콘텐츠 제작자로서 귀하는 비용 절감, 스테로이드를 사용하지 않는 생산성, 상상 이상의 창의성 등 제너레이티브 AI의 매력적인 약속에 유혹을 받을 수 있습니다.
잠깐만요. 아직은 전부 들어가지 마세요. 모든 유혹에는 대가가 따른다. 그리고 당신이 지불하는 것은 구독료만이 아닙니다.
당신이 확보할 가능성이 없는 것은 AI 창작물에 대한 소유권입니다.
문제는…
AI로 만든 것은 일반적으로 저작권이 없는 것으로 간주됩니다 .
콘텐츠에 대한 현금화에 관심이 없다면 이는 큰 문제가 아닙니다.
자유롭게 기계를 비밀 노예로 삼아 컨베이어 생산성을 높이십시오.
하지만 그렇다면 다시 한 번 생각해보세요
.
프롬프트를 작성하고 무작위성과 씨름하는 데 쏟은 시간은 누구나 무료로 스와이프하고 용도를 변경할 수 있는 공개 도메인 자료가 될 수 있습니다.
안타까운 일이 아니겠습니까?
하지만 AI를 현명하게 사용하면 그 총알을 피할 수 있습니다.
다음으로 AI와 저작권이 충돌하는 이유와 소유권을 희생하지 않고 새로운 기술을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
참고 : 제가 이 주제에 대해 깊이 파고드는 동안 제 호언장담을 법적 조언으로 착각하지 마십시오. 나는 정보를 제공하고 생각을 자극하기 위해 여기에 있습니다. 그게 전부입니다.
여기에는 몇 가지 핵심 이유가 있습니다.
AI에게 상세한 프롬프트를 제공하면 자신이 제어할 수 있다고 생각할 수도 있지만 현실은 좀 더 복잡합니다.
실제로 AI가 사용자의 지시를 해석하고 실행하는 방식은 대부분 사용자의 손에 달려 있습니다. 사용하는 데이터 세트는 말할 것도 없습니다.
프롬프트와 최종 출력 사이에는 다양한 변수가 있습니다.
인코더 및 디코더 레이어, 주의 메커니즘, 하이퍼 매개변수 및 약간의 무작위성 등 모든 요소는 직접 제어할 수 없습니다.
심지어
따라서 프롬프트를 매우 정확하게 입력할 수 있지만 결과를 결정하는 것은 AI이지 사용자가 아닙니다.
그렇기 때문에 AI 콘텐츠의 완전한 저작자를 주장하는 것이 매우 까다롭습니다.
이러한 입장은 IP 감시자들 사이의 전 세계적인 합의입니다. 예를 들어, 이것을 백업하고 법률 용어로 지루함을 느끼고 싶다면 다음을 확인하십시오.
이제 두 번째 큰 장애물이 있습니다.
이 판도라의 상자를 여는 결과를 예측하는 것은 지금 당장 정말 머리를 긁는 일입니다.
AI 도구에 의한 제3자 권리 침해에 대한 소송이 급증하고 신흥 기술에 대한 윤리적 논쟁이 계속되면서 규제 당국은 혁신 수용에 브레이크를 걸고 있습니다.
아티스트가 소송을 제기했다는 소식을 들어보셨을 겁니다.
왜?
이 프로젝트는 아티스트의 작품을 사용하여 허가 없이 데이터 세트를 훈련했으며 현재 이를 통해 수익을 창출하고 있습니다.
예술가들은 화가 난다.
이러한 소송의 결과는 아직 밝혀지지 않았습니다.
선례를 세운다 해도 AI 저작권 안개가 완전히 해소될 가능성은 낮다.
AI 붐이 아직 초기 단계라는 점을 고려하면 앞으로 어떤 일이 일어날지 예측하기는 어렵습니다. 규제 당국이 총격을 가한다면 우리가 어떤 혼란에 빠질지 누가 알겠습니까?
이 골치 아픈 일을 피하고 풍경이 어느 정도 안정될 때까지 기다리는 것이 더 낫습니다.
그러나 규제 당국은 진전을 방해하는 러다이트처럼 보이기를 원하지 않습니다.
그래서 그들은 모호한 입장으로 안전하게 행동하고 있습니다.
'We'll decide on a case-by-case basis.
Prove that your work is AI-assisted, not AI-generated.'
공이 당신 코트에 있는 것 같군요.
이를 정확히 어떻게 증명할 것인가는 백만 달러짜리 문제입니다. 물론 지금까지 이에 대한 '방법' 가이드는 없습니다.
반면에 아직 존재하지 않는 것이 있다면 우리가 직접 만들어 볼 수 있습니다.
이를 위해 먼저 AI 지원과 AI 생성 딜레마에 대해 살펴보겠습니다.
여기서 구분선은 인간의 노력의 양입니다.
짐작할 수 있듯이 AI가 생성한 작업에서는 부족하지만 AI가 지원하는 작업에서는 선두를 차지합니다.
이러한 노력을 정량화할 수 있는 명확한 기준이 없으므로 상황이 더욱 혼란스러워집니다. 또한 제작자가 AI에 대한 통제력이 거의 없다는 전제를 기억하십니까?
그렇다면 이 모호한 'AI 지원' 카테고리를 어떻게 이해하고 작업에 적용합니까?
여기에 생각이 있습니다.
