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[IT뉴스]“앤트로픽도 2조원 합의금 물어준 데이터 리스크”…AI 에이전트로 정면돌파

온카뱅크관리자

2026-06-23 15:37:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> LG AI 연구원, 데이터 리스크 관리하는 ‘엑사원 넥서스’ 올해 9월 중 상용화 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “인공지능(AI) 데이터 리스크 관리는 이제 선택이 아니라 필수입니다.”
 임우형 LG AI연구원장은 23일 율촌과 LG AI 연구원이 공동으로 주최한 ‘AI학습데이터의 보이지 않는 법적 리스크:라이선스·저작권·분쟁 대응 전략’ 세미나에서 AI 학습데이터에 대한 법적 리스크 문제를 짚으며 이같이 말했다.
 생성형 AI 확산 이후 글로벌 시장에서는 학습데이터 출처와 적법성을 둘러싼 소송과 규제가 잇따르고 있다. 앤트로픽이 저작권 소송에서 약 2조원 규모 합의금 리스크에 직면한 사례는 AI 기업이 데이터 문제를 더 이상 기술 개발 과정의 부수 문제로 볼 수 없다는 점을 보여준다.
 임 원장은 “학습 데이터라는 AI를 만들기 위한 기본 자료들의 출처와 라이선스 문제는 더 이상 미루기 어려운 과제가 되고 있다”며 “이미 해외에서는 생성형 AI를 둘러싼 저작권 소송이 잇따라 발생하고 있고, 미국과 유럽 등 여러 판결과 규제가 빠르게 이어지고 있다”고 말했다.
 그는 기업이 직면한 과제가 단순한 기술 검증을 넘어 법률 판단까지 포함한다고 봤다. 기업은 기술적 추적과 법적 판단을 동시에 수행해야 하는 어려운 과제에 직면해 있다는 것이다.
 LG AI연구원이 법무법인 율촌과 함께 개발 중인 ‘엑사원 넥서스’도 이 같은 문제의식에서 출발했다.
 이어 무대에 오른 이화영 LG AI 연구원 상무는 AI 개발 현장에서 데이터 저작권 리스크가 어떻게 발생하는지 보다 구체적으로 설명했다. 문제는 대규모 학습데이터 대부분이 오픈 데이터셋에서 나온다는 점이다.
 이 상무는 “AI 모델 개발 회사는 대부분 오픈 데이터셋을 쓰는데 사람이 제작하거나 라이선스 있는 데이터는 1~2% 정도 밖에 되지 않는다”며 “오픈소스 데이터 중에는 개인정보 보호에 문제가 있거나 저작권법적으로 상업적으로 쓸 수 없는 데이터가 섞여 들어갈 수 있다”고 설명했다.
 그는 AI 학습 과정에서 발생하는 법적 리스크는 단일 단계에 머무르지 않는다고 경고했다. 데이터를 외부 저장소에서 가져와 복사하는 순간부터 전처리, 변형, 학습, 배포, 추론, 재학습에 이르기까지 전 과정에 영향을 미칠 수 있다는 해석이다.
 이 상무는 “처음에 데이터를 스토리지 단위로 복사하게 되면 법적 관점에서 복제 문제가 생길 수 있고 토크나이저(데이터 최소단위인 ‘토큰’으로 쪼개는 도구)를 써서 변형하는 과정에서도 법적 리스크를 마주할 수 있다”며 “한번 데이터 큐레이션이 잘못되면 복제할 때, 변형할 때, 배포할 때 모두 법적 리스크를 가지게 된다”고 말했다.
 특히 오픈 데이터셋은 하나의 데이터셋 안에 또 다른 하위 데이터셋이 중첩되는 구조가 많다. 겉으로 드러난 라이선스만 보고 상업적 이용 가능 여부를 판단하기 어렵다는 의미다.
 이 상무는 “하나의 데이터셋이 품고 있는 서브 데이터셋이 최소 50개 정도 되는 경우도 있었다”며 “맨 앞에 있는 라이선스만 보면 안 되고 중간중간에 있는 라이선스 폼을 다 확인해야 한다는 판단을 하게 됐다”고 설명했다.
 LG AI연구원은 이 문제를 해결하기 위해 율촌과 3년 전부터 데이터 컴플라이언스 전략을 구축했다. 데이터 라이선스상 상업적 이용 가능 여부, 개인정보 문제, 사용 지역과 기간 제한, 추가 법적 리스크 등 4개 범주를 두고 18개 세부 항목으로 평가하는 방식이다.
 이 상무는 “각각의 데이터셋마다 18가지 항목을 다 평가해 학습용으로 쓸 만한지, 다른 목적으로 쓸 수 있는지를 체계적으로 관리하는 컴플라이언스 전략을 만들었다”고 말했다.
 데이터를 A·B·C 클래스로 단순화한 것이 핵심이다. A 클래스는 상업 이용과 개인정보, 사용 지역·기간, 추가 법적 리스크가 없는 ‘클린 데이터셋’이다. B 클래스는 관련 분쟁이 제기된 데이터, C 클래스는 이미 판결 등으로 사용 리스크가 크다고 판단되는 데이터다. 민감한 C 클래스는 학습에서 과감하게 배제하고, A 클래스 데이터로 학습한 모델만 고객사에 전달하는 방식으로 작동한다. B 클래스는 내부 목적 등으로 제한적으로 활용하는 방식으로 관리한다.
 다만 이런 검토를 사람이 모두 수행하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 LG AI연구원은 ‘엑사원 넥서스’에 세 종류의 AI 에이전트를 적용했다.
 첫 번째는 데이터가 어디에 업로드돼 있고 라이선스 문서가 어디에 있는지 찾아가는 소스 탐색 에이전트다. 두 번째는 찾아낸 라이선스 조건을 18개 항목으로 분류·평가해 점수를 매기는 에이전트다. 세 번째는 소스 탐색과 평가가 제대로 이뤄졌는지 검토하는 리뷰 에이전트다.
 엑사원 넥서스 목표 고객은 AI 모델 개발사에만 한정되지 않는다. AI 서비스를 도입하려는 기업과 투자사도 주요 고객사로 삼아, AI 모델 도입·투자 과정에서 필요한 데이터 리스크 검증 수요를 공략할 계획이다.
 마지막으로 이 상무는 “AI를 도입하는 기업, AI 모델을 개발하는 기업, 투자사 모두 학습데이터의 법적 리스크를 확인하려는 수요가 있다”며 “현재 베타 단계까지 개발을 진행했으며 오는 9월에는 외부에서도 사용할 수 있도록 공개해 상용화 단계에 들어갈 계획”이라고 말했다.
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