AI 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에서 활용되고 있다. 언론 분야에서는 AI 자동 생성 이미지를 활용해 뉴스 제작 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 전망된다. AI 자동 생생 이미지의 특징과 활용, 이를 둘러싼 저작권 문제를 짚어본다. 편집자 주

4차 산업혁명을 구현하는 여러 가지 기술 중에서도 그 중심에 서 있는 기술이 바로 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이다. AI는 산업은 물론이고 이미 우리 일상생활 속에 깊이 관여해 편의성을 높여주고 있으며, 이제는 의료, 저널리즘, 더 나아가서 문화예술 영역에서도 창작물을 만들어내기 시작했다. 그동안 창작은 인간만이 할 수 있는 고유 영역이라고 생각했으나, 기술이 향상되고 빅데이터와 딥러닝(Deep Learning) 기술이 결합하면서 AI 스스로 분석하고 학습해 창작물을 생산할 수 있게 됐다. 객체에 지나지 않았던 기술이 콘텐츠 창작 행위의 새로운 주체가 되면서, 창작성의 또 다른 원천이 된 것이다.

AI 자동 생성 이미지의 현황과 특징

산업 분야에서만 활용되던 AI 기술이 급속도로 발전하고 성능이 비약적으로 향상됨에 따라 텍스트, 영상, 이미지, 미술, 음악, 방송 등의 분야에서 다양한 결과물을 생성하고 있다. 뉴스 제작과 유통에서도 AI는 효과적으로 활용될 수 있다. 연합뉴스와 엔씨소프트는 2020년 4월 28일 머신러닝으로 3년 간 날씨 기사 학습과 기사 작성 훈련을 거쳐 작성한 기사를 선보인 바 있다.¹⁾ 이처럼 기사 작성은 물론이고, 이미지 또는 데이터 활용, 비슷한 기사나 중복 기사 찾기, 개인 맞춤형 기사 추천 등의 형태로 AI가 활용되고 있다.²⁾

AI 기술은 딥러닝 학습 기법을 통해 빠른 속도로 진화하고 여러 분야에 응용되면서, 텍스트, 음성, 이미지, 동영상 등의 형식으로 창작물을 만들어낸다. 다양한 AI 기술 중에서도 이미지와 영상을 생성하는 ‘시각 AI’는 다시 ‘인식 AI’와 ‘생성 AI’로 분류된다. 인물·객체·텍스트를 인식, 분류할 수 있는 이미지 인식 영역에서는 AI가 인간 수준을 능가한다는 평가를 받고 있는데, 스마트폰 사진 정리 앱이 그 예다. 또 이미지 생성 AI는 최근 빠르게 발전하는 분야로, 윤리적으로 문제가 된 딥페이크 기술을 예로 들 수 있다. ³⁾

이미지 자동 생성 AI의 대표적인 사례로 ‘달리(DALL·E)’가 있다. 간단한 설명 텍스트를 입력하면 이미지를 제작하도록 지원하는 AI 이미지 생성 기술로, 미국의 인공지능 연구소 오픈AI(OpenAI)가 2021년 초 공개했다. 사진에서 볼 수 있듯이, ‘아보카도 모양의 의자’라는 텍스트를 입력하면 달리가 아보카도 안락의자 이미지를 생성하는데, 아보카도와 의자의 기본적인 특징이 모두 포함돼 있다. 이어서 2022년 4월 오픈AI는 ‘달리2(DALL·E2)’를 선보였는데, 자연어 텍스트로 설명하면 독창적이고 사실적인 이미지와 예술 작품을 창작할 수 있으며, 개념·속성·스타일을 결합할 수 있다.⁴⁾ 사용자들은 달리2를 이용해 동물부터 운동화 디자인 등 다양한 사실적인 이미지를 제작할 수 있으며, 이미지의 판매 및 리프린팅도 가능하다. 오픈AI는 사용자들에게 제작한 이미지를 동화책 삽화, 뉴스레터 삽화와 같은 상업적 프로젝트에 활용할 수 있는 권한도 부여했다.

