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공공누리
| 제목 | 저작권 이슈 브리프(2024-10-5호) | ||
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| 담당부서 | 심의산업통계팀 전상홍 | 등록일 | 2024-11-04 |
| 첨부문서 | |||
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ISSN 2983-1954 (Online)
□ ‘대형세계모델(LWM)’, AGI의 핵심으로 부상할까 ○ 대규모 언어모델의 진화, 대형세계모델(LWM) - 대규모 언어모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리해 다양한 분야에서 발전을 촉진했으나 텍스트 입력에만 의존함. - 이에 언어, 비디오, 이미지 등을 사용하여 이해 능력을 높인 AI 모델 '대형세계모델(LWM)'이 등장함. - LWM은 다양한 소스의 데이터를 처리하여 인간의 인지를 반영하는 방식으로 세상을 이해하고 상호작용해 현재로써는 AI의 한계를 뛰어넘어 인공일반지능(AGI)에 도달할 유일한 방법으로 꼽힘. - 그러나 LWM은 영상 및 이미지 기반 콘텐츠를 학습하므로 새로운 저작권 침해 논란을 야기할 수 있다는 한계점도 존재함 ※ (주제어) AI 모델, 인공일반지능, AGI, 대규모 언어모델, LLM, 대형세계모델, LWM, 콘텐츠, 언어, 비디오, 영상, 이미지, 저작권 침해 □ WCIT 2024: "AI, 음악 작곡 가능하지만 창의성은 여전히 인간의 영역" ○ AI의 창의적 활동 보조 역할과 창작 영역 보장 필요성 - 2024년 10월 4일 아르메니아에서 ‘세계 혁신 및 기술 대회 2024(WCIT 2024)’가 개최됨. - 전세계 각 분야의 유명한 인사들이 참여해 AI의 적용, 중요성, 미래 등에 대한 프레젠테이션을 진행하며 음악, 헬스케어, 핀테크 등 다양한 주제에 대해 논의함. - 논의 과정에서 강조된 것은 악상을 떠올리는 것은 인간만이 할 수 있는 영역이고 AI는 이를 빼앗아갈 수 없기 때문에 ‘창의성은 인간의 영역’이라는 것. - 이에, AI는 일상적인 업무를 처리해 생산성을 높여줌으로써 작곡가들이 창작 활동에 더 집중할 수 있도록 돕는 역할을 할 것이라는데 의견이 모아짐 ※ (주제어) 세계 혁신 및 기술 대회 2024, WCIT 2024, AI, 음악 작곡, 창의성 □ 딥 생성 모델(DGM)의 데이터와 모델로 구분하여 살펴본 저작권 보호 기술 ○ 딥 생성 모델(DGM)의 저작권 보호 필요성 - 다양한 합성 콘텐츠를 생성하기 위한 생성형 인공지능(AI) 모델이 대규모로 개발되고 있는 가운데, 매우 현실적이고 높은 품질의 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥 생성 모델(DGM)이 주목을 받고 있음. - 하지만 DGM은 인터넷 등에서 수집한 방대한 양의 데이터를 학습해야 하므로 저작권 침해 문제를 야기할 수 있음. - 이에 텍스트-이미지 생성 모델의 저작권 보호 측면에서 현재의 한계점과 기술적 가능성을 살펴보도록 함 ※ (주제어) 생성형 인공지능, 생성형 AI, 딥 생성 모델, DGM, 텍스트-이미지 생성 모델, 데이터, 콘텐츠, 합성 콘텐츠, 저작권 보호 □ 플레이스테이션 타사 콘텐츠에 대한 판결, 저작권 산업의 새로운 균형 필요성 시사 ○ 플레이스테이션 타사 콘텐츠 판결의 저작권 보호 시사점 - 플레이스테이션(PlayStation)은 레이싱 게임에서 부스트를 허용하는 소프트웨어를 판매해 온 게임사 데이텔(Datel)과의 법적 분쟁에서 패소함. - 이번 판결은 플레이스테이션의 타사 콘텐츠 판매 권리에 대한 새로운 저작권 해석을 제시하며, 저작권 보호와 사용자 권리의 균형을 재조명하는 의미가 있음. - 판결에 따라 게임 소프트웨어의 일시적 데이터 변경이 저작권 침해가 아니라고 명시되었으며, 이는 저작권자가 콘텐츠 무결성을 보호하는 동시에 사용자 경험을 존중하는 새로운 정책적, 기술적 접근을 모색할 필요성을 시사하고 있음 ※ (주제어) 플레이스테이션, 데이텔, 타사 콘텐츠, 타사 콘텐츠 판매 권리, 소프트웨어, 레이싱 게임, 저작권 산업, 저작권 침해, 콘텐츠 무결성, 저작권자 □ 영국, AI 콘텐츠 수집 옵트 아웃 모델 검토에 콘텐츠 제공자와 창작자 반발 ○ 영국의 옵트아웃 모델 검토와 저작권 보호 논란 - 메타가 영국에서 중단했던 사용자 데이터 인공지능(AI) 학습을 재개할 계획이다. - 사용자가 별도의 거부 과정을 거쳐야 하는 '옵트아웃(opt-out)' 모델을 도입하여 유럽연합(EU)보다 완화된 접근 방식을 채택함. - 영국 정부는 현재 사용자가 거부하지 않는 한 기업이 웹사이트에서 스크랩된 데이터에 대해 AI 모델을 학습할 수 있도록 허용하는 제안에 대해 협의 중임. - 이에 대해 콘텐츠 제공자와 창작자들은 저작권이 있는 자료를 보수 없이 광범위하게 도용하는 결과를 초래할 것이라고 주장하며 이에 크게 반대하고 있는 입장임 ※ (주제어) 영국, 메타, 인공지능 학습, AI 학습, 옵트아웃 모델, AI 콘텐츠 수집 옵트 아웃 모델, 사용자 데이터, 콘텐츠 제공자, 창작자, 저작권 보호 □ 음악 산업 콘퍼런스 ‘IMPF 글로벌 뮤직 서밋 팔마 2024’, 역대 최다 인원 참석 ○ 독립 음악 제작 시장의 성장과 저작권 산업의 역할 강화 - 독립 음악 제작 시장이 빠르게 성장하고 있는 가운데, 독립 음악 제작자 국제 포럼(IMPF)이 주최하는 연례 콘퍼런스 'IMPF 글로벌 뮤직 서밋 팔마'가 음악 산업의 주요 행사로 자리잡고 있음. - 독립 음악 제작은 전 세계 음악 제작 시장의 1/4 이상을 차지하며, 작곡가와 작사가의 창작 활동을 지원하는 중요한 역할을 하고 있다. - 또한 기술의 발전은 독립 음악 제작 산업의 성장을 이끌고 있으며, 이는 음악 제작과 음원 매출 간의 격차도 점차 줄어들고 있음. - 기계적 저작권료, 공연 저작권료, 동기화 저작권료 등 다양한 수익원을 통해 제작 매출이 증가하고 있기 때문임 ※ (주제어) 음악 제작 시장, 독립 음악 제작 시장, 음악 산업 콘퍼런스, 독립음악 제작자 국제 포럼, IMPF, IMPF 글로벌 뮤직 서밋 팔마 2024, 저작권 산업, 작곡가, 작사가, 음악, 음원, 기계적 저작권료, 공연 사용료, 싱크권 저작권료 
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