생성형 AI와 워터마크

AI는 지금 이 순간에도 우리 삶을 변화시키고 있다. 콘텐츠 창작, 데이터 분석, 의료 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키는 동시에, 허위 정보 확산, 저작권 침해, 편향된 알고리즘 문제 등의 새로운 위협을 만들어 내고 있다. 특히 AI가 생성한 정보와 인간이 만든 정보를 구별하기 어려운 시대, 우리는 신뢰할 수 있는 정보 환경을 어떻게 구축할 것인가? 이 책은 AI 기술이 가져온 변화와 도전 과제를 분석하고, 그 해결책 중 하나로 워터마크 기술을 집중 조명한다. AI 콘텐츠 보호와 신뢰성 확보를 위한 이 기술이 어떻게 작동하는지, 앞으로 AI 시대의 정보 보호를 위해 무엇이 필요한지 탐구한다.

AI 기술의 발전과 위험성
AI는 콘텐츠 창작, 데이터 분석, 의료 등 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있지만 동시에 허위 정보 확산, 저작권 침해, 편향된 알고리즘 문제 등의 위험을 내포하고 있다. 특히 AI가 생성한 정보와 인간이 만든 정보를 구별하기 어려워지는 문제가 커지고 있다. AI가 생성한 콘텐츠가 무분별하게 확산되면서, 저작권 보호와 정보의 출처를 밝히는 문제도 대두되고 있다.

AI와 워터마크, 신뢰를 위한 기술
이에 따라 디지털 워터마크가 중요한 역할을 하게 되었다. 워터마크는 AI가 만든 콘텐츠에 출처를 표시하고, 저작권 정보를 삽입하여 추적 가능성을 높이는 기술이다. 이를 통해 허위 정보와 창작물의 무단 사용을 방지하고, AI 기술이 신뢰할 수 있는 방식으로 활용될 수 있도록 한다.

국제적 대응과 한국의 방향
미국, EU, 일본 등 주요 국가들은 AI 규제와 윤리적 기준을 강화하고 있다. 특히 EU는 강력한 AI 규제 법안을 마련했고, 일본은 AI를 활용한 사회 문제 해결에 초점을 맞추고 있다. 한국도 AI 기본법을 제정하고 기술 발전과 윤리적 규제를 조화롭게 추진하고 있다.

앞으로의 과제
워터마크 기술에도 해결해야 할 과제가 있다. 워터마크가 조작되거나 제거될 가능성, 다양한 AI 생성 콘텐츠에 적용하는 한계점, 글로벌 표준화 문제 등이 그것이다. 이를 보완하기 위해 블록체인, AI 검출 알고리즘 등과 결합하는 새로운 방식이 논의되고 있다. 이 책은 AI 생성 콘텐츠의 신뢰성과 윤리적 사용을 위한 워터마크 기술의 원리와 가능성을 탐구하고, 이를 어떻게 발전시킬 수 있을지에 대한 논의를 제시한다.

AI는 창작과 데이터 분석, 의료 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있다. 하지만 허위 정보 확산, 저작권 침해, 편향된 알고리즘 문제도 함께 떠오르고 있다. AI가 만든 정보와 인간이 만든 정보를 구별하기 어려운 시대, 우리는 어떻게 신뢰할 수 있는 정보 환경을 구축할 수 있을까? 이 책은 AI 기술의 발전과 그 이면을 면밀히 살펴보고, 그 해법으로 워터마크 기술을 제안한다. AI가 생성한 콘텐츠의 출처를 명확히 하고 신뢰성을 높이는 이 기술이 어떻게 미래 정보 사회의 기준이 될 수 있을지, 함께 탐색해 보자.

