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생성형 AI 시대의 데이터 크롤링 가능성 및 법적 과제 분석

일일 보고서 2024년 07월 03일
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목차

  1. 요약
  2. 1. 생성형 AI와 데이터 크롤링의 필요성
  3. 2. 데이터 크롤링의 법적 과제
  4. 3. 생성형 AI의 윤리적 및 사회적 문제
  5. 4. 실제 사례 분석: 기업 및 국가의 대응
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 생성형 AI 시대의 데이터 크롤링 가능성과 관련 법적 과제를 분석합니다. 데이터 크롤링은 생성형 AI가 원활히 작동하도록 필수적인 데이터 수집 방법으로 간주되며, 데이터 프라이버시, 보안, 저작권 문제 등이 주요 법적 과제로 제기됩니다. 특히, 생성형 AI의 발전은 다양한 산업에서 긍정적인 영향을 미치지만, 데이터 크롤링 과정에서 발생할 수 있는 저작권 침해와 데이터 프라이버시 침해 문제는 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다. 주요 법적 제도 개편이 시장과 기술 발전에 맞추어 이루어지고 있으며, 저작권법 개정안 등의 관련 법률안들이 현재 논의 중입니다. 또한, 기업과 국가 모두 데이터 전략과 법적 규제의 조화를 통해 데이터를 안전하고 효과적으로 활용할 필요가 있음을 강조합니다.

2. 1. 생성형 AI와 데이터 크롤링의 필요성

  • 2-1. 생성형 AI의 발전과 데이터 필요성

  • 스노우플레이크의 '데이터 + AI 예측 전망 보고서 2024'에 따르면, 생성형 AI 시대에 가장 중요한 것은 사일로를 극복하고 조직 내 모든 데이터 소스에 대한 접근을 가속화하는 것입니다. 보고서는 생성형 AI가 약속하는 무한한 가능성을 추구하기 위해 데이터 전략의 중요성과 실행 및 투자 속도가 증가했다고 설명합니다. 데이터 중요도와 거버넌스 구축이 필수적이며, 이를 위한 지름길이나 요행은 없다고 강조하고 있습니다. 생성형 AI는 데이터 중앙화 추세를 가속화하며, 이를 통해 보안과 거버넌스를 함께 제공할 것입니다. 또한, Snowflake 보고서는 생성형 AI/LLM의 도입이 기업의 데이터 전략을 강화하고, 데이터 수익화 기회를 극대화할 것으로 예상하고 있습니다.

  • 2-2. 데이터 크롤링의 중요성

  • 빅데이터와 생성형 AI가 산업 변화의 촉매재로서 중요한 역할을 하고 있다는 점은 '빅데이터와 생성형 AI : 산업 변화의 촉매재로서의 역할' 보고서에서도 강조되고 있습니다. 보고서에 따르면, 빅데이터와 생성형 AI가 제조, 금융, 유통 등 여러 산업에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 이러한 기술의 활용이 미래에도 지속적으로 증가할 것이라 전망하고 있습니다. 특히, 데이터 크롤링은 생성형 AI가 원활하게 작동하기 위해 필수적인 데이터 수집 방법 중 하나로 간주됩니다. 이는 데이터의 축적과 분석을 통해 자동화된 의사결정, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문입니다. 데이터를 효율적으로 수집하고 활용하는 과정에서 데이터 크롤링의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.

3. 2. 데이터 크롤링의 법적 과제

  • 3-1. 저작권 문제와 데이터 크롤링

  • 최근 생성형 AI의 발전으로 인해 데이터 크롤링을 통해 AI 학습에 필요한 데이터를 수집하는 과정에서 저작권 문제가 대두되고 있습니다. AI가 사용자 명령어를 바탕으로 생성하는 콘텐츠가 저작권 보호의 대상으로 여길 수 있는지에 대한 명확한 기준이 아직까지 제시되지 않았으나, 인간이 추가적으로 편집하거나 가공한 AI 산출물에 대해서는 창작적 기여가 인정될 수 있습니다. 하지만 AI가 자동으로 생성한 결과물에 대해서는 AI 자체에 권리가 귀속될 수 없으므로, 현행법 해석에 따르면 창작적 기여를 한 인간에게 저작권이 귀속됩니다. 더불어, AI와 관련된 저작권 책임 문제도 해소되지 않았습니다. 이는 크롤링 과정에서 데이터를 복제하거나 전송하면서 발생하는 저작권 침해 문제나 AI 산출물과 기존 인간 창작물 간의 유사성 때문에 생기는 저작권 침해 문제 등이 포함됩니다.