원본 그림에 다른 사진의 화풍, 패턴을 입혀 전혀 다른 그림을 생성하는 구글의 ‘딥드림 제너레이터(Deep Dream Generator)’, 이미지 품질 향상 프로그램인 ‘아트브리더(Artbreeder)’ 등도 이미지를 자동 생성하는 AI다. 구글은 2015년 7월 딥드림을 공개했는데, 이것은 인공신경망 기반의 컴퓨터 학습 방식인 딥러닝 기술을 시각 이미지에 적용한 기술로, 결과물이 마치 꿈을 꾸는 듯한 추상적인 이미지를 닮았다고 해서 딥드림이라고 부른다.⁵⁾ 딥드림 제너레이터는 그림이나 사진 같은 다양한 이미지를 인식하고 저장한 뒤, 이미지의 특징을 뽑아내서 이를 중심으로 나름의 형상을 재구성해 추상화를 만들어낸다. 예를 들어 구름, 얼굴 같은 평범한 이미지를 입력하면, 딥드림이 이를 무작위로 눈이나 새, 개, 물고기, 자동차 등의 모습으로 바꿔놓는다. 이 과정에서 딥드림의 인공신경망은 자신이 원래 의도한 이미지 형태만을 과장하고 그 외의 이미지 요소는 왜곡함으로써 새로운 이미지를 생성하므로, 유명 화가의 화풍을 모사하는 시도와 차별성을 지닌다. 아트브리더는 이미지, 음성 등의 다양한 데이터를 비교하면서 실제와 유사한 모습으로 자동 생성하는 적대적 생성 네트워크(GAN)에 기반해 다양한 데이터를 스스로 학습시키는 딥러닝으로 얼굴, 풍경 등을 실제와 유사한 이미지로 생성하는 기술이다. 이 기술로 애니메이션 등장인물을 실제 사람의 모습처럼 보이도록 하는 실사화가 가능하다.⁶⁾ 기술이 갈수록 고도화되면서 예술, 방송 등의 분야에서도 적극적으로 활용되고 있다.⁷⁾

국내의 경우, 카카오의 AI 자회사 카카오브레인은 이미지 생성 AI 모델인 ‘알큐 트랜스포머(RQ-Transformer)’를 오픈 소스 커뮤니티 깃허브(GitHub)에 공개했다. 알큐 트랜스포머는 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 출력해 주는 기술이다. 3,000만 쌍의 텍스트·이미지를 학습하며 39억 개의 매개변수로 구성된다. 알큐 트랜스포머는 3차원의 코드 맵으로 표현된 이미지를 순차적으로 예측해 생성하도록 학습해 기존 기술 대비 이미지 압축으로 인한 손실이 적다. 기존 이미지 생성 모델보다 적은 계산 비용으로 이미지 생성 속도와 이미지 품질을 대폭 향상시켰다. ⁸⁾

디지털 환경에서는 언론 보도에 있어 이미지 활용이 중요한데, AI가 자동 생성한 다양한 이미지를 활용한다면 화질도 이질감이 전혀 없고 진짜처럼 보이므로 보도 효과를 높일 수 있다. 게다가 기자가 취재와 기사 작성에 좀 더 몰두할 수 있어서 뉴스 제작 시간을 단축해주므로 뉴스 생산성도 높아진다. 반면에 AI 자동 생성 이미지는 편향성, 개인정보, 저작권 등 다양한 문제를 야기하고 있는데, 그중에서도 새로운 논의와 사회적 합의가 필요한 문제가 바로 저작권이다. 이미지도 하나의 저작물에 해당하므로 언론사가 AI 자동 생성 이미지를 활용하려면 자동 생성 이미지가 저작권 보호 대상인지, 저작자는 누구이며 저작권자는 누구인지 등 주요 저작권 쟁점을 파악해야 한다. 다음으로 저작권자로부터 이미지 이용에 대한 허락을 받아야 하는데, 달리2가 생성한 이미지를 상업적으로 이용하고자 한다면 시사 보도나 교육 목적의 이용에 비해 공정 이용으로 인정받을 가능성이 낮다.

