한국저작권위원회

ISSN 2983-1954 (Online)

□ 창작자와 AI 기업 간 저작권 갈등 심화 속 창작물 활용을 위한 새로운 상생 모델의 등장

 ○ 크리에이티브 커먼즈, CC 시그널(CC Signals) 프레임워크 공개

  - AI 훈련을 둘러싼 창작자-기업 간 갈등이 심화되는 가운데, 크리에이티브 커먼즈(Creative Commons)가 상호호혜적 데이터 활용을 위한 CC 시그널(CC Signals) 프레임워크를 발표했다. 이 시스템은 기존 CC 라이선스가 저작권 적용 창작물에만 제한되는 한계를 극복해, 저작권 범위를 벗어나는 AI 훈련 영역에서도 창작자들이 세밀한 활용 조건을 설정할 수 있도록 설계됐다. CC 시그널은 크레딧(출처 표기), 직접 기여(금전적 보상), 생태계 기여(커뮤니티 지원), 개방(AI 시스템 공개) 네 가지 신호를 조합해 활용하며, robots.txt와 HTTP 헤더를 통한 기계 판독 가능한 메타데이터로 구현될 예정이다. 

※ (주제어) 크리에이티브 커먼즈, CC 시그널, CC 라이선스, robots.txt, HTTP 헤더, 메타데이터

□ 구글 AI 오버뷰 도입 후 미디어업계 트래픽 감소와 대응 전략 현황

 ○ 구글 AI 오버뷰, AI 요약 기능이 바꾼 검색 환경과 미디어업계 생존 전략

  - 구글이 2024년 5월 AI 오버뷰를 정식 출시한 지 1년 후, 미디어업계는 전례 없는 트래픽 감소를 경험하고 있다. 2025년 5~6월 Digital Content Next 조사에서 19개 회원사의 구글 검색 참조 트래픽이 최소 1%에서 최대 25%까지 감소했으며, CNN은 30%, Business Insider와 HuffPost는 40% 하락을 기록했다. AI 오버뷰는 현재 전체 검색의 20%에서 노출되고 있으며, AI 요약을 본 사용자의 링크 클릭 가능성이 50% 감소하는 제로클릭 검색 패턴이 확산되고 있다. 업계에서는 이에 맞설수 있는 기술 개발과 구독 모델 플랫폼화 전략 추진 등 다각적인 대응에 나서고 있다.

※ (주제어) 구글 AI 오버뷰, 글 검색 참조 트래픽, AI 오버뷰, 제로클릭

□ AI 산출물 급증에 따른 소셜 플랫폼의 정책적 대응 현황과 관리 체계 변화

 ○ 소셜 플랫폼의 AI 콘텐츠 관리: 차별화된 접근법과 균형점 모색

  - 생성형 AI 기술의 대중화로 다양한 AI 산출물이 급증하면서 주요 소셜 미디어 플랫폼들이 기존 콘텐츠 조절 정책의 한계를 인식하고 새로운 관리 체계 구축에 나섰다. 각 플랫폼들은 틱톡의 정책 완화와 창의성 우선주의, 유튜브의 차등적 라벨링과 창작자 중심 접근법, 구글의 품질 중심 E-E-A-T 기반 평가, 블루스카이의 사용자 선택형 분산 조절 등 서로 다른 철학과 기술적 해결책으로 최적의 대응 방안을 모색한다. 결국 AI 산출물에 대한 투명성 확보와 창의적 활용 촉진 간의 균형점을 찾는 것이 향후 모든 플랫폼이 풀어야 할 핵심 과제가 될 전망이다.

※ (주제어) AI 산출물, 틱톡, 유튜브, 구글, 블루스카이

□ 디지털 시대의 문화유산 관리: 효과적인 라이선스 체계와 기술 활용 방안

 ○ 문화유산 디지털화와 접근성 확대: 라이선스 체계와 자산 관리 전략

  - 문화유산 기관의 디지털화는 콘텐츠 접근성과 재사용성 향상을 위한 핵심 과제다. 이를 위해 공용 저작권 표시(Public Domain Mark, PDM), 개방형 라이선스(Open License), 권리 표시 시스템(Rights Statement System) 등 적절한 라이선스 체계 선택이 필수적이다. 국제 이미지 상호운용 프레임워크(International Image Interoperability Framework, IIIF) 기반 이미지 제공 도구, 디지털 자산 관리(Digital Asset Management, DAM) 시스템, 시도크-개념 참조모델(CIDOC-CRM)과 같은 메타데이터 표준화 도구는 중요한 기술적 기반을 제공한다. 

※ (주제어) 라이선스 체계, 공용 저작권 표시, PDM, 개방형 라이선스, 권리 표시 시스템, 국제 이미지 상호운용 프레임워크, IIIF, 디지털 자산 관리 시스템, DAM 시스템, 시도크-개념 참조모델, CIDOC-CRM

□ 디지마크, 1초 길이 오디오 클립에서도 정확하게 식별 가능한 워터마크 기술 개발

 ○ 생성형 AI 확산으로 인한 음악 산업의 보상 불투명성과 신뢰 약화

  - 생성형 AI가 기존 음원을 학습하는 과정에서 원저작자의 기여를 명확히 추적하기 어려워 저작권료 지급 누락이나 지연이 발생하고 있으며, 이는 창작자의 권익 보호를 어렵게 만드는 주요 요인으로 지적된다. 더불어 보이스 클로닝이나 무단 리믹스는 콘텐츠의 출처와 진위를 흐려 유통 신뢰를 약화시키고 있다. 이러한 상황에서 최근 디지마크(Digimarc)는 AI 생성 오디오와 다양한 디지털 환경에서의 저작권 보호를 위해 차세대 오디오 워터마킹 기술을 선보였다. 이 기술은 짧은 오디오 클립에서도 정확한 식별이 가능하다.  

※ (주제어) 디지마크, 워터마크 기술, AI 생성 오디오, 오디오 워터마킹 기술

□ 주간기술동향

 ○ 공간과 동작의 디지털 재현 기술

  - 로보틱스, 자율주행차 등 물리적 세계와 직접 상호작용하며 과업을 수행하는 피지컬 AI (Physical AI) 기술이 산업 전반의 핵심 기술로 부상하고 있다. 본 보고서는 현실의 데이터를 활용하여 물리적으로 안정적인 가상 세계를 구축하는 두 가지 핵심 기술 사례를 심층적으로 분석하고자 한다. 첫 번째는 여러 장의 2D 이미지로부터 사실적인 3D '환경'을 재구성하는 뉴럴 렌더링 기술이며, 두 번째는 실제 인간의 영상에서 복잡한 '동작'을 추출하여 시뮬레이션된 캐릭터에 적용하는 하이브리드 모방 학습 기술이다. 이 두 사례를 통해 피지컬 AI의 학습 패러다임을 혁신하는 최신 기술 동향을 탐색한다.

※ (주제어) 피지컬 AI, 뉴럴 렌더링 기술, 하이브리드 모방 학습 기술

한국저작권위원회가 창작한 저작권 이슈 브리프(2025-8-4호) 저작물은
"공공누리" 출처표시-상업적 이용금지-변경금지 조건에 따라 이용할 수 있습니다.