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공공누리
| 제목 | 저작권 이슈 브리프(2025-2-3호) | ||
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| 담당부서 | 심의산업통계팀 전상홍 | 등록일 | 2025-02-21 |
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ISSN 2983-1954 (Online)
□ AI 기반 음악 변형 기술, 그리고 저작권 산업 영향 ○ AI 도입 본격화하는 음악 산업, 저작권 논란 본격화 - 튠드 글로벌(Tuned Global)이 오디오쉐이크(AudioShake)와 협업을 발표하며 B2B 음악 스트리밍 시장에 AI 기술 도입이 본격화됨. - 오픈AI(OpenAI), 수퍼톤(Supertone), 수노(Suno), 유디오(Udio) 등 다양한 기업이 AI 음악 기술 개발에 뛰어들고 있으며, 유튜브(YouTube)와 엔비디아(NVIDIA)도 관련 기능을 실험 중. - 그러나 AI의 무단 음원 수집과 저작권 침해 논란이 커지면서 법적 공방도 심화되고 있음. - AI 기술 혁신과 저작권 보호 사이에서 균형을 찾는 것이 음악 산업의 주요 과제가 되고 있으며, 창작자 보호와 산업 지속 가능성을 고려한 새로운 규범과 라이선스 모델이 필요할 것으로 보임 ※ (주제어) AI, AI 음악 기술, AI 기반 음악 변형 기술, 듄드 글로벌, 오디오쉐이크, 오픈AI, 수퍼톤, 수노, 유디오, 유튜브, 엔비디아, 저작권 산업, 음악 산업, 무단 음원 수집, 창작자 보호, 라이선스 모델, 저작권 침해, 저작권 보호 □ AI 기반 영상 생성 기술 발전 가속… 영상 제작 자동화 혁신 본격화되나 ○ 저작권 보호 AI 영상 생성 기술 상용화와 시장 변화 - 어도비가 라이선스 확보 콘텐츠만을 학습 데이터로 활용한 'Firefly 비디오 모델'을 출시하여 저작권 안전성이 확보된 AI 영상 생성 기술의 상용화 시대를 본격적으로 열었음. - 텍스트나 이미지 입력만으로 1080p 고화질 영상을 생성할 수 있는 동시에 카메라 앵글과 움직임까지 세밀하게 제어 가능한 전문가급 기능을 구현하였음. - 월 9.99달러부터 시작하는 구독형 요금제 도입으로 전문 크리에이터부터 일반 사용자까지 폭넓은 활용이 가능해져 AI 영상 생성 기술의 대중화가 가속화될 전망임 ※ (주제어) AI 기반 영상 생성 기술, 어도비, 영상 제작, 라이선스 확보 콘텐츠, 학습 데이터, 텍스트, 이미지, 카메라 앵글, 카메라 움직임, 저작권 보호, 저작권 안전성 □ 넷플릭스의 '오징어 게임' IP 확장, 콘텐츠와 게임 산업의 경계를 허물다 ○ OTT-게임 산업 융합 가속화... 넷플릭스 IP 기반 게임 사업 확대 - 2025년 게임 산업에서는 IP를 활용한 게임 개발이 핵심 트렌드로 부상하고 있음. - 넷플릭스는 자사 IP를 활용한 게임 개발에 주력하여 매월 1개 이상의 신작을 출시할 계획이며, 오징어 게임 등 인기 IP를 활용한 게임을 출시함. - 세가와 소니 등 게임사들은 자사 게임 IP의 영화, TV 시리즈 제작을 통해 트랜스미디어 전략을 추진함. - 이러한 IP 기반 게임의 성공은 기존 IP 보유자들의 협상력을 강화하고 있으며, IP의 가치를 단순 라이선싱에서 기획 단계부터 다양한 매체로의 확장을 고려할 수 있는 중요한 아이템으로 격상함. - 게임은 IP의 가치를 확장하고 강화하는 핵심 매체로 자리잡으며, 이는 저작권 산업 전반의 비즈니스 모델 변화를 가속화할 것으로 전망됨 ※ (주제어) OTT, 넷플릭스, 