공명(Resonance)

38. 생성형 AI와 저작권 ｜ 데이터의 권리와 창작의 미래

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 때한 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 ..

AI는 예술을 창작하지만, 미를 느끼지 못합니다. 생성형 인공지능의 기술 구조와 예술철학의 관점에서 인간 창의성과 기계 창조의 차이를 탐구합니다. AI가 만들어내는 예술의 구조오늘날의 AI는 더 이상 단순한 계산기가 아닙니다. 생성형 인공지능(Generative AI)은 인간의 창의 영역이었던 예술을 직접 만들어내고 있습니다. 이미지 생성 모델인 Diffusion이나 GAN(Generative Adversarial Network)은 노이즈에서부터 새로운 형태를 ‘창조’합니다. DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 모델은 수백만 개의 예술작품을 학습하여 전혀 새로운 이미지를 만들어냅니다. 그러나 이 창조는 감정의 산물이 아니라, 통계적 연산의 결과입니다. AI는 형태를 이..

AI는 이제 인간의 창의성을 모방하고 확장하는 존재로 진화했습니다. 트랜스포머와 강화학습 기술을 중심으로, 생성형 인공지능의 창의성과 인간적 의미의 차이를 탐구합니다. 생성형 AI의 등장과 창의성의 재정의인공지능은 단순한 데이터 분석기를 넘어, 인간의 창작 영역에 진입했습니다. DALL·E, Midjourney, GPT-4와 같은 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 다양한 분야에서 결과물을 만들어내고 있습니다. 이러한 AI의 핵심 기술은 트랜스포머(Transformer) 구조입니다. 이 모델은 언어와 시각 데이터를 벡터 공간으로 변환하여, 각 요소 간의 관계를 수학적으로 계산합니다. 그 결과 AI는 ‘다음에 올 가능성이 가장 높은 결과’를 예측하며 인간이 만든 ..