생성형 AI의 윤리적 딜레마: 창작물 무단 사용과 라이선싱의 중요성

생성형 AI 기술은 놀라운 발전을 이루며 우리 일상과 산업 전반에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 하지만 이 기술의 발전 이면에는 무시할 수 없는 윤리적 딜레마가 존재합니다. 특히 AI 모델이 창작자들의 작품을 무단으로 학습하는 문제는 점점 더 큰 사회적 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 데이터 무단 사용 문제와 그 해결책으로 제시되는 라이선싱에 대해 깊이 살펴보겠습니다.

 

How AI Models Steal Creative Work — and What to Do About It | Ed Newton-Rex | TED

 

생성형 AI와 무단 데이터 사용의 문제점

생성형 AI 기술은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 많은 AI 기업들이 모델 훈련을 위해 세계 창작자들의 작품을 적절한 허가 없이 사용하고 있다는 점이 심각한 문제로 대두되고 있습니다.

AI 기업들이 모델을 구축하기 위해서는 세 가지 주요 자원이 필요합니다: 사람, 컴퓨팅 능력, 그리고 데이터. 이 중 데이터 획득 방식에서 윤리적 문제가 발생합니다2. 많은 AI 기업들은 웹 스크레이퍼를 사용하여 무단으로 콘텐츠를 수집하고, 창작된 콘텐츠에 대한 대가를 지불하거나 사용 허락을 받지 않고 이를 훈련 데이터로 활용합니다.

"AI 기업들은 창작자들의 작품을 도둑질하여 개발하는 것은 옳지 않다." - Ed Newton-Rex

 

 

이러한 관행은 단순한 윤리적 우려를 넘어 법적으로도 문제가 될 수 있습니다. 특히 저작권이 있는 작업을 라이선스 없이 사용한다는 점에서, 명백한 저작권법 위반 소지가 있습니다4.

무단 데이터 사용의 실제 사례

생성형 AI 플랫폼인 SUNO AI는 최근 아티스트들의 저작권이 있는 음악을 불법적으로 사용했다는 혐의를 받고 있습니다4. 이는 생성형 AI 모델이 저작권 보호된 콘텐츠를 어떻게 무단으로 활용하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다.

생성형 AI가 창작 산업에 미치는 영향

생성형 AI는 훈련 데이터를 기반으로 새로운, 때로는 놀라울 정도로 고품질의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 능력은 AI가 훈련된 원본 데이터와의 불가피한 경쟁을 야기합니다.

창작자들이 직면한 현실적 타격

• 아티스트 Kelly McKernan은 AI 이미지 모델의 등장 이후 수익이 33% 감소하는 경험을 했습니다.
• AI 음악이 인간이 만든 음악을 대체하고 있으며, 독일 차트에서 AI로 생성된 곡이 48위를 기록한 사례가 있습니다.
• Upwork의 보고서에 따르면, 생성형 AI의 등장으로 프리랜스 글쓰기 작업의 수요가 8% 감소했으며, 저급 작업만을 고려할 경우 그 감소율은 18%로 증가합니다.

이러한 현상은 AI가 창작 산업에 미치는 부정적 영향을 명확히 보여줍니다. 창작자들이 자신의 작품으로 생계를 유지하기 더욱 어려워지고 있는 것입니다.

AI와 창작물의 저작권 문제

생성형 AI를 둘러싼 저작권 문제는 법적으로도 복잡한 쟁점을 안고 있습니다. 저작권법은 기본적으로 창작자에게 자신의 작업 복제를 허가할 독점적 권리를 부여합니다.

법적 쟁점과 진행 중인 소송

현재 미국에서는 AI 훈련이 저작권법의 공정 사용(fair use) 예외에 해당하는지를 둘러싼 논쟁이 치열합니다2. AI 기업들은 AI 훈련이 공정 사용에 해당한다고 주장하지만, 창작자들은 이것이 수백만 개의 창작물을 자동화된 경쟁자로 만들기 위한 대량 착취를 정당화할 수 없다고 반박합니다.

현재 약 30건의 관련 소송이 진행 중이며, 이는 미래의 AI 개발과 창작 산업의 균형을 어떻게 맞출 것인지에 대한 중요한 법적 판단이 될 것입니다.

AI 훈련과 인간 학습의 차이

AI 기업들은 종종 AI 학습 과정이 인간의 학습과 유사하다고 주장하지만, 이는 본질적으로 다른 개념입니다. 생성형 AI는 대량의 콘텐츠를 스크래핑하여 복제본을 만들고, 하루에 250만 개의 이미지를 생성하거나 초당 10곡을 만드는 등 인간의 능력을 훨씬 넘어서는 규모로 콘텐츠를 생산합니다.

