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by 카카오뱅크 Aug 16. 2023

AI가 내 인스타그램 게시물을 학습한다고?!

머니&뉴스

<이슈 돋보기>
시리즈'요즘 핫한 경제 이슈' 재밌게 들여다볼까요?


모두 다가올 시대의 주인공은 AI라는 걸 느낄 거예요. 챗GPT가 공개된 이후 내로라하는 기업들이 모조리 AI 기술에 사활을 걸고 있어요. 그 전에 반드시 짚고 넘어갈 문제가 있는데요. 바로 저작권 문제. 이 숙제를 제대로 풀지 못하면 AI를 둘러싼 갈등이 더 뜨거워질 테니까요.




생성형 AI = 스스로 학습하는 AI


생성형 AI의 신통방통한 유능함. 바로 여기에 문제가 있어요. 생성형 AI는 지금까지의 AI와 달리 스스로 결과물을 '생성'하는 능력이 있어요.

사용자가 무언가 물어보면 똑똑하게 답을 해주고, 그림을 요구하면 몇 분 만에 멋진 그림을 그려주고, 코딩을 부탁하면 그럴듯한 코드를 짜주죠.


◼"생성형 AI가 뭐야? 그걸 어디에 쓰는데?!"

생성형 AI가 유능한 건 많이 배우기 때문이에요. AI에 엄청난 양의 데이터를 학습시킨 덕에 사람이 보기에도 어색하지 않은 결과물을 내놓을 수 있는 거죠. (챗GPT ▶여기서 복습하기)


문제는 AI가 학습하는 데이터의 저작권. AI 개발 회사 대부분이 인터넷상의 데이터를 AI에 가르치는데요. 가능한 한 많이 학습시켜야 AI가 유능해지니, 데이터를 가리지 않고 마구잡이로 긁어다 쓰기 마련이죠. 그중엔 엄연히 창작자가 존재하고 저작권을 보호받는 창작물도 존재하지만, 허락받는 경우가 거의 없어요.




창작자 "누구 마음대로 갖다 써?!"


저작권자 입장에선 당연히 두고 볼 수 없는 문제예요. AI 개발 기업이 저작물 사용 허락을 구하지 않은 데다, 학습된 AI로 수익을 올리고 있거든요. 최근 AI가 저작권을 침해했다는 항의와 소송이 빗발치는 이유죠.

몇몇 기업만의 문제가 아니에요. AI 개발과 활용이 늘어나면서 전 세계적으로 갈등이 일고 있어요. 아래처럼요.


▶ 미국 할리우드 작가와 배우는 사상 초유의 파업, 작가협회는 AI 기업에 사용료를 요구했어요.
▶  마이크로소프트와 메타, 오픈AI는 저작권 침해로 소송에 휘말렸죠.
▶  영국의 한 AI 기업은 수천조 원 규모의 소송이 시작됐어요.


우리나라도 이런 문제를 피해 갈 수 없어요. 지금까지는 주로 영어권 AI 개발 기업이 영어 데이터를 사용해 AI를 학습시키는 것이 문제가 됐는데요.

하지만 현재 네이버나 KT 등 국내 유수 기업이 토종 한국어 중심 AI 개발에 몰두하고 있는 상황. 갈등이 터지는 건 시간 문제죠. 이미 한국신문협회와 음악저작권협회가 AI 학습에 저작물이 무단 도용되는 데 문제를 제기한 바 있어요.




AI 업계 "이러다가 경쟁에서 뒤처진다고요!"


원성을 듣고 있는 AI 업계. 하지만 쉽게 물러설 수는 없어요. 자사 AI의 완성도는 학습시킨 데이터의 양에 달려 있거든요. 저작권 문제에 붙들려 데이터를 확보하지 못한다면 AI 개발에 차질이 생길 수밖에 없죠.

AI 업계 입장은 AI 학습 목적으로 창작물을 사용하는 건 문제가 아니라는 거예요. 사실 저작권이 있는 창작물을 사용한다고 매번 허락을 구해야 하는 건 아니거든요.

한국이나 미국을 비롯한 여러 나라에선, 창작자의 권리를 심각하게 침해하지 않는 한 별도의 허락 없이 창작물을 이용할 수 있게 하죠. AI 업계는 AI 학습이 바로 그런 규정에 부합하는 경우라고 주장해요.

게다가 전 세계 각국이 자국의 AI 산업을 열심히 키우는 상황. AI 업계는 AI 기술을 발전시키고 첨단 산업의 주도권을 잡기 위해 정부가 규제를 풀어줘야 한다고 호소해요. 다른 나라 기업이 앞서나갈 동안 저작권법 때문에 발이 묶이면 되냐는 거죠.




◼ 오늘의 돋보기 요약

생성형 AI 개발 열풍 속에서 제기되는 저작권 침해 문제

저작물 사용 가능성을 두고 저작권자 측과 AI 개발 업계가 대립하는데

전 세계적으로 입법 움직임 나타나.. 한국도 치열한 논의 뒤따를 듯


저작권 문제는 AI 업계와 일부 예술 계통 창작자만의 문제가 아니에요. 나도 모르는 사이에 블로그에 올린 글이나 SNS의 사진이 AI 학습에 이용되고 있을지도 모르거든요.

AI가 인터넷상 데이터에 얼마나 접근하게 할지, 그것에서 나오는 수익을 어떻게 분배할지는 사회 전체가 논의해야 할 문제에요.




※ 이 콘텐츠는 2023년 8월 11일 기준으로 작성되었습니다.

※ 비즈니스/경제 뉴스 미디어 '데일리바이트'에서 제공받아 제작된 콘텐츠입니다.

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