#AI 학습 데이터 시장의 급성장과 저작권 이슈: 향후 방향성과 실천 방안
메타버스ai뉴스 이현우 교수
인공지능(AI) 학습 데이터 시장의 확대와 이에 따른 저작권 문제가 점점 중요한 이슈로 부상하고 있습니다. 최근 보도에 따르면, AI 기업들은 콘텐츠 소유자들에게 수천만 달러 규모의 데이터 구매를 제안하며, 이는 데이터 확보의 전방위적 확대를 의미합니다. 특히 텍스트, 이미지, 비디오 데이터의 가격이 상승하고 있으며, 이는 데이터의 가치 인식 증가와 저작권 보호 필요성의 증가를 반영합니다.
향후 방향성
저작권 강화와 데이터 공유의 균형: AI 기술의 발전을 위해서는 충분한 양의 학습 데이터가 필수적입니다. 그러나 이 데이터의 확보는 저작권 법과의 충돌 가능성을 내포하고 있습니다. 따라서, 저작권을 강화하는 동시에 공정 사용 원칙을 명확히 하고, 데이터 공유를 촉진하는 법적, 제도적 장치 마련이 필요합니다.
데이터 윤리와 개인정보 보호: 개인정보의 유출 및 부적절한 사용 가능성을 최소화하기 위해 데이터 수집과 사용 과정에서의 윤리적 지침 준수가 중요합니다. AI 학습 데이터를 활용할 때는 개인 정보 보호를 최우선으로 하며, 민감한 정보의 사용을 피하거나 적절히 처리하는 방안을 모색해야 합니다.
오픈 소스 데이터와 공동 연구의 촉진: AI 분야의 지속적인 발전을 위해 공개 데이터 세트의 확장과 공동 연구의 촉진이 중요합니다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고, 중소기업 및 연구 기관도 AI 연구에 참여할 수 있는 기회를 제공해야 합니다.
실천 방안
국제적인 데이터 공유 및 저작권 협약 체결: 다양한 국가와 기업 간의 협력을 통해 국제적인 데이터 공유 및 저작권에 관한 협약을 체결합니다. 이는 데이터의 안정적인 공급과 저작권의 국제적 보호를 동시에 달성할 수 있는 방안입니다.
AI 데이터 라이브러리의 구축: 고품질의 AI 학습 데이터를 모아 놓은 공개 라이브러리를 구축하고, 이를 기반으로 한 연구 및 개발을 촉진합니다. 이 라이브러리는 저작권이 명확히 정의되고, 데이터의 출처와 사용 조건이 분명하게 표시되어야 합니다.
AI 윤리 기준의 마련과 준수: AI 개발 및 활용 과정에서의 윤리 기준을 마련하고, 이를 엄격히 준수합니다. 이는 데이터의 취득부터 사용까지 모든 단계에서 개인의 권리를 존중하고, 윤
리적인 문제를 방지하는 데 필수적입니다. 또한, AI 연구 및 개발 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 법적 문제에 대해 지속적으로 논의하고 해결책을 모색해야 합니다.
결론
AI 학습 데이터의 확보와 사용은 AI 기술의 발전에 있어 필수적인 요소입니다. 그러나 이 과정에서 저작권 문제, 데이터의 윤리적 사용, 개인정보 보호 등 다양한 이슈가 동반됩니다. 이를 해결하기 위해 법적, 제도적 장치의 마련, 국제적 협력의 강화, 윤리 기준의 설정 및 준수 등이 필요합니다. AI 기술의 지속 가능한 발전을 위해서는 모든 관련 이해관계자들이 협력하여 이러한 문제에 대응해 나가야 할 것입니다.
*AI 학습 데이터의 저작권 문제를 해결하기 위해 국제적으로 어떤 협약이 필요할까요?
AI 학습 데이터의 저작권 문제를 해결하기 위해서는 국제적으로 다음과 같은 협약이 필요합니다:
국제 데이터 저작권 협약: 국가 간에 데이터의 저작권 보호 수준에 대한 공통의 이해와 기준을 마련하는 협약입니다. 이 협약은 데이터 생성, 배포, 사용에 대한 국제적으로 인정받는 저작권 규정을 정의해야 합니다.
데이터 공유 및 활용 협정: 데이터의 안정적 공급과 합법적 사용을 촉진하기 위해 데이터 공유 및 활용에 관한 국제 협정을 마련합니다. 이는 데이터 소유권, 사용 권한, 그리고 데이터 공유 시의 윤리적, 법적 조건을 명시해야 합니다.
