AI는 공정한가요?
서비스 기획자가 바라본 예술가의 밥그릇과 AI
참 불편한 주제를 꺼내보려고 합니다. 우리가 애정하는 아티스트와 생성형AI의 피해자인 저작권자에 대한 이야기입니다.
어떤 기업은 이 글을 매우 싫어할 수도 있고, 어떤 유저는 모르고 있던 불편한 사실을 알게 될 수도 있습니다. 어쩌면 세계의 모든 AI 기업을 등지는 글일 수 있습니다. 무지에 대한 불안함과 이에 따른 수많은 질타가 두렵지만, 용기 내 키보드를 두들겨봅니다.
0. 서론
지난 10년 주변의 친구들은 회사를 매각하고, 상장을 했습니다. 모바일과 소셜미디어와 블록체인. 각자 그 크기는 다르지만 우리가 ‘패러다임 시프트’라고 부르는 시기였습니다. 그리고 이 시기에는 부의 재분배가 이루어졌습니다. 대표적인 사례로 쿠팡의 신세계 시가총액 역전과 같이요.
3년 전 창업을 한 저희에게 생성형 AI는 생존을 위해 놓치면 안 되는 ‘패러다임 시프트’ 였습니다. 1년간 열심히 개발한 소셜미디어를 잠시 내려놓고 생성형 AI 서비스 개발에 올인했습니다. AI 개발자를 만나고 공부했습니다. 하루도 빠짐없이 시장과 뉴스를 살폈습니다.
저희의 전략은 ‘될 때까지 만들기’ 였습니다. 몇 가지 서비스를 빠르게 개발했고, 최근에는 현재 광고 없이도 하루에 수백 명이 접속해 사용하고 있는 ‘무료 스톡이미지 제너레이팅 서비스’ SnapbyAI를 개발했습니다. 이 서비스는 생각보다 성과가 괜찮았습니다. 난생처음 프로덕트헌트에 2위까지 해봤습니다.
서비스의 이 부분을 개선해달라는 외국인 유저들의 이메일을 받기 시작했습니다. 행복했습니다. 어떻게 하면 더 많은 사람이 스톡이미지 사이트에서 이미지를 구매하지 않고 우리 서비스를 이용하게 할 수 있을까? 고민했습니다.
위화감.
찰나에 발견한 '눈 뒤집힌 나'를 인지했습니다. '눈 뒤집힌 나'는 어떻게 하면 저 사람들을 굶길 수 있을까 고민하고 있더군요. 그 사람들 입장에서는 참 잔인한 행동이었습니다. 두렵고 궁금해졌습니다. 이래도 되는 걸까? 이 사람들은 무슨 생각을 하고 있을까?
해외의 한 스톡 이미지 작가 커뮤니티를 찾았습니다. 처음부터 끝까지 AI에 대한 이야기였습니다. 수많은 대화들을 몇 가지로 축약해 보면 "수익이 줄었다." "나는 AI 학습에 내 데이터 사용을 동의한 적 없다." "이 정도 수익 분배면 안 하는 게 낫다"와 같은 이야기들이었습니다. 전 세계 시장 규모가 10조도 안 되는 이 작은 스톡 이미지 시장이 불지옥으로 변하고 있었습니다.
AI에게 데이터가 먹히고, 그렇게 만들어진 AI에게 내 밥그릇도 먹히는, 안과 밖에서 동시에 먹히는 암담한 상황.
생성형 AI는 매우 현실적이고 정치적인 비즈니스였습니다. 마냥 신기하다고 이것저것 만들어보던 스스로를 질타했습니다. 하던 일을 놓고 진지함의 밀도를 높였습니다. 몇 개월간 자료를 종합하고 논리적으로 연결해 보니, 한 지점으로 수렴했습니다.
지금부터 그 '지점'을 말씀드리려고 합니다.
그리고 우리가 그 '지점'에 도달하기 위해 어떻게 행동해야 하는지,
마지막으로 저희가 준비한 '지점'으로 가기 위한 열차에 대해 소개하겠습니다.
1. 거대 생성형 AI 회사는 어떻게 학습데이터를 수집했는가?
"콩 심은데 콩 나고, 팥 심은데 팥 난다." 콘텐츠를 생성하는 AI라면 이 속담이 더욱 잘 어울립니다. AI가 훌륭한 퀄리티의 결과물을 뽑아내려면, 우선 훌륭한 퀄리티의 데이터를 학습해야 합니다. 우리가 애정해 마지않는 Midjourney는 10초 만에 반고흐가 그린 피카츄 사진을 뽑아낼 수 있습니다.
