이 글에서는 생성형 AI 창작 윤리와 법적 과제에 대해 알아봅니다. 생성형 AI의 등장 배경과 기술 발전, 그리고 시장의 요구에 대해 살펴보고, 일자리, 교육, 창작 등 7가지 사회적 영향을 분석합니다. 또한, 생성형 AI 창작물의 윤리적 쟁점과 법적 분쟁 사례, 글로벌 규제 현황까지 자세히 알아보겠습니다.
생성형 AI의 등장 배경 | 기술 발전과 시장의 요구
생성형 AI는 단순히 기술적인 진보만으로 등장한 것이 아니라, 시장의 요구와 맞물려 발전해 왔습니다. 복잡한 작업을 자동화하고 새로운 콘텐츠를 생성하려는 요구가 증가하면서, 이를 충족시킬 수 있는 생성형 AI 기술이 주목받게 된 것입니다.
딥러닝 기술의 발전
생성형 AI의 핵심은 딥러닝 기술, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)과 Transformer 모델입니다. GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가지고 있어, 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, GAN을 이용하여 실존하지 않는 사람의 얼굴 이미지나 예술 작품을 만들 수 있습니다. Transformer 모델은 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져왔는데, 문장의 맥락을 파악하고 단어 간의 관계를 이해하는 능력이 뛰어나 높은 품질의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 대표적으로 GPT-3, GPT-4와 같은 거대 언어 모델이 Transformer 기반으로 개발되어, 자 realistic한 글쓰기, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행합니다. 이러한 딥러닝 기술의 비약적인 발전은 생성형 AI가 현실적인 콘텐츠를 생성하는 것을 가능하게 했습니다.
빅데이터의 활용
딥러닝 모델은 학습에 막대한 양의 데이터를 필요로 합니다. 빅데이터 기술의 발전과 데이터 저장 용량의 증가는 생성형 AI 모델이 학습할 수 있는 데이터의 양을 획기적으로 늘렸습니다. 인터넷, 소셜 미디어, 그리고 다양한 센서를 통해 수집된 대규모 데이터셋은 생성형 AI 모델의 성능 향상에 크게 기여했습니다. 예를 들어, 이미지 생성 AI 모델은 수백만 장의 이미지 데이터를 학습하여 사실적인 이미지를 생성하는 방법을 학습하며, 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 통해 인간과 유사한 문장을 생성하는 능력을 갖추게 됩니다. 데이터의 양과 질이 향상될수록 생성형 AI 모델은 더욱 정교하고 현실적인 콘텐츠를 생성할 수 있게 됩니다.
컴퓨팅 파워의 향상
고성능 GPU와 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전은 복잡한 딥러닝 모델을 학습하고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 과거에는 딥러닝 모델을 학습하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸렸지만, GPU와 클라우드 컴퓨팅 기술 덕분에 학습 시간이 크게 단축되었습니다. 이는 생성형 AI 연구 및 개발 속도를 가속화하고 더욱 정교한 모델 개발을 가능하게 했습니다. 예를 들어, Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 AI는 고성능 GPU를 통해 대량의 이미지 데이터를 빠르게 처리하여 사용자의 입력에 따라 다양한 스타일의 이미지를 실시간으로 생성할 수 있습니다.
시장의 다양한 요구
생성형 AI는 단순한 기술적 호기심을 넘어 다양한 산업 분야의 요구를 충족시키는 도구로 자리매김하고 있습니다. 마케팅 분야에서는 광고 카피, 제품 설명, 맞춤형 콘텐츠 제작 등에 생성형 AI를 활용하여 생산성을 높이고 있습니다. 엔터테인먼트 산업에서는 게임 캐릭터, 배경 음악, 스토리 생성 등에 활용하여 새로운 콘텐츠를 빠르게 제작하고 있습니다. 또한, 디자인, 건축, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 생성형 AI는 혁신적인 솔루션을 제공하며 시장의 변화를 주도하고 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서는 질병 진단, 신약 개발, 개인 맞춤형 치료 등에 생성형 AI를 활용하여 진단 정확도를 높이고 신약 개발 프로세스를 단축하는 등 의료 서비스 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 다양한 시장의 요구는 생성형 AI 기술 발전의 원동력이 되고 있습니다.
