“앤트로픽도 2조원 합의금 물어준 데이터 리스크”…AI 에이전트로 정면돌파 작성일 06-23 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">LG AI 연구원, 데이터 리스크 관리하는 ‘엑사원 넥서스’ 올해 9월 중 상용화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tRj4TZztTO"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="45a703546232f971a4af76893fdaf7deac092ad99872980c489ad9ee298b247c" dmcf-pid="FeA8y5qFhs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/23/552796-pzfp7fF/20260623153722628vyvv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1LLKCW0HCI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/23/552796-pzfp7fF/20260623153722628vyvv.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="0b0cd5eb9d9e2865f9912e656c575241ba6a740c0624d4980617154218c4ae86" dmcf-pid="3dc6W1B3Cm" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] <strong>“인공지능(AI) 데이터 리스크 관리는 이제 선택이 아니라 필수입니다.”</strong></p> <p contents-hash="2bcd3948f22416796dd5ecc98b63c0da920a35c6d30d588c3b76fcedb5a902b7" dmcf-pid="0JkPYtb0yr" dmcf-ptype="general">임우형 LG AI연구원장은 23일 율촌과 LG AI 연구원이 공동으로 주최한 ‘AI학습데이터의 보이지 않는 법적 리스크:라이선스·저작권·분쟁 대응 전략’ 세미나에서 AI 학습데이터에 대한 법적 리스크 문제를 짚으며 이같이 말했다.</p> <p contents-hash="467496af14bfa5e8274f3cc8c3466236a87d16b3b7fdd125904a56c63ab216d8" dmcf-pid="piEQGFKpSw" dmcf-ptype="general">생성형 AI 확산 이후 글로벌 시장에서는 학습데이터 출처와 적법성을 둘러싼 소송과 규제가 잇따르고 있다. 앤트로픽이 저작권 소송에서 약 2조원 규모 합의금 리스크에 직면한 사례는 AI 기업이 데이터 문제를 더 이상 기술 개발 과정의 부수 문제로 볼 수 없다는 점을 보여준다.</p> <p contents-hash="5b7ddd350de962d5bdf34d786b6435ea9ee68483f443e7d34f939d26607415c8" dmcf-pid="UnDxH39USD" dmcf-ptype="general">임 원장은 “학습 데이터라는 AI를 만들기 위한 기본 자료들의 출처와 라이선스 문제는 더 이상 미루기 어려운 과제가 되고 있다”며 “이미 해외에서는 생성형 AI를 둘러싼 저작권 소송이 잇따라 발생하고 있고, 미국과 유럽 등 여러 판결과 규제가 빠르게 이어지고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="34ddc1a1688eefe264497d648f96fe0309c0fbbf05d565667a43069786382e5a" dmcf-pid="uMNfvX71TE" dmcf-ptype="general">그는 기업이 직면한 과제가 단순한 기술 검증을 넘어 법률 판단까지 포함한다고 봤다. 기업은 기술적 추적과 법적 판단을 동시에 수행해야 하는 어려운 과제에 직면해 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="120c3fc5ab39610fd7fcd6aecdf2685da5e219596f36d8266139de6f71dfc64d" dmcf-pid="7Rj4TZztCk" dmcf-ptype="general">LG AI연구원이 법무법인 율촌과 함께 개발 중인 ‘엑사원 넥서스’도 이 같은 문제의식에서 출발했다.</p> <p contents-hash="849ea9009c88c3b5dc9bf52a2788b47753f59403ce2b6effe771441ffa168759" dmcf-pid="zeA8y5qFlc" dmcf-ptype="general">이어 무대에 오른 이화영 LG AI 연구원 상무는 AI 개발 현장에서 데이터 저작권 리스크가 어떻게 발생하는지 보다 구체적으로 설명했다. 문제는 대규모 학습데이터 대부분이 오픈 데이터셋에서 나온다는 점이다.</p> <p contents-hash="253cbf870f2a1843f510a7017048ca31c3a3b087fcaab7063eb9b2fc41be045e" dmcf-pid="qdc6W1B3yA" dmcf-ptype="general">이 상무는 “AI 모델 개발 회사는 대부분 오픈 데이터셋을 쓰는데 사람이 제작하거나 라이선스 있는 데이터는 1~2% 정도 밖에 되지 않는다”며 “오픈소스 데이터 중에는 개인정보 보호에 문제가 있거나 저작권법적으로 상업적으로 쓸 수 없는 데이터가 섞여 들어갈 수 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="5a3e95649de67f82093269203801d54ab767b35f63a7786a93caa8821be1e245" dmcf-pid="BJkPYtb0lj" dmcf-ptype="general">그는 AI 학습 과정에서 발생하는 법적 리스크는 단일 단계에 머무르지 않는다고 경고했다. 데이터를 외부 저장소에서 가져와 복사하는 순간부터 전처리, 변형, 학습, 배포, 추론, 재학습에 이르기까지 전 과정에 영향을 미칠 수 있다는 해석이다.