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최근 콘텐츠 제작자와 AI 기업 간에 새로운 거래가 확대되고 있다. AI 영상 생성 서비스 개선을 위해 오픈AI, 메타, 구글 같은 기업들이 미공개 영상을 사들이고 있는 것이다. 미공개 영상의 거래 배경과 해결 과제, 전망을 알아본다. 편집자 주
최근 유튜브와 틱톡 등 소셜미디어 플랫폼에서 활동하는 크리에이터들이 오픈AI, 구글 같은 AI 기업에 미공개 영상을 판매해 수익을 창출하는 시장이 급속히 커지고 있다. AI 모델 개선에 미공개 영상이 톡톡한 역할을 하기 때문이다. 이는 과거 빅테크 기업들이 콘텐츠 제작자의 동의나 라이선스 없이 AI 학습에 콘텐츠를 활용한다고 비판 받아왔던 것과는 대조적인 움직임이다. 콘텐츠 제작자와 AI 기업 간에 새롭게 나타나는 현상이다.
AI 기업이 미공개 영상 거래에 나선 배경은
AI 학습에는 방대한 양의 고품질 데이터가 필요하다. 특히 온라인에 공개되지 않은 독점 데이터는 AI 모델의 성능을 차별화하는 데 핵심적인 역할을 한다. 오픈AI, 메타, 구글 같은 기업들은 AI 영상 생성 서비스 개선을 위해 수백만 시간에 달하는 다양한 영상 데이터가 필요하다.
AI 기업의 미공개 영상 구매는 무단 크롤링에 따른 저작권 침해 논란으로 소송 당할 가능성을 사전에 차단할 수 있는 장점이 있다. 데이터의 출처를 명확히 알 수 있어 잠재적인 리스크에 향후 유연하게 대처할 수 있다는 점도 AI 기업으로서는 중요한 고려 사항이다.
디지털 크리에이터 입장에서도 이는 새로운 기회로 다가온다. 앞서 많은 AI 기업이 소셜미디어에 공개된 영상을 무단으로 수집해 학습에 활용했다는 의혹이 제기돼 왔다. 그러나 크리에이터들이 이를 입증하고 소송 등을 통해 정당한 대가를 받기는 쉽지 않다. 이런 가운데 크리에이터들이 콘텐츠를 제작하고 남은 미공개 영상을 정당한 거래를 통해 판매하는 것은 하나의 선택지가 될 수 있다. 애초 미공개 영상들을 수익화할 방법이 마땅치 않은 점도 AI 기업에 영상을 판매하는 이유다.
블룸버그 통신 등 외신에 따르면, 미공개 영상 제공 가격은 품질에 따라 분당 1달러(약 1,417원) 정도에서 4달러 전후까지 책정된다. 일반적인 소셜미디어 플랫폼 콘텐츠는 분당 1~2달러 선에서 거래되고, 3D 애니메이션 같은 특수 영상의 값어치는 더 높다.
새로운 트렌드에 발맞춰 AI 기업과 크리에이터를 연결하는 중개 플랫폼도 생겨나고 있다. 트로베오(Troveo)와 칼리오페 네트웍스(Calliope Networks)와 같은 라이선싱 기업들은 제작자들의 비공개 영상을 수집해 AI 기업에 판매하는 중개 역할을 담당한다. 트로베오는 지금까지 콘텐츠 제작자들에게 수백만 달러 이상을 지급했으며, 1,200명 이상의 영화 제작자와 에이전시, 유튜버, 블로거 등이 이 플랫폼에 영상을 보내고 있다.
AI 기업이 특히 선호하는 영상은
AI 기업들이 특히 선호하는 미공개 영상은 크게 세 가지 특성으로 분류할 수 있다. 첫째, 일상생활과 자연 풍경, 스포츠, 요리 등 다양한 장면에서 사람들과 사물의 자연스러운 모습을 담은 영상이다. 조작되지 않은 실제 장면이 AI 모델 학습에 효과적이기 때문이다.
둘째, 고정된 앵글보다는 다양한 카메라 움직임을 통해 촬영된 영상을 선호한다. 드론을 통한 항공 촬영이나 핸드헬드(Hand-Held) 방식으로 촬영한 움직이는 영상은 AI 모델이 다양한 시점과 동작을 학습하는 데 도움이 된다.
