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생성인공지능의 등장으로 저작권 문제의 범위와 내용이 크게 변동할 것으로 예상된다. 인간의 질문이나 명령을 받고 콘텐츠를 생성하는 인공지능은 인간이 만든 창작물 데이터로 학습한다. 그러한 학습을 위해 만들어진 빅 데이터를 데이터 세트라 부른다. 데이터 세트를 만들 때 포함되는 창작물 중에는 저작권이 있는 작품도 다수가 존재한다. 그런 경우 인공지능의 학습에 이용되는 데이터 세트의 원료로 이용된 다양한 지적 생산물에 대한 저작권 문제가 제기될 수 있다. 지식을 생산 혹은 생성되는 것으로 볼지, 아니면 형성되는 것으로 볼지에 따라 인공지능 시대의 지식이 갖는 위상이 달라진다.

인공지능 생성물에 저작권 인정할까
인간？인공지능 협력 저작 시대 … 기존 저작권 관행 흔들려

인공지능에 의한 예술작품이 쏟아지고 있다. 챗GPT가 점점 진화하면 인간이 쓴 시와 소설, 논문과 구분이 안 되는 글이 대량 생산될 수도 있다. 생성인공지능의 활약으로 창작물에 대한 개념 혼란과 지적 재산권 분쟁이 갈수록 격화될 조짐이다. 2013년 1월 사라 앤더슨(Sarah Andersen)을 포함한 세 명의 예술가들은 스태빌리티AI(Stability AI) 등 인공지능 이미지 서비스 회사를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 이들은 이 회사들이 웹에서 수집한 50억 장의 이미지를 인공지능 학습에 사용하면서 원작자의 동의 없이 수백만 명 예술가들의 권리를 침해했다고 주장했다. 예술가들은 “인공지능 이미지 생성기가 수백만 명의 아티스트의 권리를 침해하는 21세기 콜라주 도구”라고 강하게 비판했다.

세계 다수의 국가에서 저작권법은 오직 인간 정신의 창조적 힘에 의해 만들어진 지적 노동의 결실만을 보호하는 추세다. 우리나라 저작권법도 인공지능 저작물의 저작권을 인정하지 않고 있다. “인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물”을 저작물로 정의하고 있기 때문이다. 하지만 인간과 인공지능이 협력해서 콘텐츠를 생성하는 인간？인공지능 협력 생성의 시대가 다가오면서 기존 저작권의 관행은 크게 흔들릴 것으로 보인다. 인공지능이 생성한 결과물도 인간의 지적 활동이 매개된 지적 생산물이라고 볼 수도 있지 않냐는 반론이 만만치 않기 때문이다. 2020년 12월 21일 발의된 ‘저작권법 일부개정법률안’에는 ‘인공지능 저작물’이라는 개념이 명시돼 있다. 개정 법안에서는 저작자는 인공지능 자체가 아니라 “인공지능 서비스를 이용하여 저작물을 창작한 자 또는 인공지능 저작물의 제작에 창작적 기여를 한 인공지능 제작자·서비스 제공자 등을 말한다”고 하여 인공지능 생성물에 대한 저작권 인정의 여지를 열어놓고 있다.

이 책에서는 생성인공지능과 지적재산권 문제를 중심으로 데이터 세트, 데이터 뱅크, 창작자 경제, 데이터 독점과 데이터 주권 문제 등에 이르기까지 생성인공지능의 시대에서 반드시 짚고 넘어가야 할 문제들에 대해 조명한다.

저자는 책에서 최근 챗GPT와의 문답 내용도 소개한다. “너는 지식을 생산하는가”라고 물어보았더니 “저는 스스로 새로운 지식이나 정보를 창출하지 않습니다”라고 대답했다고 한다. 이 답에 안도하기에 앞서 저자는 “프롬프트에 명령하면 즉시 답을 주는 생성인공지능의 시대가 본격화되면 지식의 성찰성은 물론 지식의 수행성조차 지식의 자동성에 밀려나게 될 것이다. 컴퓨터 앞에 앉아 챗봇에게 답을 물어보면서 스스로를 성찰할 수는 없기 때문이고 챗봇의 대답만으로 어떤 일을 수행할 수 없기 때문이다”고 걱정한다.

생각하지 않는 사람들, 생각 없는 사람들
01 데이터 센터
02 빅 데이터
03 데이터 뱅크
04 데이터 세트
05 생성인공지능
06 생성인공지능 지적재산권
07 창작자 경제
08 디지털 콘텐츠 아카이브
09 데이터 독점
10 데이터 주권

클라우드 컴퓨팅은 구름 너머의 가상의 장소에서 이루어지는 것처럼 보이지만 실제로는 건물과 장비가 결합한 설비투자를 기반으로 만들어진다. 클라우드 컴퓨팅은 거대한 조선소 못지않은 부지를 필요로 하고 철강소 못지않은 에너지를 소비하는 현실의 하부 인프라다. 인공지능은 단일한 하나의 독립된 개체로 이루어진 것이 아니라 여러 범주의 구성 요소들이 합쳐진 거대한 시스템이다.
01_“데이터 센터” 중에서

빅 데이터의 축적은 두 가지 경로를 통해 동시적으로 이루어졌다. 첫 번째 경로는 현실세계의 콘텐츠를 디지털화하여 웹으로 만들고 각종 디지털 아카이브에 축적함으로써 기표적 기호의 빅 데이터가 만들어진 경로다. 위키피디아로 대표되는 이용자 협력생산이나 소셜미디어에 올라오는 이용자들의 게시물, 블로그 글 등은 온라인 디지털 콘텐츠를 풍부하게 만들었다.
03_“데이터 뱅크” 중에서

대규모 언어모델은 2017년 구글의 디프 러닝 연구팀인 구글 브레인(Google Brain)에서 단어를 번역하는 데 사용되었다. 그 후 구글은 버트(BERT)와 람다(LaMDA), 페이스북은 블렌더봇(BlenderBot), 오픈AI는 챗GPT를 개발하였다. 이러한 모델을 교육하려면 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 이를 활용한 생성인공지능은 독점 빅테크 기업에서만 이루어지고 있다.
05_“생성인공지능” 중에서

거대 소셜미디어의 데이터 독점을 비판하면서 창작자의 콘텐츠에 대한 보상과 수익을 보장한다는 창작자 경제가 등장하고 있다. 창작자 경제는 창작자의 수익 창출과 저작물에 대한 수익 배분이란 명목으로 시작되었다. 창작자 경제는 창작자에 대한 형식적 포섭 단계에 있지만, 플랫폼에서 창작물을 전업적으로 생산하는 사람들이 늘어나면 머지않아 실질적 포섭 단계로 넘어갈 것이다.
07_“창작자 경제” 중에서

다가올 생성인공지능 서비스의 승부는 독점체들 간의 경쟁과 지배를 통해 이루어질 것이다. 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등의 거대 회사만이 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, 인적 자원과 자금력의 지원을 통해 생성인공지능 시장에서 경쟁할 수 있다. 생성인공지능에는 막대한 데이터와 콘텐츠, 하드웨어, 소프트웨어, 에너지가 필요하다.
09_“데이터 독점” 중에서