</p> <p contents-hash="40e8d4b7187c8f5697d3e30071d8e640130e45ae851d8a60bb25c74d9124bc62" dmcf-pid="biEQGFKphN" dmcf-ptype="general">이 상무는 “처음에 데이터를 스토리지 단위로 복사하게 되면 법적 관점에서 복제 문제가 생길 수 있고 토크나이저(데이터 최소단위인 ‘토큰’으로 쪼개는 도구)를 써서 변형하는 과정에서도 법적 리스크를 마주할 수 있다”며 “한번 데이터 큐레이션이 잘못되면 복제할 때, 변형할 때, 배포할 때 모두 법적 리스크를 가지게 된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="8ad72769c40d37df8d923f921d2bb28a683347d8c31dced433c46c9badcd474a" dmcf-pid="KnDxH39USa" dmcf-ptype="general">특히 오픈 데이터셋은 하나의 데이터셋 안에 또 다른 하위 데이터셋이 중첩되는 구조가 많다. 겉으로 드러난 라이선스만 보고 상업적 이용 가능 여부를 판단하기 어렵다는 의미다.</p> <p contents-hash="1a6379fe658bcd29a93dbdd96d0b1e322f396111385523f13b8126f954b3da0a" dmcf-pid="9LwMX02uyg" dmcf-ptype="general">이 상무는 “하나의 데이터셋이 품고 있는 서브 데이터셋이 최소 50개 정도 되는 경우도 있었다”며 “맨 앞에 있는 라이선스만 보면 안 되고 중간중간에 있는 라이선스 폼을 다 확인해야 한다는 판단을 하게 됐다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="420bd75222a7ed548bf579d5c6e7bf5afebc993c45df58de9d5b8255842189cd" dmcf-pid="2orRZpV7lo" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 이 문제를 해결하기 위해 율촌과 3년 전부터 데이터 컴플라이언스 전략을 구축했다. 데이터 라이선스상 상업적 이용 가능 여부, 개인정보 문제, 사용 지역과 기간 제한, 추가 법적 리스크 등 4개 범주를 두고 18개 세부 항목으로 평가하는 방식이다.</p> <p contents-hash="ce014dd912212e5e8b60543fea8517b78ad00bc83602da1ff513634a1c8228a3" dmcf-pid="Vgme5UfzhL" dmcf-ptype="general">이 상무는 “각각의 데이터셋마다 18가지 항목을 다 평가해 학습용으로 쓸 만한지, 다른 목적으로 쓸 수 있는지를 체계적으로 관리하는 컴플라이언스 전략을 만들었다”고 말했다.</p> <p contents-hash="dcd9422fa07b30879fb75a05cc110312edcef3e9dd643d3d0ada94d76c9657e8" dmcf-pid="fgme5Ufzhn" dmcf-ptype="general">데이터를 A·B·C 클래스로 단순화한 것이 핵심이다. A 클래스는 상업 이용과 개인정보, 사용 지역·기간, 추가 법적 리스크가 없는 ‘클린 데이터셋’이다. B 클래스는 관련 분쟁이 제기된 데이터, C 클래스는 이미 판결 등으로 사용 리스크가 크다고 판단되는 데이터다. 민감한 C 클래스는 학습에서 과감하게 배제하고, A 클래스 데이터로 학습한 모델만 고객사에 전달하는 방식으로 작동한다. B 클래스는 내부 목적 등으로 제한적으로 활용하는 방식으로 관리한다.</p> <p contents-hash="31a69fa51fabea670b0ef6d547547f6232a83ce84ad071df8fd91a5f70cb470b" dmcf-pid="4asd1u4qyi" dmcf-ptype="general">다만 이런 검토를 사람이 모두 수행하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 LG AI연구원은 ‘엑사원 넥서스’에 세 종류의 AI 에이전트를 적용했다.</p> <p contents-hash="82a165e2771a01964dd1d64578702f35016939cd9cb554bdca0d4443197f8d3c" dmcf-pid="8NOJt78ByJ" dmcf-ptype="general">첫 번째는 데이터가 어디에 업로드돼 있고 라이선스 문서가 어디에 있는지 찾아가는 소스 탐색 에이전트다. 두 번째는 찾아낸 라이선스 조건을 18개 항목으로 분류·평가해 점수를 매기는 에이전트다. 세 번째는 소스 탐색과 평가가 제대로 이뤄졌는지 검토하는 리뷰 에이전트다.</p> <p contents-hash="47580077983ab77218621e44988cba5798efc523b6a6406859ddde5399d83996" dmcf-pid="6jIiFz6bTd" dmcf-ptype="general">엑사원 넥서스 목표 고객은 AI 모델 개발사에만 한정되지 않는다. AI 서비스를 도입하려는 기업과 투자사도 주요 고객사로 삼아, AI 모델 도입·투자 과정에서 필요한 데이터 리스크 검증 수요를 공략할 계획이다.</p> <p contents-hash="0fa469e6a98a2933e6224d393d7de5f9ec724afb5d95e3673d681e7533757a61" dmcf-pid="PACn3qPKhe" dmcf-ptype="general">마지막으로 이 상무는 “AI를 도입하는 기업, AI 모델을 개발하는 기업, 투자사 모두 학습데이터의 법적 리스크를 확인하려는 수요가 있다”며 “현재 베타 단계까지 개발을 진행했으며 오는 9월에는 외부에서도 사용할 수 있도록 공개해 상용화 단계에 들어갈 계획”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 애플, 패널 3사에 13.8인치 OLED 맥북 RFI 발송 06-23 다음 '위기에서 더 강한 승부사' 모별이! 아시아선수권 女 플러레 단체전 동메달→홍콩전 45-35 역전승 견인 06-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