반고흐와 피카츄를 학습했기 때문입니다.
OpenAI
서론에 적은 스톡커뮤니티의 내용은 OpenAI와 Canva에 대한 이야기입니다. Shutterstock은 OpenAI에게 벌크로 저작권 이미지를 학습데이터로 구매했습니다. 정확하진 않지만 이미지당 구매 금액은 이미지당 0.01센트로 알려져 있고, 구매한 이미지는 학습에 이용된 전체 데이터셋이 아닌 일부입니다.
Shutterstock은 관련 기금을 조성했고, 6년간 1회 로열티를 지급합니다. 사용자는 OpenAI가 모델학습을 몇 번 진행했는지 알 수 없습니다.
OpenAI의 시가총액은 100조 원 이상이며, 연 매출은 2조 원가량입니다.
Midjourney
Midjourny는 크롤링으로 데이터를 수집했습니다. 여기서 크롤링이란 봇을 통한 웹사이트의 자동 데이터 수집을 말합니다. Midjourney가 저작권 계약을 통해 데이터를 수집했다는 정보는 어디에서도 찾을 수 없었습니다. 한차례 Midjourney의 아티스트 스타일 리스트가 유출이 되었고, 리스트의 내용은 16000명에 가까운 세계 혹은 로컬 국가의 정상급 아티스트였습니다.
확인한 결과 한국 아티스트도 상당했습니다. 김풍, 하일권, 김웅헌, 한석봉, 장일순, 지용, 이지훈, 조석, 박정, 강풀, 유강, 이종범, 백남준, 오성대, 양준권, 양경수, 양우석, 최용재, 윤태호, 홍경희 작가님 등입니다. 영어로 된 한국 이름을 분별했는데, 닉네임이거나 생소한 이름은 다수 놓쳤을 것이라 생각합니다.
중요한 점은 이 리스트가 ‘학습 리스트’가 아닌 ‘미드저니 사용에 추천하는 스타일 리스트’라는 점입니다.
한 점의 작품이라도 학습데이터로 활용된 아티스트는 훨씬 많을 것으로 추정됩니다.
Midjourny의 시가총액은 15조 원으로 추정되며, 연 매출은 2천억 원가량입니다.
Stablediffusion
Stablediffusion은 엔드유저에게는 많이 알려지지 않았을 수 있습니다. 이 AI를 사용하려면 충분한 GPU 환경을 갖춰야 하고, 실행을 돕는 프로그램을 설치하는 등 번거로운 과정이 필요하기 때문입니다. 하지만 파인튜닝이나 커스터마이징이 용이하기 때문에, 이미지 및 영상의 방향성이나 의도를 표현하기 위해 가장 합리적인 AI입니다.
Stablediffusion의 특이한 점은 오픈소스이고, 무료라는 점입니다. 하지만 1년째 여전히 쏟아지고 있는 이미지 및 영상 관련 AI들은 극히 일부를 제외하고 모두 Stablediffusion을 이용하여 서비스하고 있고, 유료 서비스도 적지 않습니다.
Stablediffusion은 독일의 비영리기업이 공개한 오픈소스, Laion 데이터셋으로 학습하였습니다. Laion 데이터 셋은, 연구 및 교육 목적의 AI 학습이 용이하도록 학습데이터를 수집하여 제공하는 비영리기관입니다. 대부분의 이미지는 핀터레스트와 무료 이미지 사이트(freepik 등), 각종 쇼핑몰과 유료 이미지 사이트에서 크롤링하여 구축하였습니다.
Laion 데이터셋은 오픈소스이고, Stablediffusion 또한 오픈소스이지만, 이를 이용한 서비스들은 유료로 서비스 함에 있어 이미 공익성을 상실하였고, 저작권 침해를 충분히 의심해 볼 수 있습니다.
Stablediffusion을 제작하는 Stability AI의 시가총액은 5조 원으로 추정되며, 함께 AI를 개발한 영상 AI Runwayml의 시가총액은 1.7조 원으로 추정됩니다.
위 회사들은 최소 10억 장의 이미지를 학습한 것으로 밝혀졌습니다. AI 회사들을 싸잡아서 나쁜 회사라고 말하기엔 또 애매한 것이, 대부분 비영리 연구기관이었기 때문입니다.
