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[스포츠뉴스][김지욱 저작권썰.zip]⑳-2. AI가 학습한 음악 데이터에 대한 ‘인간의 기여도’ : 이시하

온카뱅크관리자

2025-12-08 06:00:00

<img src="https://imgnews.pstatic.net/image/241/2025/12/08/0003482353_001_20251208060030995.jpeg" alt="" /> AI를 활용한 음악창작물은 100% AI가 만들어낸 생성물과 AI와 인간의 기여가 함께 반영된 &lsquo;협업형 생성물&rsquo; 크게 두 가지로 나누어 분류할 수 있습니다. 공식적으로 국내의 저작권 정책은 후자, 즉 &lsquo;인간 기여분&rsquo;이 존재하는 경우에 한해 저작물을 인정하는 입장을 취하고 있습니다. 하지만 여기에는 본질적인 질문이 남습니다. 과연 AI가 만들어낸 부분은 &lsquo;AI의 순수 창작물&rsquo;인가? AI 모델은 수천만 곡의 인간 창작물을 학습해 만들어진 확률 기반 모델이며 스타일&middot;코드&middot;리듬&middot;악기 구성 등 생성물의 음악적 특성은 결국 기존 저작물의 축적된 패턴을 재조합한 결과물입니다. 이 점은 넓은 의미에서 볼 때 AI가 창작한 부분 또한 &lsquo;인간 창작물의 잠재적 기여&rsquo;가 스며있다는 해석이 가능해집니다. 이와 관련해 최근 국내외 음악 저작권 업계에서는 Suno&middot;Udio 등 생성형 AI(GAI)가 특정 원곡을 몇 퍼센트 참고했는지, 또는 어떤 음악적 요소를 어느 정도 가져갔는지를 수치화하자는 &lsquo;AI 어트리뷰션&rsquo;에 대한 논의가 핵심 의제로 부상하고 있습니다.&nbsp; 특히 이수만 A2O엔터테인먼트 키 프로듀서 겸 비저너리 리더(SM엔터테인먼트 창립자)가 리드 어드바이저(수석고문)로 참여하며 화제가 되기도 했던 국내 AI 음악 테크 기업 뉴튠(Neutune)이 발표한 논문 &lsquo;From Generation to Attribution: Music AI Agent Architectures for the Post-Streaming Era&rsquo;은, AI가 기존 음악을 참고해 노래를 생성한 경우 학습에 사용된 노래를 추적하고, 이를 기반으로 기존 곡 작곡자에게 수익을 배분하는 방법을 제안하며 본격적으로 논쟁에 불을 지피기도 했습니다. 그러나 여전히 AI 기업들이 학습 데이터 출처에 대해서 함구하고 있는 이상 기여도 산정은 현실적으로 불가능하다는 &lsquo;현실론&rsquo;과 기여도 측정(Attribution)은 이미 구현 단계에 있다는 &lsquo;기술론&rsquo;의 의견이 격렬하게 맞서고 있습니다. 이번 세 번째 칼럼은 AI 생성물 속 &lsquo;AI 기여 부분&rsquo;에 잠재적으로 얽혀 있는 원저작자의 권리 문제를 출발점으로 삼아 데이터 투명성&middot;책임 구조&middot;보상 모델의 방향을 다루고자 합니다. 이를 위해 필자는 &lsquo;뉴튠&rsquo; 측과 직접 소통해 의견을 들었으며, KOMCA 회장 후보인 이시하의 견해와 비교해 보았습니다. ◇ 이시하(한국음악저작권협회 회장 후보 기호 2번) 이시하는 AI 생성물의 &lsquo;기여도 측정&rsquo; 방식에 대해 개념적으로도 기술적으로도 현실성이 낮다고 진단했다. &ldquo;AI를 활용한 곡이 나왔을 때 이 곡은 &lsquo;어떤 노래를 몇 퍼센트 쓴 것 같다&rsquo;를 곱결(아주 미세한 단위까지 1:1 대비하며 퍼센트를 산출하는 방식)로 계산하겠다는 건데, 그게 될까요?&rdquo; 이시하가 지적한 핵심은, 현재의 생성형 AI가 특정 원곡을 그대로 샘플링하는 방식이 아니라 수많은 곡에서 추출한 통계적 패턴을 재조합하고 추론해 음악을 생성한다는 점에 있다. 그렇다면 기존 음악을 곡 단위로 직접 대조해 &lsquo;몇 퍼센트 참고했는지&rsquo;를 산출하는 개념 자체가 성립하기 어렵다는 것이다. 이에 대해 뉴튠은 &lsquo;AI Attribution&rsquo;의 개념을 통해 접근법을 달리 해야 한다고 설명했다. &ldquo;AI Attribution이란, 단일 곡의 기여도를 측정해 내는 기술이 아니라, 여러 곡의 구성 요소들이 AI 음악 생성 과정에 미친 영향의 정도(기여도)를 측정하는 기술입니다.&rdquo; 달리 말하자면, 기존 논의의 중심 주제인 &lsquo;곡 단위 퍼센티지 산정&rsquo;이라는 발상의 방향이 아닌, 멜로디&middot;화성&middot;리듬&middot;악기&middot;스템 등 음악 요소를 블록(block) 단위로 쪼개고, 이 블록들이 생성 과정에 얼마나 쓰였는지를 계산하는 새로운 프레임이라는 것이다. 