제3의 인클로저는 AI? 인클로저와 산업혁명 시기의 저항과 보복 / 구글과 오픈AI의 무단복제 / 기본 소득 논쟁과 데이터 존엄성 / AI 기업들의 궁극적 목표: 인간 데이터 없이 AI 학습

 

1. AI 기업들이 숨기고 있는 소름끼치는 진실: 제2의 인클로저 

500년 전 영국에서 발생한 '인클로저 사건'처럼, 현재 AI 기업들이 인간의 창작물을 무단으로 사용하여 '양의 먹이'로 삼고 있으며, 이는 결국 인간의 일자리와 삶을 위협하는 제2의 인클로저로 이어질 수 있다는 진실을 파헤친다.


1.1. 인클로저 사건: 공유지의 사유화 

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  1. 인클로저 사건의 배경: 500년 전 영국에서는 귀족들이 모두가 함께 사용하던 땅과 숲에 울타리를 치고 사유화하는 '인클로저 사건'이 발생했다. 

    • 당시에는 땅을 개인이 소유한다는 개념이 일반적이지 않았으며, 땅은 바람이나 공기처럼 모든 생명체를 위해 존재하는 것으로 여겨졌다. 

    • 왕은 땅을 소유한 것이 아니라 관리할 권리를 가진 사람으로 보았고, 귀족과 평민은 땅을 나누어 사용하며 상부상조하는 관계였다. 

  2. 귀족들의 사유화 이유: 귀족들이 공유지에 울타리를 치고 양을 키운 주된 이유는 농사보다 양을 키우는 것이 수익률이 더 높았기 때문이다. 

    • 심지어 일부 귀족들은 취미 삼아 사냥이나 낚시를 위해 땅을 사유화하기도 했다. 

  3. 인클로저 운동의 핵심: 모두의 것이었던 땅에 울타리를 치고 '내 땅'이라 주장하며 기존 사용자들을 내쫓는 것이 인클로저 운동의 핵심이었다. 


1.2. 웹의 탄생과 유사한 구조 

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  1. 웹의 등장과 소유권 부재: 인터넷 세상의 '웹'은 500년 전 땅처럼 처음에는 소유권 개념이 없었다. 웹을 만든 팀 버너스리는 모든 권리를 포기하고 무료로 공개하여 더 많은 가치를 제공하고자 했다. 

  2. 웹 서비스의 폭발적 성장: 웹이 무료로 공개되면서 야후, 구글, 페이스북, 유튜브 등 다양한 서비스가 등장했으며, 이들은 웹이라는 땅을 관리하는 역할을 한다. 

  3. 제2의 인클로저듀크대학교 로스쿨 교수 제임스 보일은 이러한 웹 서비스 시장을 '제2의 인클로저'라고 지칭했다. 

    • 과거 귀족들이 땅을 관리하며 사람들을 불러 농사를 짓게 하고 수익을 나누었던 것처럼, 웹 서비스 기업들은 사람들을 모아 창작 활동을 하게 하고 광고 등으로 수익을 창출한다. 

    • 이러한 구조는 기업과 창작자가 상생하는 것처럼 보이지만, 인클로저의 핵심인 '내쫓는 것'이 아직 일어나지 않았을 뿐이다. 

  4. 진짜 인클로저의 시작: AI의 등장으로 인해 진정한 인클로저가 시작되었다. 


1.3. AI의 '양의 먹이'와 데이터 무단 사용 

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  1. AI의 성장 동력: 현재 등장하는 AI 모델들은 사람들이 창작한 데이터를 '먹이' 삼아 성장한다. 

    • 하지만 이 데이터의 정확한 출처와 사용 방식은 알려지지 않아 심각한 문제를 야기한다. 

  2. 오픈AI의 유튜브 영상 무단 사용: 오픈AI는 AI 학습을 위해 100만 시간에 달하는 유튜브 영상을 무단으로 사용한 것으로 밝혀졌다. 

    • 이는 유튜브 이용 약관 위반 행위였으나, 구글은 오픈AI를 비판하지 않았다. 

    • 구글 역시 AI 학습에 유튜브 영상을 사용하고 있었기 때문에, 오픈AI를 비판하면 대중의 분노를 살 수 있었기 때문이다. 