소병수
성균관대학교 법학과 일반대학원에서 박사 학위를 받았다. 행정법을 전공했고, 메인 연구 분야는 인공지능 기술의 안전한 활용과 육성 방안이다. 최근 1인 미디어와 가짜 뉴스 문제, 딥페이크 피해 예방, 생성형 AI로 인한 개인 정보 침해 등과 같은 시의성 있는 주제를 중심으로 연구를 진행했다. ‘생성형 AI와 워터마크’를 주제로 책을 발간하기 위해 미국과 일본의 워터마크 기술 전문가와 여러 차례 학문적 교류를 실시했다. 연구 분야는 IT 기술 이외에도 우리 사회에 큰 변화를 가져오는 사안을 함께 다루고 있다. 2020년 초, 코로나 19가 전 세계적으로 유행했던 시기 국민의 일상과 소상공인의 경제 활동에 큰 변화가 생겨났다. 특히, 전국을 대상으로 야간 영업 금지, 5인 이상 집합 금지 등 행정 명령이 발령되었고 이에 대한 사회적 파급력은 상당했다. 유례없는 상황에서 정부와 지방자치단체가 긴급행정명령을 발동하는 사례를 살펴보고 절차적 정당성, 기본권과의 충돌 여부에 대해 고찰했다. 현재는 미국과 일본, 국내의 공공 분야와 민간 분야에서 쌓은 경험을 바탕으로 해외 법 제도와 주요국의 정책을 비교 분석하는 연구를 중점적으로 하고 있다. 해외의 규제 동향을 파악하고 국내에 참고가 될 만한 유익한 규제를 분석해 올바른 방향성을 제시하려고 노력하고 있다.

생성형 AI와 워터마크

01 AI 기술의 등장
02 생성형 AI 콘텐츠의 종류
03 AI 콘텐츠의 혼동 문제
04 다양한 피해 사례
05 워터마크란
06 워터마크의 적용 사례
07 해외의 도입 사례
08 국내의 제도와 정책
09 워터마크 기술의 한계
10 워터마크 기술에 대한 기대

워터마크는 문서나 상품, 표지 등에 ‘보이는’ 형태로 새겨지는 경우가 일반적이다. 회사에서 문서를 인쇄할 때 누가 언제 어디에서 인쇄하였는지 문서의 일부에 숫자나 문자 형태로 표시한다. 이처럼 눈에 쉽게 띄는 워터마크를 ‘보이는(Visible)’ 워터마크라고 하며 이미지나 영상에 삽입된 로고, 텍스트를 보고 출처를 명확히 알 수 있는 형태로 되어 있다. 한편, ‘보이지 않는(Invisible)’ 워터마크는 콘텐츠 품질을 저하시키지 않으면서 식별 정보를 삽입하는 방법이다. 또 인간의 귀로는 들리지 않는 특정 주파수(헤르츠, Hz) 대역에 출처 정보를 소리로 넣는 ‘들리지 않는(Inaudible)’ 워터마크도 있다. 인간의 눈이나 귀로 확인할 수 없는 색, 소리, 코드(code) 등으로 만들어진 워터마크는 특수한 기계(렌즈)나 소프트웨어, 소리 측정기로 확인할 수 있다. 이러한 숨겨진 워터마크는 추가적인 디지털 신호 분석 기술이 필요하다.
－05_“워터마크란” 중에서

생성형 AI 기술의 발전으로 다양한 형태의 콘텐츠가 쏟아져 나오면서 AI 생성 콘텐츠를 식별하고 관리하는 워터마크 기술이 주목받고 있다. 워터마크는 AI가 생성한 콘텐츠임을 나타내는 표식으로, 콘텐츠의 신뢰성을 높이고 오남용을 방지하는 데 중요한 역할을 한다.
－06_“워터마크의 적용 사례” 중에서

디지털 환경에서 창작 활동을 지속할 수 있는 동기를 부여하는 것은 매우 중요하며, 워터마크 기술은 창작자의 권리 보호를 넘어 창작 의욕을 고취하는 데 핵심적인 역할을 한다. 워터마크 기술은 디지털 환경에서 창작자와 이용자 간의 신뢰를 구축하고 공정한 생태계를 조성하는 데에도 중요한 역할을 한다.
－010_“워터마크 기술에 대한 기대” 중에서