인간 학습과 AI 훈련을 동등하게 취급하는 것은 그 규모와 영향력 측면에서 적절하지 않습니다.

라이선싱: 공정한 AI 발전을 위한 해결책

생성형 AI의 윤리적 문제를 해결하기 위한 가장 현실적인 방안은 데이터 라이선싱입니다. 이는 AI 기업이 훈련 데이터로 사용하려는 창작물에 대해 허가를 받고 적절한 보상을 제공하는 것을 의미합니다.

라이선싱의 실제 사례

많은 AI 회사들이 데이터 라이선싱이 비현실적이라고 주장하지만, 이미 여러 기업들이 성공적으로 라이선스를 통해 데이터를 사용하고 있습니다. Fairly Trained라는 비영리 단체는 저작권 없는 데이터로 훈련하는 AI 회사들을 인증하고 있으며, 현재까지 18개 회사를 인증했습니다24.

이러한 사례는 라이선싱이 실현 가능한 해결책임을 보여주며, AI 모델의 개발과 창작자의 권리 보호 사이에서 균형을 찾는 방법을 제시합니다.

창작자들의 요구와 공공 여론

조사에 따르면, 60%의 사람들은 AI가 창작물을 사용할 때 허가 없이 사용하는 것이 금지되어야 한다고 생각하며, 74%는 AI 기업이 데이터 제공자에게 보상을 해야 한다고 주장합니다. 반면, 허가 없는 사용을 지지하는 비율은 19%에 불과하고, 보상에 반대하는 비율은 9%에 그칩니다.

이는 공정한 데이터 사용에 대한 강력한 사회적 공감대가 형성되어 있음을 보여줍니다.

공정한 AI 생태계 구축을 위한 방안

AI와 창작 산업 간의 상호 유익한 관계를 형성하기 위해서는 창작물의 가치와 권리를 존중하는 환경이 필요합니다.

이해관계자 간의 협력

인간-AI 공동 창작 과정에서 기여도와 저작권 인정에 관한 연구에 따르면, AI의 기여도를 평가하는 방식은 단순한 이분법적 접근보다 더 세분화되고 맥락에 맞는 방식이어야 합니다2. 이는 AI 기여에 대한 투명성과 인정 방식을 개선하기 위한 새로운 디자인 전략의 필요성을 시사합니다.

윤리적 AI 개발 프레임워크

AI 개발 과정에서 윤리적 고려사항을 통합하기 위한 체계적인 접근법이 필요합니다. 이는 훈련 데이터의 출처와 사용 방식에 대한 투명성, 창작자에 대한 적절한 보상, 그리고 AI 시스템의 출력물에 대한 책임 있는 관리를 포함합니다6.

결론: 창작자와 AI의 상생을 위한 길

생성형 AI 기술은 우리 사회에 많은 가능성을 제공하지만, 그 발전 과정에서 창작자들의 권리와 생계를 희생시켜서는 안 됩니다. 라이선싱은 AI 기업과 창작자 모두에게 이익이 되는 균형 잡힌 접근법을 제공합니다.

사용자, 개발자, 정책 입안자, 그리고 창작자 모두가 공정하고 지속 가능한 AI 생태계를 구축하기 위해 협력해야 합니다. 이는 AI의 미래가 창작자의 희생이 아닌 창작자와의 협력을 통해 발전할 수 있도록 하는 중요한 단계입니다.

여러분은 어떻게 생각하시나요? AI와 창작자가 함께 번영할 수 있는 미래를 위해 우리는 어떤 노력을 기울여야 할까요?

 

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Ethical Dilemmas of Generative AI: Unauthorized Use of Creative Works and the Importance of Licensing

Generative AI technology has made remarkable advancements, bringing revolutionary changes to our daily lives and industries. However, behind the development of this technology lies an ethical dilemma that cannot be ignored. In particular, the issue of AI models learning from creators' works without permission is causing increasing social debate. In this article, we will take a deep look at the problem of unauthorized data use by generative AI and licensing as a proposed solution.

The Problem of Unauthorized Data Use in Generative AI

While generative AI technology has tremendous potential, a serious issue has emerged: many AI companies are using works by creators around the world without proper permission for model training.

AI companies need three main resources to build models: people, computing power, and data. Ethical issues arise in the way data is acquired2. Many AI companies use web scrapers to collect content without permission and utilize it as training data without paying for or obtaining permission to use created content.

"It is not right for AI companies to steal creators' works for development." - Ed Newton-Rex

This practice goes beyond mere ethical concerns and can also be legally problematic. In particular, there is a clear potential for copyright infringement in using copyrighted work without a license4.

