출처: MIT 기술 리뷰
지난 10월 말 뉴스코프(News Corp)는 인기 AI 검색 엔진인 퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)를 상대로 소송을 제기했다. 얼핏 보면 이는 이상해 보이지 않을 수도 있지만, 이는 결국 AI 개발자가 데이터 사용에 대한 귀속 제공, 동의 획득, 보상 지불을 요구하는 많은 사례 중 하나입니다. 그러나 이번 소송은 다르며 소송 중 가장 중요한 소송이 될 수 있습니다.
이 논쟁의 중심에는 AI 검색의 미래, 즉 웹 전반의 정보에서 콘텐츠를 추출하고 요약할 수 있는 챗봇이 있습니다. 인기가 높아짐에 따라 이러한 AI "답변 엔진"은 기존 검색 엔진을 대체하는 인터넷의 관문이 될 수 있습니다. 정보를 재현하도록 훈련된 일반 AI 챗봇과 달리(신뢰할 수 없는 경우가 많긴 하지만) Perplexity, Google의 Gemini 또는 새로 출시된 OpenAI의 SearchGPT와 같은 AI 검색 도구는 제3자 웹사이트에서 정보를 획득하고 재패키징하여 사용자에게 짧은 요약을 제공하도록 설계되었습니다. 연구 논문부터 Wikipedia 기사, YouTube 성적표에 이르기까지 다양한 소스에 대한 링크입니다. AI 시스템이 읽고 쓰는 작업을 수행하지만 정보는 외부에서 옵니다.
최상의 경우 AI 검색은 사용자 의도를 더 효과적으로 추론하고, 고품질 콘텐츠를 증폭시키며, 여러 소스의 정보를 통합할 수 있습니다. 그러나 AI 검색이 웹으로 향하는 주요 관문이 된다면 이미 취약한 디지털 경제에 영향을 미칠 것입니다. 현재 온라인 콘텐츠 제작은 광고, 구독, 기부, 판매 또는 브랜드 노출 등 가상 트래픽과 관련된 취약한 인센티브에 의존하고 있습니다. AI 검색이 "전지적" 챗봇 뒤에서 웹 콘텐츠를 보호한다면 제작자가 생존하는 데 필요한 트래픽과 관심을 빼앗길 수 있습니다.
AI 검색이 이 생태계를 혼란에 빠뜨리면 기존 법률이 도움을 주기 어려울 수 있습니다. 정부는 콘텐츠가 법률 시스템에 "허점으로 가득 차 있다"는 사실을 깨닫고 온라인 가치의 흐름을 규제하기 위해 다른 방법을 사용하기 시작했습니다. 이처럼 좁은 시간 속에서 AI 업계는 비효율적이거나 소수에게만 혜택을 주거나 아이디어의 자유로운 온라인 흐름을 제한하는 정부 개입을 피하기 위해 보다 스마트한 콘텐츠 시장을 적극적으로 구축해야 합니다.
저작권은 AI 검색의 파괴적인 영향을 해결하지 못합니다
News Corp는 자신의 콘텐츠를 사용하여 AI 검색에 사용할 정보를 추출하는 것은 저작권 침해에 해당한다고 주장했으며 Perplexity AI가 "무임 승차를 제공하면서 독자와 경쟁"하고 있다고 주장했습니다. 이 견해는 10월 중순에 Perplexity AI에 중지 편지를 보낸 New York Times에서도 공유될 수 있습니다.
어떤 면에서는 AI 검색에 대한 혐의가 AI 훈련과 관련된 다른 사건보다 강력합니다. AI 훈련은 일반적으로 대량의 반복적인 콘텐츠로부터 일반화된 행동 패턴을 학습하며 단일 콘텐츠의 기여도가 제한되는 경우가 많습니다. 그러나 검색에서 콘텐츠의 가치는 콘텐츠의 참신함이나 독창성, 또는 제작자의 고유한 권위에 있습니다. AI 검색은 기본 데이터의 특정 특성을 재현하고, 원저자의 권위를 인용하고, 원본 콘텐츠의 대리 역할을 하도록 설계되었습니다.
그럼에도 불구하고 News Corp는 여전히 Perplexity AI가 정보를 처리하고 요약할 때 저작권을 침해했음을 입증해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다. 저작권법은 "단순한 사실"이나 창의적, 언론적, 학문적 노력의 결과를 보호하지 않습니다. 미국 법원은 역사적으로 충분히 변형된 목적으로 콘텐츠를 사용하는 기술 피고인을 선호해 왔으며 이러한 추세는 계속될 가능성이 높습니다. 그리고 News Corp가 성공한다면 이 선례의 영향은 Perplexity AI를 훨씬 능가할 것입니다. 창의적이지 않거나 표현적이지 않은 목적으로 정보가 풍부한 콘텐츠의 사용을 제한하면 풍부하고 다양한 고품질 데이터의 사용이 제한되고 AI 시스템의 안전성과 신뢰성을 향상하려는 광범위한 노력이 방해받을 수 있습니다.
정부는 온라인 가치 분배를 규제하는 방법을 배우고 있습니다.
기존 법률이 이러한 문제를 해결하지 못하는 경우 정부는 새로운 법률을 모색할 수 있습니다. 전통적인 검색 및 소셜 미디어 플랫폼에 대한 논란에 영감을 받아 정부는 호주와 캐나다에서 시행되는 미디어 교섭법이나 미국 캘리포니아와 의회에서 제안한 유사한 프로그램의 예를 따를 수 있습니다. 개혁으로 인해 특정 플랫폼은 뉴스 부문이나 지식 패널과 같은 콘텐츠를 표시하는 대가로 일부 미디어 조직에 비용을 지불해야 합니다. EU는 저작권 개혁을 통해 유사한 의무를 부과한 반면, 영국은 필요한 경우 교섭을 강요하기 위해 광범위한 경쟁권을 도입했습니다.
