생성형 인공지능

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1. 개요

생성형 인공지능은 기계 학습의 한 분야로, 데이터를 모델링하고 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용된다. 2010년대 이후 딥러닝 기술의 발전과 함께 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성하는 모델들이 개발되었다. 2020년대에는 텍스트 기반의 챗GPT, 이미지 생성 모델 DALL-E, Midjourney 등이 등장하며 생성형 AI 기술이 대중화되었다. 생성형 AI는 텍스트, 코드, 이미지, 분자, 음악, 오디오, 비디오, 로봇 동작, 3D 모델링 등 다양한 모달리티의 데이터를 입력받아 새로운 콘텐츠를 생성하며, 챗봇, 프로그래밍 도구, 텍스트-이미지 생성, 기존 상용 제품 등에 활용된다. 하지만, 일자리 감소, 가짜 정보 생성, 사이버 범죄, 환각, 인종적·젠더적 편향 심화, 빅테크 의존 심화, 에너지 및 환경 문제, 저품질 콘텐츠 증가, 저널리즘 오용 등 윤리적·사회적 문제와 부작용도 야기한다. 이에 대한 법적·규제적 논의와 함께, 딥페이크 탐지, 워터마킹, 콘텐츠 인증 등 기술적 대응책 마련이 시급하다.

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생성형 인공지능
지도
기본 정보
유형	인공지능 시스템
설명	프롬프트에 응답하여 콘텐츠를 생성할 수 있는 기계 학습 모델
특징	텍스트 생성 이미지 생성 음악 생성 기타 다양한 유형의 데이터 생성
관련 기술	머신러닝 딥러닝 신경망 변환기 모델 확산 모델
역사
개발 배경	1960년대부터 연구 시작, 2010년대 후반부터 급격한 발전
주요 발전	적대적 생성 네트워크 (GAN) 변분 오토인코더 (VAE) 트랜스포머 네트워크 (Transformer)
기술 및 모델
주요 모델	GPT-3 DALL-E LaMDA Stable Diffusion Midjourney
학습 방법	대규모 데이터셋을 이용한 지도 학습 또는 비지도 학습
응용 분야
텍스트 생성	챗봇 콘텐츠 제작 번역
이미지 생성	디자인 예술 광고
기타	음악 생성 비디오 생성 게임 개발 과학 연구
윤리적 및 사회적 영향
긍정적 영향	생산성 향상, 창의성 증진, 접근성 향상
부정적 영향	일자리 감소 오용 가능성 (가짜 뉴스, 딥페이크) 저작권 문제 편향 및 차별 심화
규제 및 정책
현황	유럽연합 AI 법안 등 관련 규제 논의 활발 한국을 포함한 여러 국가에서 정책 마련 중
주요 논점	책임 소재 투명성 확보 개인정보 보호 차별 방지
논란
저작권 침해	생성형 AI가 학습한 데이터의 저작권 문제
창작자 권리	창작자 권리 침해 및 일자리 감소 우려
데이터 편향	학습 데이터의 편향으로 인한 생성 결과의 편향성 문제
오용 가능성	가짜 뉴스 및 딥페이크 생성에 악용될 가능성
참고 자료
관련 문서	인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 신경망
외부 링크	뉴욕 타임즈, 앤트로픽 AI 펀딩 관련 기사 블룸버그, AI 용어 정리 기사 뉴욕 타임즈, 인공지능 용어 사전 오픈AI, 생성 모델 소개 페이지 이코노미스트, AI로 인한 일자리 감소 우려에 대한 기사 맥킨지, 패션 분야에서의 생성형 AI 활용 구글 클라우드, 기업 및 정부 대상 생성형 AI 소개 미국 상원 법사위원회 인공지능 감독 청문회 기록 월스트리트 저널, EU의 챗GPT 정보원 공개 요구 워싱턴 포스트, AI에 대한 아티스트들의 우려 메이슨 헤이즈 & 커런, EU AI 법안과 챗GPT 로이터, EU 의회, 인공지능 규제 초안 변경 동의 포춘, 마크 앤드리슨의 기술 낙관주의 선언

2. 역사

기계 학습 분야는 초기부터 데이터를 모델링하고 예측하기 위해 통계적 모델을 사용해 왔다. 2000년대 후반, 심층 학습(딥러닝)의 등장으로 이미지 및 영상 처리, 텍스트 분석, 음성 인식 등의 작업에서 발전과 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 심층 신경망은 영상 인식과 같은 분류 작업을 수행하는 판별적 모델로 훈련되었다.

2014년, 변분 오토인코더와 적대적 생성 신경망 등의 발전으로 이미지와 같은 복잡한 데이터의 생성적 모델을 학습하고 생성할 수 있는 실용적인 심층 신경망이 등장했다.^[378]

2017년, 트랜스포머 네트워크는 더욱 대규모의 생성적 모델 구현을 가능하게 했고, 2018년에 최초의 생성적 사전 학습 트랜스포머(GPT)가 개발되었다.^[244] 2019년, GPT-2는 기반 모델로서 비지도 학습을 여러 다른 작업에 일반화하는 능력을 입증했다.^[245]

2021년에는 DALL-E를 필두로 Midjourney, 스테이블 디퓨전 등 트랜스포머 기반 픽셀 생성 모델이 등장하면서, 자연어 프롬프트를 통해 실용적이고 수준 높은 인공지능 아트를 구현하는 시대가 열렸다.

2023년에 GPT-4가 출시되었다. 마이크로소프트 연구팀은 "합리적으로 인공 일반 지능(AGI) 시스템의 초기(아직 불완전한) 버전으로 볼 수 있다"고 결론지었다.^[380]

2024년, 영상 생성 AI의 실용화 성공은 일러스트 생성 AI의 성공이 인간의 작업 수준을 뛰어넘는 것과 같이 될 것이라고 전문가들은 예상하고 있다.^[246]

2. 1. 초기 역사

자동화된 예술의 개념은 적어도 자동 인형이 등장했던 고대 그리스 문명까지 거슬러 올라간다. 다이달로스와 알렉산드리아의 헤론과 같은 발명가들은 글을 쓰고, 소리를 내고, 음악을 연주할 수 있는 기계를 설계했다고 묘사된다.^[24]^[25] 창조적인 자동화의 전통은 역사를 통틀어 번성해 왔으며, 1800년대 초에 만들어진 마이야르데 자동 인형이 그 좋은 예이다.^[26] 러시아 수학자 안드레이 마르코프가 20세기 초에 개발한 마르코프 체인은 오랫동안 자연어를 모델링하는 데 사용되어 왔다. 마르코프는 1906년에 이 주제에 관한 첫 논문을 발표했고,^[27]^[28] 마르코프 체인을 사용하여 소설 ''예브게니 오네긴''에서 모음과 자음의 패턴을 분석했다. 텍스트 코퍼스에서 마르코프 체인을 학습시키면 확률적 텍스트 생성기로 사용할 수 있다.^[29]^[30]