사회적 영향 7가지 | 일자리, 교육, 창작의 변화 등
1. 일자리 변화: 자동화와 새로운 직업 창출
생성형 AI는 단순 반복적인 작업을 자동화하여 일부 직업에는 부작용을 초래할 수 있지만, 동시에 새로운 직업을 창출할 가능성도 가지고 있습니다. 예를 들어, 단순 데이터 입력이나 기본적인 디자인 작업은 AI에 의해 자동화될 수 있습니다. 그러나 AI 모델을 관리, 훈련, 개선하는 AI 전문가, AI 윤리 전문가, AI 관련 법률 전문가, 그리고 AI가 생성한 결과물을 수정하고 보완하는 편집자, 큐레이터 등 새로운 직업들이 생겨날 것으로 예상됩니다. 데이터 분석가와 같이 AI를 활용하여 업무 효율을 높이는 직업의 수요도 증가할 것입니다. 중요한 것은 변화하는 시장 수요에 맞춰 새로운 기술을 배우고 적응하려는 노력입니다.
2. 교육 패러다임의 변화: 맞춤형 학습과 새로운 교육 도구
생성형 AI는 교육 분야에서 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 새로운 교육 도구 개발에 활용될 수 있습니다. 학생 개개인의 학습 수준과 속도에 맞춰 AI가 개인별 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하고, 학생의 질문에 즉각적인 피드백을 제공하는 AI 튜터의 역할도 기대할 수 있습니다. 또한, 교사는 생성형 AI를 활용하여 다양한 학습 자료와 평세 문제를 손쉽게 제작할 수 있으며, 행정 업무 자동화를 통해 핵심적인 교육 활동에 집중할 수 있습니다. 이러한 변화는 교육의 질적 향상과 교육 접근성 향상에 기여할 것입니다. 예를 들어, AI 기반 학습 플랫폼은 학생의 학습 데이터를 분석하여 취약한 부분을 파악하고, 그에 맞는 학습 콘텐츠를 추천하여 학습 효율을 높일 수 있습니다. 교육 현장에서의 AI 윤리 교육 도입도 중요해질 것입니다.
3. 창작 활동의 변화: 새로운 창작 도구와 협업 가능성
생성형 AI는 예술가, 작가, 음악가 등 창작 활동을 하는 사람들에게 새로운 도구와 영감을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 작가의 글쓰기 스타일에 맞춰 새로운 아이디어를 제시하거나, 음악가가 새로운 멜로디를 작곡하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 디자이너는 AI 도구를 사용하여 다양한 디자인 시안을 빠르게 생성하고 수정하여 창의적인 작업에 더욱 집중할 수 있습니다. 중요한 것은 AI를 단순히 창작물을 생성하는 도구가 아닌, 인간의 창의성을 증폭시키는 협업 파트너로 활용하는 것입니다. AI와 인간의 협업을 통해 기존에는 상상하기 어려웠던 새로운 형태의 예술 작품이 탄생할 수도 있습니다.
4. 콘텐츠 생산 방식 변화: 자동화와 효율 증대
뉴스 기사, 광고 카피, 제품 설명 등 다양한 콘텐츠 제작에 생성형 AI를 활용하여 기존 콘텐츠 생산 방식에 변화를 가져올 것입니다. AI는 단순 반복적인 콘텐츠 제작 작업을 자동화하여 생산성을 향상시키고, 인간은 더욱 창의적이고 전략적인 콘텐츠 기획 및 제작에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 실시간으로 스포츠 경기 결과 기사를 작성하거나, 기업의 재무 보고서를 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 AI가 생성한 콘텐츠의 정확성과 신뢰성 검증은 필수적이며, 인간의 역할이 여전히 중요합니다.
5. 정보 접근성 변화: 개인 맞춤형 정보 제공과 접근성 향상
생성형 AI는 개인의 관심사와 필요에 맞춰 정보를 제공하고, 다양한 형태의 콘텐츠로 변환하여 정보 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 전문 용어로 작성된 논문을 일반인이 이해하기 쉬운 언어로 요약하거나, 텍스트를 음성으로 변환하여 시각 장애인의 정보 접근성을 높일 수 있습니다. 다국어 번역 기능을 통해 다양한 언어로 정보를 제공하여 문화적, 언어적 장벽을 낮추는 데에도 기여할 수 있습니다. 정보 접근성 향상은 지식의 격차를 줄이고 사회 구성원 모두가 평등하게 정보를 누릴 수 있는 환경을 조성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
6. 여론 형성 및 조작 가능성: 가짜 뉴스, 편향된 정보 확산 우려
생성형 AI를 악용하여 가짜 뉴스, 허위 정보, 또는 편향된 정보를 생성하고 확산시킬 가능성이 존재합니다. 이는 여론을 조작하고 사회적 불신을 조 fomenting하며 민주주의를 위협하는 심각한 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 생성형 AI가 만들어낸 정보에 대한 비판적 사고 능력을 기르고, 정보의 출처와 신뢰성을 검증하는 습관이 더욱 중요해집니다. 플랫폼 기업들은 가짜 뉴스와 허위 정보를 탐지하고 차단하는 기술 개발에 적극적으로 투자해야 하며, 사용자 교육과 미디어 리터러시 교육을 강화해야 합니다.
