[AI 생존 전략 02] AI와 공동 창작하기
인간과 AI의 공동 작업은 이제 피할 수 없는 현실이 되었다. 요즘 “정서불안 김햄찌”라는 AI로 생성한 동물 캐릭터가 SNS에서 화제가 되고 있다. 직장인의 일상 피로와 공감되는 감정 흐름을 작은 햄스터에 투사해서 위로와 공감을 이끌어내는 콘텐츠다. 해당 콘텐츠 뒤에는 사람만의 힘으로 제작된 게 아니다. AI 엔진, 템플릿 제어 시스템, ‘텍스트 to 영상’ AI 모델 등을 골고루 사용해야 한다.
우리 인간은 더 이상 ‘인간이 먼저, 기술이 보조한다’는 옛 제작 구조를 유지하기 어렵게 되었다. 인간과 AI가 공동으로 작업하고 결과와 책임을 분담하는 시대가 왔다. 이제부터 AI와의 인간의 공동 작업 시대에 우리가 직면한 생존 방정식을 ‘엔진・제어・적용’이라는 3가지 축으로 나누어 살펴본다.
엔진 : 더 투명한 AI 채택하기
AI 생성물 제작의 출발점은 엔진이다. 이미지 생성에는 스테이블디퓨전이나 미드저니 같은 모델이 활용되고, 영상을 합성 및 변환하는 데 피카랩이나 런웨이와 같은 영상 엔진이 쓰인다. 동물 캐릭터와 같은 목소리를 생성할 경우 일레븐랩스나 네이버클로바더빙과 같은 엔진을 사용한다. 이처럼 오늘날의 AI 생성물은 하나의 엔진이 아니라 여러 엔진이 맞물려서 작동하는 종합 산출물이다.
문제는 이러한 AI 엔진들이 학습한 데이터의 투명성에 있다. 예컨대 스테이블디퓨전은 인터넷에 있는 수십억 장의 이미지를 스크래핑과 크롤링을 통해서 학습했는데, 이 안에는 저작권이 있는 작품도 포함되어 있다. 따라서 앞서 언급한 게티이미지와 스테이블디퓨전 간의 소송처럼, 명확하게 해결되지 않은 분쟁이 다수 발생할 것으로 예상된다.
김햄찌 캐릭터는 실존 인물을 직접적으로 모방하지 않기 때문에 상대적으로 안전하지만, 여전히 같은 질문을 피해가기 어렵다. “해당 캐릭터가 어떤 데이터로 만들어졌을까?”라는 불투명성은 AI 생성물의 신뢰성을 악화시키는 지점이다.
지금도 AI 생성물의 불투명함과 투명성 기준의 모호함은 많은 혼란을 불러오고 있다. 따라서 AI 엔진의 과제가 더 구체적이고 정교한 생성물을 만드는 것을 넘어서, 데이터 출처를 명확하게 밝히고 학습 과정을 투명하게 보여주는 것까지 확대되고 있다. 오늘날 시급히 필요한 것은 학습 데이터의 투명성과 모델의 학습프로세스의 추적 가능성을 보장하는 프레임워크다. 이를 위해 다양한 접근 방식이 등장하고 있다.
최근 사례로 AI 시스템을 위한 표준 문서 역할을 하는 모델 카드와 데이터 카드의 도입이 있다. 모델 카드는 사실 시트와 마찬가지로 모델의 설계, 학습데이터, 성능, 한계 및 윤리적 고려 사항을 설명한다. 이를 통해 사용자는 모델이 무엇을 할 수 있는지뿐만 아니라 어떤 조건에서 구축되었는지도 이해할 수 있다. 엔비디아는 편향 완화, 설명 가능성 및 보안 기능에 대한 추가 세부 사항을 포함하는 확장된 모델 카드Model Card++를 제안했다.
또 다른 발전은 의무 공개 법률에 있다. 예를 들어 캘리포니아는 최근 2026년부터 개발자가 생성형 AI 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터셋에 대한 자세한 정보를 공개하도록 요구하는 〈생성형 AI 훈련 데이터 투명성법(AB2013)〉을 통과시켰다. 여기에는 저작권에 영향을 미칠 수 있는 데이터 소스가 포함되고, 이는 오랫동안 기업 기밀 뒤에 숨겨져 있던 내용을 명확히 하는 것을 목표로 한다.
