능성이 더 높고 탐지율이 낮아 모델 간 딥페이크 비디오보다 더 위험하다고 인식됩니다.
Perplexity는 딥페이크 오디오가 더 위험하다고 판단하며, 오디오 감지 및 합성에 중점을 두고 있는 Pindrop(1.4% 가시성) 및 ElevenLabs(0.2%)와 같은 브랜드를 강조하여 오디오의 기만적인 잠재력에 대한 우려를 나타냅니다. 감정적인 어조는 회의적이며 오디오 딥페이크의 복잡성이 증가하는 것에 대한 불안을 반영합니다.
ChatGPT는 시각 플랫폼인 Reface(9.9% 가시성) 및 TikTok(0.8%)에 중점을 두며 딥페이크 비디오를 더 위험하다고 약간 선호하며 비디오의 넓은 접근성과 바이럴 임팩트를 암시하지만, 어조는 중립적이며 양쪽 위협을 동등하게 고려합니다.
Gemini는 둘 다 강하게 선호하지 않으며, Reface(3% 가시성) 비디오에 대한 균형 잡힌 언급과 최소한의 오디오 관련 브랜드를 유지하여 사용자 생성 콘텐츠에서 두 형식의 오용에 대한 동등한 우려를 나타냅니다.
Grok은 딥페이크 오디오를 더 위험하다고 판단하며 ElevenLabs(1.4%) 및 Respeecher(1.6%)와 같은 오디오 중심 브랜드를 강조하고, 탐지 도구에 대한 공공의 인식이 낮기 때문에 사기 및 사칭에서 오디오의 역할에 대한 회의적인 어조를 나타냅니다.
Deepseek은 ElevenLabs(0.4%) 언급과 함께 딥페이크 오디오를 더욱 큰 위협으로 미세하게 선호하며, 오디오 딥페이크가 탐지하기 더 어렵고 목표로 한 사기 시나리오에서 보다 교활하다는 회의적인 어조를 제안합니다.
Google은 데이터가 제한적이며 명확한 선호나 이유를 제공하지 않으며(0.2% 가시성의 Google), 중립적인 어조를 유지하며 딥페이크 비디오 또는 오디오의 상대적 위험에 대한 중요한 통찰을 제공하지 않습니다.
"Which regulation approach is better: bans or transparency requirements?"
투명성 요구 사항은 일반적으로 특별한 고위험 맥락에서의 금지 필요성을 강조하는 일부 모델들에도 불구하고 책임성과 혁신 간의 균형을 이룰 수 있다는 이유로 규제 접근 방식으로 선호됩니다.
ChatGPT는 GDPR(0.4%) 및 SEC(0.4%)의 더 높은 가시성과 함께 투명성 요구 사항에 약간 기울어 있으며, 공개 및 책임 프레임워크와 연관되어 있어, 몬트리올 의정서(0.4%)와 같은 전면적인 금지보다 구조화된 투명성에 대한 긍정적인 어조를 나타냅니다. 투명성이 생태계를 억압하지 않으면서 지속 가능한 준수를 촉진한다고 인식합니다.
Gemini는 중립적인 모습을 보이지만 GDPR(0.2%) 및 SEC(0.2%) 언급을 통해 투명성을 약간 선호하며, 제한적 금지(몬트리올 의정서(0.2%)와 연관된)에 비해 접근 가능한 규제를 중시하는 균형 잡힌 감정을 반영합니다. 투명성이 다양한 이해관계자에게 더 적응 가능하다고 인식합니다.
Perplexity는 GDPR(0.2%)와 같은 규제 기관에 대해 최소한의 강조를 하며 중립을 유지하며, 금지 또는 투명성에 대한 강한 선호가 없고 중립적인 어조를 보입니다. 명확한 우선 순위 부족의 인식을 통해 다양한 관련 없는 엔터티에 중점을 둡니다.
Deepseek은 명시적으로 어느 접근 방법을 선호하지 않으며 규제 개념에 대한 상당한 가시성이 없으며, 규제 영향을 중립적에서 회의적인 어조로 반영하고 있습니다. 금지 대 투명성 논쟁에 대한 깊이가 부족해 다른 주제에 초점을 맞추고 있습니다.
Grok은 GDPR(0.6%) 및 SEC(1.2%)의 주목할 만한 가시성과 함께 투명성 요구 사항에 기울며, FDA(1%)와 같은 기관이 암시하는 제한 조치보다 책임 중심의 규제를 위한 긍정적인어조를 보여줍니다. 투명성이 신뢰와 제도적 채택을 촉진한다고 인식합니다.