AI 창작물의 특성과 저작권 보호

연구자마다 AI를 서로 다르게 정의하고 있으며, 사용되는 상황이나 학문 분야에 따라 그 의미가 다양하다. 지금까지의 정의를 토대로 하면, AI는 ‘인간과 유사하게 사고하면서 자율적으로 인식하고 행동할 수 있는 고도의 문제 해결 능력을 이용해 인간 지능이 필요한 일을 효율적으로 수행하는 지성을 가진 존재 또는 시스템’이다. 이렇게 볼 때 지능성과 자율성이 AI의 핵심 개념이다. 일반적으로 AI는 그것을 이해하기 위한 실용적인 목적에 따라 ‘약한 AI’와 ‘강한 AI’로 분류한다. 약한 AI는 자체적인 판단 능력이 없고 인간이 알고리즘과 데이터, 규칙 등을 입력하면 주어진 조건에서 입력된 정보를 분석하여 한정된 문제를 해결한다. 로봇 청소기, 구글 번역기와 지도, 구글 알파고, IBM 왓슨(Watson) 등이 그 예다. 반면 강한 AI는 약한 AI가 진화된 형태로서, 아직 현존하는 기술이 아닌 이론적인 개념이지만 딥러닝과 같은 학습 방식을 통해 문제를 해결하거나 판단할 수 있다.

AI 창작물은 인간 창작물처럼 인고의 시간이 투영된 창작 결과물이라기보다는 투입된 데이터를 학습해서 단기간에 산출해내는 소프트웨어적인 결과물이다. 대량 생산이 가능하고 한 번의 투자와 노력을 통해 무한정 반복적인 창작의 성과를 누릴 수 있으며, 오픈소스처럼 과거 창작물이 다른 창작물의 재료로 사용될 수 있으므로 콘텐츠 개발에 드는 비용과 시간을 단축할 수 있다는 점에서 인간 창작물과 차별된다. 창작의 주체 또는 기여도를 기준으로 AI 창작물은 인간이 AI를 활용한 창작물, 인간과 AI가 협업한 창작물, AI 스스로 창작한 창작물로 분류된다. AI를 활용한 창작물과 AI와 협업한 창작물은 인간 창작물로 포섭하면 되므로 저작권 문제가 비교적 명료하다. 하지만 순수한 AI 창작물은 강한 AI를 창작의 주체로 볼 수 있어서 저작권이 문제가 될 수 있다.

AI 창작물을 현행 저작권법 체계에서 보호할 것인지가 최근 저작권 분야의 새로운 딜레마다. 기존 논의에서는 AI 창작물은 저작권법상 저작물성, 창작 주체에 대한 법적 해석에 문제가 있으며 저작권 제도의 취지를 토대로 할 때 보호의 타당성이 인정되지 않는다고 주장하면서도, AI나 그 창작물의 발전을 위한 산업 정책의 관점에서 어느 형태로든 법으로 보호하는 것이 필요하다고 본다. 다만 보호 범위나 방식에 있어 인간 창작물과 차별적으로 접근하는 것이 합리적이라는 의견이 지배적이다. AI 창작물도 저작권법 보호 영역으로 포섭해야 하지만, 인간 창작물과 동일하게 보호하는 것은 인간의 창작물만을 보호하는 저작권 제도의 본질론적 측면에서 볼 때 타당하지 않기 때문에, 보호 수준은 인간 창작물보다 절대적으로 낮출 필요가 있다는 것이다. AI 창작물은 창작물의 대량 생산, 반복적인 창작 성과 등의 특성을 고려할 때, 모든 결과물에 그 권리를 인정하는 경우 인간 창작자와의 형평성 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 이와 같은 약한 저작권 보호 논리를 적용하면, AI 자동 생성 이미지의 저작권 보호 수준은 인간이 창작한 이미지보다 훨씬 낮게 정해야 할 것이다.

