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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능 창작물은 누구의 소유인가

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김정호 교수.

인공지능이 논문과 특허도 쓸 수 있을까

대학교에서 존재 이유로 최종적으로 얻는 결과물이 세 가지가 있다. 그중에 제일 중요한 성과가 우수한 학생들을 배출하는 것이다.

이공계 대학생들은 졸업 후 학계나 산업체, 연구소에서 기술을 개발하거나, 산업을 육성하거나, 벤처기업을 창업한다. 나라 경제를 살리는 역할을 한다고 볼 수 있다.

다음 결과물로, 여기에 더해서 연구 결과를 얻는다. 연구 결과는 산학협력 형태로, 기업의 기술력과 제품 경쟁력을 바로 높일 수 있다. 또는 그 연구 결과를 보고서와 논문으로 창출하게 된다.

특히 석‧박사 대학원 과정에서는 논문 발표를 통해 인정받고 그 결과를 파급한다. 논문 심사 과정에서 그 이론과 과정, 결과에 대해서 동료들로부터 평가를 받는다. 논문 내용은 새로운 이론, 설계, 측정 방법을 독창적으로 제시하고, 그 제시한 내용을 체계적이고 학술적으로 증명하는 것이다.

따라서 ‘제시’와 ‘증명’이 핵심이라 말할 수 있다. 특히 ‘제시’된 아이디어가 창의적이고 신선해야 한다. 그래서 연구 방향의 설정이 중요하고, 지도 교수의 역할이 크다고 볼 수 있다.

특히 학술적 논문은 그 독창성과 창의성이 무엇보다도 중요하고, 그 증명과정이 학술적으로 타당한 절차와 이론을 따라야 한다.

학생들이 논문 작성 시에 많은 어려움을 겪는다. 학교에서 주입식 교육을 받아 글쓰기 훈련이 부족하기 때문이기도 하다. 더 심한 것은 본인이 주장하는 것이 명확하지 않다는 사실이다.

본인이 무엇을 주장하는 것인가가 불분명한 경우가 많다. 연구의 배경, 새롭게 주장하는 이론과 증명과정에서 자기만의 주장을 설득력 있게 전개하지 못한다.

그래서 글을 읽으면 무엇을 말하는지 이해하기 어렵다. 공학에서도 결국은 자기 생각을 나눠야 하므로 말하기, 발표하기, 글쓰기가 최종적으로 가장 중요한 자질이 된다.

논문은 이처럼 새로운 주장과 발견을 널리 알리고 공유해 같이 발전을 도모하는 데 있다. 그동안 논문은 주로 학술지나 학술대회에서 발표해 왔다. 요즈음은 빠른 학문과 정보 교류를 위해 학술대회를 더 선호하는 경우도 많다.

미래에는 논문 발표도 ‘유튜브’로 할 수도 있다. 구글이 대학도 세우고, 연구소도 세우고, 학술 발표의 장도 마련할 수 있다. 학술 연구도 유튜브를 통해야 하는 시대도 오고, 그 연구 빅데이터도 구글이 모두 갖게 된다. 여기에 더해 인공지능이 연구도 하고, 논문 작성도 대신할 수 있다. 연구도 인간만이 하라는 법은 없다.

인공지능(Q Reinforcement Learning)을 이용한 반도체 설계 논문을 위한 초고 원고. [출처=KAIST]

다음으로 대학의 연구 결과는 특허로 표현된다. 특허라는 개념은 14세기 영국에서 국왕이 특허권을 부여할 때 공개된 문서라는 뜻의 ‘Letters Patent’에서 유래했다.

한국 역사상 최초의 특허법은 대한제국 시절인 1908년 8월 13일에 내각 고시 제4호로 공포된 대한제국특허령이다. 1910년 국권 피탈 전까지 통감부 특허국에는 한국인이 2건, 미국인이 24건, 일본인이 249건 특허가 등록돼 있었다.