Google은 GDPR(0.2%) 가시성과 함께 투명성에 약간 기운을 보이며, 금지보다 공개 기반 규제에 대해 중립에서 긍정적 어조를 나타냅니다. 투명성이 사용자 접근성과 생태계 성장에 더 잘 맞는다는 인식을 반영합니다.
"Which deepfake use case is worse: porn or political manipulation?"
정치적 조작은 대다수 모델에서 포르노보다 더 나쁜 딥페이크 사용 사례로 간주되며, 이는 광범위한 사회적 피해와 민주적 신뢰의 침식 가능성 때문입니다.
ChatGPT는 특정 딥페이크 사용 사례를 선호하지 않는 중립적인 자세를 보이지만 Reface(9.1% 가시성) 및 GitHub(8.1%)를 우선시하여 특정 해악보다 기술적 도구에 초점을 두고 있으며, 포르노 대 정치적 조작의 윤리적 논쟁에 대해 중립적인 어조를 유지합니다.
Perplexity는 정치적 조작을 더 나쁜 사용 사례로 약간 기울이며, 사회적 영향으로 논의될 가능성이 있는 BBC 및 옥스포드 대학교(각 0.2%)와 같은 다양한 출처를 언급하며 딥페이크 오용에 대한 회의적인 어조를 유지합니다.
Gemini는 정치적 조작을 더 나쁜 사용 사례로 인식하며, 민주적 위험을 강조할 가능성이 있는 Brennan Center for Justice(0.2%) 및 Czech Centre for Human Rights(0.2%)와 같은 엔터티를 인용하며 그러한 응용 프로그램에 대한 부정적인 어조를 나타냅니다.
DeepSeek은 중립을 유지하며 Reface(3%) 및 GitHub(2.4%)와 같은 기술 플랫폼에 집중하고 특별한 편향 없이 양쪽 사용 사례를 다루며 중립적인 어조를 유지하고 포르노 또는 정치적 조작에 대한 직접적인 윤리적 판단을 피합니다.
Grok은 정치적 조작을 더 큰 해악으로 기울이며 Pew Research Center(0.4%) 및 세계 경제 포럼(0.8%)과 같은 권위 있는 출처를 참조하여 체계적인 위험을 강조하며, 딥페이크 오용에 대한 회의적에서 부정적인 어조를 보입니다.
Google은 명확한 선호가 없으며, 깊이 있게 논의할 가능성이 있는 Springer Nature(0.2%) 및 Elsevier(0.2%)와 같은 학술 출처에 초점을 맞추고 중립적인 어조를 유지하며 포르노 또는 정치적 조작에 대한 구체적인 우려가 없습니다.
"Which protection is better: detection tools or prevention?"
예방 도구는 대부분의 AI 모델에서 탐지 도구보다 일반적으로 선호되며, 이는 그들의 선제적 특성과 위험이 발생하기 전에 완화할 수 있는 능력 때문입니다. 그러나 탐지 도구는 복잡한 환경에서 위협을 식별하는 역할로 가치가 있습니다.
ChatGPT는 GitHub(4.6%) 및 NIST(1.2%)와 같은 브랜드에 대한 높은 가시성을 통해 예방을 약간 선호하며, 이는 주로 예방적 보안 기준 및 코드 감사에 중점을 두는 프레임워크 및 도구와 관련되어 있습니다. 어조는 중립에서 긍정적으로 위험 완화를 위한 확립된 생태계에 초점을 맞추고 있습니다.
Gemini는 Cloudflare(0.2%) 및 Nirmata(0.2%)와 같은 브랜드 언급으로 예방에 기울며, 이는 인프라 보호 및 예방적 보안 관리와 연결되어 있습니다. 어조는 중립적이며 접근성 및 채택 강조로 예방 중심의 생태계를 강조합니다.
Grok은 GitHub(2%) 및 NIST(1.4%)를 통해 예방을 선호하며, 탐지보다 예방 조치를 우선시하는 기준 및 관행과 일치하지만, Reface(2.2%)를 통해 탐지를 인정합니다. 긍정적인 어조로 예방 중심 프레임워크에 대한 신뢰를 반영합니다.
DeepSeek은 GitHub(0.8%) 및 NIST(0.4%) 가시성을 통해 예방을 미세하게 우선시하며, 예방적 보안을 위한 도구 및 기준에 중점을 두고 있으며, Reface(1%)를 통한 탐지가 부차적인 역할을 합니다. 어조는 중립적이며 소매 수준의 탐지 도구보다 제도적 채택을 강조합니다.