연구와 공익 목적으로 개발되던 생성형 AI가 과도한 속도로 성장했기 때문에, 그 제도적 뒷받침이나 저작권자에 대한 ‘감수성’을 가지기에 촉박한 시간이었다고 생각합니다.
그저 연구 목적으로만 사용하기 위해 세상에 나왔다면 아무런 문제가 없었을 것입니다.
문제는, 문제가 생겼다는 겁니다.
2. 공상과학영화에서나 보던 AI와의 밥그릇 싸움
2023년 초만 해도 AI 이미지에는 문제가 많았습니다. 사람을 그려달라 주문하면 손가락이 6개가 나오고, 수많은 샴쌍둥이를 뱉어냈습니다. 하지만 1년간 생성형 AI는 눈부시게 발전했습니다. 얼마 전 공개된 OpenAI의 Sora는 마치 할리우드 촬영팀이 찍은 듯, 생생하고 디테일이 살아있었습니다.
2023년, 미국의 배우협회와 작가협회는 100일이 넘는 최장기간 파업을 진행했습니다. 여러 가지 안건 중 AI와 관련된 안건은, 배우를 스캔해서 영상에 ‘생성’ 할 수 없게 할 것. 작가들이 OTT 시나리오를 GPT로 작성해도 실제 업무를 진행한 것으로 인정할 것. 정도로 볼 수 있습니다.
반면에 투고로 작품을 받는 출판사는 작품 지원을 전면 중지했습니다. 왜냐하면 갑자기 투고량이 10배가 넘게 늘어났고, 대부분이 GPT로 작성한 것이라 검수가 불가능했기 때문이죠.
누군가는 편해졌는데, 누군가는 기회를 잃었습니다.
게임회사의 원화가, 일러스트레이터들이 줄줄이 잘려나가고 있습니다. 중국의 어떤 게임 회사에서는 디자이너 전원을 해고한 일도 일어났습니다.
2-1. 아티스트를 이해할 수 있는 ‘감수성’이 필요합니다.
우선 아티스트는 돈을 위해 아트웍을 하지 않습니다. 아티스트는 먼저 느끼고, 표현할 뿐입니다.
그렇게 나온 창조물이 시장에서 거래가 되었을 때 ‘돈’을 버는 것이지요.
공교롭게도 AI의 재료는 아티스트의 작품입니다. 아티스트가 없으면 AI도 없습니다.
최상위 아티스트를 제외하면, 아티스트의 수익은 매우 불안정하고 각 사업군에 기댈 수밖에 없습니다.
외주를 받거나, 관련 직종과 겸업을 하는 경우가 대부분입니다. 그렇게 자격증도 없고, 자신의 작품 외에는 아무것도 증명할 수 없는 인고의 시간을 거쳐 극소수가 조명되는 분야입니다.
아티스트가 생존할 수 있는 수단이 사라지면, 아티스트의 표현도 멈춥니다.
아트웍이 없으면 AI도 멈춥니다.
2-2. AI가 만든 결과물을 AI에 넣으면 AI가 망가집니다.
AI로 생성한 결과물을 다시 AI가 학습하면 모델 붕괴 현상이 일어납니다. 주로 ‘GAN’이라는 방식의 모델에서 발생하는데, 평균값에 편향된 결과물만 생성하게 되는 현상입니다. 쉽게 말해 Midjourney가 생성한 모든 고양이의 색이 노란색이 됩니다. Midjourney는 GAN 방식의 학습을 적극적으로 활용합니다.
아티스트의 일을 생성형 AI가 대신하게 되면, 온라인상에 대부분의 콘텐츠는 AI가 생성한 것으로 가득 찰 것입니다.
더 이상 긁을 것이 없는 세상에서 AI는 더 이상 발전할 수 없습니다.
생성형 AI가 아티스트의 밥그릇을 뺏으면 결국 AI도 멈추게 된다는 말입니다.
AI 시장이 아티스트를 중요한 플레이어로 생각하지 않는 것은, 제 살을 파먹는 꼴입니다.
하지만 생성형 AI를 마냥 반대할수도 없습니다. 세계적으로 이미 너무 많은 사람들의 자본이 투자되었습니다.
아티스트가 AI와 공존할 수 있는 방법을 생각해야 합니다. 아티스트만의 문제가 아닙니다. AI를 개발하는 회사와, AI를 학습데이터를 제공하는 아티스트, 그것을 사용하는 유저가 모두 함께 생각해봐야 합니다.
