캘리포니아 A.B. 412 법안: AI 학습 데이터 공개 요구가 실행 불가능한 이유

• 캘리포니아주의 A.B. 412 법안이 다시 논의되고 있음. 이 법안은 생성형 AI 개발자가 학습에 사용한 모든 저작물을 식별하고 공개하도록 강제함.
• EFF(전자프런티어재단)는 이 법안이 기술적으로 실행 불가능하다고 비판함. 저작권 등록 정보가 기계 판독 가능한 형태로 존재하지 않으며, 온라인상의 데이터는 저작권 소유 여부를 확인하기 어렵기 때문임.
• 이 법안은 대기업에 유리한 환경을 조성할 위험이 있음. 막대한 규제 준수 비용을 감당할 수 없는 스타트업, 비영리 단체, 개인 개발자에게는 큰 장벽이 됨.
• 저작권 문제는 이미 연방 법원에서 '공정 이용(fair use)' 여부를 중심으로 다뤄지고 있으므로, 주 단위의 성급한 규제는 불필요함.

기술적 및 실무적 난관

• 미국 저작권청에는 개발자가 참조할 수 있는 기계 판독 가능한 통합 저작권 목록이 존재하지 않음.
• 소프트웨어 코드나 인터넷상의 일반 게시물 등 많은 저작물은 소유권 정보가 불완전하거나 공개되지 않음.
• 방대한 온라인 데이터를 실시간으로 저작권 시스템과 대조하는 것은 현실적으로 불가능함.

경제적 영향

• 법안이 정의하는 '개발자'의 범위가 넓어 소규모 독립 개발자와 오픈소스 커뮤니티까지 영향을 미침.
• 대기업은 법무 및 규제 준수 팀을 운영할 수 있지만, 소규모 개발자는 동일한 비용을 감당하기 어려워 시장 진입이 좌절됨.
• 결과적으로 AI 산업의 다양성이 감소하고 특정 대형 기술 기업의 영향력만 강화될 수 있음.

법적 배경

• 현재 연방 법원에서 AI 학습이 저작권법상 '공정 이용'에 해당하는지에 대한 논의가 진행 중임.
• 저작권은 연방 차원에서 관리되어야 할 사안이며, 주별로 다른 규제를 도입하는 것은 창작자와 개발자 모두에게 혼란을 줄 수 있음.