한국저작권위원회

ISSN 2983-1954 (Online)

□ AI·양자컴퓨팅 융합 상업용 음악 제작…창작 도구 확장 본격화

 ○ 양자컴퓨팅 AI 음악 플랫폼 상용화

  - 영국 기술 스타트업 모스(Moth)가 핀란드 양자컴퓨터 기업 IQM, 전자음악 아티스트 일라(ILĀ)와 협업하여 세계 최초의 양자컴퓨팅 기반 AI 음악프로젝트 ‘Recurse’를 상업적으로 발표했다.

  - 이 프로젝트는 기존 AI 음악 도구들의 대용량 데이터 의존 방식과 차별화하여 창작자가 직접 제공한 소규모 원본 음원만을 활용하는 새로운 접근법을 제시한다.

  - 양자컴퓨팅 기술이 연구 영역에서 소비자 창작 도구로 확산되며 기존 예측 기반 AI와 달리 가능성 기반의 생성 방식을 구현하고있다.

  - 또한 창작자들의 AI 투명성 요구 증가와 함께 양자컴퓨팅 기반 저작권 추적 기술 연구가 진행되어 기술 발전과 창작자 보호를 동시에 추구하는 산업 생태계 구축 방향이 제시되고 있다.

※ (주제어) AI 음악 도구, 양자컴퓨팅 AI 음악 플랫폼, 양자컴퓨팅 기반 AI 음악프로젝트, Recurse, AI 투명성, 양자컴퓨팅 기반 저작권 추적 기술 연구, Moth, IQM, ILĀ

□ [사례분석] AI 음악 확산 속, 저작권 보호 위해 기술적 대응 나선 스트리밍 플랫폼

 ○ 스트리밍 사기 차단과 권리자 보호를 위한 기술 기반 대응 강화 움직임

  - AI를 통해 생성한 음악이 스트리밍 플랫폼에서 급속히 확산되면서 저작권 침해와 스트리밍 사기 문제가 심화되는 가운데, 프랑스 스트리밍 플랫폼 디저(Deezer)가 업계 최초로 AI 생성 콘텐츠 라벨링 정책을 도입하며 기술적 대응에 착수했다.

  - 디저는 플랫폼 내 신규 업로드 트랙의 20%가 AI 생성 음악으로 탐지되고 이 중 70%가 가짜 스트리밍을 통해 사기적으로 활용되고 있다는 분석 결과를 바탕으로, AI 탐지 기술과 알고리즘 가시성 제한을 결합한 종합적 관리 시스템을 구축하였다.

  - 이러한 접근은 단순한 콘텐츠 차단을 넘어 투명성 제고와 창작자 권익 보호를 동시에 추구하는 새로운 플랫폼 운영 방식으로 평가되며, 향후 음악 산업의 AI 대응 전략에 중요한 참고 사례가 될 것으로 전망된다.

※ (주제어) AI 음악, AI 생성 음악, 스트리밍 플랫폼, 스트리밍 사기 문제, 스트리밍 사기 차단, 저작권 보호, 저작권 침해, Deezer, AI 생성 콘텐츠 라벨링 정책

□ AI 저작권 대응 전략의 분화 양상…강경 법적 대응 Vs 라이선싱 계약 통한 상생

 ○ AI 통합을 둘러싼 전략적 분화, 대응 분주

  - 생성형 AI 기술의 급속한 확산으로 콘텐츠 제작 방식이 효율화 되는 가운데, 일부 AI의 무단 콘텐츠 스크래핑으로 인한 저작권 침해 문제가 전 세계적으로 심화되고 있다.

  - BBC의 법적 조치, 디즈니·유니버설의 미드저니를 대상으로 한 소송 등 주요 미디어 기업들이 강경 대응에 나서는 반면, AP통신·파이낸셜타임스는 오픈AI와의 라이선싱 계약을 통해 상생 모델을 모색하고 있어 업계 내 대응 전략이 양극화되고 있다. 