Real Cases of Unauthorized Data Use

The generative AI platform SUNO AI has recently been accused of illegally using artists' copyrighted music4. This is a prime example of how generative AI models are unlawfully utilizing copyright-protected content.

The Impact of Generative AI on the Creative Industry

Generative AI can create new, sometimes surprisingly high-quality content based on training data. However, this ability inevitably creates competition with the original data on which the AI was trained.

Real Impact on Creators

• Artist Kelly McKernan experienced a 33% decrease in revenue after the emergence of AI image models.
• AI music is replacing human-made music, with an AI-generated song ranking 48th on German charts.
• According to Upwork's report, the demand for freelance writing work has decreased by 8% due to the emergence of generative AI, and when considering only low-level work, this decrease rises to 18%.

These phenomena clearly show the negative impact of AI on the creative industry. It is becoming increasingly difficult for creators to make a living from their work.

Copyright Issues of AI and Creative Works

Copyright issues surrounding generative AI also involve complex legal points. Copyright law fundamentally grants creators the exclusive right to authorize the reproduction of their work.

Legal Issues and Ongoing Lawsuits

There is currently a heated debate in the United States about whether AI training falls under the fair use exception of copyright law2. AI companies claim that AI training falls under fair use, but creators argue that this cannot justify mass exploitation to turn millions of creative works into automated competitors.

About 30 related lawsuits are currently in progress, which will be important legal decisions on how to balance future AI development and the creative industry.

Differences Between AI Training and Human Learning

AI companies often claim that the AI learning process is similar to human learning, but these are fundamentally different concepts. Generative AI scrapes a large amount of content to create copies and produces content on a scale far beyond human capabilities, such as generating 2.5 million images a day or 10 songs per second.

Treating human learning and AI training the same is not appropriate in terms of scale and impact.

Licensing: A Solution for Fair AI Development

The most practical way to address the ethical issues of generative AI is data licensing. This means that AI companies obtain permission and provide appropriate compensation for creative works they want to use as training data.

Real Cases of Licensing

While many AI companies claim that data licensing is unrealistic, several companies are already successfully using data through licenses. A non-profit organization called Fairly Trained certifies AI companies that train with non-copyrighted data and has certified 18 companies so far24.

These cases show that licensing is a viable solution and suggest a way to find balance between AI model development and the protection of creators' rights.

Creators' Demands and Public Opinion

According to surveys, 60% of people think that AI should be prohibited from using creative works without permission, and 74% argue that AI companies should compensate data providers. In contrast, only 19% support unauthorized use, and only 9% oppose compensation.

This shows that there is a strong social consensus on fair data use.

Ways to Build a Fair AI Ecosystem

To form a mutually beneficial relationship between AI and the creative industry, an environment that respects the value and rights of creative works is needed.

Collaboration Between Stakeholders

According to research on contribution and copyright recognition in the human-AI co-creation process, the way to evaluate AI's contribution should be more segmented and contextual than a simple dichotomous approach2. This suggests the need for new design strategies to improve transparency and recognition methods for AI contributions.

Ethical AI Development Framework

A systematic approach is needed to integrate ethical considerations into the AI development process. This includes transparency about the source and use of training data, appropriate compensation for creators, and responsible management of the output of AI systems6.

Conclusion: A Path for Coexistence Between Creators and AI

Generative AI technology offers many possibilities for our society, but its development should not sacrifice the rights and livelihoods of creators. Licensing provides a balanced approach that benefits both AI companies and creators.

Users, developers, policymakers, and creators must all work together to build a fair and sustainable AI ecosystem. This is an important step to ensure that the future of AI develops through collaboration with creators rather than at their expense.

What do you think? What efforts should we make for a future where AI and creators can prosper together?

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#GenerativeAI #Copyright #Licensing #AIEthics #CreatorRights #FairUse #ArtificialIntelligence #AIData #CopyrightLaw #DigitalEthics #AIDevelopment #CreativeIndustry #AIRegulation #FutureTechnology #TechEthics

Citations:

1. https://arxiv.org/pdf/2407.14700.pdf
2. https://www.arxiv.org/pdf/2502.18357.pdf
3. https://www.arxiv.org/pdf/2502.06197.pdf
4. https://arxiv.org/html/2410.13114v1
5. https://www.arxiv.org/pdf/2503.05812.pdf
6. https://openreview.net/notes/edits/attachment?id=2t6Ty6PXEx&name=pdf
7. https://openreview.net/pdf/94ab4eb0e5d6d4dcb115293e3960d624bfc265cc.pdf
8. https://openreview.net/pdf/5c0e189c5b92a109f691a752108334b171f24840.pdf
9. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11139001/
10. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11287190/