생성형 AI 학습에 있어 창작자 보호를 통한 공생 관계 구축에 관한 연구

• 영문명: The Study on Establishing a Symbiotic Relationship: Protecting Creators in Generative AI Training
• 발행기관: 한국저작권위원회
• 저자명: 박유선(Yusun Park)
• 간행물 정보: 『계간 저작권』147호(37권 3호), 39~67쪽, 전체 29쪽
• 주제분류: 법학 > 민법
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.09.30

국문 초록

AI 기술의 발전과 AI 기반 콘텐츠 활용이 보편화됨에 따라 저작권자와 AI 개발자 간 균형 있는 이익 분배의 필요성이 논의된다. AI 학습에 사용된 저작물의 권리자에 대한 적절한 권리 귀속 및 보상 메커니즘이 없다면 저작권자의 창의적인 노력에 대한 가치가 평가 절하되어 창작 의지를 꺾을 수 있으며, AI 산업 발전에 직접적 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 인간의 창작활동과 AI 기술 모두의 지속가능성과 성장을 보장하기 위해서는 결국 저작권자에 대한 공정한 보상 체계를 통한 공생 관계의 구축이 필요하다. 소위 ‘블랙박스’라고 불리는 인공지능 모델 훈련과 콘텐츠 생성의 비밀성은 AI 학습데이터의 특정을 어렵게 하므로 일련의 생성형 AI 관련 저작권 침해소송에서 저작권자는 학습데이터의 공개 없이 실질적 유사성을 입증하기 매우 어렵다. AI 학습데이터의 공개 또는 메타데이터 등을 통한 저작물 식별 또는 이용행위의 추적은 저작권 침해의 판단뿐만 아니라 저작권자에 대한 보상을 지원할 수 있다. 저작권자에 대한 경제적 보상이 창작의 인센티브가 될 수 있다면 인공지능을 둘러싼 기술의 혁신이 인간의 창작활동을 자극하고 문화 및 관련 산업의 향상을 동시에 이끌어낼 수 있다. 본 논문은 AI 데이터 학습의 투명성 확보를 위한 학습데이터 공개의 필요성을 일련의 생성형 AI 저작권 침해소송을 통해 검토하고, 생성형 AI 기술과 저작권자의 이익을 균형 있게 발전시키는 방안으로, 옵트아웃(Opt-out)을 통한 저작권자의 권리 유보와 메타데이터(Metadata)를 이용한 AI 학습데이터 관리 방안, 저작권 관리를 위한 중앙 집중식 플랫폼으로서 저작권 저장소 혹은 정보센터 설치 논의에 대해 검토하고자 한다.

영문 초록

As AI technology advances and AI-based content becomes more common, there is an ongoing discussion about the need for balanced profit distribution between copyright holders and AI developers. Without proper rights attribution and compensation mechanisms for the creators of works used in AI training, the value of their creative efforts may be undervalued, potentially discouraging them from creating new works and negatively impacting the AI industry’s growth. To ensure the sustainability and growth of both human creativity and AI technology, a fair compensation system for copyright holders is essential. The secrecy in AI model training and content generation, often called the ‘black box’ problem, makes it difficult to identify the data used for AI training. This makes it challenging for copyright holders to prove substantial similarity in generative AI-related copyright infringement cases without access to the training data. Disclosing AI training data or using metadata to identify works and track their usage can help determine copyright infringement and support compensating copyright holders. This paper examines the transparency in AI data training by disclosing training data in generative AI copyright infringement cases and various measures to balance the interests of AI technology and copyright holders, such as an opt-out mechanism for copyright holders to reserve their rights, the use of metadata to manage AI training data, and the establishment of a centralized platform, like a copyright repository or clearing house, for copyright management.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. AI 데이터 학습의 투명성 확보를 위한 학습데이터 공개

Ⅲ. 생성형 AI의 데이터 학습에서 저작권자 권리보호 방안

Ⅳ. 결론

키워드

AI 학습데이터 AI 저작물 공개법안 메타데이터 옵트아웃 권리 유보 데이터 저장소 정보센터 AI Training Data EU AI Act AI Copyright Disclosure Act Metadata Opt-out Copyright Reservation Data Repository Clearing House