7. 윤리적, 사회적 문제: 프라이버시, 저작권, 알고리즘 편향성
생성형 AI는 프라이버시 침해, 저작권 분쟁, 알고리즘 편향성 등 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 개인정보를 무단으로 수집하고 활용하여 생성된 딥페이크 영상은 개인의 명예를 훼손하고 사생을 왜곡할 수 있습니다. 또한, AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 귀속 문제, 그리고 학습 데이터에 존재하는 편향이 AI 모델에 반영되어 차별적인 결과를 생성하는 문제 등은 해결해야 할 과제입니다. AI 개발 및 활용 과정에서 윤리적인 가이드라인을 마련하고, 사회적 합의를 도출하기 위한 노력이 필요합니다. AI 시스템의 투명성과 책임성을 확보하고, 발생 가능한 문제에 대한 예방 및 해결 구축하는 것이 중요합니다.
창작의 윤리적 쟁점 | 알고리즘의 공정성과 편향
알고리즘의 공정성과 편향
생성형 AI 모델은 대규모 데이터셋으로 학습됩니다. 만약 이 데이터셋에 편향이 존재한다면, AI 모델은 이를 학습하고 그대로 반영하여 편향된 결과물을 생성할 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 편향성은 사회적 불평등을 심화시키고 차별을 조장할 수 있기 때문에 심각한 윤리적 문제를 야기합니다.
- 데이터 편향의 예: 얼굴 인식 기술을 학습시키는 데이터셋에 특정 인종의 데이터가 부족하거나, 특정 성별의 데이터가 편중되어 있는 경우, AI 모델은 해당 인종이나 성별을 정확하게 인식하지 못하거나 차별적인 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종의 얼굴 이미지가 데이터셋에 적게 포함되어 있다면, 해당 인종의 사람들을 인식하는 정확도가 낮아질 수 있습니다.
- 편향 완화를 위한 노력: 알고리즘의 공정성을 확보하고 편향을 완화하기 위해서는 다양한 노력이 필요합니다. 우선, 학습 데이터의 다양성을 확보하고, 데이터셋에 존재하는 편향을 분석하고 제거하는 작업이 중요합니다. 또한, AI 모델의 개발 및 운영 과정에서 공정성을 평가하고 개선하는 체계적인 프로세스를 구축해야 합니다. 더 나아가, AI 윤리 전문가, 사회학자, 법률 전문가 등 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 협업적인 접근 방식이 필요합니다. 예를 들어, 특정 직업군에 대한 설명을 생성하는 모델이 성별에 대한 고정관념을 학습했다면, “간호사는 여성이다”와 같은 편향된 결과를 출력할 수 있습니다. 이러한 편향을 완화하기 위해 데이터셋에서 성별 고정관념을 제거하고, 다양한 성별의 사람들이 다양한 직업을 가진 사례를 포함시켜야 합니다.
생성형 AI와 표현의 자유
생성형 AI는 누구나 쉽게 다양한 콘텐츠를 생성하고 공유할 수 있도록 하여 표현의 자유를 확장할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 동시에 생성형 AI가 악용될 경우, 허위 정보, 혐오 표현, 명예훼손 등의 문제가 발생할 수 있으며, 이는 표현의 자유와 충돌하는 윤리적 딜레마를 야기합니다.
- 긍정적 측면: 생성형 AI는 개인의 의견 표출 및 창작 활동을 지원하는 도구로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 일반 시민들이 생성형 AI를 통해 자신만의 음악을 작곡하거나, 글을 쓰고, 그림을 그려 자신의 생각과 감정을 표현할 수 있습니다.
- 부정적 측면: 생성형 AI를 악용하여 특정 집단에 대한 혐오 표현을 생성하거나, 가짜 뉴스를 제작하여 유포할 수 있습니다. 이는 사회적 갈등을 심화시키고 개인의 명예를 훼손하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있습니다.
