생성형 AI 기술이 여러 분야에 적용되면서 저작권 문제가 수면 위로 떠올랐습니다.
생성형 AI기술의 발전으로 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠가 자동으로 생성되는 시대가 열렸습니다.
이러한 기술의 편리함 뒤에는 데이터 원제작자들의 저작권 침해 문제라는 심각한 문제가 존재합니다.
생성형 AI가 학습하는 과정에서 인터넷에 공개된 수많은 자료를 무단으로 활용하는 경우가 많아,
데이터 원제작자들의 권리 침해가 발생할 수 있기 때문인데요.
OpenAI가 개발한 GPT-3.5에는 인터넷에서 크롤링의 방식으로 수집한 데이터 4,100억개, 논문·보고서 등 웹텍스트 190억개,
인터넷 기반의 말뭉치 670억 개, 위키피디아 등 인터넷 사전 정보 30억 개의 학습데이터가 사용된 것으로 알려졌습니다.
이처럼 AI가 학습하는 데이터에는 저작물이 상당수 포함되어 있으며,
특히 생성형 AI의 경우 텍스트, 이미지 등을 생성하기 위하여 그와 관련된 저작물을 대규모로 학습하고 있다고 합니다.
생성형 AI는 방대한 양의 데이터셋을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
문제는 이러한 데이터셋에 포함된 자료들이 원저작자의 허락 없이 사용될 때 발생합니다.
예를 들어, AI가 작가의 글이나 예술가의 그림을 학습한 후 비슷한 스타일로 새로운 작품을 생성한다면,
그 과정에서 원제작자의 창작물이 무단으로 복제되고, 원저작자의 권리가 침해될 수 있습니다.
이러한 침해는 원제작자에게 경제적 손실을 초래할 뿐만 아니라, 창작 의욕을 저하시킬 우려도 있습니다.
저작권 침해를 방지하기 위한 다양한 방안 중 하나로 비가시성 워터마크의 사용이 주목받고 있습니다.
비가시성 워터마크는 눈에 보이지 않지만, 디지털 콘텐츠에 삽입되어 그 출처를 확인할 수 있게 해주는 기술인데요.
이 기술을 통해 AI가 학습하는 데이터셋에 워터마크를 삽입하면, 원제작자의 권리가 보호될 수 있습니다.
AI가 생성한 콘텐츠에 워터마크가 삽입된 콘텐츠가 포함된다면, 비가시성 워터마크의 정보를 검출하여 저작권 침해 여부를 판별할 수 있게 됩니다.
이로써 비가시성 워터마크의 도입은 데이터 원제작자와 AI 개발자 간의 신뢰를 형성하는 데도 도움이 됩니다.
워터마크를 통해 원제작자의 권리를 보장받으면서도, AI 개발자는 법적 문제 없이 데이터를 활용할 수 있기 때문입니다.
또한, 워터마크 기술은 저작권 분쟁 발생 시 법적 증거로 활용될 수 있어, 창작물의 보호와 공정한 이용을 동시에 추구할 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다다.
또한 비가시성 워터마크를 콘텐츠에 삽입하면, 생성형 AI가 비가시성 워터마크가 포함된 콘텐츠는 활용하지 않게 할 수 있습니다.
콘텐츠의 품질은 저하시키지 않으면서도 디지털 코드가 삽입되어 AI는 저작권을 알아볼 수 있기에,
콘텐츠가 AI에 활용되지 않을 원제작자의 권리를 보호할 수 있습니다.
SaForus 비가시성 워터마크는 눈에 보이지 않는 워터마크로 콘텐츠의 시청각적 방해요소 없이 저작권을 보호할 수 있습니다.
또한 비가시성 워터마크 속에 식별 정보를 포함하여 유출 시, 유출자를 추적할 수 있는 기능을 제공하는데요.
콘텐츠의 N차촬영이나 편집 등에도 마크애니 비가시성 워터마크가 유지되어 내구성과 영속성을 자랑합니다.
생성형 AI의 발전은 창작의 새로운 가능성을 열어주었지만, 그 이면에는 데이터 원제작자의 저작권 침해라는 문제가 자리하고 있습니다.
자신의 작품을 보호하기 위해서는 비가시성 워터마크를 도입하는 것을 고려해야 합니다.
기존의 워터마크는 쉽게 제거되거나 잘릴 수 있지만 비가시성 워터마크는
작품을 편집하더라도 유지되기 때문에 저작권을 증명할 수 있기 때문입니다.
이러한 워터마크 기술은 저작권 보호와 공정한 데이터 활용을 동시에 가능하게 하며,
창작자와 AI 개발자 모두에게 이익이 되는 상생의 길을 제시할 수 있을 것 입니다.
참고 : 문화정보 이슈리포트2023-2호 | 생성형 AI 관련 저작권 쟁점과 대응 방안 | 신용우 변호사
https://news.mtn.co.kr/news-detail/2023121517113896520 생성 AI시대, 저작권 문제 어떻게..."대안은 워터마크"
생성형 AI 기술이 여러 분야에 적용되면서 저작권 문제가 수면 위로 떠올랐습니다.
