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저작권 산업기술 동향
| 제목 | 저작권 이슈 브리프(2025-3-4호) | ||
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| 담당부서 | 심의산업통계팀 전상홍 | 등록일 | 2025-03-28 |
| 첨부문서 | |||
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ISSN 2983-1954 (Online)
□ 클린 데이터 기반 AI 비디오 기술 개발 현황과 저작권 산업 영향 ○ 저작권 준수 AI 비디오 생성 기술의 콘텐츠 산업 활용 가능성 - AI 비디오 생성 기술의 빠른 발전이 전망되는 가운데, 저작권 침해 문제가 산업 전반의 도전 과제로 부상함. - 이에 아스테리아와 문밸리는 100% 라이선스된 콘텐츠로만 훈련된 마레이 모델을 개발하여 기술과 윤리의 균형을 모색하는 혁신적 접근법을 제시함. - 마레이는 단순한 텍스트 투 비디오를 넘어 카메라 움직임과 객체 모션 제어 등 세밀한 기능을 제공하며 전문 영화 제작자들의 요구를 충족시키고 있음. - 이러한 윤리적 AI 모델은 할리우드 제작사와 광고 대행사가 법적 위험 없이 제작 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공함. - AI 윤리 표준화 노력과 함께, 클린 데이터 기반 AI는 시장 진입 장벽을 낮추고 문화적 다양성을 증진하는 지속가능한 저작권 생태계의 기반을 마련하고 있음. ※ (주제어) AI 비디오 생성 기술, 클린 데이터 기반 AI 비디오 기술, 아스테리아, 문밸리, 콘텐츠 산업, 저작권 산업, 콘텐츠, 저작권 침해 문제 □ 디지털 시대의 저작권 보호와 콘텐츠 활용 간 균형 ○ EU, CDSM 지침 발표… 퍼블릭도메인 콘텐츠에 대한 접근성 확장 전망 - 디지털 시대 접어들면서 퍼블릭도메인(public domain) 콘텐츠에 대한 명확한 법적·산업적 정의가 부재하여 갈등이 발생하고 있음. 유럽연합(EU)의 디지털 단일 시장 저작권(CDSM) 지침은 퍼블릭도메인 시각 예술 작품의 디지털 복제물에 대한 저작권 보호를 배제함으로써 활용 가능성을 확대함. 산업계는 문화유산기관(CHIs)과 협력을 강화하고 블록체인과 AI 기술을 도입하여 콘텐츠 관리 효율성을 높이고 있으며, 이러한 노력을 통해 퍼블릭도메인 콘텐츠의 사회적 가치 증대와 지속 가능한 경제적 이익 창출을 동시에 추구하고 있음 ※ (주제어) 유럽연합, EU, 문화유산기관, CHIs, 블록체인, AI, 콘텐츠, 퍼블릭도메인 콘텐츠, 시각 예술 작품, 디지털 복제물, 디지털 단일 시장 저작권, CDSM, 저작권 보호 □ 제미나이 2.0 플래시의 워터마크 제거 기능에 저작권 보호 논란 확산 ○ 콘텐츠 생성을 너머 편집과 복원 영역으로 확장하는 생성형 AI - 2025년 3월 구글이 공개한 제미나이 2.0 플래시의 워터마크 제거 기능은 디지털 콘텐츠 저작권 보호에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 있음. - 이 AI 모델은 게티이미지와 같은 스톡 이미지 서비스의 워터마크를 효과적으로 제거하고 자연스럽게 복원하는 능력을 갖추었으며, 더 나아가 ‘AI로 편집됨’ 표시까지 제거할 수 