한국저작권위원회

ISSN 2983-1946 (Online)

□ AI 이미지 검증 기술 심층 분석, C2PA부터 영지식 증명까지

  - 생성형 AI 기술의 고도화는 현실과 구분이 어려운 이미지의 확산을 이끌었으나, 이는 가짜 뉴스를 통한 사회적 혼란과 저작권 침해라는 법적 불확실성을 동시에 야기하며 디지털 콘텐츠 생태계의 신뢰 기반을 위협하고 있다. 이러한 위기에 대응하여 기술적 해결책 역시 다층적으로 진화하고 있다. 이미지의 출처와 이력을 기록하는 콘텐츠 자격 증명, 원본 데이터의 노출 없이 무결성을 입증하는 영지식 증명, 그리고 생성 모델 고유의 흔적을 학습해 위작을 판별하는 딥러닝 탐지 모델이 대표적이다. 더 나아가 최근 산업계의 전략은 단순한 사후 검증을 넘어, 생성 단계에서부터 저작권 침해를 예방하는 기술을 도입하거나 윤리적 데이터셋을 활용하는 근본적인 패러다임 전환을 모색하고 있다. 본 보고서는 이 핵심적인 변화의 구조와 의미를 분석하고, 지속 가능한 디지털 생태계의 기술적 전제 조건을 고찰한다.

※ (주제어) 생성형 AI 기술, AI 이미지 검증 기술, 콘텐츠 자격 증명, 영지식 증명, 딥러닝 탐지 모델

□ IETF와 어도비, AI 학습 제어를 위한 기술 표준화 주도

  - 인공지능 기술의 발전이 대규모 데이터 확보 경쟁으로 이어지면서, 인터넷상의 콘텐츠를 무단으로 수집하는 스크래핑 관행이 주요 저작권 현안으로 부상했다. 기존의 robots.txt 프로토콜은 법적 구속력의 부재와 비표준 접근 제한 방식의 난립으로 인해 AI 스크레이퍼를 통제하는 데 명백한 한계를 보이고 있다. 이러한 기술적 공백을 메우기 위해, 창작자의 의사를 AI에 명확하게 전달하려는 기술 표준화 노력이 본격화되고 있다. 현재 이러한 움직임은 IETF가 주도하는 개방형 프로토콜 표준 제정과, 어도비의 '콘텐츠 자격 증명' 기술 및 산업 연합체를 통해 파일 자체에 선호도를 기록하는 선제적 솔루션 확산이라는 두 가지 핵심 흐름으로 나타나고 있다. 본 보고서는 IETF의 공공적 표준화와 어도비의 산업적 해결책을 중심으로, AI 시대의 콘텐츠 권리를 기술적으로 보호하려는 최신 동향을 분석한다.

※ (주제어) robots.txt 프로토콜, 개방형 프로토콜 표준 제정, 어도비, 콘텐츠 자격 증명

□ AI 이미지 생성 확대에 따른 논쟁과 저작권 보호 기술의 발전 현황

  - 2025년 2월 크리스티 경매에서 열린 ‘Augmented Intelligence’ AI 아트 전시는 전통적인 미술 전시 형식을 차용해 생성형 이미지들을 선보였다. 그러나 일부 예술가들은 전시에 포함된 AI 산출물이 자신들의 스타일이나 이미지를 무단 학습한 결과물이라고 주장하며, 생성형 AI 산출물의 저작권 귀속 문제와 데이터 출처의 투명한 기준 마련을 요구하였다. 이러한 논의가 이어지는 가운데 최근 주목받는 CDI(Copyrighted Data Identification) 기술은 모델 학습 과정에서 특정 저작물이 포함되었는지를 판별하는 통계 기반 분석 기법이다. 특히 이미지가 AI 학습에 활용되었는지를 창작자가 입증하기 어려웠던 기존 한계를 보완하며, 창작자 권리 보호를 위한 기술적 기반으로 평가 받는다.

※ (주제어) 저작권 보호 기술, CDI 기술

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