- 균형점 모색: 생성형 AI의 발전과 활용 과정에서 표현의 자유와 그에 따른 책임 사이의 균형점을 찾는 것이 중요합니다. 이를 위해 표현의 자유를 보장하면서도 타인의 권리를 침해하지 않는 범위 내에서 AI 기술을 활용하는 윤리적 가이드라인 마련이 시급합니다. 또한, 생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠를 비판적으로 평가하고, 정보의 신뢰성을 검증하는 능력이 매우 중요합니다. 플랫폼 기업들은 혐오 표현, 가짜 뉴스 등 유해한 콘텐츠를 필터링하고 제한하는 기술을 개발하고 적용해야 합니다.
AI 생성 콘텐츠의 저작권
생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠의 저작권 귀속 문제는 아직 명확한 법률적, 윤리적 기준이 정립되지 않은 논쟁적인 영역입니다. 누가 AI 생성 콘텐츠의 저작권을 소유하는지, AI가 학습한 데이터의 저작권은 어떻게 보호해야 하는지 등 다양한 문제에 대한 논의가 진행 중입니다.
- 저작권 귀속 주체에 대한 논의: AI 생성 콘텐츠의 저작권 귀속 주체에 대해서는 다양한 주장이 제기되고 있습니다. AI 모델 개발자, AI 모델 사용자, 그리고 AI 모델이 학습 데이터를 제공한 원저작자 등 다양한 후보가 존재하며, 각 후보의 기여도와 권리를 어떻게 평가하고 분배해야 하는지에 대한 논의가 필요합니다.
- 학습 데이터 저작권 보호: 생성형 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 콘텐츠를 생성합니다. 이때 저작권이 있는 자료를 무단으로 학습 데이터로 사용하는 경우 저작권 침해 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 모델 학습 과정에서 저작권을 보호하고, 저작권자의 권리를 존중하는 방안을 마련해야 합니다. 예를 들어, 학습 데이터 사용에 대한 라이선스 계약을 체결하거나, 저작권자에게 적절한 보상을 제공하는 방안을 고려할 수 있습니다.
- 새로운 저작권 제도 마련의 필요성: AI 생성 콘텐츠의 저작권 문제를 해결하기 위해서는 기존 저작권법의 개정 또는 새로운 저작권 제도 마련이 필요할 수 있습니다. AI 기술의 발전 속도에 발맞춰 저작권 관련 법률과 제도를 정비하고, 관련 분쟁 발생 시 해결 기준을 명확히 establish해야 합니다. 예를 들어, AI가 생성한 콘텐츠에 대해서는 저작권을 인정하지 않거나, AI 모델 사용자에게 저작권을 부여하는 등 다양한 방식이 논의되고 있습니다.
법적 분쟁 사례 | AI-generated 콘텐츠와 저작권 분쟁
AI 생성 콘텐츠와 저작권 침해: 이미지 생성 AI를 중심으로
최근 이미지 생성 AI의 발달로 인해 저작권 침해 관련 분쟁 사례가 증가하고 있습니다. 이미지 생성 AI는 인터넷에서 수집한 방대한 이미지 데이터를 학습하여 새로운 이미지를 생성하는데, 이 학습 데이터에 저작권이 있는 이미지가 포함되어 있을 경우 저작권 침해 문제가 발생할 수 있습니다.
1. Stability AI, Midjourney, DeviantArt를 상대로 한 소송: Getty Images는 Stability AI, Midjourney, DeviantArt를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했습니다. Getty Images는 이들 기업이 자사의 이미지를 무단으로 학습 데이터로 사용하여 AI 모델을 훈련시켰고, 이로 인해 저작권을 침해당했다고 주장했습니다. 이 소송은 현재 진행 중이며, 이미지 생성 AI의 저작권 문제에 대한 중요한 판례가 될 것으로 예상됩니다. 특히, Stability AI가 개발한 Stable Diffusion은 오픈 소스로 공개되어 있어 누구나 쉽게 사용할 수 있기 때문에, 이번 소송 결과는 다른 이미지 생성 AI 모델에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
2. 이미지 생성 AI가 생성한 이미지의 저작권: 이미지 생성 AI가 생성한 이미지의 저작권 귀속 문제 역시 논쟁거리입니다. 현재까지는 AI가 생성한 이미지에 대한 저작권은 AI 모델을 개발한 기업이나 AI 모델을 사용한 개인에게 있다는 주장과, AI가 학습한 데이터의 저작권자에게 있다는 주장이 대립하고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 키워드를 입력하여 AI가 이미지를 생성한 경우, 그 이미지의 저작권이 키워드를 입력한 사용자에게 있는지, 아니면 AI 모델 개발자에게 있는지, 또는 AI가 학습한 원본 이미지의 저작권자에게 있는지에 대한 법적 판단이 아직 명확하지 않습니다. 일부 국가에서는 AI 생성물에 대한 저작권을 인정하지 않고 있습니다.