2. 2. 학문적 인공지능

인공지능은 1956년 다트머스 대학교에서 열린 워크숍에서 학문 분야로 정립되었으며, 그 이후 수십 년 동안 여러 차례 발전과 낙관론의 물결을 경험했다.^[31] 1970년대 초 해롤드 코헨은 AARON이라는 컴퓨터 프로그램을 통해 생성형 AI 작품을 만들고 전시했다.^[32]

2. 3. 생성형 신경망 (2014-2019)

초창기부터 기계 학습 분야는 판별 모델과 생성 모델을 모두 사용하여 데이터를 모델링하고 예측했다. 2000년대 후반부터 심층 학습의 등장은 영상 분류, 음성 인식, 자연어 처리 및 기타 작업에서 진보와 연구를 촉진했다. 이 시대의 신경망은 생성 모델링의 어려움으로 인해 일반적으로 판별적 모델로 학습되었다.^[37]

2014년, 변분 오토인코더와 생성적 적대 신경망과 같은 발전으로 이미지와 같은 복잡한 데이터에 대해 판별적 모델이 아닌 생성 모델을 학습할 수 있는 최초의 실용적인 심층 신경망이 등장했다. 이러한 심층 생성 모델은 이미지에 대한 클래스 레이블뿐만 아니라 전체 이미지를 출력하는 최초의 모델이었다.

2017년, 트랜스포머 네트워크는 이전의 장단기 메모리 모델^[38]에 비해 생성 모델의 발전을 가능하게 하여 2018년 최초의 생성 사전 훈련 트랜스포머(GPT)인 GPT-1을 탄생시켰다.^[39] 이어 2019년에는 GPT-2가 기반 모델로서 많은 다른 작업에 대해 비지도 학습으로 일반화할 수 있는 능력을 보여주었다.^[40]

이 기간 동안 도입된 새로운 생성 모델을 통해 대규모 신경망을 비지도 학습 또는 준지도 학습을 사용하여 학습할 수 있게 되었으며, 이는 판별 모델에서 일반적인 지도 학습과는 대조적이다. 비지도 학습은 사람이 데이터에 수동으로 레이블을 지정할 필요성을 없애 대규모 네트워크를 학습할 수 있게 했다.^[41]

2. 4. 생성형 AI 붐 (2020-)

2021년, DALL-E를 필두로 Midjourney, 스테이블 디퓨전 등 트랜스포머 기반 픽셀 생성 모델이 등장하면서, 자연어 프롬프트를 통해 실용적이고 수준 높은 인공지능 아트를 구현하는 시대가 열렸다.

2022년에는 ChatGPT가 공개 출시되면서, 텍스트 기반의 다양한 작업에 생성형 AI가 널리 활용되기 시작했다.^[42]

2023년 3월, GPT-4가 출시되었다. 마이크로소프트 연구팀은 GPT-4를 인공 일반 지능(AGI) 시스템의 초기 버전(아직은 불완전한)으로 볼 수 있다고 평가했다.^[43] 그러나 다른 학자들은 2023년 기준으로 생성형 AI가 '일반적인 인간 지능' 수준에는 미치지 못하며, GPT-4 역시 예외는 아니라고 반박했다.^[44] 같은 해, 메타는 텍스트, 이미지, 비디오, 열 데이터, 3D 데이터, 오디오, 모션 데이터를 결합하는 AI 모델 ImageBind를 출시하여, 더욱 몰입감 있는 생성형 AI 콘텐츠 제작을 가능하게 할 것으로 전망된다.^[45]^[46]

SAS와 Coleman Parkes Research의 조사에 따르면, 중국은 생성형 AI 도입을 주도하고 있다. 중국 응답자의 83%가 이 기술을 사용한다고 답해, 세계 평균(54%)과 미국(65%)을 크게 상회했다. UN 보고서에 따르면, 중국은 2014년부터 2023년까지 38,000건 이상의 생성형 AI 특허를 출원하여 미국을 압도적으로 앞서고 있다.^[47]

3. 모달에 따른 입력

생성형 AI 시스템은 비지도 학습 또는 자기 지도 학습을 통해 데이터 세트에 적용하여 구축된다. 생성형 AI 시스템의 기능은 사용되는 데이터 세트의 모달리티(Modality, 양상)에 따라 달라진다. 생성형 AI는 유니모달(단일 모달) 또는 멀티모달(다중 모달)일 수 있다. 유니모달 시스템은 한 가지 유형의 입력만 받는 반면, 멀티모달 시스템은 두 가지 이상의 입력을 받을 수 있다.^[381] 예를 들어 오픈AI의 GPT-4는 텍스트와 이미지 입력을 모두 받는다.^[382]

입력 종류	설명	예시	활용 분야	데이터 세트
텍스트	단어 또는 낱말 분석으로 훈련	GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 (대규모 언어 모델 문서 참고)	자연어 처리, 기계 번역, 자연어 생성, 파운데이션 모델	북코퍼스, 위키백과 등
코드	자연어 문구뿐 아니라 프로그래밍 언어 텍스트상에서 훈련	오픈AI 코덱스 등	소스 코드 생성
이미지	텍스트 캡션이 있는 이미지 집합에서 훈련	구글 브레인, DALL-E, Midjourney, 스테이블 디퓨전 등 ( 인공지능 예술, 생성형 예술, 합성 미디어 문서 참고)	텍스트 대 이미지 생성, 신경 스타일 전송(NST)	LAION-5B 등
분자	아미노산 서열 또는 분자 표현(SMILES 등)에서 훈련	알파폴드 등	단백질 구조 예측, 신약 개발	다양한 생물 데이터 세트
음악	텍스트 주해와 더불어 녹음 음악의 오디오 파형을 가지고 훈련	뮤직LM(MusicLM) 등	텍스트 문구를 기반으로 새로운 음악 샘플 생성
오디오	이미지나 텍스트 등을 입력	가우디오랩의 FALL-E 등	백색 잡음에서 해당하는 소리 자동 생성
비디오	어노테이션이 있는 영상으로 훈련	RunwayML의 Gen1^[389], 메타 플랫폼스의 메이크-어-비디오(Make-A-Video)^[390] 등	시간 일관적 비디오 클립 생성
로봇 동작	로봇 시스템 움직임을 통해 훈련	구글 리서치의 UniPi 등	모션 플래닝을 위한 새로운 궤적 생성

3. 1. 텍스트

GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 등( 대규모 언어 모델 목록 참고)은 단어 또는 단어 토큰으로 훈련된 생성형 AI 시스템이다. 이들은 자연어 처리, 기계 번역, 자연어 생성을 할 수 있으며, 다른 작업을 위한 기반 모델로 사용될 수 있다.^[383] 자료 집합에는 북코퍼스, 위키백과 등이 포함된다. (텍스트 말뭉치 목록 참고).

3. 2. 코드

대규모 언어 모델은 자연어 문구뿐만 아니라 프로그래밍 언어 텍스트를 학습하여 새로운 컴퓨터 프로그램의 소스 코드를 생성할 수 있다.^[384] 대표적인 예로 오픈AI 코덱스가 있다.

