AI 저작권 문제 해결의 전환점이 될 것인가? 2024, 2025

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 인터넷상의 방대한 데이터를 활용한 AI 모델 훈련이 논란의 중심이 되고 있습니다. AI 기업들은 ‘공정 사용(Fair Use)’을 근거로 데이터를 수집하지만, 많은 콘텐츠 제작자들은 창작물의 무단 사용과 이에 대한 보상 부족을 문제 삼고 있습니다.

특히, 뉴욕 타임스와 OpenAI 간의 저작권 소송은 AI 기술이 기존 미디어 및 콘텐츠 산업과 충돌하는 대표적인 사례로, AI 기업들의 데이터 사용 방식에 대한 법적·윤리적 기준을 재정립할 중요한 분수령이 될 것입니다.

이러한 상황에서 분산형 AI(Decentralized AI)가 대안으로 떠오르고 있습니다.

블록체인 기반의 AI 모델은 데이터 사용 투명성을 높이고, 콘텐츠 제작자와 데이터 제공자에게 공정한 보상을 보장하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

본문에서는 우리 스포츠토토링크 닷컴 팀에서 AI 저작권 논쟁의 배경을 살펴보고, 이를 해결하기 위한 분산형 AI 모델과 공정한 데이터 보상 시스템의 필요성을 탐구합니다.

AI 기술이 윤리적이고 지속 가능한 방향으로 나아가기 위해, 우리는 어떤 변화를 모색해야 할까요?

3줄 요약

AI 저작권 논란 심화: AI 기업들이 인터넷에서 무단으로 데이터를 수집하며 저작권 침해 문제가 대두되고 있으며, 뉴욕 타임스와 OpenAI 간의 소송이 이를 대표하는 사례이다.

분산형 AI의 대두: 블록체인 기반의 분산형 AI 모델이 등장하여 데이터 사용의 투명성을 높이고, 콘텐츠 제작자에게 공정한 보상을 제공하는 대안으로 주목받고 있다.

AI의 윤리적 전환점: 2025년은 AI 산업이 중앙 집중형 모델에서 벗어나 보다 윤리적이고 민주적인 AI 생태계를 조성하는 중요한 전환점이 될 가능성이 크다.

AI 저작권 논란: 데이터 수집 방식의 윤리적 문제

인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 다양한 산업에서 혁신을 이끌어 왔지만, 그 이면에는 해결되지 않은 윤리적·법적 문제들이 존재합니다.

특히 AI 모델 훈련을 위한 데이터 수집 방식이 논란의 중심에 서 있습니다.

콘텐츠 제작자들은 자신의 창작물이 AI의 학습 데이터로 사용되면서도 정당한 보상을 받지 못하고 있으며, 이에 대한 법적 공방이 이어지고 있습니다.

2024년 1월, OpenAI는 영국 상원 통신 및 디지털 선정 위원회(House of Lords Communications and Digital Committee)에서 “ChatGPT가 저작권 있는 자료 없이 만들어질 수 없었다”라고 인정했습니다.

이 발언은 AI 기업들이 인터넷에서 무분별하게 데이터를 수집하는 현실을 보여주었고, AI 개발의 윤리적 방향성에 대한 논의를 더욱 가속화했습니다.

이러한 상황에서 2025년은 AI 산업의 패러다임이 변화하는 중요한 전환점이 될 가능성이 높습니다.

데이터 소유권을 보호하고, 콘텐츠 제작자에게 공정한 보상을 제공하는 새로운 AI 개발 방식이 등장하고 있기 때문입니다.

AI와 저작권: 끝없는 갈등의 역사

AI 기업들은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 훈련하기 위해 방대한 양의 데이터가 필요합니다.

이를 위해 인터넷을 크롤링(crawling)하거나 웹사이트에서 정보를 스크래핑(scraping)하는데, 문제는 이러한 데이터의 상당수가 저작권 보호 대상이라는 점입니다.

OpenAI, Meta, Anthropic, Stability AI, Perplexity AI 등 주요 AI 기업들은 ‘공정 사용(Fair Use)’ 원칙을 근거로 들어 AI 모델 훈련을 위한 데이터 수집이 합법이라고 주장합니다.

미국 저작권법에서 공정 사용은 교육, 연구, 비평, 보도 등의 목적으로 저작물을 제한적으로 사용할 수 있도록 허용하고 있습니다.

