[기고]K콘텐츠, AI와 학습료 정산테크를 개발할 시점

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 기자기고 정산테크 콘텐츠 학습 데이터 데이터별 기여율 데이터 기여도

2025.11.10. 23:17

[AI 인사이트] 똑똑한 AI의 그늘, 감춰진 편향성

인공지능(AI)의 활용이 급속도로 확대되는 가운데, AI의 편향성 문제에 대한 경각심이 요구된다. AI의 답변은 어떤 데이터를 바탕으로 학습했느냐에 따라 달라질 수밖에 없으며, 그 과정에서 의도치 않은 왜곡과 불균형이 발생할 가능성이 크다.     현재 AI는 온라인 뉴스나 인터넷과 같은 거대한 공공 데이터를 기반으로 학습되고 있지만, 모든 데이터를 전문가가 검증하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 학습 데이터의 질적 한계를 완전히 극복하기 어려우며, 이로 인해 정보의 정확성과 일관성 측면에서 여러 문제가 제기될 수 있다.   특히 한국어 기반 AI 서비스에서는 편향성이 더욱 심각한 문제로 떠오른다. AI가 역사·문화·사회적 가치관을 반영하는 과정에서 서구 중심적 시각이나 특정 국가의 입장이 강화되는 경향을 보이기 때문이다.     실제로 일부 AI 챗봇과 번역 AI가 일제강점기 위안부나 강제징용 문제에 대해 왜곡된 정보를 제공하는 사례가 발생했다. “위안부는 자발적으로 일했다”거나 “강제징용은 노동 계약이었다”는 식의 오류는 AI가 서구권 데이터에서 일본 측 자료를 더 많이 학습한 결과일 가능성이 크다.     독도 문제 역시 마찬가지다. AI가 독도를 “리앙쿠르 암초” 혹은 “일본과 한국이 영유권을 주장하는 섬”이라고 설명하는 것은 학습 데이터 편향성의 단적인 예다. 이는 한국뿐만 아니라 역사적·문화적 정체성이 중요한 많은 국가들에게도 심각한 문제로 작용할 수 있다.   AI의 편향성 문제는 특정 국가나 문화에 국한되지 않는다. 예를 들어, 미국에서도 성별과 젠더 이슈와 관련된 AI 편향이 문제로 지적되고 있다. 일부 AI 모델이 “여성은 감성적이고, 남성은 논리적이다”와 같은 성 역할 고정관념을 답변에 반영하는 사례가 있다.     이는 AI가 학습한 방대한 인터넷 데이터 속에 성차별적 편견이 내재하여 있기 때문이다. 이처럼 AI가 단순히 사실을 전달하는 도구가 아니라, 학습된 데이터에 따라 특정한 관점을 강화할 가능성이 있다는 점은 우리가 깊이 고민해야 할 부분이다.   더욱 우려스러운 점은 쉽게 드러나지 않는 ‘미세한 편향성’이다. 서구권 데이터로 학습된 AI는 서구권의 감정, 철학, 가치관을 자연스럽게 반영하며, 이는 궁극적으로 서구권에 유리한 정보 제공으로 이어질 수 있다.     마찬가지로, 중국 데이터로 학습된 AI는 중국의 사고방식을 반영해 중국에 유리한 정보를 생성할 가능성이 크다. 문제는 이러한 미묘한 편향성이 반복적으로 축적되면서 사용자들이 무의식적으로 친서구적, 친중국적 사고방식을 내면화할 위험이 있다는 점이다.     특히, 미래 세대가 AI를 주요 정보원으로 삼을 경우, 편향된 정보가 그대로 교육에 반영될 수 있다는 점에서 심각한 문제가 될 수 있다.   그렇다면 이러한 편향성을 어떻게 극복할 수 있을까.     현실적으로 이미 존재하는 데이터에서 편향성을 제거하는 것은 불가능에 가깝다. 최소한 한국에 맞춘 AI를 개발하기 위해서는 대용량의 다양한 양질의 한국어 데이터를 확보해야 하지만, 단기간에 이를 구축하기란 쉽지 않다.     현재 네이버와 같은 기업과 정부가 협력해 한국형 AI 개발에 나서고 있지만, 학습에 필요한 방대한 한국어 콘텐츠가 부족하다는 근본적 한계를 극복하는 것은 쉽지 않을 것이다.   AI의 편향성 문제는 단순히 기술적 해결만으로 해결될 수 있는 문제가 아니다. AI가 학습에 사용한 데이터가 가진 원천적 편향성의 문제는 쉽게 해결하기 어려운 문제이기에 AI의 사용자들은 이 문제를 항상 염두에 두고 AI의 답변을 다시 한번 검토해 소화하는 노력이 필요하다. 김선호 / USC 컴퓨터 과학자AI 인사이트 편향성 그늘 편향성 문제 서구권 데이터 학습 데이터