제 생각에는 이것이 안개를 뚫을 수 있는 가장 명확한 프레임워크라고 생각합니다.
주의 사항: 이 테스트는 EU 이외의 사람들에게 직접 적용되지 않을 수도 있지만 "AI 지원" 라벨에 맞게 AI 작업을 구성하는 방법을 안내할 수 있습니다.
그래도 눈이 멀게 날아다니는 것보다는 낫지, IMO
다음은 EU 테스트가 실제로 제안하는 것입니다. 법적 용어는 아닙니다. 약속합니다.
테스트는 작업을 측정하기 위한 몇 가지 기준을 제시하여 AI 지원으로 분류될 수 있는지 확인합니다.
첫 번째 것은 설명이 매우 필요하므로 나머지 세 가지를 풀어보겠습니다.
앞서 언급한 바와 같이, 창작 과정에서 인간의 노력이 지배적인 것으로 정의하는 고정된 비율이나 비율은 없습니다. 그들이 말하는 것처럼 그것은 원동력이 되어야만 합니다.
이 기준의 아이러니는 우리가 아직 로봇이 처음부터 끝까지 모든 창의적인 작업을 처리하는 공상과학 세계에 살고 있지 않다는 것입니다.
현재 현실은 대부분의 경우 인간의 노력이 상당히 중요하다는 것입니다.
얼마면 충분합니까? 그게 가장 큰 질문이에요.
아마도 다음 기준은 이 퍼즐을 푸는 데 도움이 될 수 있습니다.
Tesr는 각 AI 지원 단계에서 작가의 개성과 창의적인 선택을 보여주는 작품이 독창적이고 창의적이라고 말합니다.
"창의적인 선택"을 염두에 두십시오. 이것이 바로 진행 과정에서 꼼꼼하게 문서화해야 하는 것입니다.
특히 모든 생성 단계에서 선택 사항을 설명하고 싶을 것입니다.
각각에 대해 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.
가) 개념
이 단계에서는 독창적인 아이디어의 불꽃이 AI가 아닌 자신의 창의적인 마음에서 나왔다는 것을 보여주어야 합니다.
예를 들어 창의적인 선택은 다음과 같습니다.
AI가 아닌 자신만의 시각 자료를 프롬프트로 사용했을 수도 있고, 창의적인 의견을 보증할 수 있는 인터뷰를 받았을 수도 있습니다.
따라서 AI와 동기화하기 전에 자신의 컨셉을 진정으로 자신만의 것으로 만드는 이러한 종류의 창의적인 선택을 어떻게 자세히 설명할지 생각해 보세요.
b) 실행 단계
이 단계는 주로 AI가 귀하의 프롬프트를 어떻게 해석하고 실행하는지에 초점을 맞추는 법정에서 이루어집니다.
그러나 완전히 손을 떼는 것은 아닙니다.
여기에서 창의적인 선택은 출력 모니터링, AI 설정을 조정하여 톤에 맞추고 원래 컨셉을 고수하도록 지시하는 것 등을 중심으로 이루어질 수 있습니다.
자세히 문서화하세요.
여기서의 목표는 AI가 결정을 내리도록 하는 것이 아니라 원래 비전을 따르도록 AI를 조종했다는 것을 보여주는 것입니다.
c) 편집 단계
이제 마지막 손길에 대해 이야기합시다.
여기에서 AI가 악의적이지 않고 최종 제품이 원래 컨셉을 반영하는지 확인할 수 있습니다.
기사, 비디오, 디자인 작품 등 작업 중인 내용에 따라 여기에서 다시 작성, 편집, 서식 지정, 색상 교정 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
기본적으로 "게시"를 누르고 마케팅을 시작하기 전에 발생하는 모든 핵심적인 작업입니다.
작품을 최종 형태까지 어떻게 다듬었는지 명확하게 설명하세요.
저작권 퍼즐의 마지막 부분은 귀하의 창의성과 개성이 최종 제품에 실제로 표현되는지 확인하는 것입니다.
결과가 AI 즉석 작업이 아니며 원래 의도가 손실되지 않았음을 분명히 하고 싶습니다.
귀하의 모든 독창적인 선택은 귀하의 최종 작업을 통해 빛을 발해야 합니다.
자신의 작품이 저작권 보호를 받으려면 AI 지원 작품임을 증명해야 합니다.
이 기사에서 방금 살펴본 EU 테스트 렌즈를 통해 작업에 접근하고 모든 단계에서 창의적인 선택을 문서화하세요.
백업 문서는 기본적으로 다음과 같이 명시되어야 합니다.
'야, 여기서는 내가 천재이고 AI는 내 조수일 뿐이었어.
이것이 내 작업이 내 어조, 스타일, 비전을 구현하는 방식입니다. AI가 등장하기 오래 전부터 내가 해왔던 일입니다(마지막 부분이 이상적입니다).
저는 구상, 실행, 편집 등 모든 단계에서 창의적인 선택을 했고, 최종 제품에서는 그 내용이 명확하게 드러납니다. '
물론, 이것이 귀하의 작업이 귀하의 작업으로 스탬프가 찍힐 것이라는 보장은 아닙니다.
AI 부분뿐만 아니라 다른 요인도 작용합니다.
하지만 이 프레임워크를 아는 것이 최선의 방법입니다.
거기에서 어떻게 진행되는지 볼 수 있습니다.
행운을 빌어요!
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