하지만 AI 모델 훈련이 공정 사용에 해당하는지에 대해서는 명확한 법적 기준이 존재하지 않습니다.

이 문제를 둘러싸고 AI 기업과 콘텐츠 제작자 간의 법적 충돌이 심화하고 있습니다. 대표적인 사례가 뉴욕 타임스(The New York Times)가 OpenAI를 상대로 제기한 저작권 소송입니다.

뉴욕 타임스 vs. OpenAI: AI 저작권 소송의 분수령

2023년 12월, 뉴욕 타임스는 OpenAI와 그 모회사인 마이크로소프트(Microsoft)를 상대로 소송을 제기했습니다.

이 소송에서 뉴욕 타임스는 OpenAI가 허가 없이 자사의 기사를 대량으로 수집하여 ChatGPT를 훈련하는 데 사용했다고 주장했습니다.

특히 뉴욕 타임스는 ChatGPT가 특정 기사 내용을 거의 그대로 재현할 수 있다는 증거를 제시하며, 이러한 행위가 자사의 구독 기반 비즈니스 모델을 위협한다고 강조했습니다.

AI 모델이 뉴욕 타임스의 콘텐츠를 학습하고, 이를 사용자에게 제공함으로써 독자들이 원래 웹사이트를 방문할 필요가 줄어들게 된다는 것입니다.

이 사건은 AI 기업들이 저작권 보호된 콘텐츠를 무단으로 사용하는 것이 법적으로 허용될 수 있는지에 대한 중요한 판례가 될 가능성이 큽니다.

AI 개발의 새로운 패러다임: 분산형 AI 모델과 공정 보상 시스템

AI 산업이 저작권 문제로 인해 강한 반발에 직면하면서, 보다 윤리적이고 공정한 AI 개발 방식을 모색하는 움직임이 나타나고 있습니다.

특히 분산형 AI(Decentralized AI) 모델과 데이터 소유권 보호 시스템이 대안으로 주목받고 있습니다.

ASI Alliance: 콘텐츠 제작자를 위한 공정한 보상 모델

이러한 흐름을 주도하는 프로젝트 중 하나가 ASI Alliance입니다. ASI Alliance는 콘텐츠 제작자가 자신의 데이터를 AI 모델 훈련에 제공할지를 직접 결정할 수 있도록 하는 프레임워크를 구축하고 있습니다.

이 시스템에서는 AI 개발자가 특정 데이터에 접근하려면 제작자의 동의를 받아야 하며, 사용에 대한 공정한 보상이 제공됩니다.

즉, AI 모델의 성능 향상을 위해 데이터를 제공한 사람들에게 정당한 대가가 지급되는 방식입니다.

이러한 분산형 AI 모델은 중앙 집중화된 기존 AI 시스템과는 차별화됩니다.

현재 OpenAI, Meta, Google DeepMind 등의 대형 AI 기업들이 방대한 데이터를 독점적으로 활용하는 방식과 달리, ASI Alliance와 같은 프로젝트는 데이터 소유권을 개인과 창작자에게 돌려주는 것을 목표로 합니다.

블록체인과 AI: 투명한 데이터 사용을 위한 해결책

블록체인 기술도 AI의 데이터 투명성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

블록체인을 활용하면 데이터 사용 이력을 기록하고, 특정 데이터가 AI 모델 훈련에 사용될 때마다 제작자에게 자동으로 보상을 지급하는 시스템을 구현할 수 있습니다.

예를 들어, AI 모델이 특정 기사나 이미지를 학습할 때마다 해당 콘텐츠 제작자에게 마이크로페이먼트(micropayment)를 지급하는 방식이 가능해집니다.

이는 AI 개발자와 콘텐츠 제작자 간의 신뢰를 구축하고, 데이터 사용에 대한 더 윤리적인 접근 방식을 정착시키는 데 기여할 것입니다.

분산형 AI의 부상: 윤리적 AI 개발을 위한 필연적인 변화

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 AI 훈련을 위한 데이터 수집 방식이 글로벌 논쟁의 중심에 서고 있습니다.

AI 기업들은 인터넷에서 방대한 데이터를 수집하여 모델을 학습시키지만, 이러한 콘텐츠에는 저작권이 있는 자료도 포함되어 있어 법적·윤리적 문제가 제기되고 있습니다.