넷플릭스 IP, 오징어 게임, 세가, 소니, IP, 게임 IP, 콘텐츠, 영화, TV 시리즈, 저작권 산업, 게임산업 □ 메타, AI 학습 데이터의 저작권 책임 회피 논란 ○ 메타의 불법 데이터 수집과 AI 업계의 과제 - 메타(Meta)가 AI 모델 학습을 위해 토렌트를 통해 81.7TB 규모의 불법 복제 전자책과 논문을 수집했으며, 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) 메타 CEO의 승인 하에 저작권 정보를 의도적으로 삭제함. - AI 업계가 전반적으로 '데이터 벽' 문제에 직면한 가운데, 일부 기업들은 합법적인 라이선스 계약을 맺는 동시에 무단으로 데이터를 수집하는 이중적인 전략을 구사하고 있음. - 이러한 관행은 AI 산업의 건전한 발전을 저해할 수 있어, 지속가능한 데이터 생태계 구축이 시급한 과제로 대두되고 있음 ※ (주제어) 메타, 마크 저커버그, AI 모델 학습, AI 학습 데이터, 합법적 라이선스 계약, 불법 복제 전자책, 불법 복제 논문 □ AI 모델의 '지식 증류(Knowledge Distillation)' 개념과 저작권 침해 논란 ○ AI 모델 '지식 증류'로 인한 지식재산권 침해 논란 - AI 모델 개발에서 '지식 증류' 기술을 둘러싼 지식재산권 침해 논란이 심화되고 있음. - 지식 증류는 기존 대형 AI 모델의 출력 패턴을 활용해 소형 신규 모델을 학습시키는 기술로, 적은 비용으로도 유사한 성능의 모델을 개발할 수 있도록 함. - 최근 중국 기업 딥시크가 오픈AI의 GPT에 준하는 성능의 모델을 현저히 적은 비용으로 단기간에 개발하면서 증류 의혹이 제기되었음. - 지식 증류는 원본 모델의 코드나 구조를 직접 복제하지 않아 지식재산권 침해 입증이 어려운 상황임. - AI 선도 기업들은 API 접근 관리, 워터마킹 등 보호 조치를 고려하고 있으나, 기술의 특성상 완벽한 차단이 어려워 적절한 지식재산권 보호 방안 마련이 필요함 ※ (주제어) AI 모델, 지식 증류, 출력 패턴, 딥시크, 오픈AI, GPT, 원본 모델, 코드, 구조, API, 워터마킹, 지식재산권 보호, 지식재산권 침해 논란, 저작권 침해 논란 □ 주간기술동향 ○ AI 텍스트 데이터 마이닝과 저작권 보호 기술 - AI 기반 텍스트 데이터 마이닝 기술이 빠르게 발전하면서, 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 확대되고 있으며, 생성형 AI(Generative AI)가 기존 텍스트를 학습하고 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생산하는 과정에서 저작권 문제가 중요한 이슈로 대두되고 있음. - AI가 웹사이트, 전자문서, 연구 논문, 도서, 뉴스 기사 등 다양한 출처에서 데이터를 학습하는 과정에서 저작권 보호된 자료를 포함할 가능성이 높아지며, 이에 따라 AI가 생성한 콘텐츠가 기존 저작물과 얼마나 유사한지를 평가하는 것이 핵심 논점이 되고 있음. - 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 텍스트 데이터 마이닝과 관련된 저작권 침해 가능성을 분석하고, 이를 방지하기 위한 세 가지 기술적 대응 방법에 대해 알아봄 ※ (주제어) AI 텍스트 데이터 마이닝, AI 기반 텍스트 데이터 마이닝, 생성형 AI, 대규모 언어 모델, LLM, 콘텐츠, 텍스트, 전자문서, 연구 논문, 도서, 뉴스 기사, 저작권 보호, 저작권 침해 
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