  • 3-2. 저작권법 개정안 및 현재 상태

  • 현재 국회에는 AI 학습 등 정보분석 목적의 경우 권리자의 허락 없이도 필요한 범위에서 저작물을 이용할 수 있도록 하는 저작권법 개정안이 계류 중에 있습니다. 이는 AI 기술의 발전에 맞추어 저작권 제도를 개선하려는 노력의 일환입니다. 예를 들어, 도종환 의원(2021년 1월 15일 발의), 이용호 의원(2022년 10월 31일 발의)이 발의한 저작권법 개정안이 이에 해당합니다. 또한 정부 차원에서도 AI-저작권법 제도개선을 위해 워킹그룹을 운영하고 있습니다. 이와 같은 법적 노력들은 AI 기술 발전에 따른 저작권 문제를 해결하기 위한 시도입니다.

  • 3-3. 데이터 프라이버시와 보안 문제

  • AI 학습을 위한 데이터 크롤링 과정에서 데이터 프라이버시와 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터 크롤링은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 수집하는 과정에서 개인정보와 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 이는 데이터 프라이버시 침해로 이어질 수 있습니다. 또한, 데이터 보안 문제도 중요한 이슈로 대두됩니다. 크롤링한 데이터가 보안이 취약한 환경에 저장되거나 처리된다면, 이는 데이터 유출 문제를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제들은 AI 학습에 있어서 데이터 사용의 윤리적 측면과도 밀접한 관련이 있습니다.

4. 3. 생성형 AI의 윤리적 및 사회적 문제

  • 4-1. AI와 사회 윤리적 측면

  • 빅데이터와 생성형 AI는 단순히 기술적인 문제를 넘어 사회와 윤리 측면에서 깊은 영향을 미치고 있습니다. 이러한 기술들은 제조, 금융, 유통 등 다양한 산업에 긍정적인 효과를 불러오고 있으며, 미래에도 이러한 활용이 활발할 것으로 예상됩니다. 그러나 그 이면에는 사회적 책임과 윤리적 고려가 필요함이 강조되고 있습니다. 기술의 발전이 곧 사회적 영향력의 증대로 이어지기 때문에, 더욱 책임감 있게 기술을 활용하고 발전시키는 것이 중요합니다.

  • 4-2. 생성형 AI와 데이터 고갈 문제

  • 생성형 인공지능(Generative AI)은 대규모 데이터 학습을 통해 발전해왔으나, 최근 몇 년간 데이터 수집이 어려워지면서 데이터 고갈 문제가 발생하고 있습니다. 주요 원인으로는 개인정보 보호 강화, 데이터 수집의 법적 및 윤리적 이슈, 데이터 수집 비용의 증가 등이 있습니다. 이로 인해 전 세계의 연구 기관과 기업들이 양질의 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 고갈 문제는 인공지능 모델의 성능 저하를 초래하며, 이는 생성형 인공지능의 발전을 제한하는 요인으로 작용합니다.

  • 4-3. 책임 있는 AI 개발 및 거버넌스

  • 책임 있는 AI 개발과 거버넌스는 생성형 인공지능의 성공적인 구현을 위해 필수적인 요소입니다. 주요 요소로는 데이터 조달 시장의 활성화, 데이터 품질 향상 방안, 자동화된 라벨링 기술 도입, 개인정보 보호 강화 등이 있습니다. 예를 들어, Apple은 개인정보 보호를 최우선으로 고려한 접근 방식을 채택하여 데이터가 시스템에서 일시적으로만 저장되고, 직원들도 접근할 수 없는 구조를 갖추고 있습니다. 또한, Secure Enclave와 같은 기술을 통해 데이터의 기밀성과 무결성을 보장합니다. 이러한 접근 방식은 다른 기업들에게도 좋은 사례가 될 수 있으며, 더 나은 데이터 관리와 AI 모델 개선을 위한 지속적인 노력이 요구됩니다.