있어 저작권 보호 체계의 근본적인 취약점을 드러내고 있음. - 생성형 AI가 단순 콘텐츠 생성을 넘어 편집과 복원 영역으로 확장됨에 따라, 저작권 보호 강화와 AI 콘텐츠 진위 식별을 위한 보다 정교한 제도적·기술적 대응이 요구되고 있음 ※ (주제어) 생성형 AI, 콘텐츠, 워터마크, 구글, 게티이미지, 제미나이 2.0 플래시, AI 콘텐츠 진위 식별, 저작권 보호 □ 계속되는 AI 학습 데이터 저작권 문제… ‘시장 기반 라이선스 모델’이 대안 될까 ○ 생성형 AI 시대의 데이터 라이선싱 패러다임 전환 - 생성형 AI의 확산으로 콘텐츠 저작권을 둘러싼 법적 분쟁이 급증하는 가운데, 기존 웹 스크래핑 방식에서 라이선스 기반 접근법으로의 전환이 가속화되고 있음. - 뉴스코퍼레이션-오픈AI 간 대형 계약 체결 등 개별 라이선싱이 확산되고 있으나, 거래 비용과 접근성 문제로 인해 집단 라이센싱 메커니즘의 필요성이 대두됨. - CCC, DPA 등 중개 조직의 등장과 함께 합성 데이터, AI 웹 크롤러 접근 관리 시스템 등 기술 기반 혁신 솔루션도 개발 중임 ※ (주제어) 생성형 AI, 웹 스크래핑 방식, 라이선스 기반 접근법, 뉴스코퍼레이션, 오픈AI, 시장 기반 라이선스 모델, 집단 라이센싱 메커니즘, AI 학습 데이터 저작권 문제 □ 음악 저작권 시장 성장을 위한 음악 메타데이터의 표준화 필요성 ○ 창작자와 플랫폼, 이용자 모두에게 필수적인 음악 메타데이터 표준화 - 스트리밍 시장의 성장과 AI 기술 발전으로 음악 메타데이터의 중요성이 커지고 있지만, 부정확한 정보와 표준화 부족으로 저작권 관리와 저작권료 지급에 어려움이 발생하고 있다. - 특히, 정보의 누락과 오류로 인해 정당한 수익이 창작자에게 전달되지 않는 문제가 지속되고 있으며, 이는 음악 산업의 공정성과 효율성을 저해하는 주요 요인으로 지적된다. - 이러한 문제를 해결하기 위해 각국 정부와 기업들이 협력해 법적·기술적 개선을 추진하고 있으며, 데이터 표준화와 자동화 시스템 도입이 논의되고 있다. - 또한, 새로운 기술을 활용한 효율적 관리 체계 구축이 필요하다는 인식이 확산되고 있으며, 창작자와 기업 간의 협력을 강화하려는 움직임도 나타나고 있다. - 메타데이터의 표준화는 창작자 권리 보호뿐만 아니라 이용자 경험 향상, 음악 저작권 산업의 지속가능한 성장에도 기여할 것으로 기대됨 ※ (주제어) AI 기술, 스트리밍 시장, 음악 산업, 음악 저작권 산업, 음악 저작권 시장, 음악 메타데이터, 저작권료 □ 주간기술동향 ○ 학습 데이터 ‘추적’과 ‘삭제’를 통한 생성형 AI 저작권 보호 기술 - 최근 생성형 AI 모델의 학습 데이터를 기술적으로 ‘추적하거나 제거’할 수 있는 방법에 대한 관심이 높아지고 있음. - 이는 단순한 모델 성능 개선을 넘어, 학습 데이터에 대한 저작권자의 권리를 보호하고 통제할 수 있는 기술적 수단으로 간주되고 있음. - 생성형 AI와 저작권의 공존을 위한 핵심 기술 분야로 점차 부각되고 있는 상황임. - 본 보고서에서는 이러한 문제의식에 기반하여, 생성형 AI의 학습 데이터 관리 및 저작권 보호를 위한 두 가지 최신 기술 사례를 고찰함 ※ (주제어) 생성형 AI, 생성형 AI 저작권 보호 기술, 학습 데이터, 저작권 보호 
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