<aside> 💡 논제

  1. 실제 사례를 중심으로 인공지능(AI)의 창작 과정을 알아보고, 이 과정에서 필요한 요소와 관련 기술에 대하여 정리해보자.
  2. 인공지능(AI)에 의한 창작물이 인류 사회에 어떤 영향을 미칠지, 긍정적인 면과 부정적인 면을 모두 고려하여 대응방안을 제시하시오.
  3. 인공지능(AI)에 의한 창작물, 그 저작권은 과연 누구에게 있을지 자신의 주장을 논하시오 </aside>

<aside> <img src="/icons/drafts_red.svg" alt="/icons/drafts_red.svg" width="40px" /> 실제 사례 중심으로 인공지능의 창작 과정 조사

01. 실제 사례 분야

구글의‘마젠타(Magenta)’라는 창작 전문 AI 프로젝트, 아마존의 딥컴포저(DeepComposer), 오픈 AI(Open AI Jukebox)는 대량의 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 음악을 생성한다. 아이바 테크놀로지가 출시한 아이바(AIVA)는 최초로 작곡가 협회에 이름을 등록하고, 고전음악의 작곡 방식을 학습하여 각종 사운드 작곡에 활용되고 있다. 구글은 유명 화가의 화풍이 적용된 그림을 그리는 ‘딥드림(Deep Dream)’을 개발했고, ING와 MS‘더 넥스트 렘브란트(The Next Rembrandt)’라는 프로젝트를 통해 렘브란트의 화풍을 닮은 창작물을 선보였다.

02. 창작 과정

AI 창작물의 생성원리 (그림 생성 AI의 예시)

인간이 AI 프로그램에 이미지와 명령어 또는 명령어만 제공 → 제공한 명령어/이미지를 기반으로 이미지/그림 생성 → AI가 생성한 이미지를 기반으로 또 이미지 생성 가능 → 원하는 방향의 가공 후 최종 작품 선택 이렇게 이미지 생성을 반복하다 보면 자신이 원하는 방향의 이미지를 선택할 수 있다.

03. 관련 기술

미드저니는 텍스트로 된 설명문을 입력하면 몇 초 만에 이미지로 변환시켜주는 AI 프로그램이다. 사용자가 입력한 명령어에 따라 이미지를 제작해주는데, GAN(Generative Adversarial Network)이라는 기술은 이미지 생성에 많이 사용된다. 이 기술은 두 개의 인공지능 모델을 경쟁시켜서 새로운 이미지를 생성하는 방식으로 작동한다. 이외에도, CNN(Convolutional Neural Network)이라는 기술도 이미지 인식 및 생성에 사용된다. Convolutional Neural Network (CNN)은 이미지, 음성, 비디오 등의 다양한 데이터에서 특징을 추출하고 분류하는 데 사용되는 딥러닝 모델이다. CNN은 입력 데이터를 여러 계층으로 구성된 신경망에 통과시키면서, 각 계층에서 입력 데이터의 특징을 추출한다. 이때, 각 계층은 입력 데이터의 특정 부분에 대응하는 필터를 가지고 있으며, 이 필터를 이용하여 입력 데이터의 특징을 추출한다. 이러한 방식으로 추출된 특징은 다음 계층으로 전달되어 최종적으로 입력 데이터의 분류를 수행한다. CNN은 이미지 인식, 객체 검출, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, GAN(Generative Adversarial Network)과 함께 딥페이크(Deepfake) 기술의 핵심 기술 중 하나이다.

</aside>

<aside> <img src="/icons/drafts_red.svg" alt="/icons/drafts_red.svg" width="40px" /> 인공지능 창작물이 인류 사회에 미칠 영향

01. 긍정적인 면

①업무의 효율성이 높아진다.

예)인공지능 웹툰 어시스턴트인 라이언로켓은 자체 개발한 배경 생성, 펜 터치, 채색 등 이미지 생성 AI 기술과 함께 특정 캐릭터를 고정하는 딥러닝 기술을 제공해 기존의 제작 방식보다 10배 이상 효율 적인 콘텐츠 제작에 기여하고 있다.

②기술을 잘 활용하면 일자리가 사라지지 않고 인간과 AI가 협업하는 사회를 만들 수 있다.

예1)2022년 2월 인공 지능 예술가‘틸다’가 박윤희 디자이너와 협업해 ‘금성에 핀 꽃’을 주제로 디자인한 의상들을 뉴욕패션 위크에서 선보였다.‘틸다’는 박윤희 디자이너가 의상을 제작하는 데 영감을 주었다.

예2)미국의 만화작가 크리스 카슈타노바는 소재와 내용은 자신이 직접 구상하고 그림은 ‘미드저 니’라는 이미지 생성형 인공지능을 이용해 만화책을 만들었다.

02. 부정적인 면

① 작가들의 창작 욕구 감소

작가들의 창작 욕구 감소를 유발할 수 있다.

