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인공지능 데이터, 새로운 패러다임이 필요하다
좋은 인공지능(AI)을 만들려면 좋은 데이터가 필요하다는 기존의 공식이 AI 에이전트 시대를 맞아 ‘세상의 모든 데이터’가 필요하다는 새로운 패러다임으로 전환되고 있습니다. 이처럼 방대한 데이터 학습을 통해 AI는 단순한 계산 도구를 넘어, 인간을 대신해 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트로 진화하고 있습니다. 하지만 이러한 진화는 개인정보 및 지식재산권보호 문제로 인해 데이터 확보에 어려움을 겪고 있으며, 기존의 법적 관점으로는 새로운 AI 시대를 대비하기 어렵다는 지적이 나옵니다.
+ AI 패러다임의 변화: AI 에이전트의 등장
- ‘좋은 데이터’에서 ‘모든 데이터’로: 딥러닝 혁명 이후 AI의 핵심은 '좋은 데이터'였지만, AI의 규모가 커질수록 성능이 좋아진다는 사실이 확인되면서 이제는 인터넷의 모든 데이터를 긁어모으는 초대형 모델 경쟁으로 전환되었습니다.
- AI 에이전트의 능력: 모든 데이터를 학습한 AI는 질문에 답하는 수준을 넘어, 인간을 대신해 행동하는 주체(AI 에이전트)로 진화하고 있습니다. 아마존의 ‘바이 포 미(Buy for me)’처럼 고객 승인 하에 여러 웹사이트를 돌아다니며 상품을 찾고 결제까지 완료하는 등 복잡한 작업을 자율적으로 수행합니다.
- 핵심 역량의 변화: AI 개발 경쟁의 핵심은 무엇을 아는지가 아닌 무엇을 할 수 있는지로 옮겨갔습니다. 이제 AI는 학습 데이터에 없는 정보라도 인터넷 검색 등을 통해 스스로 자료를 찾아 문제를 해결하는 능력을 갖추게 되었습니다.
+ 데이터 확보의 법적 딜레마
- 법적 장애물: 방대한 데이터를 학습시키려 할 때 개인정보나 지식재산권 보호 문제가 걸림돌이 됩니다. AI가 개인정보를 유출하거나 저작물을 복제할 수 있다는 우려 때문입니다.
- 시대착오적 관점: 그러나 AI 에이전트 시대에는 이러한 우려와 법적 관점이 더 이상 적합하지 않다는 지적입니다. AI가 학습한 내용을 암기해서 답하는 것이 아니라, 실시간으로 인터넷을 검색하고 자료를 요약해 문제를 해결하는 방향으로 진화했기 때문입니다.
◇◆ 생각해볼 만한 점 ◆◇
1. AI 에이전트의 '자율성'은 어디까지 허용되어야 할까요?
- 아마존 'Buy for me'처럼 AI가 금융, 의료 등 전문 영역에서 자율적인 행동(결제, 진단 보조 등)을 수행하게 될 때, AI의 책임 소재와 오류 발생 시의 법적 문제를 어떻게 해결해야 할지 논의해 봅시다.
2. 데이터 학습에 대한 '지식재산권'의 새로운 기준은 무엇일까요?
AI가 '모든 데이터'를 학습하는 것이 필요하다면, 기존의 저작권법은 어떻게 개정되어야 할까요? AI 학습을 위해 데이터 사용을 허용하는 대신, 창작자에게 정당한 보상을 할 수 있는 새로운 데이터 보상 모델은 무엇일지 생각해 봅시다.
◇◆ 탐구해볼 만한 과제 ◇◇
‘AI 에이전트 시대’를 위한 법률 초안 작성하기
- AI 에이전트의 확산을 촉진하면서도 개인정보와 저작권을 보호할 수 있는 **'AI 학습 데이터 활용법(가칭)'**의 주요 조항 3가지를 만들어 보세요. 특히 AI가 학습하지 않은 외부 정보를 검색하여 활용하는 행위에 대한 법적 기준을 포함해야 합니다.
2. AI 에이전트의 '잠재적 위험' 시나리오 작성하기
- AI 에이전트가 의료, 법률, 금융 등 전문 영역에서 자율적으로 활동하다가 심각한 피해를 발생시키는 '최악의 시나리오'를 각각 작성해 보세요. 이를 통해 AI 에이전트 도입 전 반드시 해결해야 할 보안 및 안전 체계가 무엇인지 역으로 도출해 봅시다.
3. 데이터 활용에 대한 '새로운 공감대' 형성 방안 논의하기
- 사회 전체의 AI 발전을 위해 데이터의 광범위한 학습이 필요하다는 사실에 대해 일반 대중의 공감대를 얻으려면 어떤 방식의 정보 공개와 사회적 합의 과정이 필요할까요?
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