3. 3. 이미지

텍스트 캡션이 있는 이미지 집합으로 훈련되는 생성형 인공지능 시스템에는 구글 브레인, DALL-E, Midjourney, 스테이블 디퓨전 등이 있다. ( 인공지능 예술, 생성형 예술, 합성 미디어 문서 참고) 이들은 텍스트 대 이미지 생성 및 신경 스타일 전송(NST)에 사용된다.^[385] 데이터 집합으로는 LAION-5B 등이 있다.

3. 4. 분자

생성형 AI 시스템은 아미노산 서열이나 SMILES 등의 분자 표현으로 훈련될 수 있다. 이러한 시스템은 DNA나 단백질을 표현할 수 있다.^[386] 알파폴드와 같은 시스템은 단백질 구조 예측 및 신약 개발에 사용된다.^[386] 데이터 세트로는 다양한 생물학적 데이터 세트가 사용된다.

3. 5. 음악

뮤직LM(MusicLM)^[387]과 같은 생성형 AI 시스템은 녹음된 음악의 오디오 파형과 텍스트 주석을 함께 훈련하여, '왜곡된 기타 리프의 차분한 바이올린 멜로디'와 같은 텍스트 설명을 기반으로 새로운 음악 샘플을 생성할 수 있다.

3. 6. 오디오

가우디오랩의 FALL-E 등은 이미지나 텍스트 등을 입력하면 AI가 백색 잡음에서 해당하는 소리를 자동으로 생성해 내는 기술이다.^[388]

3. 7. 비디오

어노테이션이 있는 영상으로 훈련된 생성형 AI는 시간적으로 일관된 비디오 클립을 생성할 수 있다. 대표적인 예시로는 RunwayML의 Gen1^[389]과 메타 플랫폼스의 메이크-어-비디오(Make-A-Video)^[390] 등이 있다.

Sora(텍스트-비디오 모델)에서 `Borneo wildlife on the Kinabatangan River`라는 프롬프트로 생성된 비디오

주석이 달린 비디오 데이터로 학습된 생성형 AI는 시간적으로 일관되고, 상세하며, 사실적인 비디오 클립을 생성할 수 있다. 예시로는 오픈AI의 소라(Sora)^[12], 런웨이(Runway)의 Gen-1 및 Gen-2^[60], 메타 플랫폼스의 Make-A-Video^[61]가 있다.

3. 8. 로봇 동작

로봇 시스템 움직임을 통해 훈련된 생성형 인공지능(AI)은 모션 플래닝을 위한 새로운 궤적을 생성할 수 있다. 예를 들어 구글 리서치의 UniPi는 "파란색 그릇을 집어라", "노란색 스폰지로 그릇을 닦아라"와 같은 프롬프트를 사용하여 로봇 팔의 움직임을 제어할 수 있다.^[391]

3. 9. 3D 모델링

인공지능 기반 컴퓨터 지원 설계(CAD)는 텍스트, 이미지, 비디오를 3D 모델로 변환하는 자동화된 3D 모델링을 수행할 수 있다.^[64]

4. 소프트웨어 및 하드웨어

생성형 AI 모델은 챗봇 제품(예: 챗GPT), 프로그래밍 도구(예: 깃허브 코파일럿)^[67], 텍스트-이미지 제품(예: 미드저니), 그리고 런웨이 Gen-2와 같은 텍스트-비디오 제품^[68] 등에 활용된다. 생성형 AI 기능은 마이크로소프트 오피스(마이크로소프트 코파일럿)^[69], 구글 포토^[70], 어도비 제품군(어도비 파이어플라이)^[71] 등 다양한 기존 상용 제품에도 통합되었다. 많은 생성형 AI 모델은 스테이블 디퓨전 및 LLaMA^[72] 언어 모델을 포함하여 오픈소스 소프트웨어로도 제공된다.

수십억 개의 매개변수를 가진 소규모 생성형 AI 모델은 스마트폰, 임베디드 장치 및 개인용 컴퓨터에서 실행될 수 있다. 예를 들어, LLaMA-7B(70억 개 매개변수 버전)는 라즈베리 파이 4^[73]에서 실행될 수 있으며, 스테이블 디퓨전의 한 버전은 아이폰 11에서 실행될 수 있다.^[74]

수십억 개의 매개변수를 가진 대규모 모델은 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터에서 실행될 수 있다. 허용 가능한 속도를 달성하려면 이러한 크기의 모델에는 NVIDIA와 AMD가 생산하는 GPU 칩이나 애플 실리콘 제품에 포함된 뉴럴 엔진과 같은 가속기가 필요할 수 있다. 예를 들어, 650억 개 매개변수 버전의 LLaMA는 데스크탑 PC에서 실행되도록 구성할 수 있다.^[75]

GPT-4 또는 PaLM과 같은 수천억 개의 매개변수를 가진 언어 모델은 일반적으로 GPU(예: NVIDIA의 H100) 또는 AI 가속기 칩(예: 구글의 TPU) 어레이가 장착된 데이터센터 컴퓨터에서 실행된다. 이러한 매우 큰 모델은 일반적으로 인터넷을 통해 클라우드 서비스로 액세스된다.

5. 법 및 규제

미국에서는 오픈AI, 알파벳, 메타를 포함한 기업들이 2023년 7월 백악관과 AI 생성물에 워터마크를 삽입하는 자율 협정을 체결했다.^[334] 2023년 10월, 행정명령 14110호에 따라 국방생산법이 적용되어 모든 미국 기업은 대규모 AI 모델을 훈련할 때 연방 정부에 보고할 의무가 부여되었다.^[88]^[89]

유럽 연합의 인공지능법에는 생성 AI 시스템 훈련에 사용되는 저작권 보호 대상 데이터를 공개하고, AI 생성물에 라벨을 부착할 것을 의무화하는 요건이 포함되었다.^[90]^[91]

중국에서는 정부의 중국 사이버공간 관리국이 도입한 생성형 AI 서비스 관리 임시 조치에 따라 생성 AI가 규제 대상이 되고 있다. 여기에는 생성된 이미지나 비디오에 워터마크를 삽입하는 요건, 훈련 데이터와 라벨의 품질에 관한 규제, 개인 데이터 수집에 대한 제한, 생성 AI가 “사회주의의 핵심 가치관을 준수”해야 한다는 지침이 포함되어 있다.^[92]^[93]

5. 1. 저작권

챗GPT와 미드저니 등 생성형 AI 시스템은 저작권이 있는 작품을 포함한 방대한 공개 데이터 세트로 학습된다. AI 개발자들은 이러한 학습이 공정 이용에 해당한다고 주장하지만, 저작권 보유자들은 저작권 침해를 주장한다.^[94]

생성형 AI를 포함한 기계 학습 전반에서 훈련 데이터 세트에 포함된 저작물에 대한 저작권법 해석이 논의되고 있다.^[347] 저작물의 기계 학습 훈련 목적 이용은 국가별로 법 규제가 다르며, 각국 법리에서 기계 학습의 저작물 이용 인정 범위에 대한 광범위한 논쟁이 진행 중이다. 유럽은 DSM 지침에 따라 학술 목적 외에는 옵트아웃으로 저작물 이용이 제한된다.^[341]^[342] 미국은 페어유즈에 의해 저작물 이용이 광범위하게 규정되어 있다.^[342] 한국은 저작권법 제30조의 4에서 학습 단계의 저작물 복제에 대한 권리 제한을 규정한다.^[343] 베른 조약의 쓰리스텝테스트 등 국제 조약과의 관계도 논의되고 있다.^[344]