셋째, 4K 이상의 고해상도 영상이 상대적으로 가치가 높다. 피부 질감과 빛 반사 등에서 미세한 디테일을 살릴 수 있는 선명한 영상이 AI 학습을 고도화하는 데 유리하기 때문이다. 반면 해상도가 낮거나 노이즈가 많은 영상은 구매 가치가 떨어진다.
AI 기업이 미공개 영상을 구매해 사용할 경우에도 영상에 담긴 내용으로 인해 저작권과 초상권 문제가 발생할 수 있다. 이 때문에 AI 기업들은 영상에 등장하는 사람, 브랜드, 로고, 저작물에 대한 권리문제에 신경 쓸 수밖에 없다. 특히 사전에 초상권 사용에 동의가 이뤄졌거나 모자이크 처리를 통해 특정인을 식별할 수 없는 영상을 선호한다.
구매한 영상은 AI 모델 학습에 활용되기 전 몇 단계의 처리 과정을 거친다. 먼저 얼굴, 자동차 번호판, 브랜드 로고 등을 모자이크 처리하거나 흐릿하게 하는 비식별화 작업을 진행한다. 이후 영상 속 동작과 장면, 객체 등에 태그를 붙이고 프레임 단위로 레이블링하는 메타데이터 변환 작업을 거친 뒤 영상과 자연어 설명을 연결해 AI 모델을 학습시킨다.
이렇게 학습된 AI 모델은 소셜미디어 콘텐츠의 자동 제작, 광고 영상 제작 등 다양한 분야에서 활용된다. AI 서비스 내에서 텍스트 입력만으로 고품질 영상을 생성하거나 기존 영상을 분석하는 성능이 개선되는 셈이다. 이러한 새로운 비즈니스 모델은 몇 가지 법적 쟁점을 동반한다. AI가 크리에이터의 영상을 학습해 만든 결과물을 독점 판매하거나, 학습 후 다른 기업에 영상을 재판매하는 상황 등에서 논란이 발생할 수 있다.
이에 크리에이터들은 자신의 콘텐츠가 의도치 않게 활용되는 것을 방지하기 위해 AI 기업과의 계약에 사용 사례를 제한하는 조항을 넣기도 한다. 예를 들어, 자신의 비즈니스에 피해를 주거나 경쟁자의 비즈니스를 발전시킬 수 있는 목적으로 콘텐츠가 사용되는 것을 제한하는 것이다.
미공개 영상 거래 ‘양날의 검’으로 작용해
생성형 AI 훈련을 위한 미공개 영상 거래가 확대됨에 따라 해당 데이터 자체의 품질과 이로 인해 AI 모델에 미치는 악영향에 대해서도 문제가 제기될 수 있다. 미공개 영상은 기존에 발행된 편집본과 비교해 정제되지 않을 가능성이 크다. 혐오·증오, 인종차별, 성차별적 표현 등을 담은 영상이 AI 학습에 사용돼 사회적 통념상 부적절한 결과물을 제시하는 결과를 초래할 수 있다.
이와 관련해 AI가 현실 세계를 정확히 이해하기 위해서는 문제적 데이터도 필요하다는 주장도 제기돼 왔다. AI가 폭력성, 혐오, 갈등 상황까지 학습해야 사실 판단과 위험 탐지 능력 등이 향상될 수 있다는 것이다. 세상의 복잡성과 현실을 제대로 이해하기 위해서는 일정 수준의 부적절한 콘텐츠 학습이 불가피하다는 것이다.
미공개 영상 거래 시장은 AI 시장의 확대와 함께 더욱 커질 전망이다. 이는 AI 기업에는 양질의 데이터 확보 수단을, 크리에이터에게는 새로운 수익 창출 기회를 제공하는 상호 이익적 비즈니스 모델로 자리 잡을 가능성이 크다. 다만 이 과정에서 발생할 수 있는 저작권, 초상권, 데이터 윤리 등의 문제에 대해서도 계속 논의가 이뤄질 필요가 있다.
디지털 콘텐츠 생태계와 AI 기술의 발전이 공존하는 새로운 패러다임은 궁극적으로 크리에이터의 권리를 보호하면서도 AI 기술의 혁신을 촉진하는 방향으로 발전해 나가는 게 바람직하다. 미공개 영상 거래 시장의 건전한 성장은 이러한 균형점을 찾아가는 중요한 과정이 될 것이다.
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