이제는 대학, 연구소, 기업에서 특허의 중요성을 강조한다. 특허는 새로운 발명을 장려‧보호하고 권리를 보장하려는 장치이다. 대학에서는 교수나 학생들이 변리사의 도움을 받아 특허 신청서를 작성하게 된다.

하지만 학교에서 특허를 제출하고 유지하는 데 큰 비용이 든다. 설사 국내외 기업이 학교의 특허를 침해했다고 하더라도 그 사실을 발견하고 소송으로 이기는 데에는 상당한 노력과 비용, 시간이 든다.

이 점에서 미국 일류 대학과 우리의 차이가 난다. 국내 대학의 특허 수입이 학교 운영에 큰 도움이 될 때, 진정으로 국제적으로 일류 대학이 될 수 있다.

국내 기업도 국내 대학의 특허를 평가하고 비용을 지불하는 데 인색하다. 일반적으로 그래서 국내에서 특허는 기업 상호 간의 권리 보호, 영업 보호와 협력에 더 큰 목적이 있다. 인공지능이 논문을 쓸 수 있다면, 특허도 쓸 수 있다. 연구도 대신해서 하고, 변리사도 인공지능이 대신할 수 있다.

인공지능 창작물은 누구의 소유인가

인공지능도 창작할 수 있다. 그 창작물은 기사, 판결문, 논문, 소설, 에세이, 시를 비롯해 음악, 미술, 영화 등 모든 창작의 세계를 포함한다. 이러한 창작활동에 GAN(Generative Adversary Network) 인공지능처럼 바탕이 되는 작품을 최대한 공부하고, 최대한 비슷한 유사 작품을 만들어 모방 창작을 할 수도 있다.

최종적인 작품은 인간의 감수를 받더라도 초고 원고를 인공지능이 작성한다면, 일의 진행과 효율이 크게 높아진다. 요즘도 대형 미술품의 경우 조수의 도움을 받아 미술가가 완성하는 경우도 많다. 그 조수의 역할을 인공지능이 담당할 수도 있고, 또는 최종 책임 예술가의 역할을 인공지능이 할 수도 있다.

창작에는 이처럼 GAN 인공지능이 모방을 통해 창작할 수 있지만, 두 개의 서로 다른 작품의 조합을 통해 융합 창작을 할 수도 있다. 그림과 문학 작품에서 영감을 얻어서 새로운 문학 작품이 나올 수 있고, 문학 작품에서 새로운 그림과 음악이 나올 수도 있다.

GAN 인공지능의 창작 과정. [출처=KAIST]

작품(Model Sample)과 모방기(Fake Generator) 네트워크가 1차로 모방 작품을 만들고, 그 두 가지 모방 작품을 인공지능 합성 네트워크(Synthetic Creation Network)를 통해 새로운 창작품을 만들어 낸다.

그러면 모방 작품을 두 번에 걸쳐 창작하고 변형하고 융합하면서 새로운 작품이 생성될 수 있다. 아직은 가상적인 네트워크이지만, 수학과 컴퓨터의 도움을 받아 얼마든지 가능하다고 본다. 학습을 위한 효율적인 연구 과정이 남아 있다. 마지막 방법으로는 완전히 돌연변이처럼 새로운 시도를 할 수도 있다.

결국, 인공지능도 인간의 창작 작업과 같은 과정을 거칠 것으로 생각한다. 인간도 모방, 연습, 융합이라는 학습 과정을 통해서 새로운 창작품이 나온다. 인공지능도 그 과정을 그대로 따라갈 수 있다.

다만 인공지능은 지워지지 않은 무한대의 기억 용량, 무한대의 경험, 그 모든 학습 과정을 순식간에 수행한다. 인간에 비해서 똑똑하고 빠르다. 궁극적으로는 인간의 창작 능력을 넘어설 것으로 본다. 그러나 그 작품이 인간에게 감동을 주는 음악, 미술, 소설, 시로 나오기까지는 더 깊은 교육 과정과 학습이 필요하다.