일본 저작권법 제30조의 4항은 '사상 또는 감정의 향유를 목적으로 하지 않는 경우'와 '저작권자의 이익을 부당하게 해치지 않는 경우'에 저작권자 허락 없이 저작물 이용을 허용한다.^[359] 일본 정부(문화청)는 생성 AI 개발 학습 단계의 정보 분석은 '향유' 목적이 아니라고 보지만, 파인튜닝 등으로 학습 데이터의 '작풍 등을 넘어선 창작적 표현의 공통적인 것'을 생성하는 경우에는 '향유' 목적이 병존한다고 본다. 저작권자 이익 침해 여부는 '저작권자 저작물 이용 시장과의 충돌', '향후 저작물 잠재적 판로 저해' 관점에서 '기술 진보', '저작물 이용 태양 변화' 등 제반 사정을 고려하여 검토한다. 유상 데이터베이스 저작물을 무단으로 정보 분석에 이용하는 행위는 명확히 저촉될 수 있다.^[359] 문화청은 생성 AI 이용 AI 생성물 생성·이용 단계에서는 일반 저작물과 마찬가지로 기존 저작물과의 의존성, 유사성에 따라 저작권 침해 여부를 판단한다.^[359]

5. 1. 1. 훈련 데이터 저작권

챗GPT와 미드저니 같은 생성형 AI 시스템은 저작권이 있는 작품을 포함한 방대한 공개 데이터 세트로 학습된다. AI 개발자들은 이러한 학습이 공정 이용에 따라 보호된다고 주장하는 반면, 저작권 보유자들은 저작권 침해를 주장한다.^[94]

공정 이용 학습을 옹호하는 사람들은 이것이 변형적 이용이며 저작권이 있는 작품을 대중에게 제공하는 사본을 만드는 것이 아니라고 주장한다.^[94] 비판론자들은 미드저니와 같은 이미지 생성기가 일부 저작권이 있는 이미지의 거의 동일한 사본을 만들 수 있으며,^[95] 생성형 AI 프로그램이 학습된 콘텐츠와 경쟁한다고 주장한다.^[96]

2024년 현재, 학습에 저작권이 있는 자료를 사용하는 것과 관련된 여러 소송이 진행 중이다. 게티 이미지는 스테빌리티 AI를 상대로 스테이블 디퓨전을 학습하는 데 자사 이미지를 사용한 것에 대해 소송을 제기했다.^[97] 작가 길드와 뉴욕 타임즈 모두 마이크로소프트와 오픈AI를 상대로 챗GPT를 학습하는 데 자사 작품을 사용한 것에 대해 소송을 제기했다.^[98]^[99]

확산 모델에서는 훈련 데이터와 유사도가 높은 출력을 하는 경우가 있다. 예를 들어 Stable Diffusion의 훈련 데이터 세트에 포함된 앤 그레이엄 로츠의 초상과 "Ann Graham Lotz" 프롬프트를 입력하여 얻은 생성 이미지는 매우 유사하다.^[340]

생성형 인공지능을 포함한 기계 학습 전반에 대해, 훈련에 사용하는 데이터 세트에 포함된 저작물에 대한 저작권법 해석이 논의되고 있다.^[347]

저작물을 기계 학습 훈련 목적으로 이용하는 것에 대해서는 국가나 지역에 따라 저작물 이용에 대한 법 규제가 다르며, 각국의 법리에서 기계 학습에서 저작물 이용이 인정되는 범위에 대해 광범위한 논쟁이 이루어지고 있다. 유럽에서는 DSM 지침에 따라 학술 목적 이외에는 옵트아웃에 의해 저작물 이용이 제한된다.^[341]^[342] 미국에서는 저작물 이용이 페어유즈에 의해 광범위하게 규정되어 있다.^[342] 한국에서는 학습 단계에서 이루어지는 저작물 복제에 대해 저작권법 제30조의 4에서 복제권의 권리 제한을 하고 있다.^[343] 또한, 베른 조약에서의 쓰리스텝테스트 등 국제 조약과의 관계도 논의되고 있다.^[344]

챗GPT나 미드저니와 같은 생성 AI 모델은 저작권으로 보호되는 저작물을 포함한 대규모 공개 데이터 세트를 기반으로 훈련된다. AI 개발자들은 공정 이용 법리를 근거로 훈련의 합법성을 주장하지만, 저작권자들은 권리 침해를 주장하고 있다.^[347] AI 개발자들은 변형적인 이용이며 저작물의 복제를 일반에 공개하는 것이 아니라고 주장한다.^[347] 그러나 저작권자들은 미드저니 등의 이미지 생성 AI가 저작권으로 보호되는 이미지의 일부와 거의 동일한 결과물을 생성한다고 지적하며,^[348] 생성 AI 모델이 원래 훈련 데이터와 경쟁한다고 주장하고 있다.^[349]

생성 AI의 훈련에 사용되는 대표적인 데이터 세트 중 하나로 LAION-5B가 있다. 이는 인터넷에서 스크래핑하여 수집한 이미지와 설명문 쌍으로 구성된 방대한 데이터 세트를 공개한 것으로, 스테이블 디퓨전, 미드저니, 노벨AI 등 유명 이미지 생성 AI의 기반 데이터로 사용된다. 이 데이터 세트는 AI 개발자들에게 유용하지만, 저작권 보호 대상인 이미지가 포함되어 있고, 기본적으로 권리자의 동의 없이 수집되었다는 점과 아동 포르노 등 불법 콘텐츠가 포함되어 있다는 점 등으로 인해 광범위하게 문제가 되고 있다.^[350]^[351]^[352]^[353]^[354]

훈련에 사용되는 데이터 세트에 저작물이 사용되는 사례에 대해, 출판사와 크리에이터를 중심으로 우려가 확산되고 있으며, 미국에서는 뉴욕 타임스의 마이크로소프트, 오픈AI에 대한 소송, 유니버설 뮤직 그룹의 앤스로픽에 대한 소송 등 저작자 또는 저작권 관리 단체의 AI 개발 및 제공 사업자에 대한 소송이 제기되고 있다.^[355]^[356]

워싱턴 포스트는 뉴스 기사를 요약하는 Llama3 기반 챗봇인 Meta AI가 직접적인 출처 없이 기사에서 문장을 복사하여 온라인 뉴스 미디어의 트래픽을 감소시킬 가능성이 있다고 지적했다.^[357]

프랑스의 경쟁청(한국의 공정거래위원회)은 보도 기사 사용료와 관련하여 미디어와의 협상을 충분히 진행하지 않았다는 이유로 2021년에 구글에 과징금을 부과했는데, 구글이 약속한 보상 산출 정보 공개 등이 미흡했다는 이유로 2억 5000만 유로(약 4100억원)의 추가 과징금을 부과했다. 또한 이 과정에서 "미디어 및 경쟁청에 알리지 않고 언론사 및 출판사의 콘텐츠를 사용하여 챗봇 AI인 Gemini를 개발했다"고 비판했다.^[358]