2025.04.06. 19:00

[전문가 칼럼] 인공지능 학습 데이터 전쟁

 최근 인공지능 발전의 주요한 흐름으로 인공신경망의 ‘대용량화’를 손꼽을 수 있다. 지난 10월 마이크로소프트와 엔비디아 사는 5300억 개의 파라미터를 갖춘 초대규모 자연어 생성 인공지능을 발표했다. 기존 유사 인공지능의 용량을 3배 이상 키운 것이다.   이처럼 인공지능의 대규모화가 진행되면서 인공지능 프로젝트의 규모도 커지고 있다. 종래에는 연구자의 아이디어나 기술력이 중요했지만 이제 얼마나 많은 자원을 투입할 수 있는가를 두고서도 경쟁하는 양상이다.   인공지능 경쟁이 격화되면서 새로운 전장(戰場)으로 떠오르는 것이 바로 인공지능 학습 데이터 확보 문제이다. 대규모 인공지능을 학습시키기 위해 수백 기가바이트(GB)가 넘는 데이터가 사용되는 일도 빈번하다. 얼마나 질 좋은 학습 데이터를 확보하는지에 따라 인공지능 성능이 크게 좌우되기도 한다.     그래서 이미 방대한 학습 데이터를 확보한 선행 사업자들은 신규 진입자들의 데이터 확보를 막기 위해 애쓴다.   이러한 다툼은 소송으로도 이어지고 있다. 링크드인(LinkedIn)과 hiQ사 간의 분쟁이 대표적이다. 링크드인은 가입자가 6억 명이 넘는 세계적인 구인·구직 플랫폼이다. 많은 이들이 링크드인에 자신의 이력 정보를 업로드하고 새로운 일자리를 찾는다. 수천만 곳이 넘는 기업이 직원 채용을 위해 링크드인 서비스를 사용한다. 링크드인은 그야말로 채용 관련 데이터의 보고(寶庫)라 할 수 있다.   미국 스타트업 hiQ는 채용 정보분석 인공지능 학습을 위해 링크드인 데이터를 대량으로 내려받아 사용해 왔다. 그러자 링크드인은 hiQ의 접속을 차단했다. 이용자가 허용한 개인정보 사용 범위는 자신의 지인이나 구인 기업이 채용과 관련하여 활용하는 것인데, 그 범위를 초과했다는 것이다.     hiQ의 주장은 정반대다. 그저 웹사이트에 공개된 이력 정보를 사용한 것이니 문제될 것이 없다는 것이다. 양사의 분쟁은 법정으로 이어졌다.   2019년 연방항소법원은 hiQ의 손을 들어주었다. 후발 사업자가 자유롭게 데이터를 확보해서 경쟁할 수 있도록 허용해야 한다는 취지였다.     그러나 지난해 여름 연방대법원은 사건을 파기 환송했다. hiQ가 링크드인의 서비스 이용 약관을 위반한 것이 위법한지 여부를 재심리하라는 것이다.     이 사건의 쟁점은 복잡하고 다면적이다. 링크드인은 이용자의 사생활을 보호하고 개인정보 통제권을 보장할 필요성을 내세운다. 후발 사업자의 무임승차를 제한해야 이용자에게 득이 된다고 한다. 반대로 hiQ는 경쟁의 중요성을 강조한다. 선행 사업자가 데이터를 독점한다면 시장 경쟁을 통한 혁신이 불가능하게 된다는 주장이다.   비슷한 다툼이 여기저기서 이어지고 있다. 애플은 올해 아이폰 운영체제 iOS를 업데이트했다. 이용자가 명시적으로 동의한 경우에만 맞춤형 광고를 위한 이용자 앱 사용 데이터 수집을 허용하도록 바꾸었다. 명목은 이용자 사생활 보호를 강화한다는 것이다.     그러나 페이스북과 같은 모바일 앱 광고 사업자들은 크게 반발했다. 애플이 맞춤형 광고 시장 진출을 본격화하면서, 경쟁 사업자들의 데이터 수집을 막으려 한다는 것이다. 이용자 사생활 보호는 그저 핑계일 뿐이고, 애플이 이미 이용자 정보를 다수 수집해 놓은 상황에서, ‘사다리 걷어차기’를 통해 경쟁자의 사업을 방해한다고 비판한다.  거대 플랫폼과 경쟁 사업자 간의 분쟁이라는 점에서 링크드인 사건과 구도가 유사하다.   기존 법 제도가 새로운 경쟁 환경에 적절히 대응하지 못하는 경우는 적지 않다. 인공지능 학습 데이터에 대해 이처럼 세계적으로 논란이 되는 것도 놀랄 일은 아니다. 하지만 이 문제에서는 여러 가치가 충돌하면서 적절한 균형점을 찾기 쉽지 않은 상태다. 자유로운 기술 혁신과 시장 경쟁 환경을 조성해야 할 필요가 있지만, 기존 사업자의 투자와 지식재산권도 보호해야 한다. 더욱이 이용자에 의한 개인정보 통제권도 보장해야 한다. 세 마리 토끼를 모두 쫓아야 한다. 함께 힘을 모아 지혜롭게 해법을 찾을 수 있기를 기대한다. 김병필 / KAIST 기술경영학부 교수전문가 칼럼 인공지능 데이터 인공지능 학습 학습 데이터 인공지능 경쟁

2022.01.12. 19:05