업계 단체들도 투명성 템플릿과 공시 가이드라인으로 나아가고 있다. 유럽의 컴퓨터 및 통신 산업 협회는 기업이 공공의 책임성과 영업 비밀 및 민감한 정보를 보호할 필요성을 균형 있게 고려하여 교육 데이터에 대한 요약 정보를 제공할 수 있는 글로벌 투명성 템플릿을 도입하였다. 동시에 스탠포드에서 개발한 파운데이션 모델 투명성 지수는 주요 AI 개발사들을 100개의 지표로 평가하고 있다. 이는 공개 정보의 양과 질을 비교와 측정을 통해서 기업이 데이터 투명성을 강화하고 사회적 책임을 다하도록 유도하는 역할을 한다. 지표가 우수한 AI를 활용해, 불필요한 문제에서 멀어지기 바란다.
제어 : 방향성 주입하기
AI 엔진이 콘텐츠의 초안을 내어 놓으면 엔진이 인간의 의도를 다 반영해주지 못하기 때문에 대부분 인간이 개입을 해서 다듬는 작업이 필요하다. 캐릭터의 표정이 부자연스럽거나, 입술 움직임이 대사와 불일치할 수도 있고, 창작자인 인간이 의도하는 영상과 핏이 정확히 딱 떨어지진 않을 것이다. 영상이 실제로 사람의 마음을 움직이고 공감을 불러일으키려면, 반드시 사람의 손길이 필요한 현실이다. 이 과정을 이제부터 제어라고 부르겠다.
에디마커Edimakor는 대표적인 제어 도구 중 하나이다. 미리보기, 정제, 캡션, 효과, 내보내기 등을 통해 프롬프트에 동영상을 생성한 다음 여러 편집 도구를 활용할 수 있다. 예를 들어 “(상사에게 혼나는 장면에) 홍길동 표정을 밝게 한다”라는 지시어에서 괄호를 제외하고 입력하면 맥락을 파악하지 못한 단순한 결과물이 나올 것이다. 하지만 “홍길동이 상사에게 혼나는 장면이지만 앞에선 애써 불편한 속마음을 들추지 않고 밝은 표정으로 감추려는 눈빛과 입고리를 만든다”라는 식의 구체적으로 제시하면 훨씬 풍부한 감정을 개입할 수 있다.
이와 같이 창작자인 인간은 제어(프롬프트 편집) 단계에서 감정의 뉘앙스를 제어하며 기여점을 확대해야 한다. 물론 에디마커가 유일한 옵션은 아니다. 실제로 AI 도구를 활용하는 창작자들은 다양한 제어 도구를 사용한다. 캡컷은 자동 캡션과 직관적인 컷 편집 기능으로 숏폼 창작자에게 인기 있는 편집 도구다. AI로 생성된 동영상을 가져오고 캡션을 자동으로 적용한 후 장면을 빠르게 원하는 방향으로 다듬을 수 있다. 또한 브루는 음성 인식을 통해서 캡션을 생성한다. 텍스트 편집 기능을 사용하면 원하는 의도로 빠른 후 처리가 가능하다. 방송 및 상업 환경에서 영상 효과 등에 대한 세부적인 제어에는 전통적인 전문 편집 도구인 프리미어 프로와 다빈치 리졸브를 사용한다.
제어 단계에서 인간은 단순한 수정 작업을 넘어 본인의 의도에 맞게 제어하는 디렉터라고 생각해야 한다. 캡션은 단순한 자막이 아닌 상황에 맞는 감정을 표현하는 작업이고, 자막 키 라인을 굵게 표시하거나 색상을 변경하는 세밀한 작업을 통해 AI 생성물의 유저 유입을 확대할 수 있다.
좋은 제어는 단순히 콘텐츠 품질을 향상시키는 일만이 아니다. 감정의 질감을 더하고, 사회적으로 문제가 될 수 있는 위험 요소를 걸러내며, 이용자가 “그게 내 이야기야”라고 느낄 수 있도록 인간과 기술의 균형을 맞추는 행위이다. 다양한 제어 도구가 있지만, 중요한 것은 이를 처리하는 인간의 감수성과 책임감이다. AI는 방향을 모르기 때문에 항상 길을 제시하는 것은 인간의 몫이라는 사실을 잊지말자.