대한민국 저작권법과는 달리 일본의 저작권법 제30조의 4항에서는 ‘사상 또는 감정의 향유를 목적으로 하지 않는 경우’이며 ‘저작권자의 이익을 부당하게 해치지 않는 경우’에는 원칙적으로 저작권자의 허락 없이 저작물을 이용하는 것이 가능하다.^[359]

일본 정부(문화청)의 견해는 생성 AI의 개발 학습 단계에서의 정보 분석은 ‘향유’를 목적으로 하지 않는 행위라고 한다. 반면, 파인튜닝 등을 통해 학습 데이터(데이터 집합)에 대해 의도적으로 ‘작풍 등을 넘어선 창작적 표현의 공통적인 것’을 생성하는 것을 목적으로 하는 경우에는 ‘향유’의 목적이 병존한다고 생각할 수 있다고 한다. 저작권자의 이익을 부당하게 해치는지 여부는 ‘저작권자의 저작물 이용 시장과 충돌하는가’ · ‘향후 저작물의 잠재적 판로를 저해하는가’라는 관점에서 ‘기술의 진보’ · ‘저작물의 이용 태양의 변화’ 등 제반 사정을 종합적으로 고려하여 검토할 필요가 있다고 한다. 유상으로 제공되는 데이터베이스 저작물(저작권법 제12조의 2항: 창작성이 인정되는 선택 방법이나 체계화가 이루어진 데이터베이스)을 유상으로 이용하지 않고 정보 분석에 이용하는 행위는 명확하게 저촉될 수 있다고 한다.^[359]

또한 문화청은 생성 AI를 이용한 AI 생성물의 생성·이용 단계에 대해서는 일반적인 저작물과 마찬가지로, 기존 저작물과의 의존성, 유사성에 따라 저작권 침해 여부를 판단한다고 한다.^[359]

5. 1. 2. AI 생성 콘텐츠 저작권

AI가 생성한 저작물이 저작권 보호를 받을 수 있는지 여부는 별개의 문제이다. 미국 저작권청은 인간의 개입 없이 인공지능이 만든 저작물은 인간 저작자가 없으므로 저작권을 받을 수 없다고 판결했다.^[100] 그러나 저작권청은 생성형 AI에 대한 규정을 개선할 필요가 있는지 여부를 결정하기 위해 일반 의견 수렴을 시작했다.^[101]

AI 생성물을 저작물로 인정할 것인지, 인간의 개입 유무나 관여 정도에 따라 어떻게 선을 그어야 하는지, 애초에 저작물로 인정해야 하는지에 대한 논의가 이루어지고 있다. 미국 저작권청은 인간의 개입 없이 인공지능에 의해 생성된 저작물은 인간 저작자가 없으므로 저작권 보호를 받을 수 없다는 판단을 내렸다.^[361] 미국 저작권청은 이러한 방침을 수정해야 하는지 여부를 판단하기 위해 의견 수렴을 진행하고 있다.^[362]

6. 윤리적 문제 및 사회적 영향

생성형 인공지능(AI)의 발전은 정부, 기업, 개인 모두에게 다양한 우려를 불러일으키고 있다. 이는 시위, 법적 조치, AI 실험 중단 요구 등으로 이어졌으며, 여러 정부에서도 관련 조치를 취하고 있다.^[102]

2023년 7월 유엔 안전 보장 이사회 브리핑에서 사무총장 안토니우 구테흐스는 생성형 AI가 "막대한 규모로 선과 악의 잠재력을 모두 가지고 있다"고 말했다. 그는 AI가 "세계 개발을 촉진"하고 2030년까지 세계 경제에 10조달러에서 15조달러 사이를 기여할 수 있지만, 악의적인 사용은 "상상할 수 없는 규모의 끔찍한 사망과 파괴, 광범위한 외상 및 심각한 심리적 피해를 야기할 수 있다"고 경고했다.^[102]

2023년 5월 G7 히로시마 정상회의에서는 '히로시마 AI 프로세스'가 채택되었다. 이 프로세스는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실현하기 위해 AI 라이프사이클 전체 관계자들의 책임을 규정하고, 위험 감소 방침을 담은 '모든 AI 관계자를 위한 히로시마 프로세스 국제 지침'을 정리했다.^[256]

안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 유엔 안전보장이사회 회견에서 AI가 세계 발전을 가속화하고 막대한 부를 가져올 가능성이 있다고 말했다. 그러나 악용될 경우 "상상을 초월하는 규모의 죽음과 파괴, 광범위한 트라우마, 심각한 심리적 피해를 초래할 가능성이 있다"고 언급했다.^[257]

2024년 6월 주요 7개국 정상회의(G7)에서 프란치스코 교황은 AI가 인류의 미래에 미치는 영향에 대해 연설했다. 그는 지식 접근, 과학 연구 발전, 중노동으로부터의 해방 등 AI의 장점을 언급하면서도, 선진국과 개발도상국 간, 사회 계층 간 불공정을 심화시킬 수 있다고 경고했다. 또한 생성 AI에 대해 "엄밀히 말해 '생성적'이 아니"며, 빅데이터에서 정보를 찾아 요구에 따라 매력적인 스타일로 제시할 뿐, 새로운 개념이나 분석을 발전시키는 것은 아니라고 지적했다. 그는 "때로는 가짜뉴스를 정당화할 수 있다는 의미에서, 그것은 '생성적'이라기보다는 오히려 '강제적'이다"라고 비판하며, "만약 우리가 사람들로부터 자신과 자신의 삶에 대해 결정하는 힘을 빼앗고 기계의 선택에 의존하게 만든다면, 인류에게 희망 없는 미래를 안겨주게 될 것이다"라고 경고했다.^[258]

6. 1. 일자리 감소

AI 개발 초기부터 어떤 직업이 컴퓨터로 수행 가능하고 수행해야 하는지에 대한 논의가 ELIZA 개발자인 조셉 와이젠바움 등에 의해 진행되어 왔다.^[104]

생성형 인공지능으로 인한 일러스트레이터, 배우, 성우, 아나운서 등의 실업이 우려되고 있다.^[107]^[108]^[109] 2023년 4월 기준으로 이미지 생성 AI로 인해 중국의 일러스트레이터 일자리의 70%가 사라졌다는 보고가 있다.^[105]^[106] 2023년 7월에는 생성 AI 개발이 2023년 할리우드 노동 분쟁의 한 원인이 되었다. 미국 영화 배우 조합 회장 프랜 드레셔는 2023년 SAG-AFTRA 파업 중에 "인공지능은 창의적인 직업에 생존의 위협을 가져온다"고 선언했다.^[107] 음성 생성 AI는 성우 업계에 대한 잠재적인 위협으로 간주되고 있다.^[108]^[109]

2023년 미국작가조합 파업에서 "생성 AI 사용 제한"은 요구 사항 중 하나였다.