생성형 AI기술의 발전으로 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠가 자동으로 생성되는 시대가 열렸습니다.
이러한 기술의 편리함 뒤에는 데이터 원제작자들의 저작권 침해 문제라는 심각한 문제가 존재합니다.
생성형 AI가 학습하는 과정에서 인터넷에 공개된 수많은 자료를 무단으로 활용하는 경우가 많아,
데이터 원제작자들의 권리 침해가 발생할 수 있기 때문인데요.
OpenAI가 개발한 GPT-3.5에는 인터넷에서 크롤링의 방식으로 수집한 데이터 4,100억개, 논문·보고서 등 웹텍스트 190억개,
인터넷 기반의 말뭉치 670억 개, 위키피디아 등 인터넷 사전 정보 30억 개의 학습데이터가 사용된 것으로 알려졌습니다.
이처럼 AI가 학습하는 데이터에는 저작물이 상당수 포함되어 있으며,
특히 생성형 AI의 경우 텍스트, 이미지 등을 생성하기 위하여 그와 관련된 저작물을 대규모로 학습하고 있다고 합니다.
생성형 AI는 방대한 양의 데이터셋을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
문제는 이러한 데이터셋에 포함된 자료들이 원저작자의 허락 없이 사용될 때 발생합니다.
예를 들어, AI가 작가의 글이나 예술가의 그림을 학습한 후 비슷한 스타일로 새로운 작품을 생성한다면,
그 과정에서 원제작자의 창작물이 무단으로 복제되고, 원저작자의 권리가 침해될 수 있습니다.
이러한 침해는 원제작자에게 경제적 손실을 초래할 뿐만 아니라, 창작 의욕을 저하시킬 우려도 있습니다.
저작권 침해를 방지하기 위한 다양한 방안 중 하나로 비가시성 워터마크의 사용이 주목받고 있습니다.
비가시성 워터마크는 눈에 보이지 않지만, 디지털 콘텐츠에 삽입되어 그 출처를 확인할 수 있게 해주는 기술인데요.
이 기술을 통해 AI가 학습하는 데이터셋에 워터마크를 삽입하면, 원제작자의 권리가 보호될 수 있습니다.
AI가 생성한 콘텐츠에 워터마크가 삽입된 콘텐츠가 포함된다면, 비가시성 워터마크의 정보를 검출하여 저작권 침해 여부를 판별할 수 있게 됩니다.
이로써 비가시성 워터마크의 도입은 데이터 원제작자와 AI 개발자 간의 신뢰를 형성하는 데도 도움이 됩니다.
워터마크를 통해 원제작자의 권리를 보장받으면서도, AI 개발자는 법적 문제 없이 데이터를 활용할 수 있기 때문입니다.
또한, 워터마크 기술은 저작권 분쟁 발생 시 법적 증거로 활용될 수 있어, 창작물의 보호와 공정한 이용을 동시에 추구할 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다다.
또한 비가시성 워터마크를 콘텐츠에 삽입하면, 생성형 AI가 비가시성 워터마크가 포함된 콘텐츠는 활용하지 않게 할 수 있습니다.
콘텐츠의 품질은 저하시키지 않으면서도 디지털 코드가 삽입되어 AI는 저작권을 알아볼 수 있기에,
콘텐츠가 AI에 활용되지 않을 원제작자의 권리를 보호할 수 있습니다.
SaForus 비가시성 워터마크는 눈에 보이지 않는 워터마크로 콘텐츠의 시청각적 방해요소 없이 저작권을 보호할 수 있습니다.
또한 비가시성 워터마크 속에 식별 정보를 포함하여 유출 시, 유출자를 추적할 수 있는 기능을 제공하는데요.
콘텐츠의 N차촬영이나 편집 등에도 마크애니 비가시성 워터마크가 유지되어 내구성과 영속성을 자랑합니다.
생성형 AI의 발전은 창작의 새로운 가능성을 열어주었지만, 그 이면에는 데이터 원제작자의 저작권 침해라는 문제가 자리하고 있습니다.
자신의 작품을 보호하기 위해서는 비가시성 워터마크를 도입하는 것을 고려해야 합니다.
기존의 워터마크는 쉽게 제거되거나 잘릴 수 있지만 비가시성 워터마크는
작품을 편집하더라도 유지되기 때문에 저작권을 증명할 수 있기 때문입니다.
이러한 워터마크 기술은 저작권 보호와 공정한 데이터 활용을 동시에 가능하게 하며,
창작자와 AI 개발자 모두에게 이익이 되는 상생의 길을 제시할 수 있을 것 입니다.
참고 : 문화정보 이슈리포트2023-2호 | 생성형 AI 관련 저작권 쟁점과 대응 방안 | 신용우 변호사
https://news.mtn.co.kr/news-detail/2023121517113896520 생성 AI시대, 저작권 문제 어떻게..."대안은 워터마크"