이시하는 &ldquo;그 기술을 만드는 것도 어렵고, 퍼센티지가 산출됐다고 하더라도 논쟁의 여지가 있을 것&rdquo;이라며 기술적 실현 가능성과 법적&middot;사회적 수용 가능성 모두에 회의를 표했지만 뉴튠은 오히려 기존 저작물의 기여도 추적은 이미 구현 단계에 있으며 머지않아 블록 단위 분석을 기반으로 &lsquo;100%의 정확도&rsquo;까지 담보할 수 있다고 강조했다. 한편 이시하는 기술적 가능성과 별개로, AI 사업자에게 데이터 공개와 책임 부과를 끌어내는 것이 구조적으로 불가능하다는 현실적 한계도 짚었다. &ldquo;(AI 사업자들에게 데이터 공개나 책임 부과를 끌어내는 것은) 현실적으로 어렵다고 봅니다. 이미 많은 AI 회사들은 외부 저작물을 학습하지 않았고, 심지어 자체 고용 작곡가들을 활용해 구축한 내부 데모 데이터를 (학습에) 사용했다고 주장하는 등 법적 회피 전략을 만들어놨습니다.&rdquo; 이시하에 의하면, &lsquo;AI기업의 불투명성&rsquo; 자체가 기여도 산정 논의의 가장 큰 장벽이다. 학습 데이터 출처가 &lsquo;블랙박스&rsquo;로 남아있는 한, 어떤 기술도 결국 &lsquo;AI가 말해주는 것&rsquo; 이상을 증명하기 어렵다는 회의가 깔려 있었다. 반면 뉴튠은 이 부분에서도 AI모델의 학습 데이터가 공개되지 않아도 기여도 추적은 가능하다는 정반대의 관점을 제시했다. 뉴튠 측 설명에 따르면, AI Attribution은 Suno/Udio 등 기존 AI 모델의 내부를 들여다보지 않고도 구현할 수 있다. 즉 음악의 생성 과정에 블록 단위로 고유 식별 정보(block-level intrinsic attribution)를 심어두고, 이후 생성된 음원을 &lsquo;musicDNA&rsquo; 기술을 통해 기존 음악의 구조적 요소와 매칭하는 이중 구조를 적용하는 것이다. ◇ 구조적 한계를 넘어 : &lsquo;정밀 추적&rsquo;이 아닌 &lsquo;포괄 보상&rsquo;으로 &ldquo;AI 회사로부터 실질적 정보를 끌어내기 어렵습니다. 그렇다면 현실적 솔루션은, 데이터는 필요 없고 &lsquo;일단 학습했잖아요&rsquo;라는 사실 자체를 기준으로 보상 구조를 만드는 겁니다.&rdquo; 이시하는 이러한 기술적 솔루션이 이상적이라고 하더라도 현실적으로 구현되기까지 상당한 시간이 필요하다는 점을 짚으며 KOMCA 회장 후보로서 현실적 해법을 제시했다. 유럽의 사적 복제 보상금 제도에 비유하며 공CD를 구매할 때 미리 저작권료가 부과되듯, AI 역시 학습을 전제로 일정 비율의 보상금을 납부하는 구조를 국내에 도입하자는 것이었다. &ldquo;당신들(AI 모델)이 만든 생성물은 우리의 곡을 학습했고, 그 생성물이 기존 작가들의 저작권을 침해할 가능성이 있다. 그러니 매출 대비 0.5%를 내라. 그 대신 KOMCA가 &lsquo;이 회사는 창작자와 공존 가능한 AI 기업&rsquo;이라고 인증해 주는 겁니다.&rdquo; 즉, AI 기업 개별 모델의 내부 데이터를 분석하거나 원저작물별 기여도를 정밀 계산하는 &lsquo;정밀 추적&rsquo;과 그에 이어질 논란 그리고 지체될 &lsquo;이상적이고 긴 싸움&rsquo;의 시간 대신 &ldquo;학습했다&rdquo;는 행위 자체를 과세&middot;징수의 근거로 삼아 포괄적이고 선제적인 보상 구조의 틀을 구축하는 것이 당면한 우선순위라는 구상이었다. 그리하여 이 구조를 수용하는 AI 기업들에게는 창작자와 공존 가능한 AI 기업이라는 KOMCA 인증제를 도입해 산업 전반적인 동참을 유도하고, 그렇게 걷힌 재원은 작품 수&middot;히트 지수&middot;협회 공헌도 등을 점수로 환산해서 &lsquo;AI 보상금&rsquo; 형태로 작가들에게 분배해야 한다는 구체적인 정책 구상을 제시했다. 김지욱 ㈜메이저세븐이엔엠 대표 <img src="https://imgnews.pstatic.net/image/241/2025/12/08/0003482353_002_20251208060031035.jpeg" alt="" /> ▶ 저자소개=서강대학교 언론대학원 석사, 현재 (주)메이저세븐이엔엠 대표로 음악 저작권과 콘텐츠 현장에서의 음악 저작권 관련 업무 및 자문 활동을 활발히 펼치고 있다. JTBC &lsquo;싱어게인&rsquo;, 넷플릭스 &lsquo;은중과 상연&rsquo;, tvN &lsquo;태풍상사&rsquo;, &lsquo;폭군의 쉐프&rsquo;, SBS &lsquo;우리들의 발라드&rsquo;, Mnet &lsquo;보이즈플래닛&rsquo; 등 다수 프로그램과 베이비몬스터, 변우석 등 아티스트 콘텐츠의 음악 저작권 관리 업무를 맡아오고 있다.

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