한국저작권위원회

ISSN 2983-1954 (Online)

□ 영국 미디어와 음악인들, AI 콘텐츠 '옵트아웃’ 정책에 공동 저항 움직임

 ○ 영국 주요 신문사, AI 활용 저작권법 개정 반대 공동 캠페인 진행

  - 영국 정부는 AI 개발 촉진을 위해 창작자가 명시적으로 반대하지 않는 한 AI 기업이 저작물을 훈련 데이터로 활용할 수 있는 '옵트아웃' 방식의 저작권법 개정을 제안함.

  - 이에 대응하여 뉴스 미디어 협회(NMA)가 주도한 'Make it Fair' 캠페인이 출범함.

  - 2025년 2월 25일, 데일리 메일, 더 타임스 등 주요 신문사들은 정부 협의 마감일에 맞춰 신문 1면 전체를 캠페인 메시지로 채우는 공동 행동을 전개함.

  - 이들은 웹사이트 메인 페이지에도 동일한 캠페인 메시지를 게시함.

  - NMA 최고경영자는 정부 제안이 콘텐츠 절도를 합법화하는 것이라고 비판했으나, 영국 정부는 창작 산업과 AI 산업 간 균형을 위해 저작권법 개정이 필요하다는 입장을 유지하고 있음

○ 영국 음악계, 무음 앨범 'Is This What We Want?'로 AI 저작권 보호 촉구

  - 영국 음악 산업은 정부의 AI 저작권 예외 제안에 강력히 반발하며 'Make it Fair' 캠페인과 연계한 창의적인 항의를 전개함.

  - 2025년 2월 25일, 엘튼 존, 폴 매카트니 등 1,000명의 뮤지션들이 무음 앨범 'Is This What We Want?'를 공동 발표함.

  - 이 앨범에는 노래나 연주가 없고 빈 스튜디오와 공연장 소음만 녹음되어 있으며, 각 트랙 제목을 연결하면 "영국 정부는 AI 기업에 이익을 주는 음악 절도를 합법화해서는 안 된다"는 메시지가 형성됨.

  - 음악 산업 협회 CEO는 정부 제안이 영국 음악 산업의 성장 기회를 약화시킬 것이라고 경고했으며, 소니, 유니버설, 워너 음악 등 주요 음악 회사들도 정부의 옵트아웃 정책에 반대 입장을 표명함

※ (주제어) 영국 미디어, 영국 주요 신문사, 뉴스 미디어 협회, NMA, 데일리 메일, 더 타임스, AI 콘텐츠, 옵트아웃, AI 활용 저작권법 개정 반대 공동 캠페인, Make it Fair, 영국 음악계, 영국 음악인, 엘튼 존, 폴 매카트니, 무음 앨범, Is This What We Want?, AI 저작권 보호

□ 구글 드라이브, 검색 가능한 비디오 트랜스크립트 기능 도입

 ○ 비디오 내 캡션을 텍스트로 변환하여 검색 기능 추가

  - 2025년 2월 24일, 구글 드라이브(Google Drive)가 비디오 콘텐츠를 위한 검색 가능한 트랜스크립트 기능을 출시함.

  - 동 기능은 비디오 내 캡션을 텍스트로 변환하여 사이드바에 표시하며, 사용자가 특정 단어나 문구를 검색하고 해당 부분으로 바로 이동할 수 있게 함.

  - 현재는 영어 음성 인식에 최적화되어 있으나 향후 다국어 지원이 계획되어 있음.

  - 동 기능은 청각 장애인과 비원어민의 접근성을 향상시키고, 교육, 기업, 연구 분야에서 정보 검색 효율성을 크게 높이는 기술 혁신으로 평가됨

※ (주제어) 구글 드라이브, 비디오 트랜스크립트, 비디오, 캡션, 텍스트

□ 애플의 고급 데이터 보호 중단이 영국 내 저작권 보호에 미치는 영향

 ○ 애플 데이터 보호 철회와 영국 디지털 저작권의 새로운 과제

  - 영국에서 애플이 고급 데이터 보호(ADP) 기능을 철회한 사례를 중심으로 클라우드 환경에서의 저작권 보호 문제를 분석함.

  - 영국 정부의 수사권한법(IPA)에 따른 조치로 종단간 암호화가 제한되면서 디지털 저작물의 보호 취약성이 증가함.

  - 이로 인해 창작자와 기업의 지식재산권 침해 위험이 확대되고, 국제적 저작권 보호의 형평성 문제가 발생함.

  - 중소기업과 디지털 콘텐츠 창작자들이 클라우드에 저장한 저작물의 안전성이 약화되어 무단 복제와 배포 위험이 커짐.

  - 이에 디지털 워터마킹 등 대체 기술 활용과 함께 저작권 보호와 법 집행 간 균형을 위한 정책적 논의가 필요함

※ (주제어) 디지털 워터마킹, 클라우드, 영국, 애플, 고급 데이터 보호, ADP, 수사권한법, IPA, 디지털 콘텐츠, 디지털 저작물, 지식재산권 침해, 저작권 보호

□ 인공지능 언어 처리 패러다임의 변화와 DLM 기술 분석

 ○ 병렬적 텍스트 생성 방식으로 효율성 높인 확산 기반 언어 모델

  - 확산 기반 언어 모델(DLM)은 기존 LLM과 달리 병렬적 텍스트 생성 방식을 통해 속도와 효율성을 크게 향상시킨 기술임.

  - 이 기술은 NVIDIA H100 GPU에서 초당 1,000개 이상의 토큰을 생성하며, 기존 모델 대비 10배 향상된 속도와 비용 효율성을 보여줌.

  - 기업 ‘인셉션’은 이를 활용한 ‘머큐리 코더’를 출시했고, DLM 기술을 API, 온프레미스, 엣지 배포 등 다양한 방식으로 제공하고 있음.

  - 향후 DLM은 향상된 추론 능력과 멀티모달 통합을 통해 언어 모델 개발의 패러다임을 변화시킬 것으로 전망됨

※ (주제어) 인공지능, 확산 기반 언어 모델, DLM, LLM, 인셉션, 머큐리 코더

□ 주간기술동향

 ○ AI 생성 이미지의 저작권 보호 자동화 기술: 침해 판별 및 출처 추적 기술

  - AI 생성 이미지가 기존 창작자의 작품을 참고하여 만들어질 경우, 원본 저작물과 유사한 결과물이 생성될 가능성이 높아 저작권 침해로 이어질 위험이 존재함.

  - 또한, AI가 특정 창작자의 스타일을 모방하거나 변형하는 과정에서 원작자의 권리가 보호되지 않으면 창작 활동의 지속성에 부정적인 영향을 미칠 수 있음.

  - 이에 본 보고서는 AI 생성 이미지의 저작권 보호를 위한 두 가지 기술적 접근법을 살펴봄.

  - AI 생성 이미지의 저작권 침해 여부를 판별하고 대응하는 CopyJudge 프레임워크와 AI 생성 이미지의 소스를 추적하고 저작권 귀속을 보장하는 Protect-Your-IP 기술에 대해 알아보도록 함

※ (주제어) 저작권 보호 자동화 기술, CopyJudge 프레임워크, Protect-Your-IP 기술, AI, 원본 저작물, AI 생성 이미지, 저작권 보호, 저작권 침해

한국저작권위원회가 창작한 저작권 이슈 브리프(2025-3-2호) 저작물은
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