▼ AI 생성물 제어 도구 비교
적용 : AI 생성물로 수익화하기
AI 생성물은 유튜브, 인스타그램, 틱톡과 같은 주요 플랫폼을 통해서 배포될 때만 진정한 사회적 영향력과 경제적 가치를 얻을 수 있다. 유튜브 숏츠, 인스타그램 릴스에 등장해야 시청자에게 다가갈 수 있고, 수익 창출의 가능성으로 이어진다. 하지만 이는 플랫폼이 AI로 생성한 생성물을 공식적으로 수익 창출이 허용되는지에 대한 중요한 과제와 안건을 제시한다.
AI 생성물은 저작권이 있는 콘텐츠를 포함하는 데이터로 학습된 모델에 의해 제작된다. 이로 인해 AI 생성물이 진정으로 ‘원작 창작물’로 간주될 수 있는지에 대한 논란이 제기되고 있다. 따라서 AI 가 생성한 콘텐츠에 대한 플랫폼 정책은 창작자가 수익을 창출할 수 있는지 여부를 직접적으로 결정한다.
우선 유튜브는 최근 더 명확하게 선을 그었다. AI 생성물이라고 해서 무조건 수익을 금지하지 않는다. 단, 조건이 있다. ‘독창적이고 진정성 있는 콘텐츠’이어야 수익 자격을 유지한다는 정책이다. 이는 2025년 7월 15일부로 대략적으로 반복 제작된 저품질의 AI 생성물은 ‘AI 슬롭’을 통해 수익 창출 자격을 빼앗겠다고 밝혔다. 즉, 인간의 기여가 안 보이는 AI 생성물 또는 사회적으로 문제가 있는 콘텐츠는 수익화 대상에서 제외하겠다는 입장이다.
인스타그램도 비슷한 입장을 취하고 있다. 오리지널 콘텐츠나 단순 복제 콘텐츠는 수익창출에서 제외된다. 하지만 AI 생성물을 맥락, 편집, 창의적인 방향으로 정제한다면 수익 창출은 여전히 가능하다. 핵심 요소는 ‘인간의 가치가 얼마나 추가되었는지’이다.
반면 틱톡은 다소 엄격하다. AI 생성물을 허용하지만, 창작자 펀드와 같은 수익 공유 프로그램에서는 제한하는 경우가 있다. 복제된 얼굴이나 목소리와 같은 현실적인 합성 콘텐츠의 경우, 틱톡은 명확한 AI 라벨링을 요구하며, 기만적이거나 오해의 소지가 있는 콘텐츠에 대한 규칙을 강력하게 시행한다.
이러한 정책을 종합하면 모든 플랫폼에서 일관된 수요는 ‘가치 추가’와 ‘인간의 기여점 확보’다. 단순히 AI 자체 힘으로만 생성한 생성물을 게시하는 것만으로는 수익화가 어렵다. 하지만 창작자가 콘텐츠를 정제하고 전달하고자 하는 의도를 구체화해서 각 플랫폼의 강점에 맞게 조정하면 AI 생성물은 실제로 수익 창출의 자격을 얻을 수 있다. 궁극적으로 지속 가능한 수익 창출을 원한다면 인간의 창의성과 플랫폼 규정 준수의 균형을 맞추기 바란다.
▼ 주요 플랫폼의 AI 생성물 수익화 정책 비교
창작 패러다임의 근본적인 변화에 올라타기
AI 기술의 급격한 발전은 단순한 도구의 진화를 넘어서 창작 패러다임의 근본적인 변화이다. 우리는 이제 누구나 몇 줄의 지시만으로 그림을 그리거나 영상을 편집하거나 음악을 작곡할 수 있는 시대에 살고 있다. 하지만 이 눈부신 혁신은 단순히 긍정적인 방향으로만 나아가는 것은 아니다. 오용될 경우 신뢰를 훼손하고 창작 산업의 근간을 흔들 수도 있다. 바로 여기에서 저작권과 AI 기본법의 투명성 규범 이슈가 크게 부각되고 있다.
가장 시급한 우려 사항 중 하나는 저작권 침해다. AI 시스템은 방대한 양의 기존 작품을 학습하여 새로운 결과를 생성하지만, 이 학습의 과정은 여전히 불투명하다. 어떤 자료가 학습 데이터로 사용되었고, 누가 그에 대한 권리를 보유하고 있는지 불분명한 경우가 많다. 따라서 원본처럼 보이는 생성물조차도 실제로 다른 사람의 권리를 침해할 수 있다. 저작권법은 인간의 저작권을 전제로 했기 때문에 아직 기계 학습 창작물을 어디에 배치해야 할지에 대한 명확한 답을 찾지 못했다. 이러한 격차는 앞으로 더 깊은 논쟁을 불러일으킬 것이 분명하다.