특히, OpenAI가 뉴욕 타임스(The New York Times)를 비롯한 주요 미디어 기업의 기사를 허가 없이 사용했다는 의혹이 제기되면서 AI 저작권 논란은 새로운 국면을 맞이했습니다.

이에 따라 OpenAI, Google, Meta 등 주요 AI 기업들은 콘텐츠 제공업체와 라이선스 계약을 체결하는 방향으로 움직이고 있지만, 이러한 조치가 충분한 해결책이 될지는 미지수입니다.

이러한 배경 속에서 분산형 AI(Decentralized AI)가 주목받고 있습니다.

블록체인 기반의 분산형 AI 모델은 데이터 사용의 투명성을 보장하고, 콘텐츠 제작자 및 데이터 제공자에게 공정한 보상을 제공하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

AI 기술이 더욱 윤리적인 방향으로 발전하기 위해서는 중앙 집중화된 AI 모델에서 벗어나, 보다 개방적이고 민주적인 AI 생태계를 조성하는 것이 필수적입니다.

AI와 저작권: 불균형한 데이터 사용 문제

현재 대부분의 AI 기업은 방대한 텍스트, 이미지, 비디오와 오디오 데이터를 수집하여 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 훈련합니다.

이 과정에서 인터넷 크롤링(crawling)과 웹 스크래핑(scraping)을 통해 데이터를 확보하는데, 문제는 이러한 데이터의 상당 부분이 저작권 보호 대상이라는 점입니다.

OpenAI, Meta, Google DeepMind, Anthropic 등 주요 AI 기업들은 이러한 데이터 사용이 ‘공정 사용(Fair Use)’에 해당한다고 주장합니다.

미국 저작권법에서 공정 사용은 교육, 연구, 비평, 보도 등의 목적으로, 제한적으로 저작물을 사용할 수 있도록 허용하는 개념입니다.

하지만 AI 훈련을 위한 대량의 데이터 사용이 공정 사용에 해당하는지는 명확한 법적 기준이 없습니다.

이러한 문제로 인해 AI 기업들은 점차 콘텐츠 제작자와 라이선스 계약을 체결하는 방향으로 나아가고 있습니다.

OpenAI는 Financial Times, NewsCorp, Cond Nast, Axel Springer, Associated Press, Reddit 등과 라이선스 계약을 체결했으며, Google과 Microsoft, Meta 등도 유사한 협력을 진행 중입니다.

그러나 이러한 계약이 콘텐츠 제작자에게 충분한 보상을 제공하는지는 여전히 논란입니다.

AI 기업들이 수십억 달러의 수익을 창출하는 반면, 콘텐츠 제작자는 상대적으로 적은 보상을 받을 가능성이 높기 때문입니다.

The Information은 AI 기업들이 콘텐츠 제공업체에 연간 수백만 달러를 지급한다고 보도했지만, 이는 AI 기업의 총수익과 비교했을 때 미미한 수준일 수 있습니다.

특히, 블로거, 소셜 미디어 크리에이터, 중소 언론사 등 소규모 콘텐츠 제작자는 이러한 계약에서 대부분 배제되고 있으며, 이에 따라 AI 저작권 논란은 지속될 가능성이 큽니다.

분산형 AI의 등장: 데이터 소유권과 공정한 보상을 위한 해결책

이러한 상황을 해결하기 위한 대안으로 분산형 AI(Decentralized AI) 모델이 부상하고 있습니다.

분산형 AI는 블록체인 기술을 활용하여 데이터 사용의 투명성을 보장하고, 콘텐츠 제작자가 자신의 데이터를 직접 관리하며 공정한 보상을 받을 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

ASI Alliance: 윤리적 AI 개발을 위한 연합체

2024년 후반, 블록체인 기반 AI 스타트업 3개가 협력하여 ASI Alliance를 설립했습니다.

이 조직은 중앙 집중화된 AI 모델의 대안으로 분산형 초지능(Decentralized Superintelligence)을 개발하는 것을 목표로 합니다.

ASI Alliance는 AI 연구 및 개발 분야에서 가장 큰 오픈소스 독립 연합체로 자리 잡고 있으며, 다음과 같은 주요 조직이 참여하고 있습니다.