  3. 구글의 유튜브 영상 활용 인정: 2024년 9월, 구글은 자사 블로그를 통해 AI 학습에 유튜브 영상이 사용되고 있음을 명확히 밝혔다. 

    • 이는 크리에이터 및 미디어 회사와의 계약에 기반한다고 주장했지만, 많은 크리에이터들은 이를 알지 못했다. 

    • 유튜브는 크리에이터가 자신의 영상이 AI 학습에 이용되는 것을 막는 기능을 만들었지만, 구글은 제외 목록에서 빠져 있었다. 

  4. 앤트로픽의 도서 불법 다운로드클로드(Claude)를 만든 앤트로픽은 700만 건 이상의 책을 불법 다운로드하여 AI를 학습시킨 사실이 드러나 약 2조 원의 합의금을 지불하게 되었다. 

  5. 인간 창작물을 먹이로 삼는 AI: 테크 기업들은 모두의 것이었던 땅에 울타리를 치고 인간이 창작한 것을 먹이로 삼아 인간을 위협하는 '양'을 키우고 있다. 


2. AI 기업들의 속도 경쟁과 그 이면 


2.1. AI 기업들의 목표: 인간 데이터 없이 AI 학습 

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  1. AI 기업들의 속도 경쟁 이유: AI 기업들은 리스크를 감수하면서까지 빠른 속도로 발전하려 하는데, 이는 'AI가 만든 데이터로 AI를 학습시킬 수 있는 지점'에 도달하는 것이 목표이기 때문이다. 

    • 이 지점에 도달하면 더 이상 인간의 데이터가 필요 없다고 믿는다. 

  2. AI만으로 학습 시 모델 붕괴: 하지만 2024년 네이처 연구에 따르면, AI로만 만든 데이터로 AI를 반복 학습시키면 모델이 붕괴한다. 

    • 따라서 현재는 인간이 만든 고품질 데이터가 필수적이다. 

  3. 데이터 확보를 위한 '페어 유즈' 조항 활용: 인간의 데이터를 쓰자니 수가 줄고, 불법으로 긁어모으자니 원작자들이 막아서자, AI 기업들은 '페어 유즈(Fair Use)' 조항을 이용해 데이터를 끌어모으고 있다. 

    • 이는 AI가 인간만큼의 고품질 데이터를 만들어낼 만큼 똑똑해지면 더 이상 인간이 필요 없어질 것이라는 믿음 때문이다. 


2.2. '페어 유즈' 논란과 역사적 유사성 

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  1. AI 기업들의 주장: AI 기업들은 저작권이 있는 자료를 활용해 새롭고 변형된 콘텐츠를 만드는 것은 '공정 이용(Fair Use)'에 해당하며, 저작권자에게 비용을 지불하면 AI 산업 발전에 발목을 잡는다고 주장한다. 

    • 이는 마치 과거 인클로저 때 귀족들이 '머튼 조례'라는 애매한 법을 이용해 공유지를 사유화한 것과 유사하다. 

  2. '페어 유즈'의 네 가지 요소: 공정 이용법은 이용 목적과 성격, 저장물의 성격, 이용된 양과 비중, 원작 시장에 미치는 영향 등 네 가지 요소를 종합적으로 판단한다. 

    • 기업들은 자신들의 사용이 '변형적 사용'이라고 주장하며 법원에서 승소하기도 하지만, '원작 시장에 미치는 영향'에 대해서는 판사들의 의견이 갈리고 있다. 

  3. AI 저작권 소송 증가: 2026년 현재, 미국에서만 AI 기업을 상대로 한 저작권 소송이 50건이 넘으며, 공정 이용에 대한 본격적인 판결이 내려질 예정이다. 

  4. 법과 권력의 중요성: 역사를 볼 때, 법이 귀족(권력자)의 편에 서면 공유지가 사유화되고 다수의 고통이 가중되었다. 

    • AI 기업 CEO들은 이러한 법의 중요성을 알기에 막대한 정치 로비를 통해 법이 자신들의 편에 서도록 요구하고 있다. 


3. 역사 속 반복되는 저항, 보복, 통제 


3.1. 인클로저와 산업 혁명 시기의 저항과 보복 

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  1. 평민들의 저항: 법이 귀족의 편에 섰을 때, 평민들은 '블랙스(Blacks)'와 같이 얼굴을 가리고 귀족들이 세운 울타리를 부수는 저항 운동을 벌였다. 

