핵심 내용 요약
미국의 AI 기업들(아마존, Anthropic 등)은 대형 AI 모델 훈련에 필요한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 중고 도서(희귀본 및 절판본 포함)를 대량으로 구매한 후 내용을 스캔한 뒤 실물 도서를 파기하고 있습니다. 이러한 행위는 AI가 “인간이 직접 작성한 고품질의 실제 데이터”를 절실히 필요로 하기 때문이며, 미국 법원의 판결(실물 도서를 구매한 후 전자책을 보관하는 것이 “합법적인 사용”에 해당함)에 따라 이러한 파기 작업이 합법적이고 비용 효율적인 방법이 되었습니다. 하지만 이로 인해 희귀 지식의 소실과 대중의 접근 기회 상실이라는 논란이 제기되고 있습니다.
1. AI가 왜 중고 도서를 사는가?
AI 대형 모델 훈련에는 “인간이 직접 작성한 실제 데이터”가 필요하지만, 인터넷 데이터는 이미 고갈된 상태입니다:
- 기존 데이터의 재사용: 과거의 뉴스, 포럼, 블로그 등은 이미 여러 AI 기업에 의해 반복적으로 사용되었습니다.
- 새로운 데이터의 문제: 현재 인터넷에 있는 많은 콘텐츠는 AI가 직접 생성한 것이며, 이러한 데이터로 모델을 훈련하면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
- 중고 도서의 가치: 수십 년 전의 도서는 AI가 생성하지 않은 데이터이며, 저자와 편집자의 검토를 거쳐 품질이 높습니다. 또한 많은 전문 서적이 디지털화되지 않아 AI가 아직 활용하지 못하는 “새로운 자료”입니다.
따라서 과거에는 관심받지 못했던 중고 도서가 AI 기업에게는 매우 가치 있는 자료가 되었습니다.
2. 왜 스캔한 후에는 파기하는가?
AI 기업은 비영리 단체가 아니므로 파기는 경제적으로 합리적인 선택입니다:
- 법적으로 합법: 미국 법원은 AI 기업이 실물 도서를 구매한 후 스캔하여 전자책으로 대체하는 것을 합법으로 인정하고 있습니다.
- 효율성: 도서의 표지를 제거하면 수백 페이지의 종이를 고속 스캐너에 바로 넣을 수 있어 스캔 속도가 훨씬 빨라집니다(수백만 권의 도서를 처리할 때 이 차이는 매우 큽니다).
- 비용 절감: 스캔된 도서는 창고 공간을 차지하고 운송 비용이 발생하지만, 파기하면 저장 및 운송 비용을 절약할 수 있습니다.
예를 들어, Anthropic의 “파나마 프로젝트”에서는 6개월 동안 50만~200만 권의 도서를 처리했으며, 파기가 가장 경제적인 방법이었습니다.
3. 희귀 도서의 소실: 지식의 “멸종” 위기
가장 문제가 되는 것은 희귀본 및 절판본의 파기입니다:
- 재생 불가능: 이러한 도서는 전 세계에 단 몇 권만 존재할 수 있으며, 파기되면 영원히 사라집니다.
- 지식의 사유화: 원래는 서점이나 도서관에서 일반 대중이 구매하거나 소장할 수 있었지만, AI 기업이 구매한 후에는 내부 데이터베이스에 저장되어 대중의 접근이 불가능해집니다. 디지털화는 지식의 확산을 도와야 하지만, 오히려 지식을 AI 기업의 사유재산으로 만들고 있습니다.
일례로 일론 머스크조차도 이에 반대하여, Anthropic 팀에게 희귀 도서를 만날 경우 비파괴적인 스캔 방법(예: 구글 북스 방식)을 사용하여 원본을 도서관에 보관할 것을 요구했지만, 이 방법은 비효율적이고 비용이 많이 들어 AI 기업이 쉽게 따르지 않습니다.
4. 법적 판결: 우연히 “도서 파기”를 장려하는가?
미국 법원의 판결이 중요한 전환점이 되었습니다:
- 복제의 한계: Anthropic은 이전에 불법 복제 사이트에서 전자책을 다운로드하여 작가로부터 소송을 당하고 15억 달러의 손해배상을 지불했습니다.
- 파기가 합법적인 선택: 법원은 실물 도서를 구매한 후 전자책으로 대체하는 것을 합법으로 인정함으로써 AI 기업에게 합법적인 해결책을 제공했습니다.
5. 미래의 우려: 더 많은 “도서 파기”가 일어날까?
이러한 방식이 더 많은 AI 기업에게 확산될 경우:
- 파기가 일반적인 관행: 저작권 위험을 피하고 비용을 절감하기 위해 도서 파기가 일반적인 방법이 될 수 있습니다.
- 지식의 폐쇄: 과거의 인간 지식이 공개된 실물 도서에서 AI 기업의 폐쇄적인 훈련 데이터로 전환될 수 있습니다.
- 희귀 지식의 소실: 디지털화되지 않은 절판본은 AI 기업의 파기 과정에서 영원히 사라질 수 있습니다.
현재는 Anthropic을 비난하는 일론 머스크도 미래에는 “효율성”을 위해 도서 파기를 선택할 수 있습니다. 결국 더 나은 AI 모델을 개발하는 것이 AI 기업의 최우선 과제입니다.
이 문제는 본질적으로 “AI의 발전 필요”와 “인간 지식의 보호” 간의 갈등입니다. AI는 데이터를 필요로 하지만, 인간은 소중한 지식이 파기되는 것을 막아야 합니다. 이 두 가지를 어떻게 조화롭게 할지는 향후 AI 규제에서 해결해야 할 중요한 과제입니다.