생성형 AI와 저작권, 생성형 AI는 창작의 경계를 무너뜨립니다. 데이터의 권리, 저작권, 오리지널리티의 의미를 기술과 철학의 시선으로 해석합니다. AI가 예술을 배우는 순간, 인간은 창작의 의미를 다시 배우게 된다.
기계가 예술을 시작할 때
한 세기 전, 발터 벤야민은 “기계적 복제가 예술의 아우라를 변화시킨다”고 말했습니다. 오늘날 생성형 AI(Generative AI)는 아우라뿐 아니라 저작권과 창작 주체성 자체를 뒤흔들고 있습니다. 수십억 개의 이미지, 문장, 음악을 학습한 모델들은 몇 초 만에 그림을 그리고 소설을 쓰며 음악을 작곡합니다. 하지만 AI가 인간의 창작물로부터 배운다면, 그 결과물의 소유자는 누구일까요? 창작자일까요, 데이터 제공자일까요, 아니면 알고리즘 그 자체일까요?
기술과 갈등의 구조
생성형 AI는 대규모 학습 데이터셋에 의존합니다. 이 데이터는 주로 웹에서 수집되며, 혁신을 가속화하지만 영감과 모방의 경계를 흐리게 만듭니다. 예술가들은 저작권이 있는 작품을 학습에 사용하는 것이 “무단 이용”이라고 주장하는 반면, 개발자들은 “공정 이용(fair use)”—인간이 관찰을 통해 배우는 것과 같다고 말합니다. 이를 조정하기 위해 워터마크 삽입, 크레딧 프로토콜, 데이터 라이선스 모델 등의 새로운 제도가 등장하고 있습니다. 그러나 여전히 남는 질문은 이것입니다. “창작이 분산된 행위가 된다면, 소유권은 어디에 존재하는가?”
창작의 철학: 오리지널리티와 맥락
벤야민은 예술의 ‘아우라’를 시간과 공간의 유일성에서 찾았습니다. AI는 이 유일성을 해체하며, 무한한 변주를 즉석에서 만들어냅니다. 존 롤즈의 관점에서 본다면, 공정성은 혁신이 모두의 이익으로 작동할 때 실현됩니다. 즉, 데이터와 창작물을 소유한 소수가 아닌, 사회 전체가 창작의 혜택을 공유해야 한다는 것이죠. 결국 생성형 AI 논쟁은 창작을 사적 재산으로 볼 것인가, 아니면 공유된 인간의 대화로 볼 것인가의 문제입니다. AI는 오히려 우리에게 창작의 본질이 ‘소유’가 아니라 ‘맥락’임을 상기시킵니다.
공정한 창작 생태계를 향하여
생성형 AI는 도둑도, 구세주도 아닙니다. 그것은 우리의 가치관을 비추는 거울입니다. 문제는 기계가 창작하는 것을 막는 것이 아니라, 데이터에서 예술로 이어지는 모든 단계의 기여를 공정하게 인정하는 체계를 만드는 것입니다. 진정한 오리지널리티란 고립이 아니라 협력 속에서 피어나는 창조일지 모릅니다. AI가 인간에게서 배우듯, 이제 인간도 배워야 할 때입니다. “창조한다는 것은 무엇을 의미하는가”를.