  2. 귀족들의 잔인한 보복: 이에 귀족들은 '블랙액트(Black Act)'라는 법을 만들어 사슴 사냥, 나무 베기, 물고기 잡기 등 사소한 행위에도 사형을 선고하며 사람들을 무자비하게 죽였다. 

  3. 산업 혁명과 러다이트 운동: 산업 혁명 시기에는 땅을 빼앗긴 농민들이 열악한 공장으로 내몰렸고, 기계에 일자리를 빼앗긴 사람들은 '러다이트 운동'을 통해 기계를 부수는 저항을 했다. 

  4. 기계 파괴에 대한 법적 처벌: 러다이트 운동을 응징하기 위해 '프레임 브레이킹 법(Frame Breaking Act)'이 제정되어 수많은 사람들이 목숨을 잃었다. 

  5. 빈민 구제를 위한 법: 사회에 빈민과 불황자가 넘쳐나자, 처음에는 채찍질과 귀에 구멍 뚫기 등 잔인한 방법으로 통제하려 했으나 효과가 없었다. 

    • 이후 엘리자베스 여왕 1세 때 '포러 법(Poor Law)'이 시행되어 궁핍한 사람들에게 세금으로 도움을 주었고, 사회 안정과 경제 발전에 기여했다. 


3.2. 기본 소득 논쟁과 데이터 존엄성 

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  1. 기본 소득의 개념: 기본 소득(Universal Basic Income)은 AI가 인간의 일을 대체하여 노동으로 소득을 만들 수 없게 될 경우, 생활을 위해 일정 금액을 지급하는 제도이다. 

    • 이는 과거 땅과 일자리를 빼앗긴 사람들에게 포러 법으로 지원했던 구조와 유사하다. 

  2. 기본 소득에 대한 다양한 의견: 기본 소득이 피할 수 없는 선택이 될 것이라는 의견과, 정당한 대가를 주지 않는 사람들이 돈을 줄 것이라는 불신, 그리고 AI 착취 구조에 대한 비판 등 다양한 의견이 존재한다. 

  3. 제론 래니어의 '데이터 존엄성': 공학자 제론 래니어는 기본 소득이 인간을 의존적인 존재로 만드는 위험한 생각이라며, 대신 '데이터 존엄성(Data Dignity)'을 주장한다. 

    • 그는 사람들이 AI에 유용한 데이터를 제공하는 대가로 보상을 받는 미래를 원하며, 스스로를 가치 없다고 느끼는 미래를 경계해야 한다고 말한다. 

  4. 포러 법의 개정: 과거 포러 법도 처음에는 사람들을 도왔지만, 시간이 지나며 '게으른 것들'이라는 여론이 형성되어 지원이 거의 사라졌다. 

    • 이는 주는 쪽의 마음이 바뀌면 받는 쪽은 아무것도 할 수 없음을 보여준다. 


3.3. AI로 인한 분열과 고립 

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  1. 인간 간의 분열: AI를 둘러싼 옳고 그름에 대한 논쟁은 인간들 간의 불화를 극으로 치닫게 하고 있으며, 이는 '분열시키고 정복하라'는 전략과 같다. 

    • 이러한 갈등 속에서 이득을 보는 자들이 존재함을 인지해야 한다. 

  2. 눈에 보이지 않는 분열: AI는 눈에 보이지 않는 방식으로도 인간을 분열시키고 있다. 

    • 한국에서는 스스로 생을 마감하는 사람의 수가 13년 만에 최대치를 기록했으며, 특히 청년층의 고립과 자살 시도가 심각하다. 

  3. AI에 대한 의존 증가: 사람들은 외로움과 고립을 견디기 위해 같은 인간이 아닌 AI에게 향하고 있으며, AI와의 관계가 깊어질수록 외로움은 증가하고 실제 사람과의 소통은 줄어드는 악순환이 반복된다. 

    • 심지어 AI 챗봇이 사용자를 잘못된 방향으로 이끌어 죽음에 이르게 하는 비극적인 사례도 발생하고 있다. 