AI 자동 생성 이미지 활용에서 저작권 쟁점

컴퓨터가 만든 산출물에 저작자가 존재하는가, 컴퓨터는 저작자가 될 수 있는가와 같은 질문은 창작성의 본질, 자율성, 인간의 표현에 대해 진지하게 고민하도록 만든다는 점에서 솔깃한 질문이다. 이 질문은 AI 자동 생성 이미지에도 그대로 적용된다. 자동 생성 이미지를 포함한 AI 창작물의 저작자 문제는 ‘누구를 저작자로 확정해야 한다’로 의견이 수렴되는 것이 아니라, 단지 ‘누구를 저작자로 볼 수 있는지’, ‘누가 저작자 지위를 부여받을 수 있는지’로 논의가 전개되는 양상을 보인다. 즉 저작자 지위 부여의 가능성 차원에서만 접근하고 있다고 볼 수 있다.

일단 인간의 일부 지능적인 기능을 대체하는 약한 AI의 경우 인간이 주체가 돼 창작하는 것이고 AI는 인간 창작의 도구 역할을 한다는 점에서 창작자 원칙에 따라 저작자가 될 수 없음이 명백하다. 하지만 스스로 사고할 수 있는 지각력을 가지고 어떤 지적인 업무도 가능한 수준의 강한 AI가 창작한다면, 강한 AI와 같은 비인간에게도 과연 저작자 지위를 부여할 수 있는지와 같은 근본적인 문제에 직면하게 된다. 2018년 10월 크리스티 경매에서 고액에 낙찰되었던 AI가 그린 가상 인물의 초상화 ‘에드먼드 드벨라미(Edmond de Belamy)’에 화가 서명 대신 AI 알고리즘을 표시했던 사례는 AI에 저작자 지위를 부여하려는 시도였다는 점에서 시사하는 바가 크다.

현재로서는 AI에 자동 생성 이미지의 저작자 지위를 부여한다면, AI가 권리 의무 주체로서의 능력이 부재하고 독립적인 사고 및 의사 능력이 부족하다는 점을 근거로 부정적인 견해가 지배적일 것으로 예상된다. 선진국의 많은 연구에서는 현재의 AI 기술 수준과 인간 중심 철학 사조를 근거로 AI에 대한 저작자 지위 부여를 부인한다. 현행 저작권법은 저작물을 ‘인간의 사상이나 감정’을 표현한 창작물로 규정하고, 저작자를 ‘저작물을 창작한 자’로 정의한다. 게다가 창작물은 저작자 개인의 창작적인 특성이나 개성이 반영된 무체물이므로, 인간이 아닌 주체는 생각하기 어렵다. 다만 AI가 단순 도구의 수준을 넘어 창작적으로 기여하는 단계가 되면, 추가적인 입법론적 검토가 필요하다.

자동 생성 이미지를 포함한 AI 창작물의 저작자에 대해서는 AI 개발자인 프로그래머 혹은 AI를 이용해 창작한 사용자로 보는 견해가 있는가 하면, AI 창작물을 공유 영역에 두는 것으로 접근하는 견해, 업무상저작물이나 공동저작물로 접근하는 견해, 그리고 강한 AI에 저작자 지위를 부여하자는 견해 등 다양하다. 정도의 차이는 있어도 AI를 창작 도구로 사용하는 현 단계에서는 인간에게 저작자 지위를 부여함이 타당하다고 볼 수 있으며, 인간 중에서도 누구에게 부여할 것인지는 창작에 대한 개입의 정도나 방식을 기준으로 판단해야 할 것이다.