5. 4. 실제 사례 분석: 기업 및 국가의 대응

  • 5-1. 기업의 데이터 전략 및 AI 활용 사례

  • 스노우플레이크의 '데이터 + AI 예측 전망 보고서 2024'에 따르면, 생성형 AI 시대에 필요한 것은 데이터 전략의 근본적인 변화가 아니라 사일로를 극복하고 조직 내에 존재하는 모든 데이터 소스에 대한 액세스를 가속화하는 것입니다. 데이터 전략의 중요성과 실행 및 투자 속도는 증가하고 있으며, 생성형 AI가 약속하는 무한한 가능성을 한꺼번에 추구하는 것이 아니라, 데이터를 관리하고 거버넌스를 구축하는 방법이 더욱 중요해지고 있습니다. 스노우플레이크는 '거버넌스는 필수입니다. 보안, 거버넌스와 규정 준수는 생성형 AI 및 LLM의 세계로 진입하는 데 반드시 필요한 최소 요건입니다.'라고 강조합니다. 생성형 AI는 단일 데이터 소스 역할을 하는 플랫폼에서 이루어지는 데이터 중앙화 추세를 더욱 가속화하며, 이를 통해 필요한 보안과 거버넌스를 제공함과 동시에 LLM 등의 기술 수용을 실현하게 될 것입니다. 반면, 삼성SDS는 보고서에서 생성형 AI를 통한 제품 개발 체계의 혁신을 위해 논리적 연계가 있어 학습 가치가 있는 제품 개발 데이터를 꾸준히 축적하고 수집하는 것이 중요하다고 언급합니다. 또한, 내부 데이터에 대한 학습과 다양한 외부 LLM 모델을 오케스트레이션 할 수 있는 확장 가능한 기업형 AI 플랫폼 도입이 필요하다고 강조합니다. 삼성SDS는 이러한 확장 가능한 생성형 AI 서비스 플랫폼 기반으로 '제품 개발 오퍼링'을 준비하고 있으며, 이는 데이터 수집과 전처리, 정형 및 벡터라이제이션 데이터와 LLM을 연결하는 '데이터 모듈', LLM 학습, 학습 데이터 관리 및 파인튜닝 등을 지원하는 '학습 모듈', 모델 오케스트레이터, 필터링, 지식 검색을 지원하는 '서비스 모듈'로 구성됩니다. 이는 제품 개발 프로세스의 자동화를 통한 생산성 향상을 지원합니다.

  • 5-2. 국가의 정책 및 규제 동향

  • 국가 차원에서도 생성형 AI와 데이터 크롤링에 관한 다양한 정책 및 규제를 마련하고 있습니다. 그러나, 제공된 자료에 구체적인 국가의 정책 및 규제 정보는 포함되어 있지 않으므로, 이를 기반으로 추가적인 내용을 명시할 수는 없습니다. 앞으로 국가들은 생성형 AI와 데이터 크롤링과 관련된 보안, 거버넌스 및 규정 준수 요건들을 강화하고, 이를 통해 법적 과제들을 해결하기 위해 노력할 것입니다.

6. 결론

  • 이 리포트는 생성형 AI와 데이터 크롤링의 중요성과 법적 과제를 종합적으로 분석하였습니다. 데이터 크롤링의 지속 가능성은 저작권 문제, 데이터 프라이버시 및 보안 문제 해결에 달려 있으며, 이와 관련된 명확한 법적 기준이 필요합니다. 생성형 AI가 다양한 산업에서 긍정적인 변화를 유도하는 만큼, 데이터 크롤링 기술의 발전도 필수적입니다. 그러나 이러한 발전은 저작권법 개정안과 같은 적절한 법적 기반이 마련될 때 가능할 것입니다. 기업은 데이터 전략을 강화하고, 윤리적 고려와 법적 규제를 준수해야 하며, 정부는 이를 지원하는 법적 환경을 조성해야 합니다. 데이터 크롤링의 미래는 법적 환경과 기술적 발전에 크게 의존하며, 이를 통해 생성형 AI의 무한한 가능성을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다. 최종적으로, 책임 있는 AI 개발과 거버넌스를 통해 데이터 프라이버시와 저작권 문제를 해결하고, 안전한 데이터 활용이 이루어질 수 있도록 지속적인 노력이 요구됩니다.

7. 용어집

  • 7-1. 생성형 AI [기술]

  • 생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기술을 이용해 데이터를 생성하고 분석하는 기술로, 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다.

  • 7-2. 데이터 크롤링 [기술]

  • 데이터 크롤링은 웹에서 데이터를 자동으로 수집하는 과정을 말하며, AI 모델 학습에 필요한 데이터를 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 7-3. 데이터 프라이버시 [이슈]

  • 데이터 프라이버시는 개인 데이터의 안전한 관리와 보호를 다루며, 법적 규제와 기업의 데이터 관리 전략에 중요한 영향을 미칩니다.

  • 7-4. 저작권법 개정안 [법률]

  • 저작권법 개정안은 AI 학습 등을 위해 데이터 크롤링이 가능하도록 법적 허용 범위를 설정하는 법안으로, 현재 국회에서 논의 중입니다.

8. 출처 문서