이러한 이유로 최근 국제적인 논의에서 투명성 규범에 대한 강조가 점점 더 커지고 있다. 유럽연합의 AI 법은 AI가 생성한 콘텐츠에 라벨을 부착하는 동시에 학습 데이터에 대한 공개 의무도 부과하고 있다. 미국도 마찬가지로 행정 명령을 통해 데이터 소스의 투명성을 높이고 콘텐츠 인증 기술의 채택을 촉구하고 있다. 중국도 AI가 생성한 생성물이 인위적인 출처를 명확하게 표시하도록 의무화하고 있다. 이러한 맥락에서 투명성은 선택적인 장식이 아니라 사회적 신뢰를 확보하는 데 필요한 최소한의 조건이다.
하지만 현실은 여전히 복잡하다. 워터마킹, 메타데이터 태깅, 라벨링과 같은 기술이 해결책으로 제안되었지만 대규모 집행에 충분한 수준에 도달한 기술은 거의 없다. 강력한 기술 개발과 국제적으로 인정된 표준이 없다면 이러한 투명성 규칙의 신뢰성은 여전히 제한적일 것이다.
또한 AI가 생성한 생성물이 논란을 일으킬 때 누가 책임을 져야 할까? 프롬프트를 작성한 사람은 누구이며, 모델을 설계하고 배포한 회사는 어디인가? 혹은 콘텐츠를 배포한 플랫폼일까? 현재의 법으로는 이러한 질문을 적절하게 대응할 수 없다. 앞으로 문제가 발생할 때마다 끝없는 책임 전가를 방지하려면 창작자, 기업, 플랫폼 간의 새로운 공유 책임 구조가 필요하다.
AI는 국경을 넘어 진화하고 시스템은 점점 더 복잡해지며 혁신은 주로 민간 기업에 의해 주도되고 있다. 이러한 환경에서 충분한 숙고 과정 없이 부과되는 규제는 기술 개발을 억압하고 사회가 기술 변화에 대비하지 못하게 만들 위험이 있다. 많은 사람이 이러한 노력을 시기상조라 부르는 이유이기도 하다.
지금은 민간 기업 간의 자발적인 합의와 기술 협력을 통해 AI 발전과 윤리적 활용 모두가 가능하게 해야 한다. AI 생성물 라벨링을 위한 국제 표준을 수립하고 학습 데이터에 대한 투명성 지수를 개발하는 것은 신뢰를 구축하기 위한 실질적인 단계이다.
궁극적으로 AI는 두려워해야 할 적이 아니라, 새롭게 습득해야 할 도구다. AI가 인간의 창작 생태계를 더 활발하게 할 수 있다. 인간의 표현은 계속 번성할 것이며, AI는 점점 더 그 표현을 증폭시키는 파트너 역할을 하게 될 것이다. 우리 앞에 놓인 과제는 후퇴가 아닌 준비다. 신뢰와 투명성에 기반한 시스템을 구축함으로써 AI와 인류가 진정한 협력자로서 함께 진화할 수 있도록 보장될 것이다.
주요 Q&A
Q. 학교 과제를 위해 AI 생성물을 사용하는 경우 저작권은 누가 소유하고, 침해 책임은 누구에게 있나?
저작권법에서는 인간의 창작 기여를 반영한 표현만이 저작물로 인정된다. 단순한 프롬프트만으로 제작된 작품은 일반적으로 저작권으로 보호받을 수 없다. 그러나 학생이 선택, 편집, 편곡, 리터치 등 실질적인 창작 기여를 한 경우 그 부분은 보호받을 수 있다. 침해 위험은 귀속과 별개이다. 해당 작품이 제3자의 보호된 표현(가사, 산문, 사진 구도 등)을 실질적으로 복제한 경우, 이를 사용하거나 게시한 사람에게도 책임이 부과될 수 있다.
소유권 : 학생의 인적 기여가 입증되는 범위 내에서만 인정된다.
책임 : 저작물을 제출/게시하는 학생(해당되는 경우 법적 보호자 또는 학교)은 저작권 침해 또는 표절에 대해 일차적인 책임을 질 수 있다.
