[기고]K콘텐츠, AI와 학습료 정산테크를 개발할 시점

[정진욱 한국인공지능산업협회 부회장,시어스랩대표]

과외받은 자백을 유도하는 “검사의 딜레마” 식의 접근
AI의 무단 학습 감지는 단순한 추적 기술이 아니라 ‘신뢰 가능한 정산 시스템’ 확보를 위한 첫번째 넘어야할 산이라고 생각합니다.  AI 모델이 특정 데이터를 학습했는지 확인하기 위해서는 AI포렌식(Forensic)식의 접근이 필요합니다.  
 
즉, 모델의 내부 표현과 출력 간의 상관관계를 분석해 원본 데이터가 학습에 반영된 흔적을 찾아내는 것입니다. 이를 기반으로 데이터 기여도를 정량화하는 ‘AI Attribution 시스템’을 구축한다면, 각 데이터가 모델의 성능 향상에 미치는 영향을 수치화할 수 있습니다. 이 과정에서 협력 게임이론의 “Shapley Value”를 응용해 데이터별 기여율을 계산하고, 그 비율에 따라 창작자에게 정산하는 구조를 구현할 수 있을 것으로 생각됩니다. 결국 “AI의 수익은 학습 데이터의 주인에게 돌아가야 한다”는 원칙을 기술로 실현하는 것이 가능할 것이라고 생각합니다.
 
최근 슈퍼얼라인먼트 회사 라지액트가 추진하는 소송이나 정산테크의 일종으로 a2a 집단 프롬프팅 분석 기술인 “검사의 딜레마 알고리즘”의 연구는  하나의 진보로 의미있게 보입니다. 알고있는 사실이라면 질문의 스트럭쳐링으로 정답을 자백받듯이 유도할 수 있으니까요  
  
 

영향력(POI) 증명, “AI와 공정 나눔”이 가능한가
AI 시대의 공정 나눔은  Proof of Influence(POI, 영향력 증명)으로 가능합니다.  
 
즉, 이는 AI 모델이 생성한 결과물에 대해, 어느 데이터가 얼마만큼 영향을 주었는지를 실시간으로 계산하고 증명하는 기술입니다. 이미 다양한 프로젝트에서 AI의 내부 벡터 공간을 추적해 각 데이터가 모델의 출력에 미친 ‘미세한 편미분 기여도’를 계산하는 기술들을 연구 중에 있습니다. 이 수치를 암호화된 해시 형태로 기록하면,예를 들어 “이 이미지의 0.33%는 특정 작가의 스타일에서 기인했다”는 식으로 정량적 증명이 가능해질 것이라고 예상됩니다.이 기술이 실현된다면, AI 창작물의 수익 분배가 투명하고 자동화된 방식으로 이뤄질 수 있을 것이라 생각됩니다.  
 
얼마전 라지액트가 개발중인 〈검사의 딜레마〉를 들여다볼 기회가 있었는데 이미 많은  회사들이 유사 방어검사기술을 개발 중이었고  곧 국가대표기술이 나타날 것으로 보입니다.  
 
 
해외의 유사 연구와 챌린지
이미 세계 곳곳에서 ‘AI 데이터 투명성’ 운동이 시작되고 있습니다.MIT CSAIL에서는 2024년 ‘Data Provenance Challenge’를 통해 AI가 학습한 데이터 출처를 추적하고 증명하는 알고리즘을 공개했으며,  OpenAI 역시 ‘Model Memory Erasure’를 통해 불법 학습 데이터를 모델에서 제거하는 연구를 진행 중에 있습니다. 또한, 스탠퍼드와 UC버클리 연구진은 통계적 간섭 방식으로 데이터 학습 여부를 판별하는 논문을 최근 발표했습니다.
 
스타트업들의 움직임도 활발한데요. 예를 들면, 미국의  Spawning.ai는 ‘Have I Been Trained?’라는 서비스를 통해 사용자가 자신의 이미지나 텍스트가 AI 학습 데이터셋에 포함되었는지 직접 확인할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다.            
또한  FairlyTrained.org는 윤리적으로 학습된 AI 모델에 인증 마크를 부여하며“AI 학습 투명성”의 글로벌 표준화를 이끌고 있습니다.
 
 
“AI와 인류의 실시간 학습료 정산”이 가능한가?
슈퍼 얼라인먼트(Super Alignment)는 AGI(범용 인공지능)의 윤리적 통제 기술이지만, 그 본질은  AI와 인류의 경제적 관계를 실시간으로 조정하는 정산 시스템으로 확장될 것입니다. 가령 미래의 오피셜 AI 에이전트는 학습 데이터를 활용해 음악을 만들고, 그 순간 블록체인 기반 스마트 컨트랙트를 통해 해당 음악의 학습 데이터에 기여한 작곡가와 제작자에게 자동으로 보상금을 지급할 수 있습니다. 
 
AI가 생성한 결과물이 곧 경제적 거래의 단위가 되고, 인류의 지식 자산은 실시간으로 가치를 환원받는 “AI-인류 상호정산 생태계”가 구축되는 것입니다. 이는 단순한 기술적 진보가 아니라, AI와 인류가 처음으로 “경제적 공존”을 이루는 구조가 될 것이라 생각합니다.
 
 
동위원소기반 양자암호기술로 무단학습을 방어할 수 있나?
라지액트는 국내 유일의 방사성 동위원소 기반 암호화 기술 QRNG(Quantum Random Number Generator, 양자난수생성기술)를 확보한 것으로 발표했습니다.
 
AI 데이터의 진위와 무결성을 증명하기 위한 차세대 기술로 주목받고 있습니다. 즉, 콘텐츠를 업로드할 때 QRNG 기반 고유 서명을 삽입하면, 그 데이터는 물리적으로 위조 불가능한 고유 난수값을 갖게하는 것이지요. 이를 통해 AI가 해당 데이터를 학습했는지 추적할 수 있을 뿐 아니라, 창작자가 사전에 학습을 차단(opt-out)하거나 특정 AI만 접근을 허용하도록 설정할 수 있게 됩니다. 
 
이 기술을 콘텐츠 업로드 단계에서 ‘디지털 백신’처럼 적용해 오피셜 AI 에이전트의 무단 학습으로부터 사용자를 보호하는 모델을 개발한다면 미래 AI 시장의 핵심 기술로 떠오를 것이라 생각합니다. 양자를 이용해 AI를 잡는 것입니다.  
 
  

정현식 기자