※ (주제어) 생성형 AI 기술, AI 저작권, 무단 콘텐츠 스크래핑, 저작권 침해 문제, BBC, 디즈니, 유니버설, 미드저니, AP통신, 파이낸셜타임스, 오픈AI

□ 플랫폼 내장형 AI 영상 편집 서비스의 확산과 크리에이터 권익 보호 과제

 ○ 생성형 영상 편집 기능의 소셜 플랫폼 직접 통합

  - 메타와 구글이 각각 Restyle과 Veo3를 자사 플랫폼에 통합하며 단편 영상 시장의 AI 경쟁이 본격화되고 있다.

  - Restyle은 인스타그램 등에서 영상을 다양한 스타일로 변환하며, Veo3는 텍스트 프롬프트만으로 영상과 음성을 포함한 콘텐츠를 제작할 수 있다.

  - 이로써 외부 소프트웨어 없이 플랫폼 내에서 일원화된 제작 환경이 구축되고, 사용자는 기술 없이도 다양한 효과를 구현할 수 있게 됐다.

  - 그러나 구글이 유튜브 영상 200억 개를 AI 학습 훈련에 활용했다는 보도가 나오며, 사전 동의 없는 데이터 수집과 저작권 침해 우려도 함께 확산 중이다.

  - 디즈니와 유니버설의 공동 소송 등 법적 대응도 본격화되는 가운데, 플랫폼 기업들은 면책 조항과 워터마킹 기술로 책임을 분산하는 모습이다.

※ (주제어) 생성형 영상 편집 기능, 플랫폼 내장형 AI 영상 편집 서비스, 영상, 음성, 텍스트 프롬프트, AI 학습 훈련, 데이터 수집, 저작권 침해, 메타, Restyle, 구글, Veo3, 디즈니, 유니버설

□ 자연어 기반 멀티모달 AI 확산, 음성·비전 통합형 생성기술의 범용화 움직임

 ○ 자연어 기반 멀티모달 AI의 진화와 응용 확산

  - 최근 자연어를 중심으로 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 정보를 통합 처리하는 멀티모달 AI 기술이 빠르게 확산되고 있다.

  - 사용자는 일상 언어로 명령만 내리면 앱, 영상, 디자인 등 다양한 결과물을 AI가 자동 생성하는 시대가 도래하고 있으며, 이러한 기술은 전문성과 대중성의 경계를 허무는 전환점으로 평가된다.

  - 다만, 데이터 편향성과 저작권 침해 가능성, 정보 왜곡에 따른 판단 오류 등 기술의 신뢰성과 윤리성에 대한 우려도 함께 제기되고 있다.

  - 특히 다양한 콘텐츠가 결합된 생성물의 경우, 창작자 권리 보호와 침해 판단 기준이 모호해질 수 있다는 문제가 제기되고 있다. 

※ (주제어) 멀티모달 AI 기술, 자연어 기반 멀티모달 AI, 음성·비전 통합형 생성기술, 자연어, 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 저작권 침해, 창작자 권리 보호

□ 주간기술동향

 ○ AI 생성 이미지의 저작권 보호 및 감지 최신 기술 사례 분석

  - 현재 AI 이미지 생성 기술은 학습 데이터를 추적하거나 필터링하는 메커니즘이 부족해 저작권 침해에 취약하다.

  - 본 보고서에서는 생성형 AI 이미지 저작권 문제를 해결하기 위한 두 가지 최신 기술을 분석한다.

  - ① 추론 시점 저작권 보호 기술 'Guardians of Generation'과 ② 다중모달 감식 시스템 'FakeScope’이다.

※ (주제어) AI 이미지 생성 기술, AI 생성 이미지, 학습 데이터, 생성형 AI 이미지 저작권 문제, 저작권 보호, 저작권 감지, Guardians of Generation, FakeScope

한국저작권위원회가 창작한 저작권 이슈 브리프(2025-7-1호) 저작물은
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