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[IT뉴스]20조 AI콘텐츠 학습 배당권, 기존 저작권을 넘어 설듯

온카뱅크관리자

2025-12-16 17:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> CTO 테드 강, 라지액트 연례 회의서 “학습 영향력증명 기술” 역설 
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 <img alt="CTO 테드 강 (라지액트 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/16/dt/20251216170607047hdyx.jpg" data-org-width="255" dmcf-mid="7RZw1LUZyA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/16/dt/20251216170607047hdyx.jpg" width="658">
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 CTO 테드 강 (라지액트 제공)
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 “도둑이 남기고 간 사다리”라는 말이 있다. 물건을 훔치고 담을 넘기 위해 사용한 사다리를 두고 갔는데 집주인이 그 사다리를 요긴하게 쓰고 있는 상황을 어떻게 이해해야할까? AI는 수많은 창작자들의 콘텐츠를 무단으로 가져가서 학습하고 사용하고 있다. 다른 한편 창작자들은 AI를 이용하여 창작을 하는 시대를 맞고 있다. 콘텐츠 소유자와 창작자들에게 AI는 도둑일까 사다리일까?
 콘텐츠의 포맷과 장르를 불문하고 모든 분야의 인간 콘텐츠를 AI가 창작할 수 있게 되었다. 로봇에서 느꼈던 Uncanny Valley를 AI가 만들어 내는 창작물에서도 느끼고 있는 과도기적 현실은 있으나 극복은 시간의 문제다. AI를 도둑으로 생각하는 창작자들이 AI에 대해 느끼는 감정이나 AI에게 요구하는 주장들을 산업화 시기의 러다이트 운동에 견주어 무시할 수만은 없다.
 러다이트 운동과 창작자들의 AI에 대한 공정 청구가 결정적으로 다른 점이 있음을 주목해야 한다. 산업화 시대의 기계는 인간의 노동력을 대신하는 더 효율적인 기계적 장치를 제공했을 뿐이고 기존 노동자들이 생산한 제품을 탈취하지는 않았다. 기존 노동자들이 생산하는 방식으로 고안해 낸 기술적 특허를 침해하지도 않았다. 반면 AI는 기존 창작자들이 만들어 공개한 콘텐츠를 무단으로 학습하고 그 학습을 배경으로 동일하거나 유사하거나 변형된 생성물을 아무렇지도 않게 생성해 내고 있다.
 따라서, 기존 창작물을 학습하고 월등한 생성 능력을 갖추면서 천문학적인 투자를 받았고 엄청난 미래 수익을 기대하게 된 AI 플랫폼들은 공정한 대가를 지불해야 한다는 사회적 합의와 법적 판결이 이루어지고 있다. 이 경우 AI 플랫폼이 그 대가를 지불하는 방식은 크게 두 가지 형태가 존재할 수 있다.
 첫째는, 콘텐츠를 학습하고 사용하는 것에 대한 포괄적 비용 지불 형태의 합의를 하는 방법이다. Claude 개발사인 Anthropic이 저작권자들과 합의금(15억 달러/약 2조 원)을 지불한 사례나 AP 통신과 Open AI 간의 거액으로 추정되는 비용지급과 합의를 예로 들 수 있다.
 둘째는, Open AI와 디즈니간의 투자와 계약의 사례에서 보여주는 투자 형태와 사용 계약의 방법이다. 디즈니는 Open AI에 10억 달러의 투자를 하고 Open AI에는 영상 생성 AI인 ‘Sora’가 디즈니, 마블, 스타워즈, 픽사 캐릭터를 활용한 영상을 제작할 수 있는 3년 라이선스 계약을 이끌어 냈다.
 이처럼, 거대 기업들의 AI 플랫폼에 대한 콘텐츠 사용과 법적 분쟁은 지속적으로 해결 방식을 찾아가는 추세로 갈 것이다. 하지만 엄청난 비용과 전문적 능력을 갖춘 조직이 있지 않은 수많은 개별 콘텐츠 소유자와 창작자들에게 이러한 보상금을 청구하거나 계약을 이끌어낸다는 것은 비현실적이다.
 이러한 문제를 해결에 대한 사회적 공감과 창작자 권리 보호와 창작 모티베이션 활성화를 위한 법률, 기술, 펀드 등의 전문가 집단이 라지액트의 출발이었다. AI에 비교되는 인간의 모든 창작을 라지액트라 정의하고 AI를 거부하는 것이 아니라 AI와 더불어 발전하기 위한 정당한 보상과 분배를 추구하는 것이다.
