AI로 만들면 아무거나 사용해도 되나?

AI 윤리와 저작권 문제의 기술적 쟁점

jsriyun

2025년 11월 19일 · 0 분 소요

들어가며

‘이 사진을 ㅇㅇㅇ 스타일 그림으로 만들어줘.’

몇 개월 전, 생성형 AI를 통한 사진을 원하는 그림 스타일로 바꾸는 게 유행을 했었습니다. 엄청난 이슈가 되었지만 원작자에게 보상이 되는 것은 아무것도 없었습니다.

이렇게 엄청난 속도로 발전하는 AI는 활용 범위 또한 빠르게 넓어지고 있습니다. 하지만 결과물들이 저작권을 침해하진 않는지, 어떤 데이터를 기반으로 만들어졌는지에 대한 출처는 사용자에게 명확하게 보이지 않습니다. 최근 기사를 통해 각국에서 이런 문제를 해결하기 위해 AI가 만든 콘텐츠의 저작권 관련 법적 논의가 활발히 진행되고 있으며, 웹 분야에서는 이러한 이슈가 어떤 영향을 미치는 지 현재 대응 방법에 대해 확인한 결과를 같이 나누어 보고자 합니다.

1.UX 설계와 AI콘텐츠의 출처 표시

AI 콘텐츠는 방송이나 매체에서도 자주 등장합니다. 저 인물이 실제 저랬는지, 저런 영화가 있는 지 구분이 안 갈 정도로 실사와 흡사해 현재 매체에서는 ‘AI 콘텐츠 입니다.’라고 워터마크를 넣는 규정을 만들었다고 합니다. 웹 화면에서도 라벨로 표시하거나 툴팁으로 출처 정보를 제공하는 방식으로 사용된다고 하며 단순한 디자인 요소가 아니라 사용자가 정보를 올바르게 인식하도록 돕는 기술적 장치라고 볼 수 있습니다. 이런 사례를 보면 UX 설계 시 시각적 단순함보다 정보의 명확성을 확보하는 것이 더 중요시되고 있다는 걸 알 수 있습니다.

2.웹 데이터 수집과 저작권 필터링

AI 학습용 데이터는 주로 웹 크롤링을 통해 수집되며 이 과정에서 저작권이 있는 콘텐츠가 포함될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 robots.txt 설정, license 메타데이터 추출, API 접근 제한 등의 기술이 활용됩니다. 그러나 현재 기술만으로 저작권이 있는 자료를 구분하는 건 어렵다고 합니다. 데이터 전문가들은 데이터 출처 관리 시스템을 구축하여 법적 위험을 줄이는 것이 현실적인 대응 방안이라고 합니다.

3.생성형 콘텐츠의 유사성 검증 기술

AI 콘텐츠가 기존의 작품과 얼마나 유사한지를 확인하기 위해 ‘유사도 분석’ 기술을 활용합니다. 텍스트의 경우 문장 간의 코사인 유사도 분석이, 이미지의 경우 CLIP 모델 기반 비교가 사용됩니다. 그러나 AI는 수많은 데이터를 조합해 새로운 결과를 생성하기 때문에 단순한 수치만으로 저작권을 판단하는 게 어렵다고 합니다. 2024년 영국의 Getty Images 소송 사례에서도 법원은 기술적 유사성만으로 침해를 인정하지 않았습니다. 즉, 유사도 분석은 법적 판단의 참고 자료로만 사용됩니다.

4.규제 대응과 시스템 설계

AI 콘텐츠를 제공하는 웹 서비스는 각국의 규제에 맞게 데이터를 관리해야 합니다. 유럽의 AI 관리 협회(AI Act)에서는 데이터 출처 공개, 생성 로그 기록. AI 표시 의무를 포함하고 있습니다. 이를 구현하기 위해 ‘모델 카드, 데이터 셋 카드’ 같은 구조가 사용됩니다. 이러한 시스템은 감사나 신고 요청이 발생했을 때 근거 자료로 활용될 수 있습니다. 국가마다 규제의 범위는 다르지만, 공통적으로 투명한 데이터 관리와 사용자 알림을 요구한다는 점은 동일합니다.