詩 짓고 그림 그리는 生成AI의 著作權問題[동아廣場/이성주]

東亞日報
入力 2023年 3月 14日 03時 00分

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藝術領域의 AI 活用 빠르게 擴散하면서
無作爲 데이터 蒐集著作權問題擡頭
AI産業對應하는 明確한 基準必要하다

이성주 객원논설위원·서울대 산업공학과 교수 — 이성주 客員論說委員·서울대 産業工學科敎授

챗GPT 烈風으로 生成AI에 對한 關心이 뜨겁다. 生成AI란 텍스트, 이미지 等의 데이터를 學習하여 機械가 새로운 콘텐츠를 ‘生成’해 주는 技術이다. 이제 人工知能技術은 單純反復業務나 知識集約的業務를 넘어 創作과 藝術의 領域으로 進入하고 있다. 自律走行이나 醫療分野에서 人工知能의 活用은 잘못된 알고리즘이 가져올 結果에 對한 波及效果가 크다. 步行者를 제대로 認識하지 못해 치어 숨지게 한 2018年 우버 自律走行車의 事例에서처럼 말이다. 醫療分野에서 映像判讀을 잘못하여 病을 正確히 診斷하지 못하는 境遇도 마찬가지이다. 問題가 생겼을 境遇 그 責任所在도 아직 明確하지 않다. 反面創作과 藝術領域에 있어서 人工知能은 잘못된 結果의 波及效果나 責任所在에 對한 負擔이 덜하다. 이에 專門家들은 創作과 藝術領域에 있어 人工知能의 活用이 빠르게 擴散될 것이라 展望하고도 있다.

그러나 이 領域에서 人工知能의 活用은 人工知能이 著作物을 만드는 過程과 結果物에 있어 여러 이슈를 가져왔다. 關聯論議는 다양하지만 크게 두 가지로 要約된다. 첫째는 人工知能이 만든 結果物을 著作物로 認定할 것인가이다. 人工知能이 만든 音樂, 詩, 글을 어떻게 받아들인 것인지, 人工知能을 論文이나 冊의 著者로 認定할 것인지 等이다. 이와 더불어 最近活潑히 論議되는 또 다른 이슈는 人工知能 모델의 學習에 利用된 데이터의 著作權問題이다. 챗GPT를 包含하여 最近集中的으로 硏究되고 있는 超巨大 AI의 學習에는 厖大한 데이터가 必要하다. 챗GPT의 前身인 GPT-3의 境遇無慮 45TB(테라바이트·1TB는 1024GB)의 學習 데이터를 活用했다. 데이터는 主로 웹사이트 等에서 蒐集後精製하여 學習에 活用한다. 이 過程에서 使用者가 費用을 내고 使用하는 論文이나 島嶼, 出處表記가 必要하거나 許可를 받아야 하는 이미지, 公開 소프트웨어 等이 學習 데이터에 包含됨으로써 著作權 이슈가 登場하는 것이다.

生成AI 서비스와 關聯된 著作權訴訟은 이미 始作되고 있다. 오픈AI에서 出市한 ‘코파일럿(Copilot)’은 使用者가 願하는 소스코드의 內容을 入力하면 이를 만들어준다. 서비스를 具現하기 위해 코파일럿은 ‘깃허브’(GitHub·오픈소스 소프트웨어 貯藏所) 데이터를 學習에 活用하였는데, 깃허브를 活用하는 프로그래머들은 ‘오픈소스 라이선스가 違反되었고 프로그래머들의 權利가 侵害되었다’는 理由로 오픈AI, 깃허브 等을 相對로 美國法院에 集團訴訟을 提起하였다. ‘스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)’은 文字를 入力하면 그림을 生成해 주는 서비스로 모델 構築過程에서 大量의 이미지 데이터를 學習하는데 이때 著作權者의 同意 없이 인터넷에 公開된 著作物들이 蒐集되었다. 이에 게티이미지는 올해 1月英國法院에 關聯訴訟을 提起하였다. 이처럼 超巨大 AI 모델을 活用한 常用서비스가 擴大되면서 學習에 活用된 데이터의 著作權을 둘러싼 이슈는 더욱 深化될 것이다.

著作權이란 創作物을 만든 사람, 卽著作者가 自身이 創作한 著作物에 對해 갖는 排他的法的權利로, 著作權法은 著作者의 權利를 保護하면서도 文化 및 關聯産業의 發展을 促進하는 것을 目的으로 한다. 公開된 出處의 데이터 蒐集·活用을 人工知能學習에 廣範圍하게 許諾할 境遇學習 데이터의 量과 質을 높여 産業發展이 促進된다. 이에 日本은 人工知能學習에 著作物을 원활하게 利用하기 위한 政策을 導入한 바 있다. 그러나 産業發展을 理由로 創作者들의 努力과 役割이 看過되어서는 안 될 것이다. 中長期的으로 學習에 必要한 良質의 데이터를 持續的으로 만들어 내기 위해서는 創作者의 役割이 必要하다.

이러한 狀況에서 生成AI가 創作者의 創作活動을 支援하며 産業發展에 寄與하려면 生成AI를 中心으로 한 革新的이고 效率的인 産業生態系의 構成方案에 對한 더욱 活潑한 論議가 必要하다. 오랜 論議를 거쳐 音盤業界에서는 音盤의 收益配分構造가 만들어졌다. 技術標準業界에서는 ‘特許 풀(pool)’이라는 制度를 통해 特許使用者와 特許提供者等의 利害關係者를 連繫하고 있다. 英國에서는 人工知能과 關聯된 이슈를 다루기 위해 人工知能廳(Office for AI)을 新設했다. 우리나라에서도 著作權法改正을 위한 努力을 기울이고 있으나 빠르게 變化하는 技術에 先制的으로 對應할 수 있는 明確한 가이드라인이 必要하다. 只今 우리가 論議하고 만드는 이 生態系가 未來人工知能産業의 國家競爭力을 결정지을 것이다.

이성주 客員論說委員·서울대 産業工學科敎授

#生成ai #著作權問題