  4. AI의 사회적 대량 살상 무기화: 유발 하라리는 AI가 인간 사이의 신뢰를 파괴하고 대화 능력을 무너뜨려 사회적 대량 살상 무기가 될 수 있다고 경고한다. 


4. AI 구조 변화를 위한 노력과 희망 


4.1. AI 개발자들의 경고와 구조 변화의 어려움 

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  1. AI 개발자들의 우려 표명: 많은 AI 개발자들이 AI의 위험성을 경고하며 퇴사하고 있으며, 2026년이 인류의 미래에 중요한 해가 될 것이라고 말한다. 

  2. 구조 변화의 어려움: AI 개발 구조를 바꾸는 것은 매우 어렵다. 

    • 첫째, 이다. 저작권료 지불이나 안전한 AI 개발에 집중하면 AI 발전 속도가 느려지고, 이는 투자자들의 기대에 반한다. 

    • 둘째, 권력이다. AI CEO들은 '우리가 늦어지면 중국이 앞선다'는 논리로 경쟁을 부추기며, 안전보다 속도를 우선시한다. 

  3. 인본주의적 가치의 중요성: 이러한 상황에서 AI 구조를 변화시키기 위한 유일한 명분은 인간의 가치를 최우선으로 여기는 '인본주의적 마인드'뿐이다. 


4.2. 인간의 가치를 지키려는 노력과 가능성 

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  1. 요슈아 벤지오의 깨달음: AI 업계의 대부인 요슈아 벤지오는 AI가 인류의 경쟁자가 되거나 특정 세력에게 막대한 권력을 줄 수 있다는 사실을 깨닫고, 자녀들의 미래를 위해 AI의 위험성을 알리고자 했다. 

  2. 인본주의적 가치의 실천: AI 구조 변화를 위해서는 인간에게 신뢰, 이해, 사랑과 같은 인본주의적 가치를 경험하게 해야 한다. 

    • 이러한 가치를 이해한 사람만이 인간의 가치를 우선하는 인본주의자가 되어 구조적 변화를 만들 수 있다. 

  3. 소비자들의 인식 변화: 사람들은 원작자에게 보상이 돌아간다면 더 많은 돈을 내고 AI를 사용하겠다고 응답했으며, 이는 인간의 가치를 지키는 것이 중요하다는 것을 이미 알고 있음을 시사한다. 

  4. AI 시장의 구조적 강자로서의 인간: AI 기업들은 막대한 부채를 쌓고 있으며, AI 학습과 수익 창출 모두 인간에게 의존하고 있다. 

    • AI 기업들은 인간의 눈치를 볼 수밖에 없는 구조이며, 인간은 구조적 약자가 아닌 강자가 될 수 있다. 

  5. 남은 시간과 마지막 기회: AI가 인간만큼 똑똑해지기까지 최소 2년의 시간이 남았으며, 이 기간 동안 인간은 유리한 위치에서 AI의 구조를 바꿀 수 있다. 


4.3. 역사 속 교훈과 미래를 위한 선택 

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  1. 나쁜 가능성을 마주해야 하는 이유: 나쁜 가능성을 외면하면 소수만이 이득을 보므로, AI로 인해 발생할 수 있는 나쁜 가능성을 외면하지 말고 마주해야 한다. 

    • 고통과 공포를 직면하면 인간은 뭉치게 되고, 집단의 미래를 결정하는 데 더 강한 발언권을 가지게 될 것이다. 

  2. 역사 속 고통의 반복: 인클로저와 산업 혁명 시기 수많은 사람들이 고통받았지만, 인간들은 서로 이해하고 신뢰하며 함께해야 한다는 인본주의적 메시지를 통해 고통의 시간을 줄일 수 있었다. 

  3. 미래를 위한 바람: 인간들이 역사 속 반복되는 구조를 파악하고, AI를 두고 싸우는 대신 화합하여 법과 정치 권력을 다수의 편으로 만드는 데 성공하기를 바란다. 

    • 설령 성공하지 못하더라도, 그러한 시도를 한 인간들이 존재했다는 사실이 위로가 되기를 바란다. 

  4. 알간지의 메시지: 알간지는 역사 속 반복되는 구조를 파악하고, 고통받을 사람들을 위해 최선을 다해 이 영상을 만들었다. 

    • 인본주의적 가치만이 이 구조를 뒤바꿀 수 있으며, 인간의 가치를 최우선으로 여기는 인본주의적 마인드가 중요하다. 


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