 콘텐츠 소유자가 원하는 것은 단순한 “보호”가 아니라 허가된 사용과 “보상”이다. 테드 강은 CTO로서 추구하는 기술 방향의 특징은 명료했다. 라지액트의 기술은 이전에 이미 존재했던 콘텐츠와 라지액트 기술 이후에 생성되는 콘텐츠로 나누어 생각할 수 있다. 라지액트 기술 이후의 콘텐츠는 워터마크, 스테가노그라피, QRNG 등의 기술이 복합적으로 적용되어 AI의 학습과 사용에 대한 통제와 흔적에 관해 진보된 디지털 기술을 흩뿌려서 생성해 낼 수 있다. 그러나 라지액트 기술 이전의 콘텐츠는 무방비 상태의 디지털 파일로서 SNS, 웹사이트 등에 공개되어 있다. 라지액트의 영향력증명 기술은 이러한 배경에서 개발된 알고리즘이다.
 Suno AI 사용자들 사이에서 노래를 만들 때 일본어 가사를 주고 노래를 만들면 더 맘에 들고 완성도 높은 생성물이 만들어진다는 것을 경험적으로 알고 있다. 그 결과물의 일본어 가사를 한국어로 바꾸는 것이 동일한 프람프트를 이용해 처음부터 한국어 가사로 노래를 만들었을 때의 생성물 보다 더 낫다는 뜻이다. 이는 Suno AI가 일본어로 된 노래에 대한 학습이 더 잘 되어 있고 일본어 노래의 영향력이 높다는 뜻이다.
 라지액트의 영향력 증명에 사용되는 고스트콜에이전틱 AI는 AI 플랫폼들에 대해 특정 콘텐츠에 대한 학습이나 사용이 이루어지는 영향력을 알아내기 위한 AI 기술로 고도화된 교차 프람프트를 생성하고 그 결과물을 수집하는 AI이다. 검사의 딜레마 알고리즘에 의해 고도화해서AI플랫폼에던져지는 SPIP(Standard Prompt와 변형되어 연결된 Instance Prompt) 프롬프트의 결과물을 수집하여 Database화 한다.
 POI(Proof Of Influence) 에이전틱 AI는 고스트콜에이전틱 AI가 수집한 SPIP 프람프트 결과물을 분석한다. 결과물들에서 추줄 해내는 모순의 강도와 비중을 수치화 하여 개개인별 영향력을 추정하여 수치화하는 알고리즘이다. AI가 특정 콘텐츠를 학습했는가? 했다면 얼마만큼 했는가?를 오차 없이 정교하게 수치화한다는 것은 불가능하다. 라지액트의 영향력 증명 기술은 파라미터별 비중에 따른 실현 가능한 영향력의 추정치를 개인별로 집계하는 현실적인 AI기술이다.
 라지액트에 자신의 계정을 연결하면 창작물과 콘텐츠를 소유한 누구라도 영향력 지수를 제공받을 수 있고 AI 플랫폼으로부터 일괄로 지급된 보상을 분배받을 수 있는 정산 서비스가 가능하게 된다.
 AI가 창작자들에게 긴요하게 쓸 수 있는 사다리를 남겨주고 훔쳐간 것은 창작능력이 아니라 콘텐츠 자체이다. 롱펠로우의 시 “화살과 노래”에는 어려서 쏜 화살을 훗날 참나무 숲에서 부러지지 않은 채 발견하고 자신이 공중에 불렀던 노래가 세월이 흘러서 친구의 가슴 속에 남아 있음을 발견하는 내용이 나온다. 인간의 모든 행위는 영향을 미치고 훗날 결과로 남는다. 창작자들의 작은 행위들은 인간이나 AI에게 영향을 미치고 부러지지 않은 화살처럼 가슴 속의 노래처럼 살아남아 어딘가에 결과로서 나타난다. 라지액트는 학습 배당권 청구는 의미 있는 인류의 창조 행위들에 가치를 두고 그 영향에 대한 공정한 보상을 추구하는데 목표가 있다.
 AI라는 사다리가 긴요해도 훔쳐간 것이 있다면 되돌려주어야 한다.
 노희근 기자 hkr1224@dt.co.kr
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