^[103]

전 세계적으로 소외 계층의 AI와 고용 문제의 교차점은 매우 중요한 측면이다. AI는 효율성 향상과 기술 습득을 약속하지만, Fast Company의 설문 조사에서 제시된 바와 같이 소외 계층 사이에서는 일자리 감소와 편향된 채용 과정에 대한 우려가 지속되고 있다. 보다 공정한 사회를 위한 AI 활용을 위해서는 편향성 완화, 투명성 옹호, 개인 정보 보호 및 동의 존중, 다양한 팀 구성 및 윤리적 고려 사항을 포함하는 적극적인 조치가 필요하다.^[110]

6. 2. 가짜 정보 생성

생성형 인공지능은 이미지, 영상, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 가짜 정보를 더욱 정확하고 쉽게 생성할 수 있게 하여, 사기, 여론 조작, 명예훼손 등에 악용될 가능성이 있다.

딥페이크는 기존 이미지나 비디오에 있는 사람을 인공 신경망을 사용하여 다른 사람의 모습으로 바꾸는 AI 생성 미디어이다. 딥페이크는 가짜 뉴스, 리벤지 포르노, 사기, 건강 관련 가짜 정보, 금융 사기, 은밀한 외국 선거 개입 등에 사용되는 것에 대한 우려를 불러일으켰다.^[117]^[118]^[119]^[120]^[121]^[122]^[123]

국내외에서 정치인의 얼굴을 바꾸거나 발언을 조작하는 등의 여론 조작, 재난 관련 허위 정보 유포, 뉴스 프로그램으로 가장한 광고 및 가짜 포르노 등의 사례가 발생하고 있다.

Audio deepfake|오디오 딥페이크^영어는 유명인, 공무원 및 기타 유명인의 목소리 스타일로 논란이 될 만한 발언을 생성하는 데 악용될 수 있다.^[129]^[130]^[131]^[132]^[133]^[134]

이에 대응하여 사용자 신원 확인을 통해 잠재적 악용을 줄이기 위한 시스템 구축을 진행하는 한편,^[277] 기술적으로 딥페이크 대응을 위한 연구가 진행되고 있다.^[278]

6. 3. 사이버 범죄

생성형 AI는 현실적인 가짜 콘텐츠를 만들어내는 능력 때문에 피싱 사기 등 다양한 사이버 범죄에 악용되고 있다.^[142] 딥페이크 영상과 음성은 허위 정보 유포와 사기에 사용되었다. 구글의 전 사기 방지 책임자 슈먼 고세마줌더(Shuman Ghosemajumder)는 딥페이크 영상이 처음에는 언론의 주목을 받았지만 곧 일상적인 현상이 되어 더 위험해질 것이라고 예측했다.^[143] 또한 대규모 언어 모델 및 기타 텍스트 생성 AI는 전자 상거래 웹사이트에서 가짜 리뷰를 생성하여 평점을 부풀리는 데 광범위하게 사용되었다.^[144] 사이버 범죄자들은 WormGPT와 FraudGPT를 포함하여 사기에 초점을 맞춘 대규모 언어 모델을 만들었다.^[145]

2023년에 이루어진 최근 연구에 따르면, 생성형 AI에는 범죄자들이 윤리적 안전장치를 우회하여 유해한 정보를 추출하는 데 악용할 수 있는 약점이 있다는 사실이 밝혀졌다. 이 연구는 탈옥(Jailbreaks)과 역심리(reverse psychology)를 포함한 ChatGPT에 대한 공격 사례를 제시한다. 또한 악의적인 개인은 ChatGPT를 사회 공학 공격 및 피싱 사기에 사용하여 이러한 기술의 유해한 측면을 드러낼 수 있다.^[146]

6. 4. 환각 (Hallucination)

생성형 인공지능이 만든 콘텐츠에는 그럴듯하게 들리는 거짓말이나 가짜뉴스가 무작위로 나타나는 경우가 있다. 이러한 현상은 환각(hallucination)이라고 불린다.^[287]^[288] 연구자들은 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에서 최대 27%의 확률로 환각이 발생하고,^[289] 46%는 사실 관계에 오류가 있다고 추정한다.^[290]

대규모 언어 모델은 문장을 그럴듯하게 생성할 수 있지만, 처리하는 언어의 의미를 이해하지 못하기 때문에 확률적 앵무새라는 용어로 비판받기도 한다.^[291]^[292] 이 용어는 2021년 팀닛 게브루, Margaret Mitchell (scientist)|마거릿 미첼^영어 등이 발표한 논문 “''On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜''”에서 널리 알려졌다.^[293]^[294]

2023년에는 미국 뉴욕주의 한 변호사가 민사 소송 자료를 작성할 때 챗GPT를 사용했다가, '''존재하지 않는 판례'''를 6건이나 인용하여 벌금을 부과받은 사례도 있었다.^[295]^[296]

환각을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있지만,^[297] 환각은 피할 수 없는 것이며, 대규모 언어 모델의 본질적인 한계일 수 있다는 지적이 나오고 있다.^[298] 또한, 대규모 언어 모델은 문제를 완화하도록 설계되어도, 오히려 환각을 증폭시키는 경우가 있다는 점도 지적된다.^[299]

생성형 인공지능이 의료 교육 현장에서 권장되기도 하는 현재,^[300] 생성형 인공지능의 환각(허황된 이야기)을 간파하는 비판적 사고가 더욱 필요하다.^[301]

6. 5. 인종적, 젠더 편향 심화

생성형 AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 문화적 편향을 반영하고 증폭할 수 있다. 예를 들어, 언어 모델은 훈련 데이터에서 그러한 편향이 일반적이라면 의사와 판사는 남성이고, 비서나 간호사는 여성이라고 가정할 수 있다.^[111] 마찬가지로, "CEO의 사진"이라는 텍스트로 프롬프트를 받은 이미지 모델은 인종적으로 편향된 데이터 세트로 훈련된 경우 백인 남성 CEO의 이미지를 불균형적으로 생성할 수 있다.^[112] 편향을 완화하기 위한 여러 가지 방법이 시도되었는데, 입력 프롬프트 변경^[113] 및 훈련 데이터의 가중치 재조정^[114] 등이 있다.

6. 6. 빅테크 의존 심화

GPT-4 또는 PaLM과 같은 수천억 개의 매개변수를 가진 언어 모델은 일반적으로 GPU(예: NVIDIA의 H100) 또는 AI 가속기 칩(예: 구글의 TPU) 어레이가 장착된 데이터센터 컴퓨터에서 실행된다.^[147] 이러한 초대형 모델은 주로 인터넷을 통해 클라우드 서비스로 접근한다.