3. 법제화. 그리고 골든타임
3-1. 공정이용
시간이 얼마 남지 않았다고 생각합니다. 보통 판결은 판례를 따라가기 마련인데, 이미 아티스트가 AI회사에게 패소한 판결이 나오고 있습니다. 이러한 판결들로 판례가 형성되기 전에, 아티스트와, 아티스트를 사랑하는 사람들과, 의식 있는 사용자들은 목소리를 모을 필요가 있습니다.
‘공정이용’. 우리는 이 단어를 주의 깊게 봐야 합니다.
대부분의 생성형 AI 회사들의 아킬레스건은 ‘저작권’ 문제입니다. 그리고 이들은 ‘공정이용’을 주장하고 있습니다. 공정이용이란, 저작권이 있는 데이터를 허락 없이 사용해도 면책권을 제공하는 저작권법입니다.
공정이용이 성립하는 조건을 단순하게 나열하면 다음과 같습니다.
비영리성일 것
공익을 목적으로 할 것
저작권자의 이익을 침해하지 않을 것
AI의 데이터 수집이 공정이용으로 기울어지게 되면, AI 학습을 위한 데이터 크롤링이 합법이 됩니다.
내 SNS에 올린 작품도, 포트폴리오 사이트에 올린 작품도 AI 학습을 위한 합법적인 재료가 되어버립니다.
우리에겐 역사가 있습니다.
관련된 대표적인 몇 가지 판례를 소개합니다.
Napster(2000) - 무료 서비스지만 공정이용 아님 판결. Napster는 국내 ‘소리바다’의 원조격인 P2P 음원데이터 공유 서비스입니다. Napster는 직접적으로 음원파일을 유통하지 않고 무료로 사용자가 직접 음원 데이터를 공유할 수 있게 하였는데, 저작권자의 이익을 심각하게 침해하였기 때문에 수차례 패소하였습니다. Napster의 등장으로 음악업계는 심각한 침체기를 맞이하였으며, 이후 다운로드당 과금하는 Itunes, 음원 스트리밍 구독 서비스가 등장하였습니다.
Google Books(2005) - 무료 서비스이며 공정이용. Google은 책의 일부를 검색할 수 있도록 150만 권가량의 책을 스캔하여 데이터베이스에 등록했습니다. 사용자가 책의 일부를 검색하면 문장의 전 후 미리 보기를 제공하며 해당 서적이 무엇인지 보여주는 기능입니다. Google은 저작권자의 허락 없이 데이터를 수집했으나, 무료로 서비스 했고, 공공의 목적이 있고, 오히려 저작권자의 마케팅 활동에 기여해 수익이 더 늘어났기 때문에 공정이용 판결을 받을 수 있었습니다.
Midjourney, OpenAI는 이미 수익을 내고 있기 때문에 비영리성에서 자유롭지 못합니다.
중요한 부분은 ‘저작권자의 이익 침해’ 부분인데, 개개인의 이익침해에 대한 직접적인 연관성을 증명하지 못하기 때문에 이 부분을 포괄적인 시장의 피해로 증명할 수 있도록 힘을 모아야 합니다.
국내에서는 TDM(Text Data Mining)이라는 비슷한 법안이 국회 계류 중입니다.
3-2 학습 데이터 공개의 강제성
Stablediffusion의 데이터셋인 Laion-5b의 용량을 조사해 봤습니다. 총 5b(5천만 개) 이미지에 240tb 정도의 용량이었습니다. 그런데 이 학습데이터가 AI 모델파일이 되면 10gb 내외의 용량이 됩니다.
이 모델파일은 압축파일이 아닙니다. 해체할 수 없을뿐더러 해체한다고 학습한 이미지 쪼가리가 나오는 것도 아닙니다. 모델파일이 되면 어떤 이미지를 학습했는지 일일이 생성하여 거꾸로 유추하는 방법밖에 없습니다.
수억 개의 이미지를 거꾸로 유추해 보는 것은 불가능합니다.
학습한 데이터를 확인하는 유일한 방법은 회사가 히스토리를 공개하는 것입니다.
히스토리는 문서입니다.
문서는 언제든지 수정할 수 있습니다.
요는 AI 저작권법이 마련되더라도 AI 학습의 과정을 공개하는 강제적 시스템이 마련되지 않으면, 법이 있어도 지켜지기 힘들다는 의미입니다.