이른바 ‘창작의 고통’이라고 한다. 이는 세상에 없던 것을 창작하는 것이 얼마나 큰 노력과 고통을 반하는지 짐작하게 하는 표현이다. 이렇듯 인간은 자신의 창의적 사고를 바탕으로 세상을 바라보고 를 기반으로 큰 노력과 수고를 들여 작품을 만들어낸다. 반면 AI는 단순한 이미지와 명령어만 제공하면 몇 분만에 여러 장의 작품을 만들어낸다. 생성해낸 작품도 AI가 자체적으로 사고해서 만든 것이 아니라, 기존 작품을 분석하고 학습해서 흉내낸 것이다. 최근 인공지능 개발이 활발함에 따라 AI가 생성한 그림의 어색함도 완화되고 나날이 정교하고 오묘한 그림이 창작된다. 작가들은 아무런 노력 없이 단순한 이미지와 명령어만으로 높은 퀄리티의 작품을 만들어내는 AI를 보며 회의를 느낄 것이다.

② AI학습데이터 원 저작권자의 저작권 침해

생성 AI의 기술 정확도 향상을 위해서는 자동화 기술을 통한 데이터 수집이 필요하다. 이 학습데이터 수집과정에서 수많은 작가들의 작품이 허락 없이 사용되어 저작권 침해가 발생한다.

③창작 과정의 불투명성으로 인해 인간의 창작과 구분이 곤란해 표절 시비를 가리기 어렵다.

인간 창작물의 경우 음악, 미술, 건축 등 저작물의 유형에 따라 창작과 정이 다르긴 하지만 통상적으로 그 창작과정을 유추할 수 있다. 인공지능 창작은 딥러닝 기술에 기반 한 빅데이터 분석과정을 거치게 된다. 딥러닝 기술은 기존의 창작물을 학습하고 이를 기반으로 새로운 창작을 하게 되는데 이 과정에서 기존 창작물의 복제와 분석을 통해 새로운 창작이 만들어 진다. 이러한 일련의 과정이 시스템 내부에서 이루어지므로 창작과정을 외부에서 파악하기가 용이하지 않다. 따라서 인공지능에 의해 만들어진 창작물이 다른 저작물의 보호받는 표현을 어떻게 침해하였는지에 대하여 실질적으로 입증이 어렵다.

④저작권법의 보호대상이 아니기 때문에 인공지능이 만든 창작물을 무단으로 복제하거나 배포하는 것이 가능하다. 저작권이 없으므로 창작물을 불법적으로 복제하고 배포해도 처벌할 수 없다.

</aside>

<aside> <img src="/icons/drafts_red.svg" alt="/icons/drafts_red.svg" width="40px" /> 창작물의 저작권은 누구에게 있는가?

주장:인공지능 프로그램을 취득하여 실제로 사용하는 사람을 저작자로 인정해야 한다고 생각한다.

영국과 뉴질랜드도 인공지능을 이용한 창작자에게 저작권자을 주는 법을 갖고 있다.

영국 저작권, 디자인 및 특허법 제9조제3항 (1988)

영국 저작권, 디자인 및 특허법 제9조제3항(1988)

이처럼 “저작물을 창작하는데 필요한 준비를 한 자”를 저작자로 본다고 규정하고 있는 영국 저작권법의 관련 부분은, 문학, 공연, 음악, 미술 저작물 등에 있어서 작품이 컴퓨터에 의하여 생성되었을 경우, 필요한 준비를 한 자를 저작자로 간주함으로써 이러한 상황에서 저작권에 의한 법적 보호를 부여하는 효과를 발생시킨다. 사람이 컴퓨터를 사용하여 창작(computer-assistedwork)하였을 경우에는 바로 그 사람을 저작자로 보는 저작권법의 일반 원칙에 의하면 충분하므로, 위 법조는 오로지 컴퓨터가 저작자 없이 저작물을 생성할 때만 적용된다.

인공지능을 이용한 창작자에게 저작권을 준다면 인공지능분야 산업 활성화에 도움이 된다고 생각한다. 인공지능 이용자들의 저작권이 인정된다면 이용자가 크게 증가할 것이므로 인공지능 개발자들은 다양한 종류의 인공지능을 개발해 이용자에게 구독료나 이용료 받을 수 있다. 인공지능 이용자들은 인공지능을 이용한 창작활동으로 저작권을 수입을 얻을 수 있다. 인공지능기술과 인간이 협업하는 일이 증가할 것이다.

만약 프로그램 개발자나 개발사가 저작권을 갖게 된다면 개인이나 법인이 인공지능 프로그램을 이용하거나 구독해 창작해서 얻는 이익이 없으므로 이용하지 않을 것이므로 산업이 위축될 것이다.

저작권 권리 부여로 인한 효과나 부작용에 대한 검증 없이 갑작스럽게 높은 수준의 권리 부여가 이루어진다면 문제점이 발생하였을 경우 이에 대처하기 매우 힘들 것이다. 이러한 측면을 고려해 점진적인권를 부여해야 한다고 생각한다.

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=28808

생성 AI 시대, “보는데 3분, 만드는데 150분 역전될까”...웹툰에 스며드는 인공지능으로 제작환경 바꾼다 출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr)

인공지능 결과물과 저작권 서울대학교 기술과법센터

AI복제물 저작권 면책 놓고…IT·출판업계 논쟁 후끈매일경제 2022-01-19

</aside>