그림판에서 혼자 그렸는데, 픽셀 안에 추적 ID가 있다

그림판은 윈도우에서 가장 로컬해 보이는 앱입니다. 선 긋고 색 칠하고 저장하면, 그 파일은 내 것 같습니다. 그런데 그 픽셀 안에 Microsoft가 읽을 수 있는 추적 ID가 들어가 있다면, 로컬 창작이라는 감각부터 다시 봐야 합니다.

눈에 안 보이는 GUID가 픽셀에 남는다는 것

이야기가 가리키는 건 파일 이름도, 속성 창의 태그도 아닙니다. 저장된 이미지의 화소 값 자체에 GUID가 숨어 들어갑니다. GUID는 사실상 겹치지 않게 만든 128비트 식별자입니다. 화면으로 보면 어제 그린 낙서와 똑같습니다.

그림판만의 일도 아닙니다. 사진 앱에서 보정하고 다시 저장하는 경로까지 겹치면, 대상은 “AI가 그려 준 예쁜 그림"에서 “윈도우가 저장한 그림"으로 넓어집니다. Copilot+ PC를 전면에 내세운 뒤, 두 앱 모두 생성·편집 기능이 기본값처럼 붙었습니다.

이 ID는 장식이 아닙니다. 같은 값이 여러 파일에 반복되면, 따로 올린 이미지도 한 출처로 묶일 수 있습니다. 그게 계정인지, 기기인지, 세션인지는 공개 설명만으로 단정하기 어렵습니다. 그래도 키는 키입니다. 키를 가진 쪽은 나중에 대조할 수 있습니다.

온디바이스라는 말이 가리는 것

온디바이스 AI의 세일즈 문장은 짧습니다. 데이터가 기기를 떠나지 않는다. 클라우드에 안 보낸다. 그래서 더 안전하다.

픽셀 워터마크는 그 문장을 옆으로 비껴가지 않습니다. 그냥 우회합니다. 그리는 순간에 원본을 서버로 안 올려도 됩니다. 연산이 NPU 위에서 끝나도 됩니다. 앱이 결과물 픽셀에 서명을 남기면, 그 이미지가 나중에 웹에 뜨는 순간 ID는 다시 읽힐 수 있습니다. 로컬에서 그렸다는 사실과 추적이 가능하다는 사실은 같이 갑니다.

Microsoft 쪽 사정도 있습니다. AI가 만든 이미지를 표시하라는 압력이 커졌습니다. 딥페이크, 선거, 광고 사기가 겹치면서 출처 표시가 숙제가 됐습니다. C2PA 같은 공개 표준도 같은 줄기입니다. 다만 표준 메타데이터는 사용자가 떼어내기 쉽습니다. 그래서 화소에 ID를 심는 쪽이 더 끌립니다.

사용자가 동의한 문장은 보통 “기기 안에서 처리한다"에 가깝습니다. “이 낙서의 출생 기록을 픽셀에 남긴다"는 설명은 설치 화면 앞에 잘 두지 않습니다. 전송을 안 했다고 해서 산출물에 이름을 안 쓴 것은 아닙니다.

속성만 지워서는 안 사라지는 이유

EXIF나 XMP는 약합니다. 뷰어로 열고 다른 포맷으로 바꾸고 메타데이터 제거 도구를 한 번 돌리면 대부분 빠집니다. SNS가 업로드 과정에서 잘라 주기도 합니다. 그래서 “속성 지우면 익명"이라는 습관이 남았습니다.

픽셀 워터마크는 그 습관을 노립니다. 정보는 색 값의 미세한 패턴으로 들어갑니다. 눈으로는 구분이 안 됩니다. JPEG로 다시 저장하거나 해상도를 조금 바꿔도, 설계 방향은 “꽤 남기는 쪽"입니다. 완전히 안 지워진다는 뜻은 아닙니다. 다만 속성 삭제와는 난이도가 다릅니다.

이 지점이 그림판을 예민하게 만듭니다. 전문 생성 사이트에서 받은 이미지는 사람들이 일단 의심합니다. 그림판 낙서는 의심하지 않습니다. 허들이 낮을수록 서명은 더 멀리 퍼집니다.

지난 한 달 사이, 이 주제가 커뮤니티에서 크게 불붙지는 않았습니다. 뜨거운 스레드가 쌓이거나 댓글이 쏟아지는 분위기도 아닙니다. 그래서 더 미묘합니다. 기능은 이미 앱 안에 있고 말은 아직 안 나온 상태에 가깝습니다.

워터마크는 투명한 척하는 장부에 가깝다

AI 이미지 워터마크는 보통 이렇게 포장됩니다. 가짜 뉴스 방지. 창작자 보호. 출처를 밝히자.

방향 자체가 틀렸다고 보기는 어렵습니다. 문제는 누구에게 읽히느냐입니다. 사용자는 그림에서 ID를 거의 볼 수 없습니다. 심은 쪽에는 추출기가 있습니다. 표시는 투명성처럼 보이지만 실제로는 한쪽만 열쇠를 가진 장부입니다. 이걸 정보 비대칭이라고 부릅니다.

구글이 생성 이미지에 눈에 안 보이는 워터마크를 넣는 방식도 같은 계열입니다. 어도비의 Content Credentials는 메타데이터 쪽에 가깝습니다. 화소에 GUID를 심는 쪽은 한 단계 더 집요합니다. 그림판처럼 일상 앱에 이 층이 들어가면, 감시 대상이 모델 출력물에 머물지 않습니다.

온디바이스라는 단어는 여기서 오해를 사기 쉽습니다. 연산 위치와 통제권은 다른 문제입니다. 모델이 기기 안에서 돌아도, 결과물에 어떤 서명을 남길지는 앱이 정합니다. 기기를 안 떠나는 것은 원본 파일일 수 있습니다. ID가 무엇을 뜻하는지는 나중에 서버에서 해석됩니다.

민감한 이미지를 올릴 계획이라면, 파일 속성만 지우고 끝내지 않는 편이 낫습니다. 그림판과 사진 앱의 최신 저장 경로를 한 번은 의심해 봐야 합니다. 다른 편집기로 크게 다시 인코딩하는 우회가 거론되기도 합니다. 완전한 삭제를 보장하진 않습니다.

정책 문구도 같이 읽어야 합니다. 온디바이스, 로컬, 클라우드에 업로드하지 않음. 이 문장들은 전송하지 않는다고 말할 수는 있습니다. 산출물에 식별자를 심지 않는다고 약속하지는 않습니다.

로컬에서 그렸다는 감각과 픽셀이 이미 서명되어 있다는 사실은 이제 같이 가야 합니다. 온디바이스 AI를 고를 때, 연산이 어디서 끝나는지만 보고 있습니까. 아니면 결과물 위에 누가 이름을 쓰는지도 보고 있습니까?