최첨단 AI 모델 훈련에는 막대한 컴퓨팅 성능이 필요하며,^[147] 이러한 투자를 감당할 수 있는 재정적 능력을 갖춘 기업은 대개 빅테크 기업뿐이다. 코히어(Cohere)와 오픈AI(OpenAI) 같은 중소 벤처기업들은 각각 구글(Google)과 마이크로소프트(Microsoft)의 데이터센터 접근 권한을 구매한다.^[147]

결과적으로, 구글, 마이크로소프트와 같은 빅테크 기업이 소유한 컴퓨팅 자원에 대한 의존과 과점이 우려된다.^[306]

6. 7. 에너지 및 환경 문제

과학자들과 언론인들은 생성형 인공지능 모델의 개발과 배포가 환경에 미치는 영향에 대해 우려를 표명하고 있다. 특히 높은 CO₂ 배출량,^[148]^[149]^[150] 데이터센터에 사용되는 많은 양의 담수,^[151]^[152] 그리고 높은 전력 사용량^[153]^[149]^[154]이 문제점으로 지적된다. 구글 검색과 빙과 같은 널리 사용되는 검색 엔진에 이러한 모델이 통합되고,^[153] 챗봇 및 기타 응용 프로그램이 더욱 인기를 얻게 됨에 따라,^[153]^[152] 그리고 모델을 재훈련해야 할 필요성이 증가함에 따라 이러한 환경 문제가 더 커질 수 있다는 우려도 제기되고 있다.^[153]

이에 대한 완화 전략으로는 모델 개발 또는 데이터 수집 전에 잠재적인 환경 비용을 고려하고,^[148] 데이터센터의 효율성을 높이며,^[151]^[153]^[149]^[152]^[154]^[150] 더 효율적인 머신 러닝 모델을 구축하고,^[151]^[149]^[152] 모델 재훈련 횟수를 최소화하며,^[150] 이러한 모델의 환경적 영향을 감사하기 위한 정부 주도의 프레임워크를 개발하고,^[151]^[150] 모델의 투명성을 규제하며,^[150] 에너지 및 물 사용량을 규제하고,^[151] 연구자들이 모델의 탄소 발자국에 대한 데이터를 공개하도록 장려하며,^[153]^[150] 머신 러닝과 기후 과학을 모두 이해하는 전문가의 수를 늘리는 것^[150] 등이 제안된다.

6. 8. 저품질 콘텐츠 증가

뉴욕 타임스는 슬롭을 스팸과 유사한 것으로 정의하며, "소셜 미디어, 예술, 서적, 그리고... 검색 결과에 나타나는 조잡하거나 원치 않는 AI 콘텐츠"라고 설명한다.^[155]

생성형 AI의 등장은 여러 문제를 야기하고 있다. 언론인들은 소셜 미디어 콘텐츠 조정의 어려움,^[156] 소셜 미디어 회사가 이러한 저품질 콘텐츠 확산을 통해 금전적 이익을 얻는 구조,^[156]^[157] 정치적 허위 메시지 유포,^[157] 과학 연구 논문 제출 스팸,^[158] 인터넷에서 양질의 정보를 찾기 위한 시간과 노력 증가,^[159] 검색 엔진의 생성 콘텐츠 색인,^[160] 그리고 저널리즘 자체의 질 저하^[161] 등에 대한 우려를 표명하고 있다.

Amazon Web Services AI Labs 연구원들의 논문에 따르면, 웹 페이지 스냅샷인 커먼 크롤의 60억 개 이상의 문장 샘플 중 57% 이상이 기계 번역된 것으로 나타났다. 특히 3개 이상의 언어로 번역된 문장의 경우, 이러한 자동 번역의 상당수는 품질이 낮은 것으로 간주되었다. 월로프어, 코사어와 같은 저자원 언어는 영어, 프랑스어와 같은 고자원 언어보다 더 많은 언어로 번역되었다.^[162]^[163]

2024년 9월, 인터넷 텍스트를 기반으로 단어 빈도를 계산하는 오픈 소스 데이터베이스인 wordfreq의 저자 로빈 스피어는 여러 가지 이유로 데이터 업데이트를 중단한다고 발표했다. 레딧과 트위터에서 데이터를 얻는 데 드는 높은 비용, 자연어 처리 커뮤니티에서 다른 방법에 비해 생성형 AI에 대한 과도한 집중, 그리고 "생성형 AI가 데이터를 오염시켰다"는 점을 그 이유로 들었다.^[164]

생성형 AI 도구의 채택은 여러 영역에서 AI 생성 콘텐츠의 급증을 불러왔다. 유니버시티 칼리지 런던의 연구에 따르면, 2023년에 6만 편 이상의 학술 논문(모든 출판물의 1% 이상)이 LLM의 지원을 받아 작성되었을 가능성이 높다.^[165] 스탠퍼드 대학교 인간 중심 AI 연구소에 따르면, 새롭게 출판된 컴퓨터 과학 논문의 약 17.5%와 피어리뷰 텍스트의 약 16.9%가 현재 LLM에 의해 생성된 콘텐츠를 포함하고 있다.^[166]

시각적 콘텐츠 분야에서도 유사한 경향이 나타난다. 2022년 DALL-E 2 출시 이후, 하루 평균 3,400만 장의 이미지가 생성된 것으로 추산된다. 2023년 8월 현재, 텍스트-이미지 알고리즘을 사용하여 150억 장이 넘는 이미지가 생성되었으며, 그중 80%가 스테이블 디퓨전을 기반으로 한 모델에 의해 생성되었다.^[167]

AI 생성 콘텐츠가 AI 모델의 추가 훈련을 위한 인터넷의 새로운 데이터 크롤링에 포함될 경우, 결과 모델에 결함이 발생할 수 있다.^[168] 다른 AI 모델의 출력으로만 AI 모델을 훈련시키면 품질이 낮은 모델이 생성된다. 이 과정을 반복하여 각각의 새로운 모델이 이전 모델의 출력으로 훈련되면 점진적인 저하가 발생하고, 여러 번의 반복 후에는 "모델 붕괴"가 발생한다.^[169] 필기체 문자의 패턴 인식과 사람 얼굴 사진을 사용한 테스트가 수행되었다.^[170]

6. 9. 저널리즘 오용

2023년 1월, ''Futurism.com''은 CNET이 최소 77개의 기사를 작성하는 데 비공개 내부 AI 도구를 사용했다는 사실을 보도했다. 보도 후 CNET은 41개 기사에 대해 수정 사항을 게시했다.^[174]

2023년 4월, 독일 타블로이드지 ''디 아크투엘레(Die Aktuelle)''는 2013년 스키 사고로 뇌 손상을 입은 후 공개석상에 모습을 드러내지 않은 전 레이싱 드라이버 미하엘 슈마허와의 가짜 AI 생성 인터뷰를 게재했다. 이 기사에는 "속일 듯이 실제 같다"는 문구가 표지에 있었고, 인터뷰 말미에는 AI가 생성했다는 내용이 명시되어 있었다. 논란이 일자 얼마 지나지 않아 편집장이 해고되었다.^[175]

생성형 AI 모델에 의해 작성된 것으로 확인되거나 의심되는 콘텐츠 및/또는 기고자 이름이 있는 기사를 게재한 다른 매체(종종 허위 콘텐츠, 오류 및/또는 생성형 AI 사용 비공개 포함)는 다음과 같다.

