생성형 AI의 법적 위험과 윤리적 데이터 모델

많은 기업이 생성형 AI 프로젝트에 수십억 달러를 투자하고 있지만, 이들이 직면할 수 있는 법적 위험에 대해서는 대개 무관심합니다. 이러한 위험 요소는 무제한으로 존재하며, 기업들이 사용하는 LLM의 학습 데이터 출처를 제대로 파악하지 못하는 상황입니다. 이에 따라 다양한 법규 위반 가능성이 상존하는데, 일부 기업은 이에 대한 회피를 시도하고 있습니다. 따라서, 기업은 법적 리스크를 인식하고 대응 방안을 마련해야 할 필요성이 커지고 있습니다.

⚖️ 생성형 AI의 법적 위험

생성형 AI의 법적 위험은 갈수록 심각해지고 있으며, 이는 기업이 알지 못하는 간접적인 법규 위반에서 비롯됩니다. 많은 기업이 LLM을 활용하기 위해 자체 데이터를 이용해 세부 조정을 하지만, 원본 데이터의 출처와 법적 준수 여부를 파악하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 예를 들어, 미국 내에서 기업이 무단으로 저작권 정보 또는 개인정보를 사용하고 있을 경우, 이는 법적 분쟁을 초래할 수 있습니다.

또한, 기업들이 학습 데이터의 출처를 충분히 검토하지 않을 경우, 저작권자의 권리를 침해할 수 있으며 이는 고소로 이어질 수 있습니다. 이런 법적 위험은 소프트웨어 개발사와 기업 간의 약속만으로는 해결되기 어려운 측면이 많습니다. 또한 과거의 사례를 보면, 기업이 법적 소송에 휘말렸을 때 그 책임을 회피하기가 매우 어렵다는 점도 주목할 만합니다.

최근 몇몇 주에서는 ‘장물 수취’ 범죄 개념을 바탕으로, 법적으로 문제가 되는 재산을 소유하는 것만으로도 처벌받을 수 있습니다. 이러한 사안이 AI 학습 데이터에 적용될 경우, 기업은 ‘모르는 일이다’라는 식의 주장을 하기가 힘들어질 가능성이 높습니다. 이는 기업이 법적 안전과 비즈니스 성공 간의 균형을 맞춰야 한다는 강력한 메시지를 제공합니다.

📊 윤리적 데이터 모델

법적 위험을 최소화하려는 기업들에게 대안으로는 윤리적 데이터 모델의 활용이 제시됩니다. 일부 대학 주도의 프로젝트는 퍼블릭 도메인이나 오픈소스 데이터를 사용하여 법적 문제를 피할 수 있는 데이터셋을 구축하고 있습니다. 예를 들어, ‘커먼파일(Common Pile)’ 프로젝트는 다양한 출처에서 수집한 8TB 규모의 데이터로 설계된 LLM 개발을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 다양한 도메인에서 데이터를 수집하여 법적으로 안전한 환경을 조성하고 있으며, 기업들이 이러한 데이터를 활용해 AI 모델을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이처럼 윤리적 데이터 모델을 통해 기업은 법적 리스크를 감소시키고 CSR(기업의 사회적 책임)을 이행할 수 있는 효과도 기대할 수 있습니다. 또한, 이러한 데이터 모델은 미래의 AI 기술 발전에 있어서 중요한 방향성을 제시할 가능성이 높습니다.

다만, 초기 공개 모델은 상용 모델에 비해 성능 저하가 우려되는 점도 무시할 수 없습니다. 이는 기업들이 법적 안전성 외에도 경쟁력을 갖춰야 한다는 한계를 드러냅니다. 많은 기업이 윤리적 데이터 기반 모델을 채택하는 과정에서 품질과 법적 안전성을 동시에 고려해야 할 필요성이 분명해졌습니다.

🔍 면책 조항의 유효성

AI 모델 개발사들이 제공하는 면책 조항이 기업의 법적 리스크를 해소하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있습니다. 개발사들이 자사 모델을 사용할 경우 발생할 수 있는 법적 문제에 대한 책임을 어느 정도 지겠다고 약속하기 때문입니다. 따라서, 기업들은 이런 조항을 반드시 확인하고 확보해야 하는데, 이는 법적 안정성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

그렇지만, 모든 기업이 동일한 수준의 면책을 제공하지 않기 때문에 기업들은 필요한 세부 사항을 면밀히 검토해야 합니다. 특히 IBM의 경우 가장 광범위한 면책 조건을 가지고 있어 주목할 만하며, 다른 몇몇 주요 업체도 일정 수준의 면책 조건을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 면책 조항이 실제로 보호 기능을 얼마나 제공할 수 있을지는 여전히 의문입니다.

기술법 전문가들은 이러한 면책 조건이 실질적으로 의미가 없을 수 있다고 지적하고 있습니다. 결국 AI를 통해 생성하거나 사용하는 콘텐츠에 대한 책임은 최종 사용자에게 돌아가기 때문입니다. 따라서, 기업들이 자신이 사용하는 AI 모델의 법적 리스크를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.

결론적으로, 생성형 AI의 발전 속도가 빨라짐에 따라 기업들은 필연적으로 법적 위험과 윤리적 데이터 사용 문제를 해결해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 윤리적 데이터 기반 모델이나 강력한 면책 조건 등이 이를 해결하는 데 기여할 수 있으나, 기업은 이런 방안들을 통해 장기적으로 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축해야 할 것입니다. 이를 위해 기업들은 법적 리스크를 지속적으로 모니터링하고, 데이터 사용에 대한 명확한 지침을 마련하는 것이 중요합니다.

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