그러나 강제교섭은 이 복잡한 문제에 대한 조악한 해결책이다. 이러한 개혁은 특정 뉴스 조직을 선호하며 Google 및 Meta와 같은 플랫폼이 게시자를 착취한다는 가정에 기반을 두고 있습니다. 실제로 플랫폼의 트래픽 중 실제로 뉴스에서 발생하는 트래픽이 얼마나 되는지 판단하는 것은 어렵습니다. 추정치는 2%~35%이며 소셜 미디어의 뉴스 콘텐츠는 3%에 불과합니다. 동시에 플랫폼은 게시자 콘텐츠를 확대하는 데 상당한 이점을 가져왔지만 이러한 양방향 가치의 적절한 분배에 대한 통일된 합의는 없습니다. 더욱 논란의 여지가 있는 것은 이러한 협상 규칙이 콘텐츠 복제를 목표로 할 뿐만 아니라 색인 생성 및 링크에 대한 제한을 부과하여 웹을 뒷받침하는 "무료 링크" 용량을 위협한다는 것입니다. 또한 기존 미디어에 초점을 맞춘 교섭법은 캐나다의 1,400개 출판물, 유럽 연합의 1,500개 출판물, 호주의 62개 조직에만 적용되어 매일 플랫폼 트래픽에 기여하는 많은 창작자와 사용자를 무시합니다.
업계는 제한된 기회를 활용하여 공정한 보상체계를 구축해야 합니다.
그러나 개입의 위협 자체가 실제 개혁보다 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. AI 기업은 소송이 규제로 확대될 수 있는 위험을 인식했습니다. 예를 들어 Perplexity AI, OpenAI 및 Google은 출판사 및 콘텐츠 플랫폼과 계약을 체결하기 시작했으며 일부는 AI 훈련을 다루고 다른 일부는 AI 검색에 중점을 두고 있습니다. 그러나 이전 교섭법과 유사하게 이러한 계약은 소수의 회사에만 이익이 되며 Reddit과 같은 일부 회사는 아직 자체 제작자와 수익을 공유하기로 약속하지 않았습니다.
이러한 선택적 양보 정책은 지속 불가능합니다. AI 검색을 쉽게 거부할 수 없고 기존 게시자와 같은 교섭력도 없는 대다수의 온라인 창작자를 무시합니다. 이 전술은 가장 큰 비판자들을 달래줌으로써 개혁의 긴급성을 약화시킵니다. 신규 진입자가 동등한 대우나 동등한 면제를 얻기 어렵게 만드는 복잡한 비즈니스 계약을 통해 소수의 AI 회사를 합법화하면 검색 거대 기업의 새로운 물결을 더욱 확고히 할 수 있습니다. 장기적으로 이는 AI 기업이 고비용, 고품질 뉴스나 콘텐츠보다 저비용, 저품질 소스를 선호하는 비뚤어진 인센티브를 만들어 점점 더 무분별한 정보 소비 문화로 이어질 수 있습니다.
대신 AI 산업은 모든 유형의 창작자가 고품질 콘텐츠 공유로부터 혜택을 받을 수 있도록 하는 프레임워크에 투자해야 합니다. YouTube에서 TikTok, X에 이르기까지 기술 플랫폼은 복잡한 콘텐츠 시장에서 제작자에게 혁신적인 보상 메커니즘을 제공할 수 있음을 입증했습니다. 실제로 일상 콘텐츠를 보다 공평하게 수익화하는 것은 벤처 캐피탈리스트가 추진하는 'web3' 운동의 핵심 목표입니다. 이 논리는 AI 검색에도 적용됩니다. 쿼리로 인해 상당한 참여가 이루어졌지만 사용자가 원본 소스를 클릭하지 않는 경우 상용 AI 검색 플랫폼은 해당 가치를 작성자에게 귀속시키고 보다 광범위하게 공유할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.
물론 우리의 디지털 경제가 처음부터 불완전했을 수도 있다. 산발적인 광고 수익에 의존하는 것은 지속 불가능할 수 있으며, 관심 경제는 개인 정보 보호, 정보 무결성 및 온라인 민주주의에 상당한 피해를 입혔습니다. 고품질 저널리즘과 신선한 콘텐츠를 지원하려면 다른 형태의 투자나 인센티브가 필요할 수 있습니다.
하지만 우리는 보다 공정한 디지털 경제 추구를 포기해서는 안 됩니다. AI 검색은 콘텐츠 협상을 그 어느 때보다 더 긴급하고 실현 가능하게 만듭니다. AI 업계의 선구자들은 스마트하고 공정하며 확장 가능한 보상 시스템을 구축하기 위한 기반을 마련하기 위해 이 기회를 포착해야 합니다. 조치를 취하지 못할 경우 정부는 이미 자신이 구상하는 공유 가치 시스템을 시행할 능력과 자신감을 갖고 있습니다.
벤자민 브룩스(Benjamin Brooks)는 하버드 버크만 클라인 센터(Berkman Klein Center)의 연구원으로 AI에 대한 규제 및 입법 대응에 중점을 두고 있습니다. 그는 이전에 이미지, 언어, 오디오 및 비디오 생성을 위한 개방형 모델을 개발하는 Stability AI에서 공공 정책 업무를 이끌었습니다. 그의 견해는 어떤 산하단체의 입장도 대변하지 않습니다.