매체
NewsBreak^[176]^[177]
아레나 그룹 소유 매체
B&H 포토(B&H Photo)^[180]
가넷(Gannett) 소유 매체
MSN^[185]
뉴스코프(News Corp)^[186]
G/O 미디어(G/O Media) 소유 매체
아일랜드 타임스(The Irish Times)^[190]
레드 벤처스(Red Ventures) 소유 매체
버즈피드(BuzzFeed)^[192]
뉴스위크(Newsweek)^[193]
Hoodline^[194]^[195]^[196]
아웃사이드 Inc. 소유 매체
할리우드 라이프(Hollywood Life)^[184]
어스 위클리(Us Weekly)^[184]
로스앤젤레스 타임스^[184]
코디 엔터프라이즈(Cody Enterprise)^[197]
코스모스^[198]
맥클래치(McClatchy) 소유 매체
지프 데이비스(Ziff Davis) 소유 매체
허스트 소유 매체
IAC Inc. 소유 매체
스트릿 미디어 소유 매체
리버프런트 타임스(Riverfront Times)^[200]

2024년 5월, Futurism은 앞서 언급된 많은 매체에 기사를 제공하기 위해 생성형 AI를 사용한 AdVon Commerce의 콘텐츠 관리 시스템 비디오에서 "150개 이상의 게시자에게 수만 개의 기사를 생성했다"는 사실을 보여주는 것으로 보인다고 지적했다.^[184]

한국, 중국, 대만, 인도, 쿠웨이트, 그리스의 뉴스 방송국들은 생성형 AI 모델 기반 앵커를 사용한 뉴스를 방영하여 인간 앵커의 일자리 감소와 역사적으로 방송인, 콘텐츠 제작자 또는 소셜 미디어 인플루언서와의 사회적 관계의 영향을 받아 온 뉴스에 대한 시청자의 신뢰에 대한 우려를 불러일으켰다.^[201]^[202]^[203] 알고리즘으로 생성된 앵커는 ISIS의 동맹국들도 방송에 사용했다.^[204]

2023년 구글은 뉴스 매체에 "현재 상황의 세부 정보"와 같은 제공된 입력 데이터를 기반으로 "뉴스 기사를 생성한다"고 주장하는 도구를 제안한 것으로 알려졌다. 제안을 본 일부 뉴스 회사 임원들은 이를 "정확하고 예술적인 뉴스 기사를 제작하는 데 들어가는 노력을 당연하게 여기는 것"이라고 설명했다.^[205]

2024년 2월 구글은 소규모 게시자들에게 베타 생성형 AI 모델을 사용하여 하루에 세 개의 기사를 작성하도록 비용을 지불하는 프로그램을 시작했다. 이 프로그램은 게시자가 소스로 사용하는 웹사이트의 지식이나 동의를 필요로 하지 않으며, 게시된 기사에 이러한 모델에 의해 생성되거나 지원되었다는 표시를 할 필요도 없다.^[206]

많은 폐간된 뉴스 사이트(''더 헤어핀(The Hairpin)'', ''더 프리스키(The Frisky)'', ''애플 데일리(Apple Daily)'', 애슐랜드 데일리 타이딩스(Ashland Daily Tidings)'', ''클레이턴 카운티 레지스터'', ''사우스웨스트 저널(Southwest Journal)'') 및 블로그(''비공식 애플 웹로그(The Unofficial Apple Weblog)'', ''iLounge'')는 생성형 AI에 의해 작성된 기사가 있는 사이버 스쿼팅을 겪었다.^[207]^[208]^[209]^[210]^[211]^[212]^[213]^[214]

미국 상원의원 리처드 블루멘솔과 에이미 클로부샤는 생성형 AI가 지역 뉴스에 해로운 영향을 미칠 수 있다는 우려를 표명했다.^[215] 2023년 7월 OpenAI는 미국 저널리즘 프로젝트와 파트너십을 맺고 생성형 AI를 실험하기 위해 지역 뉴스 매체에 자금을 지원했으며, Axios는 생성형 AI 회사가 이러한 뉴스 매체에 대한 의존성을 만들 가능성을 지적했다.^[216]

라마 3(Llama 3)을 기반으로 뉴스 기사를 요약하는 챗봇인 Meta AI는 ''워싱턴 포스트(The Washington Post)''에서 직접 출처를 밝히지 않고 기사에서 문장을 복사하고 온라인 뉴스 매체의 트래픽을 더욱 감소시킬 수 있다고 지적했다.^[217]

저널리즘에서 생성형 AI의 사용 및 오용과 관련된 잠재적 위험과 감소하는 청중 신뢰에 대한 우려에 대응하여 ''와이어드'', AP 통신(Associated Press), 더 퀸트(The Quint), 래플러(Rappler) 또는 ''가디언(The Guardian)''과 같은 전 세계의 매체들은 AI 및 생성형 AI를 작업에 사용하고 사용하지 않는 방법에 대한 지침을 발표했다.^[218]^[219]^[220]^[221]

2024년 6월 로이터 연구소는 ''2024년 디지털 뉴스 보고서''를 발표했다. 미국과 유럽 사람들을 대상으로 한 설문 조사에서 로이터 연구소는 각각 52%와 47%가 "일부 인간 감독이 있는 대부분 AI"가 생성한 뉴스에 대해 불편함을 느끼고 있으며, 각각 23%와 15%가 편안함을 느낀다고 보고했다. 미국인의 42%와 유럽인의 33%는 "AI의 약간의 도움을 받은 주로 인간"이 생성한 뉴스에 대해 편안함을 느낀다고 보고했다. 글로벌 설문 조사 결과에 따르면 정치(46%), 범죄(43%), 지역 뉴스(37%) 등의 뉴스 주제는 다른 뉴스 주제보다 AI가 생성한 것에 대해 불편함을 느끼는 비율이 더 높았다.^[222]

참조

_[1] 웹사이트 Executive Order N-12-23 https://www.gov.ca.g[...] Executive Department, State of California 2023-09-05
_[2] arXiv Generative AI for Medical Imaging: extending the MONAI Framework
_[3] 웹사이트 What is ChatGPT, DALL-E, and generative AI? https://www.mckinsey[...] 2024-12-14
_[4] 웹사이트 What is generative AI? https://www.ibm.com/[...] 2024-03-22
_[5] 뉴스 Artificial Intelligence Glossary: Neural Networks and Other Terms Explained https://www.nytimes.[...] 2023-03-27
_[6] 웹사이트 Generative models https://openai.com/r[...] OpenAI 2016-06-16
_[7] 뉴스 Anthropic Said to Be Closing In on $300 Million in New A.I. Funding https://www.nytimes.[...] 2023-01-27
_[8] 뉴스 A Cheat Sheet to AI Buzzwords and Their Meanings https://news.bloombe[...] 2023-03-10
_[9] 뉴스 OpenAI Plans to Up the Ante in Tech's A.I. Race https://www.nytimes.[...] 2023-03-14
_[10] arXiv LaMDA: Language Models for Dialog Applications 2022-01-20
_[11] 뉴스 A Coming-Out Party for Generative A.I., Silicon Valley's New Craze https://www.nytimes.[...] 2022-10-21
_[12] 뉴스 OpenAI Unveils A.I. That Instantly Generates Eye-Popping Videos https://www.nytimes.[...] 2024-02-15
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