마찬가지로 인공지능이 특허도 만들 수 있다. 서로 다른 두 개의 아이디어나 특허를 합쳐서 새로운 융합 아이디어로 특허를 얼마든지 양산할 수 있다. 기존 특허와 논문의 검색 능력과 속도가 인공지능이 인간보다 훨씬 빠르다.

그래서 특허 분야에서 인공지능이 더 인간에게 위협적이다. 짧은 시간에 수많은 특허의 양산이 가능하다. 여러 인공지능이 협력해서 새로운 특허를 만든다면 인공지능 사이의 저자 순서를 정하는 알고리즘도 정해야 할 판이다. 그리고 인공지능 변리사가 나올 수 있다.

GAN을 기초한 모방과 합성 창작 인공지능(Synthetic Creation GAN)의 개념. [출처=KAIST]

인공지능 창작물에 권한에 대한 철학적 논의와 법률

이렇게 되면 논문과 특허를 포함한 인공지능 창작물의 소유를 누구로 할 것인가 하는 문제가 남게 된다. 특히 특허의 권리를 누구의 소유로 할 것인가는 경제적, 사회적 논란이 될 가능성이 높다.

그 권리 소유자가 인공지능 알고리즘 개발자인지, 인공지능 소프트웨어 개발자인지, 아니면 그들을 고용한 기업이나 단체인지가 논쟁거리이다.

인공지능을 자아를 가진 ‘인간’으로 취급한다면, 인공지능 자체가 ‘특허권’을 보유할 수 있다. 또는 인공지능이 모여 집단으로 ‘법인체’를 만든다면, 인공지능 단체가 특허권을 가질 수 있다. 논문을 포함해서 모든 인공지능 창작품에 대한 소유 권한 같은 숙제를 주게 된다. 그러면 발명품의 권한과 수입도 인공지능이 갖질 수 있다.

그러려면 인공지능이 은행구좌도 개설해야 하고, 세금도 내야 한다. 그 로열티와 특허 창작 사용료도 인공지능에 내야 할 수도 있다. 이렇게 되면 인공지능이 발전하면서 기존의 법률과 변호사의 일자리는 줄지만, 새롭게 인공지능을 위한 법률의 제정과 보호에 앞장설 수 있게 되고, 그 수임료는 인공지능으로부터 받아야 할 세상이 온다.

인공지능과 인간과의 관계 설정에 대한 논의가 필요하다. 결국 인공지능에 ‘인격권’을 부여하는 철학적 토론이 필요하게 된다. 그에 따르는 헌법, 법률, 세금 등 인공지능의 기본 권한과 인간과의 관계 정립이 필요하다. 인간이 인공지능을 소유하고 통제하는 권한은 보호돼야 할 것으로 판단한다.

