AI 시대 저작권 공백 메운다…학습 데이터 권리 '러닝라이트' 부상 작성일 03-12 19 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">창작자, 저작물 AI 학습에 활용 동의·거부·보상 요구 선택 가능</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9Y26AEGhAd"> <p contents-hash="c5eb25eb26586cdbb4eaa7e5d3c728c6770470765d88ee940cc1ae4835451208" dmcf-pid="2GVPcDHlNe" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)인공지능(AI) 시대 창작물 권리 체계를 재정립해야 한다는 목소리가 나오면서 새 지식재산권(IP) 보호 방식이 떠오르고 있다. </p> <p contents-hash="82d5202d9bb65a25591862aaf5a426ba7ee13d184fc1cc5671dd3ba6487ec7aa" dmcf-pid="VyK4NcWIaR" dmcf-ptype="general"><span>10일 한국소프트웨어저작권협회(SPC)가 공개한 'SW저작권 동향리포트'에 따르면 AI 학습 데이터 보상 체계와 기술적 보호 수단 중심으로 새로운 권리 보호 체계 필요성이 커진 것으로 나타났다.</span></p> <p contents-hash="8dbee32db125e866f99734a71c8a981eeefdf505e81bb592ec4ea454ff1f00c8" dmcf-pid="fW98jkYCgM" dmcf-ptype="general"><span>보고서는 AI 학습 데이터 권리 공백을 보완하기 위한 개념으로 '러닝라이트(Learnright)'를 주요 대안으로 제시했다. </span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7ff773f7df6a068909c15c502074d23ab20d9417859339f1e82e6fe7b04c2c72" dmcf-pid="4Y26AEGhcx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 시대 창작물 권리 체계를 재정립해야 한다는 목소리가 나오면서 새 지식재산권(IP) 보호 방식이 떠오르고 있다. (사진=구글 제미나이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/ZDNetKorea/20260312152256314rxpp.png" data-org-width="640" dmcf-mid="brbfaAyOki" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/ZDNetKorea/20260312152256314rxpp.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) 시대 창작물 권리 체계를 재정립해야 한다는 목소리가 나오면서 새 지식재산권(IP) 보호 방식이 떠오르고 있다. (사진=구글 제미나이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="4ac73d59dcd6adaf8fb35300f1057bfbccefe46f5e295139e2e20afc16620fab" dmcf-pid="8GVPcDHlgQ" dmcf-ptype="general"><span>러닝라이트는 창작자가 저작물이 AI 학습에 사용될 경우 이를 허용 또는 거부하거나 </span><span>보상을 요구하도록 지원하는 새 IP 개념이다.</span></p> <p contents-hash="3d6dd534dcf7d46ae3f33e172a90108c3b00db1123e6122b9c913dcd97e62d6a" dmcf-pid="6HfQkwXSNP" dmcf-ptype="general"><span>기존 저작권법에는 복제권과 배포권 등 여섯 가지 권리가 있지만, AI 학습 자체를 규정하는 권리는 없다. 러닝라이트가 도입되면 </span>AI 기업은 합법적으로 데이터를 확보하고 창작자는 자신의 작품이 AI 학습에 사용된 만큼 보상을 받을 수 있는 구조가 된다.</p> <p contents-hash="204d890669afc6d6ab4c51ec25a00cc4697ae4d1617b604095f0270458581ff9" dmcf-pid="PX4xErZvA6" dmcf-ptype="general"><span>SPC는 "</span><span>AI 기업은 창작자 데이터를 학습에 활용하기 위해 별도 라이선스를 구매해야 할 것"이라며 "창작자는 그 대가를 하는 방향으로 받을 수 있을 것"이라고 설명했다. </span></p> <p contents-hash="b1c72611f035eb42e69d87ac0c7154045207546ddd28e6f169723519a9baae96" dmcf-pid="QZ8MDm5Tg8" dmcf-ptype="general">창작물 보호를 위한 기술적 조치도 대안으로 제시됐다. 보고서는 AI 생성 음악을 식별하기 위한 기술로 'CLAM'을 소개했다. 이 기술은 음악 구조와 음성 신호를 동시에 분석해 실제 음원과 AI 생성 음원 차이를 탐지하는 방식이다. </p> <p contents-hash="5212fd5d284e26025d9f2de730564f1d0e6c89c2f09ee8709aba978be4cce6dd" dmcf-pid="x56Rws1yo4" dmcf-ptype="general">보고서는 창작자가 직접 AI 학습을 방해할 수 있는 기술인 '학습 불가능한 예제(Unlearnable Example)'도 대안책으로 내놨다. 데이터에 미세한 노이즈나 교란을 삽입해 AI 모델이 정상적인 패턴을 학습하지 못하도록 만드는 방식이다.</p> <p contents-hash="7d05e70d0e0c1409890ed54c8e0344a051b3a694e831c9ef527b50450dae5073" dmcf-pid="ynSYB9Lxcf" dmcf-ptype="general"><span>SPC는 "이 기술을 적용한 데이터로 AI를 학습하면 모델 정확도가 크게 낮아진다"며 "AI 학습 자체를 방해하는 효과를 볼 수 있을 것"이라고 설명했다. 이어 "이를 생성형 AI 시대 저작권 보호를 위한 새로운 기술적 대응 수단"이라고 평했다. </span></p> <p contents-hash="9a92cd96308533e120bd196e9ba54a8d710343244e541cca95327722d1722547" dmcf-pid="WLvGb2oMcV" dmcf-ptype="general"><span>보고서는 AI 기술 발전 속도에 맞춰 법적 제도와 기술적 보호 조치를 동시에 마련해야 한다고 강조했다. </span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="43b6ffd3372378e366bf0d2d3e5ca43240fa2a56fa7808db19a8c67016be3108" dmcf-pid="YoTHKVgRg2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="유병한 SPC 회장. (사진=SPC)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/ZDNetKorea/20260312152257608fwpk.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="KTq2oNvmcJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/ZDNetKorea/20260312152257608fwpk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 유병한 SPC 회장. (사진=SPC) </figcaption> </figure> <p contents-hash="73ef952ea23d24c3c1f30cf10d20debb027b89439290d9673fd1aa509539e203" dmcf-pid="GgyX9faeo9" dmcf-ptype="general">실제 협회는 지난해부터 AI 저작권 등 관련 전문가 중심으로 구성된 협의체를 운영해 왔다. 이를 통해 AI 저작권이나 오픈소스 관련 보상 체계나 분쟁 대응 방안을 마련해 정부에 정책을 제안하기 위해서다. 올해 정부와 산업계, 권리자, 창작자까지 포럼에 참여하는 정책 협의 플랫폼으로 포럼을 확대할 방침이다.</p> <p contents-hash="47b49af6f3476036af5dcc3fc9f1c8102ebb294fac773821396ce58553e58d15" dmcf-pid="Hh7KnglwgK" dmcf-ptype="general"><span>유병한 SPC 회장은 "AI 산업이 고도화될수록 SW 분쟁 역시 복잡해질 수밖에 없다"며 "우리는 기술 기반 판단 역량을 제도화해 사후 분쟁 대응뿐 아니라 사전 예방 역할까지 수행하는 인프라를 구축할 것"이라고 포부를 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="abea5f5c2045344e118f1aed56470a8a8ff6bae16f091358d50094932808a4a5" dmcf-pid="Xlz9LaSrjb" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [르포] 'LG·포스코·에코프로·엘앤에프' 각자 양극재 공략 다르다…왜? 03-12 다음 "서버도 온디바이스도 해답은 LPDDR...전력 장벽 뚫는다" 03-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
