AI와 당신 #6: 생성형 AI는 아직 저작권을 신경 쓰지 않습니다!

구독자님 안녕하세요,

이번 주에는 AI의 복잡한 영역에 대해 자세히 알아보고, AI로 생성된 자료의 콘텐츠 소유권과 저작권이라는 끊임없이 진화하는 문제를 다룹니다. AI가 만든 콘텐츠의 소유권이 누구에게 있는지 이해하는 것부터 LLM과 관련된 잠재적인 저작권 위험을 완화하는 전략까지, 다소 혼란스러운 AI와 저작권법을 탐색하는 데 유용한 로드맵을 구축해 나가고 있습니다. 귀사에서 저작권 친화적인 방식으로 제너레이티브 AI를 활용하는 방법에 대해 궁금한 점이 있으면 댓글이나 메시지를 남겨주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

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빠르게 변화하는 디지털 혁신의 세계에서 시급한 문제들이 끊임없이 등장하여 현 상황에 대한 우리의 이해를 도전하고 있습니다. 이러한 이슈 중 하나는 저작권법과 인공 지능의 교차점에 놓여 있습니다. As 제너레이티브 AI ChatGPT와 같은 플랫폼이 더욱 발전하고 널리 보급됨에 따라 기존의 법적 구조에 반하는 새로운 복잡성을 도입하고 있습니다.

생성 AI와 저작권의 교차점

생성형 AI와 저작권이 얽히면서 복잡한 딜레마가 발생합니다. 이러한 AI 모델은 학습 단계에서 기사, 저작권이 있는 보고서, 아트웍의 변형 등 인터넷에서 소싱한 방대한 양의 저작권이 있는 콘텐츠를 소비할 수 있습니다. 이는 중요한 질문을 제기합니다: 인공지능 모델이 저작권이 있는 콘텐츠를 학습한 후 독창적인 결과물을 만들어내는 것이 저작권 침해에 해당할까요?

법적 도전과 논쟁

법적 논쟁과 과제 는 저작권법의 중대한 변화를 예고하고 있습니다. 최근 아티스트들은 자신의 저작물이 AI 모델 학습에 부적절하게 사용되었다며 AI 시스템 제작자 및 기술 회사를 상대로 소송을 제기했습니다.

AI와 저작권에 대한 EU의 입장

미국이 이러한 복잡한 문제와 씨름하고 있는 가운데 유럽연합(EU)은 이 문제를 해결하기 위해 적극적인 조치를 취하고 있습니다. EU는 다음과 같은 초안을 작성하고 있습니다. AI 법를 통해 세계 최초로 AI를 규율하는 포괄적인 법률을 제정할 수 있습니다.

http://skimai.com/who-owns-the-rights-to-ai-generated-content/

제너레이티브 AI 시대에 저작권 위험을 어떻게 완화할 수 있을까요?

이러한 모든 과제가 드러난 상황에서 제너레이티브 AI 시대에 내재된 잠재적인 저작권 위험을 어떻게 탐색하고 완화할 수 있을까요?

생성형 AI 시스템은 방대한 양의 학습 데이터를 바탕으로 인간과 유사한 콘텐츠를 생성하기 때문에 인터넷에 존재하는 풍부한 지적 재산과 필연적으로 충돌할 수밖에 없습니다. 이러한 AI 시스템이 소비한 콘텐츠를 명시적으로 복제하지는 않지만, 실수로 기존 저작권이 있는 자료와 너무 유사한 결과물을 생성할 가능성은 실제로 존재합니다.

학습 데이터 및 학습 프로세스

AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터의 품질과 특성은 그 기능을 결정하고 결과적으로 의도치 않게 저작권법을 침해할 가능성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 학습 과정에는 방대한 양의 데이터를 AI 시스템에 공급하여 학습하고 적응하며 결과물을 생성할 수 있도록 하는 과정이 포함됩니다. 그러나 이 과정에는 학습 데이터에 저작권이 있는 콘텐츠가 포함되어 있는 경우 저작권 침해의 위험도 있습니다.

현재 형태의 트레이닝 프로세스에는 일반적으로 트레이닝 데이터 내에서 저작권이 있는 자료를 확인하는 메커니즘이 포함되지 않습니다. 하지만 이제 상황이 바뀌고 있습니다. AI 개발자는 잠재적인 저작권 침해를 표시하고 이를 방지할 수 있는 안전장치를 학습 프로세스에 통합해야 합니다.

최종 사용자, 조직 및 개발자 보호

저작권 침해와 생성형 AI를 둘러싼 다각적인 복잡성을 고려할 때 최종 사용자의 역할은 과소평가할 수 없습니다. 많은 사람들이 AI가 생성한 결과물 사용과 관련된 잠재적인 법적 영향을 인식하지 못하고 있을 가능성이 높습니다. 이들은 AI 제공업체로부터 보증을 받음으로써 스스로를 보호할 수 있습니다(계약서나 합의서의 면책 조항을 예로 들 수 있습니다).

조직과 개발자에게는 크리에이티브 커먼즈 라이선스가 있는 무료 정보로만 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 수정하고 활용할 수 있는 새로운 기회가 펼쳐집니다. 또한 기밀 또는 독점 정보를 수집하지 않도록 추가적인 제약 조건이나 '가드 레일'을 적용하여 비공개 LLM을 사용자 지정할 수도 있습니다.

이와 같은 조치를 통해 저작권 위험을 완화하는 데 선제적인 자세를 취하면 잠재적인 법적 문제를 피하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 건강하고 지속 가능한 AI 생태계를 조성하는 데도 기여할 수 있습니다.

http://skimai.com/mitigate-copyright-risks-of-generative-ai/

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