AI 기술과 데이터의 윤리적 사용에 관한 국제 지침: AI 학습 데이터의 취득 및 사용 과정에서 윤리적 기준을 준수하도록 하는 지침입니다. 이 지침은 투명성, 책임감, 공정성, 프라이버시 보호를 중심으로 구성되어야 합니다.
상호 운용 가능성 및 표준화 협정: 다양한 출처에서 온 데이터의 호환성과 상호 운용 가능성을 보장하기 위한 국제적 협정입니다. 이를 통해 데이터의 이동성을 증진시키고, AI 개발자들이 다양한 데이터 소스를 쉽게 활용할 수 있도록 해야 합니다.
*데이터의 윤리적 사용을 보장하기 위해 AI 개발자들이 지켜야 할 기본 원칙에는 어떤 것들이 있을까요?
AI 개발자들이 데이터의 윤리적 사용을 보장하기 위해 지켜야 할 기본 원칙은 다음과 같습니다:
투명성: 데이터 수집, 처리, 사용 과정을 투명하게 공개하여, 사용자와 사회가 AI 기술의 작동 방식을 이해할 수 있도록 해야 합니다.
공정성: AI 시스템이 편향 없이 작동하도록 보장하며, 모든 사용자에게 공평한 혜택을 제공해야 합니다. 이를 위해 데이터 세트의 다양성과 포괄성을 확보하는 것이 중요합니다.
프라이버시 보호: 개인정보 보호 원칙을 준수하고, 사용자의 데이터를 안전하게 처리하여 프라이버시를 보호해야 합니다.
책임감: AI 시스템의 결과에 대한 책임을 지고, 잠재적인 부정적 영향을 최소화하기 위한 조치를 취해야 합니다.
지속 가능성: AI 기술의 개발과 활용이 사회적, 환경적 지속 가능성에 기여하도록 해야 합니다.
*중소기업 및 연구 기관이 AI 연구에 더 활발히 참여하기 위해 필요한 지원 방안에는 어떤 것들이 있을까요?
중소기업 및 연구 기관이 AI 연구에 더 활발히 참여하기 위해 필요한 지원 방안은 다음과 같습니다:
접근 가능한 데이터 세트의 확대: 공개 데이터 세트의 확대와 접근성 강화를 통해 중소기업과 연구 기관이 쉽게 고품질의 학습 데이터에 접근할 수 있도록 지원합니다. 이는 더 다양하고 혁신적인 AI 연구를 가능하게 합니다.
기술 이전 및 협력 프로그램: 대학, 연구소, 대기업과 중소기업 간의 기술 이전 및 공동 연구 프로그램을 장려합니다. 이러한 프로그램은 기술적 지식과 자원을 공유하고, 중소기업의 연구 개발 능력을 강화할 수 있습니다.
재정적 지원 및 보조금: 정부와 국제 기구가 제공하는 연구 보조금, 지원금, 투자를 통해 중소기업과 연구 기관의 AI 연구 및 개발 프로젝트에 필요한 재정적 부담을 줄여줍니다. 이는 연구의 초기 단계에서 큰 도움이 될 수 있습니다.
교육 및 훈련 프로그램: AI 및 데이터 과학 분야에서의 지속적인 교육과 훈련 프로그램을 통해 중소기업 및 연구 기관의 인력이 최신 기술 트렌드와 기술을 익힐 수 있도록 지원합니다. 이는 연구 개발 능력의 지속적인 강화를 가능하게 합니다.
규제 및 법적 지원: 중소기업과 연구 기관이 AI 관련 법률, 저작권, 데이터 보호 규정 등을 이해하고 준수할 수 있도록 규제와 법적 가이드라인에 대한 명확한 정보와 지원을 제공합니다. 이는 연구 개발 과정에서 법적 리스크를 최소화하는 데 도움이 됩니다.
네트워킹 및 파트너십 기회: 전문가 네트워킹 이벤트, 콘퍼런스, 워크숍을 통해 중소기업 및 연구 기관이 서로 및 대기업, 정부 기관과의 협력 기회를 모색할 수 있도록 합니다. 이는 연구와 혁신의 생태계 내에서 중요한 협력과 파트너십을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.
이러한 지원 방안을 통해 중소기업과 연구 기관이 AI 연구와 개발에 더욱 적극적으로 참여할 수 있는 환경을 조성할 수 있으며, 이는 전체 AI 산업의 혁신과 발전을 촉진할 것입니다.
#세계메타버스AI연맹 이사장 이현우 교수