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수] joungho@kaist.ac.kr

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'AI직원 35명' 日 NEC…한달 인건비는 300만원? [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 일본 NEC가 인공지능(AI) 에이전트 35명으로만 구성된 '무인 부서'를 운영하고 있다. 부서장부터 중간관리자, 실무 직원까지 모두 AI로 채웠으며, 한 달간 투입된 비용은 약 35만엔(약 300만원)에 불과했다. AI 에이전트 한 명당 월평균 비용은 약 1만엔으로, 사람을 고용하는 방식과 비교해 인건비를 획기적으로 낮출 가능성을 보여주는 실험이다. 14일 닛케이(日經)비즈니스에 따르면 NEC는 지난 8월 1일 '코퍼레이트 AI·워크포스 부문'을 출범했다. 9월 3일 기준 35명의 AI 에이전트가 소속돼 있으며, 경영진 역할을 맡은 AI부터 재무·전략 담당자, 실무 직원까지 일반 조직과 유사한 구조로 운영된다. 이 부서는 법무·인사 등 기업의 관리 업무 가운데 특히 경영기획에 가까운 일을 맡는다. 사내외 정보를 수집·분석하고 경영진의 의사결정을 지원하는 정보 현황판을 작성·운영하는 것이 핵심 임무다. ◆ AI 35명이 월 300만원으로 경영기획까지 NEC가 공개한 실증 결과에서 가장 눈길을 끄는 대목은 비용이다. AI 부서의 실증 기간인 7월 한 달간 AI가 정보를 처리할 때 발생하는 토큰 비용은 약 300만원이었다. 같은 업무를 사람이 수행한다면 인건비가 훨씬 많이 들 것이라는 게 회사 측 설명이다. AI 에이전트 한 명당 단순 평균으로 환산하면 월 약 8만5000원이다. 다만 이 금액은 급여나 전체 운영비가 아니라 AI 모델이 작업을 수행하면서 사용하는 토큰 비용이다. 시스템 구축·유지보수, 전력, 보안 관리 등에 드는 비용까지 포함한 총비용과는 구분해야 한다. 실제 업무도 구체적이다. 재무 담당 AI는 매월 사내 결산 자료를 취합해 재무 보고서를 작성하고, 주가 분석 담당 AI는 매일 아침 자사와 경쟁사의 주가 동향을 정리한다. 또 다른 AI는 정부기관의 시스템 갱신 시기를 분석해 영업 대상으로 삼을 고객을 추려낸다. NEC 무인 부서 구성 [출처=닛케이비즈니스] ◆ AI가 AI를 평가하고 조직을 개선 이 부서의 특징은 AI가 단순히 주어진 작업만 수행하는 데 그치지 않는다는 점이다. AI 에이전트들은 서로 역할을 나눠 자료를 검토하고, 문제점을 지적하며, 업무 효율을 높이는 방안을 논의한다. 예컨대 품질관리 담당 AI는 다른 에이전트가 만든 자료를 점검해 누락된 내용을 지적한다. 비용 관리 담당 AI는 토큰 사용량을 줄이는 방법을 찾아 조직 전체에 공유한다. 재무 담당 경영진 AI는 AI 활용에 투입하는 비용과 성과를 비교해 투자 판단을 내린다. AI 경영진은 매주 '임원회의'를 열어 조직 개선 방안을 논의하고, AI 직원의 역할과 직책이 맞지 않으면 인사 면담을 거쳐 강등하는 사례도 나왔다. 사람의 조직에서 볼 수 있는 평가와 관리 절차를 AI 조직에도 적용한 것이다. 업무 중 오류가 발생하면 AI 에이전트가 스스로 수정하고 외부 환경 변화에도 대응한다. 실패를 점검하고 개선안을 적용하는 순환 구조를 통해 업무 수행 방식을 계속 다듬는다는 설명이다. 다만 최종 평가와 의사결정, 거버넌스 통제는 사람이 담당하며, 사람의 승인이 필요한 사안에도 직원이 개입한다. ◆ 사람은 AI가 만든 결과로 현실을 움직인다 NEC가 무인 부서를 만든 배경에는 AI 활용 방식을 바꾸려는 전략이 있다. 사람이 필요할 때마다 AI를 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체가 독립된 조직처럼 업무를 수행하도록 하겠다는 것이다. 고다마 히로시 AI전환최고책임자는 "사람이 AI를 매번 사용하는 기존 방식으로는 AI의 속도와 기능을 충분히 활용하기 어렵다"며 "이에 따라 인적 자본과 AI 자본을 분리하고, 각각의 강점을 살려 가치를 창출하는 조직 모델을 실험하고 있다"고 설명했다. AI가 제공하는 분석은 경영 판단에도 변화를 가져올 수 있다. NEC 측은 기존에는 사업 부문이 보고하는 수치가 보수적으로 제시되는 경향이 있었지만, AI는 예측에 기반한 객관적인 수치를 제공해 사업 부문과 더 깊이 있는 논의를 할 수 있게 됐다고 설명했다. AI 부서의 업무 범위는 향후 총무 등 기업 관리 업무 전반으로 확대될 전망이다. 다만 AI가 사람의 일자리를 곧바로 대체한다는 의미는 아니라는 게 NEC의 입장이다. [AI 일러스트=오영상 기자] goldendog@newspim.com 2026-10-14 08:25
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    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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