히스토리 공개에 대한 강제성이 필요합니다.
4. 아티스트를 협상테이블로
공정하게 저작권 데이터를 수집했고, 투명하게 데이터를 공개하는 시스템까지 갖춰졌다면 실질적인 저작권. 수익에 대한 분배가 이루어져야 합니다. 아티스트는 AI로 인해 수익활동이 줄더라도, 반대로 AI로 인한 수익으로 작품 활동을 계속할 수 있습니다.
AI 회사는 여러 가지 수익 및 정산모델을 제안할 수 있습니다. 어디까지나 회사의 비즈니스 모델과 재량이며, 이것을 선택할 수 있는 것 또한 아티스트의 기본적인 권리입니다.
4-1 데이터 제공자가 AI 회사에게 데이터를 제공하는 방식
현재 저작권자에게 수익을 분배하는 상용화된 AI회사는 OpenAI가 유일하며, 직접적인 정산이 아닌 Shutterstock을 통해 정산합니다. Shuttersotck은 계약된 AI 회사가 모델을 학습할 때마다 학습에 대한 로열티를 제공한다고 명시하였지만, 확인한 바로는 6년간 사용 가능한 라이센스를 제공 한 것으로 확인했습니다.
금액에 대해서는 알려진 바가 없으며, 현재까지 정산받은 작가들의 정보에 따르면 학습당/이미지 하나/0.01센트의 수준인 것으로 유추해 볼 수 있었습니다. 또한 Shutterstock과 OpenAI가 작업하는 방식이 파일을 전달하는 방식인지, 혹은 Shutterstock의 서버 내에서 파일의 유출 없이 폐쇄적으로 학습이 진행되는 방식인지 또한 알려진 바가 없습니다.
하나의 모델을 만들기 위해 수십 번의 모델을 학습하고 테스트하는데, 우리는 그들이 ‘공개한 것’만 확인할 수 있다는 것입니다.
정산을 위한 이상적인 모델 학습 방법은 데이터를 가지고 있는 회사의 폐쇄된 네트워크 안에서, 이미지 파일을 다운로드할 수 없는 상태에서 모델 학습을 하고, AI 회사는 모델파일만 받아가는 형식입니다.
4-2 공정한 정산 모델
서로가 납득할 수 있는 ‘형평성’의 지점을 찾을 수 있는가, 해당 지점을 시스템으로 구현할 수 있는가가 관권입니다.
Shutterstock의 경우, 데이터 사용당 정산합니다. AI 학습에 내 이미지가 100개 사용되었다고 하면 1센트를 정산하는 방식입니다.
지금까지의 저작권 계약 방식은 명확한 가이드라인이 있었습니다. 출판물 개수, 보이는 범위, 온라인에서만 사용 등. AI저작권 계약 방식에 기존의 저작권 계약 방식을 적용하기에 무리가 있습니다. 데이터를 사용하는 방식이 다릅니다.
일단 AI 모델이 만들어지면, 해당 모델파일을 삭제하기 전까지는 영원히 학습한 데이터를 참조합니다. 정확히 말하면 수억 개의 이미지의 패턴값의 하나의 분포에 해당한다고 할 수 있습니다. 그렇기 때문에, 단발성 정산이 아닌 수익셰어 또는 사용할 때마다 정산하는 로열티 모델을 제안할 수 있습니다.
요소의 기여도
로열티 모델의 경우에도 합당한 지점을 찾아야 합니다. 예를 들면, 나는 하늘사진을 10000장 제공했고, 다른 사람이 사슴 사진을 10장 제공했다고 했을 때. 모든 사진에 ‘개수’의 기준으로 정산을 한다면 형평성에 어긋날 수 있습니다. AI가 사슴 이미지를 주로 생성한다면 사슴 사진을 제공한 사람이 더 많은 정산을 받아야 합니다.
스타일의 기여도
작업 방식에 따른 가중치를 제공해야 합니다. 똑같은 사슴 이미지를 생성한다 하더라도, 픽셀아트 형식, 실제 사진 형식, 일러스트 형식, 팝아트 형식 등 스타일과 컨셉에 따른 정산을 받아야 합니다. 예를 들면, 픽셀아트로 그려진 사슴 이미지를 생성했을 때, 픽셀아트 이미지를 많이 제공한 사람이 더 많은 정산을 받아야 합니다.