3. 학습 데이터의 공정 이용: AI 모델 학습을 위해 저작권이 있는 이미지를 사용하는 경우, 공정 이용(fair use) 여부가 중요한 쟁점이 됩니다. 공정 이용은 저작권이 있는 저작물을 저작권자의 허락 없이 일정한 조건 하에서 이용할 수 있도록 하는 제도입니다. 일반적으로 AI 모델 학습은 비상업적인 연구 목적으로 이루어지는 경우 공정 이용으로 인정될 가능성이 높지만, 상업적인 목적으로 이미지 생성 AI를 사용하는 경우에는 저작권 침해 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, Stable Diffusion을 이용하여 상업적인 용도의 이미지를 생성할 경우 저작권 문제에 대한 신중한 검토가 필요합니다. 어떤 이미지 데이터를 학습했는지 알 수 없기 때문에 생성된 이미지가 기존 저작물과 유사할 가능성이 있으며 이 경우 저작권 침해 분쟁이 발생할 수 있습니다.
글로벌 규제 현황과 방향 | AI 창작의 국제적 합의 노력
AI 창작물에 대한 저작권 문제 및 윤리적 문제에 대한 국제적인 논의가 활발하게 진행되고 있습니다. 각국 정부 및 국제 기구는 AI 기술 발전에 따른 새로운 과제에 대응하기 위해 법률 및 제도 정비에 나서고 있습니다.
1. 저작권법 개정 논의: 여러 국가에서 AI 창작물의 저작권 보호 범위 및 저작권 귀속 주체에 대한 논의를 진행하고 있습니다. 어떤 국가에서는 AI가 생성한 저작물에 대해서는 저작권을 인정하지 않는 방향으로 법 개정을 검토하고 있으며, 다른 국가에서는 AI 모델 개발자나 사용자에게 저작권을 부여하는 방안을 고려하고 있습니다. AI 기술의 특수성을 고려한 새로운 저작권 제도 도입 필요성도 제기되고 있습니다. 예를 들어, AI 학습 데이터에 대한 저작권자의 권리를 어떻게 보호할 것인지, AI 생성물의 이용 범위를 어떻게 설정할 것인지 등에 대한 논의가 필요합니다. 현재 각 국가의 저작권 제도가 매우 상이하기 때문에 생성형 AI가 국경을 초월하는 서비스 제공에 장애물이 될 소지가 있습니다, 향후 다자간 상호인정이 필요할 것으로 보입니다.
2. AI 윤리 가이드라인 제정: AI 윤리 가이드라인 제정을 통해 AI 개발 및 활용 과정에서의 윤리적 문제 해결을 위한 노력이 이어지고 있습니다. EU는 인공지능법(AI Act) 제정을 추진하고 있으며, 미국 역시 AI 권리장전(AI Bill of Rights)을 발표하는 등 AI 윤리 원칙 정립에 힘쓰고 있습니다. 이러한 가이드라인은 AI 시스템의 투명성, 공정성, 책임성 확보를 목표로 하며, AI가 인간의 기본권을 침해하지 않도록 하는 방향으로 제정되고 있습니다. 예를 들어, ‘설명 가능한 AI(Explainable AI)’ 개발을 통해 AI 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 공개하고, AI 알고리즘의 편향성을 검증하는 절차를 마련하여 차별을 최소화하는 노력이 포함됩니다.