한편 저작자 지위와 권리 귀속 주체를 분리해서 접근해야 한다는 점이 AI 창작물 관련 저작권 논의의 또 다른 딜레마이기도 하다. AI가 창작 도구로만 사용된 창작물의 경우에는 AI는 반복 업무의 효율화에 기여할 뿐 창작성을 발휘한다고 볼 수는 없다. 따라서 저작물에 대한 자연인의 권리 주체성을 보호하고 저작권법 체계의 혼란을 방지하기 위해서라도, 약한 AI 단계에서는 AI 창작물의 저작권을 인간에게 귀속시키는 것이 타당하다. 인간에게 귀속시키는 경우라도 제작 과정에 인간이 개입한 정도와 창작의 기여도에 따라 권리 귀속 관계를 달리 정립해야 하는데, AI 개발자와 사용자 중에서 누구에게 저작권을 귀속시킬지 또는 개발자와 사용자가 권리를 공동으로 소유할지는 상황별로 판단해야 할 것이다. 반면 스스로 사고하는 능력과 대응력을 가진 AI가 인간의 개입 없이 창작한 결과물에 대해서는 창작의 표현 주체를 AI로 보더라도, 권리 귀속의 주체를 인간으로 봐야 할 것이다. 그리고 학습 데이터를 제공한 자, 인공지능을 최초로 설계한 자나 사용자 등이 저작권 귀속의 주체로 논의될 수 있다. 다만 인간의 정신적 노력이 적게 들어갔다고 볼 수 있으므로, 권리의 보호 정도가 훨씬 낮아야 할 것이다.

AI가 계속 진화 중인 기술이란 점에서 AI 창작물의 저작권 귀속 주체를 명백히 정할 수는 없다. 그럼에도 불구하고 기본적으로 창작물 제작 과정에서 저작물 창작에 대한 AI 또는 인간의 기여도 등에 따라 사안별로 달리 판단하는 것이 가장 합리적이다. 저작물 생성을 주도한 자를 중심으로 한 접근이 타당한 것이다. 하지만 이 역시 각국의 저작권법이나 입법정책에 따라 달라질 수 있는 문제다. 결국 자동생성 이미지와 같은 AI 창작물의 저작권 귀속 문제를 원만하게 풀기 위해서는 풍부한 학문적 논의와 사회적 합의에 기반해 저작권 정책을 수립할 필요가 있다. 기본적으로 AI 창작물에 대해서는 저작권 보호 수준이나 방식에 있어 인간 창작물과 차별화된 저작권 정책이 요구되며, 약한 저작권 보호 정책을 수립하는 것이 타당하다. 구체적으로 인간 창작물과 구분하기 위해 AI 창작물에 대한 식별 표시제도와 등록제도를 도입하고, 단기 저작권 보호 정책을 실시할 것을 제안해본다.

1) 홍지인, <엔씨-연합뉴스, 국내 첫 AI 기사 선보여...알파고에 쓴 기술 적용>, 연합뉴스, 2020.4.28, https://www.yna.co.kr/view/AKR20200428045800017.

2) <뉴스와 인공지능: 알고리즘 저널리즘의 현황>, ICR Media Trend Report, No.10, 서울대 언론정보연구소, 2017, https://icr.snu.ac.kr/sites/icr.snu.ac.kr/files/board/mediatrendreport/ICR_Trendreport_10.pdf

3) <AI 서비스의 모든 것 1편: 이미지 인식 AI>, 2021, https://brunch.co.kr/@herbeauty/28.

4) https://openai.com/dall-e-2/.

5) 오승주·최진모, <그림도 그리는 구글 인공지능 ‘딥드림’>, 뉴스1, 2016.3.15, https://www.news1.kr/articles/?2602024.

6) https://dingdo.tistory.com/m/1008. 

7) 이영민, <“이 꼬마 얼굴 낯익은데?”...알면 놀라는 사진의 ‘정체’는>, 머니투데이, 2021.12.5, https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2021120509525689701

8) 권안나, <인공지능 생태계 활짝…AI기업 'API 공개' 이어진다>, 뉴시스, 2022.9.22, https://mobile.newsis.com/view.html?ar_id=NISX20220921_0002021683#_enliple.