• SingularityNET: 분산형 AI 네트워크 및 컴퓨팅 계층 개발
• Fetch.ai: 자율 AI 에이전트 구축
• Ocean Protocol: AI 교육 데이터를 위한 투명한 데이터 거래소 개발

ASI Alliance는 AI 훈련 데이터의 소유권을 창작자에게 돌려주고, AI 기업이 데이터를 사용할 때마다 그에 대한 보상을 지급하는 시스템을 구축하고 있습니다.

블록체인 기반 데이터 보상 시스템

ASI Alliance는 Ocean Protocol의 기술을 활용한 데이터 거래 시스템을 통해 AI 모델 훈련에 필요한 데이터를 더욱 윤리적으로 확보할 수 있도록 하고 있습니다.

이 시스템에서는:

• 데이터 제공자가 자신의 데이터를 직접 업로드하고 소유권을 유지
• AI 모델 개발자가 데이터를 사용할 때마다 블록체인 기반의 스마트 계약을 통해 자동으로 보상 지급
• 데이터에 주석을 달거나 정제하는 작업을 수행한 사람에게도 보상 지급
• 이를 통해 AI 기업과 데이터 제공자 간의 공정한 협력 관계를 구축하며, 기존의 불투명한 데이터 수집 방식을 개선할 수 있습니다.

분산형 AI의 실제 활용 사례

ASI Alliance는 ASI이라는 이니셔티브를 통해 특정 산업과 분야에 특화된 AI 모델을 개발하는 프로젝트를 진행하고 있습니다.

Cortex: 자율 로봇을 위한 AI 모델

ASI Alliance에서 개발한 첫 번째 모델은 Cortex입니다. Cortex는 인간의 뇌를 모델로 설계되었으며, 자율 로봇이 실제 환경에서 더욱 효과적으로 작동할 수 있도록 지원합니다.

기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적인 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 데 뛰어나지만, 특정 산업이나 복잡한 문제를 해결하는 데는 한계가 있습니다.

이에 ASI Alliance는 로봇공학, 과학, 의학 등 특정 분야를 위한 “도메인별 모델(Domain-Specific Model)”을 개발하는 데 집중하고 있습니다.

이러한 모델을 훈련하기 위해서는 해당 분야의 전문가가 제공하는 고품질 데이터가 필요하며, ASI Alliance의 프레임워크를 통해 전문가들은 데이터를 제공하고 공정한 보상을 받을 수 있습니다.

분산형 AI가 가져올 변화: AI의 민주화

Fetch.ai의 CEO Humayun Sheikh는 ASI Alliance의 분산형 소유권 모델이 “개인이 획기적인 기술을 지원하고, 가치 창출에 참여할 수 있는 생태계를 만든다”고 강조했습니다.

특히, 일반 사용자도 FET 토큰을 구매하고 스테이킹(staking)하여 분산형 AI 모델의 일부를 소유하고, AI 애플리케이션 사용 시 발생하는 수익을 공유할 수 있는 구조를 도입하고 있습니다.

이러한 방식은 AI의 발전을 소수의 대기업이 독점하는 것이 아니라, 보다 많은 사람들이 참여하고 혜택을 받을 수 있도록 하는 민주적인 AI 모델의 기반을 마련하는 것입니다.

결론

AI 기술이 발전하면서 저작권 문제와 데이터 사용의 윤리성이 중요한 이슈로 주목받고 있습니다.

OpenAI를 비롯한 주요 AI 기업들은 인터넷에서 수집한 데이터를 활용해 모델을 훈련하지만, 콘텐츠 제작자들은 이에 대한 정당한 보상을 받지 못하고 있습니다.

뉴욕 타임스와 OpenAI 간의 소송은 AI 저작권 논쟁의 분수령이 될 가능성이 큽니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 분산형 AI(Decentralized AI)가 떠오르고 있습니다.

블록체인 기반의 AI 모델은 데이터 소유권을 보호하고, 투명한 보상 시스템을 구축하여 AI 산업의 지속 가능성을 높이는 역할을 할 수 있습니다.

2025년은 AI 산업이 더 윤리적이고 공정한 방향으로 전환하는 중요한 전환점이 될 것입니다.

AI가 창작자와 사용자 모두에게 혜택을 제공하는 기술로 발전하려면, 데이터 사용의 투명성과 공정한 보상 시스템이 필수적으로 구축되어야 합니다.