3. 국제적 협력 강화: AI 창작물 관련 문제는 특정 국가의 노력만으로 해결하기 어려운 국제적인 문제입니다. 따라서 국제기구 및 각국 정부 간 협력을 통해 국제적인 합의를 도출하고 공동 대응 방안을 마련하는 노력이 필요합니다. 세계지적재산권기구(WIPO)는 AI와 지식재
글로벌 규제 현황과 방향 | AI 창작의 국제적 합의
세계지적재산권기구(WIPO)의 역할
세계지적재산권기구(WIPO)는 AI와 지식재산권 관련 논의를 주도하며 국제적인 합의 도출을 위한 노력을 기울이고 있습니다. WIPO는 AI 창작물에 대한 저작권 보호 범위, 저작권 귀속 주체, 데이터 권리 등 다양한 쟁점에 대한 논의의 장을 마련하고 있습니다. 예를 들어, WIPO는 AI와 저작권 관련 전문가 회의, 공개 토론회 등을 개최하여 각국의 입장을 수렴하고 공동의 해결책을 모색하고 있습니다. 또한, AI 창작물 관련 법률 및 정책 동향에 대한 정보를 제공하고, 관련 연구를 지원하여 국제적인 협력을 촉진하고 있습니다. 궁극적으로는 AI 기술의 발전과 지식재산권 보호 사이의 균형을 맞추는 국제적인 규범 마련을 목표로 하고 있습니다.
유럽연합(EU)의 인공지능법(AI Act)
유럽연합(EU)은 AI 규제에 대한 선도적인 입장을 취하고 있으며, 세계 최초로 포괄적인 AI 법안인 인공지능법(AI Act) 제정을 추진하고 있습니다. AI Act는 AI 시스템을 위험도 기반으로 분류하고, 각 위험도에 따라 차등적인 규제를 적용하는 것을 골자로 합니다. 예를 들어, 고위험 AI 시스템으로 분류된 의료 진단 AI나 자율주행 시스템은 엄격한 안전 및 성능 요건을 충족해야 하며, 시장 출시 전 적합성 평가를 받아야 합니다. 생성형 AI는 ‘제한된 위험’ AI 시스템으로 분류하고 있으며 생성형 AI 모델은 출력 정보가 AI 생성물임을 명확히 밝히도록 요구하고 있습니다. 또한 딥페이크 방지 등 불법적인 목적 사용 제한을 명시하고 투명성과 책임성 확보를 위한 장치들을 마련하고 있는 점이 큰 특징입니다. AI Act는 향후 다른 국가의 AI 규제 정책에도 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
미국의 AI 권리장전(AI Bill of Rights)
미국 백악관 과학기술정책실(OSTP)은 ‘AI 권리장전’의 청사진을 발표하며 AI 개발 및 활용에 대한 윤리적 기준을 제시했습니다. AI 권리장전은 안전하고 효과적인 시스템, 알고리즘 차별 방지, 데이터 프라이버시, 고지 및 설명, 인간의 대안, 관리 및 신뢰 구축 등 다섯 가지 원칙을 제시하고 있습니다. 예를 들어, 안전하고 효과적인 시스템 원칙은 AI 시스템이 출시 전 충분한 테스트를 거쳐 안전성과 효과성을 검증받아야 함을 강조합니다. 알고리즘 차별 방지 원칙은 AI 시스템이 특정 집단에 대한 차별을 야기하지 않도록 설계되고 운영되어야 함을 명시합니다. AI 권리장전은 법적 구속력은 없지만, 향후 미국 정부의 AI 정책 수립 및 관련 법안 마련에 중요한 지침이 될 것으로 예상됩니다.
국제적인 논의와 합의의 필요성
AI 창작물에 대한 저작권 및 윤리 문제는 국경을 넘어 전 세계적인 영향을 미치는 문제이므로 국제적인 논의와 합의가 필수적입니다. 각국의 법률 및 규제가 조화를 이루지 못할 경우, AI 기술 발전과 혁신을 저해하고 국제적인 분쟁을 야기할 수 있습니다. 따라서 각국 정부, 국제기구, 시민사회, 그리고 산업계가 협력하여 국제적인 규범과 표준을 마련해야 합니다. 이를 위해서는 정기적인 국제 회의 개최, 정보 공유 플랫폼 구축, 공동 연구 프로젝트 추진 등 다양한 노력이 필요합니다. 궁극적으로 인간 중심의 AI 발전과 활용을 위한 국제적인 공조 체계 구축이 중요한 과제입니다. 특히 인공지능 모델의 학습 데이터 확보, 활용에 관한 국제적인 합의를 통해 법적 안정성과 예측 가능성을 높여 생성형 AI 관련 산업 발전을 촉진할 필요가 있습니다.
이 글에서는 생성형 AI 창작 윤리와 법적 과제 | 사회적 영향 7가지 분석에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.