오리지널리티에 대한 기여도
마지막으로 아티스트의 오리지널리티에 따른 가중치를 제공해야 합니다. 아티스트는 해당 아티스트만의 뚜렷한 작업 방식이 있습니다. 물론 매번 작업 방식이 달라질 수 있지만, 발상의 방식이나 기본 정신이 달라지지 않습니다. 그 아티스트만의 패턴이 존재합니다. 아티스트의 오리지널리티를 빌려 생성했다면, 해당 아티스트가 더 많은 정산을 받아야 합니다. 예를 들어, 뱅크시 스타일의 사슴 벽화를 생성했다면, 뱅크시가 더 많은 정산을 받아야 합니다.
5. 진심으로 이 시장의 문제 해결을 바라고 있습니다.
참 긴 글 읽어주셨습니다.
여기까지 읽어주신 분이라면 적어도 생성형 AI 시장과 아티스트에게 관심이 있고, 공감능력이 훌륭한 분이시라 생각합니다.
사실 이 문제를 언론이 다루지 않았던 것이 아닙니다. 이미 작년 초부터 저작권자에 대한 기사는 계속해서 올라오고 있었습니다. 기사가 퍼지지 않고, 이 문제가 수면 위로 올라오지 않았던 것은. 생성형 AI가 위대한 발명품이라는 반증이기도 합니다. 불편한 것을 마주하기에 이 기술은 너무나도 달콤했던 것이지요.
누군가는 행동해야 한다고 생각했습니다. 그리고 사업은 문제를 해결하는 것이라고 위대한 선배들에게 배웠습니다. 어떤 면에서는 사회운동과 사업이 맞닿아있는 것 같네요.
저희는 윤리적으로 생성형 AI 비지니스를 하기 위해 근본적인 문제를 해결할 수 있는 방법론과 계획을 세워왔습니다. 그리고 몇달 전부터 행동하기 시작했습니다. 목표는 위에 적은 모든 것을 해결하는 것입니다.
AI 저작권법의 논의와 제정을 목표로 움직이고 있습니다.
국내 다수의 학회와 협회, 아티스트를 섭외하고 있습니다. 시각 콘텐츠의 모든 분야에서, 각 분야를 대표할 수 있는 협회와 인물이 모이면 그 리스트와 활동내용을 공개하겠습니다. 관련 조직/인물이신 경우, 곧 연락이 닿겠지만. 그전에 연락 주시면 감사하겠습니다.
관련 학회나 협회, 기관, 아티스트와 가까이 지내시는 분은 꼭 이 글을 전달해주셨으면 합니다.
아티스트가 공동으로 구축하는 Melting Pot AI를 개발했습니다.
위에 기술한 ‘공정한 정산 모델’에 부합하는 플랫폼 형식의 AI입니다. 아티스트가 직접 제출한 작품으로 AI를 학습합니다. 그리고 수익금을 공정하게 정산합니다. 정산 방법 또한 위에 기술한 대로, 결과물에서부터 원시 데이터(아티스트가 제출한 이미지)와의 콘셉트, 요소, 오리지널리티 기여도를 측정하고 정산합니다.
저희의 목적은 생성형 AI와 아티스트의 공존이며, 목표는 100만 명의 아티스트가, 10억 개의 아트웍 이미지를 한데 모아 녹여 가장 윤리적이고 아름다운 AI를 구축하는 것입니다.
주변에 애정하는 작가님이 계시다면 긴 글이지만, 꼭 전해주셨으면 합니다.
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이 글을 읽어주시는 모든 작가님.
서비스는 사용 안 하셔도 됩니다.
이 글로 정보를 얻고, 일말의 경각심이 생겼다면 목표 달성입니다.
나아가 생성형 AI는 콘텐츠 분야 외에도 많은 분야에 적용될 것이니, 위기를 인지하면서 동시에 기회를 포착하셨으면 좋겠습니다.
감사하게도 작가님께서 저희에게 세계에 기여할 수 있는 기회를 주시겠다면 아래 링크로 접속해 저희에게 소중한 작품을 맡겨주세요.
먼저 저희를 믿어주신 작가님들께 조금 더 혜택을 드릴 예정입니다.
프로젝트에 관심이 있거나 질문이 있으신 경우, 혹은 조금 더 깊숙이 프로젝트에 기여하고 싶으신 분들은 디스코드에 참여하시거나, 이메일 보내주세요.
https://discord.com/invite/j294kW7dn5
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*gpt는 쓰지 않았습니다.
다시 한 번 감사합니다.