추천 : 생성/편집 과정(프롬프트, 선택 이유, 수정 로그)을 기록하고 AI 사용 및 출처를 공개하여 학문적 무결성을 유지해야 한다.
Q. ‘뉴스 보도, 비평, 교육, 연구 등의 목적’이면 공정 이용으로 폭 넓게 허용된다면, 어디까지 허용되나?
한국 저작권법 제 35조의 3항에 ‘공정이용’ 일반 조항이 존재한다. 다만 개별 제한규정과 병행되며, 운용 폭은 미국보다 제한적이다. 따라서 '보도/비판/교육/연구'라는 명분만으로 자동적으로 면책이 되는 것이 아니다. 일반적으로 두 가지 경로가 핵심이다.
공표된 저작물의 인용 : 출처 표시, 목적상 정당한 범위, 공정한 관행 준수 여부
교육 목적 이용 : 수업 산출물을 온라인 공개하면 공증송신에 해당하여 허용 범위가 좁아질 수 있음
금지/고위험 예시 : 교과서, 유료 자료의 전면 복제, 가사/기사의 핵심 부분 반복 게재, 원본을 대체하는 방식의 재생산, 표나 그림, 이미지의 전체 재사용은 별도 허락이 필요한 경우가 많음
체크리스트 : 저자, 제목, 링크, 접근 일 표기, 인용은 최소화, 게시 전 권리자 허락 검토 필요
Q. 인터넷에 도는 ‘AI 이미지·음성·글’은 라이선스가 자유롭다고 하는데, 그대로 써도 되나?
‘AI가 만들었다’는 사실만으로 자유 이용이 보장되지는 않는다. 핵심은 ❶ 기초 데이터의 권리 상태, ❷ 결과물 라이선스, ❸ 라이선스·정책 준수다.
데이터 출처 : 무단 크롤링·워터마크 제거·가사/기사 대량 포함 의혹이 있는 데이터셋은 2차 침해 리스크가 높다.
라이선스 확인 : CC0/CC BY 등 명시 라이선스가 붙은 자산을 우선 사용하고, NC(비영리) 조건은 학원 홍보·콘테스트 등과 충돌할 소지가 있어 주의해야 한다.
플랫폼 라이선스 : 출력물 상업 이용 허용/제한, 학습 재사용 동의 등 서비스별 상이하다. 과제가 대회, 출판, 온라인 공개로 이어지면 상업적 이용 가능 여부를 반드시 확인해야 한다.
금지 신호 : 타사 로고/워터마크 잔존, 특정 가사·문장 문단 단위 일치, 유명 사진의 구도·조명·세팅의 고유성 재현은 사용을 피한다.
Q. 유명인(연예인·정치인) 얼굴·목소리 합성은 어디가 위험한가? 패러디면 안전한가?
위험 지점은 저작권, 초상권/성명표시, 퍼블리시티 관점에서 바라본다.
저작권 : 원본 사진·영상·음성의 권리(촬영자·제작자)가 남아 있다. 원본을 토대로 한 합성은 2차적저작물 작성권 침해 소지가 있다.
초상권/성명표시 이익 : 인격권 침해(사생활·명예 훼손 포함) 가능성이 있다.
퍼블리시티 이익 : 부정경쟁방지법 제2조 제1호 타목이 국내에 널리 인식되고 경제적 가치가 있는 성명, 초상, 음성 등의 무단 ‘상업적’ 사용을 부정경쟁행위로 명시한다. 광고·굿즈·학원 홍보 등 상업적 목적이라면 고위험이다. 또한 한국은 미국처럼 패러디가 폭넓게 면책되는 구조가 아니다. 상업성, 식별가능성, 오인 가능성이 크면 책임이 무거워진다. 대체재로 오인될 사실적 재현은 피하고, 풍자, 비평 목적이라도 출처, 맥락, 변형성을 분명히 하고, 가능하면 권리자 동의, 초상 사용 허락서를 받는 것이 안전하다.
Q. 저작권 등록 절차는 ‘무방식주의’인데 어떻게 입증하나?
저작권은 창작과 동시에 발생(무방식주의)한다. 다만 분쟁 발생 시 법정에서 인정받을 수 있는 증거물 채택 가능성이 관건이다. 그렇기 때문에 초안, 원본 파일, 작업로그(프롬프트, 수정 기록 등), 타임스탬프, 이메일 송수신 과정의 기록을 보관하는 것이 중요하다.