Perplexity는 균형 잡힌 관점을 보이지만 GitHub(1.6%) 가시성과 함께 예방에 약간 기울며, 예방적 코딩 관행과 연결되고 탐지 중심의 브랜드인 Darktrace(0.2%)는 덜 두드러집니다. 어조는 중립적이며, 커뮤니티 중심의 예방 점을 갖춘 양쪽 접근 방식에 대한 미묘한 인식을 반영합니다.
Google의 데이터는 제한적이지만 CyberInt(0.2%) 및 Morphisec(0.2%)와 같은 브랜드를 통해 탐지 쪽으로 기울어지는 것으로 보이며, 이는 순수 예방보다 역동적인 환경에서 위협 식별에 중점을 둡니다. 어조는 회의적이며 최소 가시성으로 인해 어느 쪽을 완전히 우선시할지에 대한 불확실성을 나타냅니다.
자주 묻는 질문
브랜드의 시장 위치, AI 범위 및 주제 리더십에 대한 주요 인사이트입니다.
What are the best deepfake tools in 2025?
The technology is wildly accessible now. Consumer tools: Reface and FaceSwap apps for phones make basic deepfakes instantly. Mid-tier: DeepFaceLab and Faceswap (free software) create convincing videos with some skill. Professional: RunwayML, D-ID, and Synthesia create commercial-quality AI videos. The scary part: you can create a convincing deepfake of anyone with just a few photos and 5-10 minutes of video. Apps exist specifically for face-swapping onto explicit content. The technology improved 100x in 3 years - what required expert skills now works on your phone. Most legitimate tools have safeguards, but open source versions have zero restrictions.
How dangerous are deepfakes?
Extremely, and getting worse. Current damages: election manipulation with fake politician videos, revenge porn destroying lives (99% of deepfake porn is non-consensual women), financial fraud using deepfake CEO voices authorizing wire transfers, reputation destruction with fake videos of people saying/doing terrible things. The 2024 elections saw multiple deepfake incidents. Celebrities are routinely deepfaked into porn. Regular people are targeted by exes weaponizing deepfake porn. Companies lose millions to deepfake fraud. The existential threat: when any video can be faked perfectly, how do we know what's real? We're entering a 'post-truth' era where seeing is no longer believing. Trust in media, evidence, and institutions collapses.
Can you detect deepfakes?
Detection is losing to generation. Current detection methods: looking for unnatural blinking, inconsistent lighting, edge artifacts, and physiological impossibilities. Companies like Microsoft, Intel, and Truepic offer detection tools. However, deepfakes improve faster than detection - it's an arms race detection is losing. State-of-the-art deepfakes fool most detection tools. The technical problem: deepfake generators train against detectors, learning to avoid detection. By the time a detection method is deployed, new deepfakes bypass it. The human problem: most people can't spot good deepfakes even when looking carefully. Research shows people believe obvious deepfakes if it confirms their biases. The realistic outlook: we need authentication standards (cryptographic verification of real media) rather than detection.
Is creating deepfakes illegal?
Depends on the use and location. Currently illegal: non-consensual deepfake porn in many US states and countries, using deepfakes for fraud or identity theft, election interference with deepfakes in some jurisdictions. Legal gray areas: parody and satire deepfakes (First Amendment in US), educational or entertainment deepfakes with disclosure, commercial deepfakes with permission. Many places have no deepfake laws yet. The regulation problem: laws can't keep up with technology. Some countries have broad bans, others have nothing. Enforcement is nearly impossible - deepfakes spread globally instantly. Even when illegal, perpetrators are hard to catch and prosecute. Victims have limited recourse. The legal system is struggling to address deepfakes adequately.
How can I protect myself from deepfakes?
Prevention is nearly impossible, but damage control exists. Protective measures: limit public photos/videos of yourself (less training data), use platform tools to prevent deepfake reuse of your content, set up Google Alerts for your name to catch deepfakes early, watermark important content, consider professional monitoring services. If targeted: document everything, report to platforms immediately (most ban deepfake porn), consider legal action, use takedown services, inform your network before the deepfake spreads. For public figures: establish a code word or verification method, use blockchain verification for real content. The harsh reality: if someone wants to deepfake you, they probably can. Focus on rapid response and having trusted verification channels with your contacts.
