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[IT뉴스]AI 시대 창작자 보상 어떻게?…네이버 메이트 상생 사례로 소개
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-11-13 17:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">한국미디어경영학회 특별세미나 개최…경제적 지원뿐 아니라 창작자 전문성·기여 인정 필요성 제기</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XMlHa6nQNz"> <p contents-hash="a9431fda9f9c7072fc13ba43f3c3198c9173094d231424df762d092a8202e7c8" dmcf-pid="ZRSXNPLxA7" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=안희정 기자)생성형 인공지능(AI) 검색 서비스가 확산하면서 콘텐츠 창작자에 대한 보상 방식도 달라져야 한다는 제언이 나왔다. 경제적 지원뿐만 아니라 창작자의 전문성과 콘텐츠 기여도를 인정하는 체계가 필요하다는 것이다. 이러한 보상 모델의 사례로 네이버의 창작자 지원 프로그램 '네이버 메이트'가 소개됐다.</p> <p contents-hash="ac3e092e6f73fb49b053743666ecff893a66f9fe22644d0cc8c5efd0fd05d707" dmcf-pid="5evZjQoMgu" dmcf-ptype="general">한국미디어경영학회는 13일 서울 광화문 HJ비즈니스센터에서 'AI 플랫폼과 지속 가능한 콘텐츠 생태계'를 주제로 특별세미나를 개최했다. 이날 세미나에서는 AI 플랫폼 확산에 따른 콘텐츠 가치의 변화와 창작자 보상정책을 살펴보고, 지속 가능한 콘텐츠 생태계를 구축하기 위한 방안을 논의했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="926b9685effd23c1a39636fb88766538f9ef3553025e072a22a134c8c3bcb4c9" dmcf-pid="1dT5AxgRoU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="동아대학교 최한별 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170124127pwvu.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="02NDf3Kpoa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170124127pwvu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 동아대학교 최한별 교수 </figcaption> </figure> <p contents-hash="6af131f629884d0f1409c9683df04279660afe9497e1cb1089c28e696125d8ab" dmcf-pid="tJy1cMaegp" dmcf-ptype="general"><strong>AI 시대 창작자 보상, 경제적 지원 넘어 전문성 인정까지</strong></p> <p contents-hash="7353cd8540e41848df5154e0e18c0c751817baac665a24647f802791f95cbd27" dmcf-pid="FiWtkRNdo0" dmcf-ptype="general">이날 최한별 동아대학교 교수는 'AI 플랫폼과 콘텐츠 가치의 재편'을 주제로 발표했다. 최 교수는 AI 검색과 요약 서비스가 확산하면서 콘텐츠의 활용 경로와 수익 구조가 달라지고 있다는 점에 주목했다.</p> <p contents-hash="d76b51f1fbf278512bc71b1e5dc859189306dae52b9876ad8db1c24d3c1b34fc" dmcf-pid="3nYFEejJc3" dmcf-ptype="general">기존에는 검색을 통한 유입과 광고 수익이 콘텐츠 창작자의 주요 수익원이었지만, AI가 콘텐츠를 직접 학습하거나 답변에 인용하면서 원문 방문과 노출이 줄어드는 문제가 발생할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="de8d487dd791f7e0e4cc84f169c7402261e740639894799718bda0a29e90de83" dmcf-pid="0LG3DdAicF" dmcf-ptype="general">최 교수는 이러한 환경에서 콘텐츠 사용권 계약을 통한 직접 라이선싱, 기금·보너스 배분, 이용 기록 기반 배분 등 다양한 보상 모델이 등장하고 있다고 소개했다. 그러나 보상 체계를 마련하는 것만으로는 충분하지 않으며, 실제 콘텐츠의 기여도를 어떻게 측정하고 창작자에게 공정하게 배분할 것인지가 중요하다고 강조했다.</p> <p contents-hash="269653dd4d575b10e8855af8a6227ce4043cf87f1ee0052eb9feb47b6487058d" dmcf-pid="poH0wJcnat" dmcf-ptype="general">특히 보상 기준에 따라 콘텐츠 생산량뿐 아니라 품질과 다양성까지 달라질 수 있다고 분석했다. 지속 가능한 보상 체계를 구축하기 위해서는 보상 기준의 투명성, 소규모 창작자까지 참여할 수 있는 포용성, 창작 활동의 지속성, 새로운 콘텐츠 생산을 촉진하는 신규성 등을 고려해야 한다고 제언했다.</p> <p contents-hash="851fa0d0afce2a4114586e3616d5f2e2e4bf0635dc58e1c120d88963e2db56b1" dmcf-pid="UgXprikLa1" dmcf-ptype="general">이 과정에서 네이버의 창작자 지원 프로그램 '네이버 메이트'를 경제적 보상과 사회적 인정을 결합한 사례로 소개했다. 월 활동지원금과 우수 활동자 추가 지원을 통해 창작 활동을 뒷받침하고, 공식 엠블럼으로 창작자의 전문성과 기여도를 인정하는 방식이다.</p> <p contents-hash="cb327c3c37593b92f9695554d1990e9e72db161b71efa796183f081ece6ea3d5" dmcf-pid="uaZUmnEoN5" dmcf-ptype="general">최 교수는 기존 콘텐츠에 대한 정당한 보상과 새로운 콘텐츠 제작을 위한 지원이 함께 이뤄져야 지속 가능한 창작 생태계를 구축할 수 있다고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de46ead3ed199775717ba811a5ad75ce2093afeb9dbc27391d5c8df6cae7f8fb" dmcf-pid="7N5usLDgAZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="고려대학교 정윤혁 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170125355pdxq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="UQ4eFlZvgo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170125355pdxq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 고려대학교 정윤혁 교수 </figcaption> </figure> <p contents-hash="9ffce6993b273156c79f1b4dacb81cf4936f077bf1f4655bcb5a61ba47e3c39c" dmcf-pid="zcFqCamjAX" dmcf-ptype="general">이어 정윤혁 고려대학교 교수는 'AI 기업의 콘텐츠 제공자 보상정책: 창작자와 이용자의 선호 비교'를 주제로 연구 결과를 발표했다.</p> <p contents-hash="8c792fd4b914b90353daac9843e5044f4670a2a2abcd762825ac4d7672be9736" dmcf-pid="qk3BhNsAgH" dmcf-ptype="general">정 교수 연구팀은 창작자 100명과 AI 검색·챗봇 서비스 이용자 200명을 대상으로 설문조사와 컨조인트 분석을 진행했다. 창작자 지원정책의 선정 범위와 기준, 활동지원금 배분 방식, 창작자 신뢰정보 표기 방식 등에 대한 선호도를 비교한 결과, 두 집단 모두 개별 창작자에 대한 직접 보상과 기여에 대한 가시적 인정을 선호하는 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="ca9b5d725212f93bbdbe855d8efdb8caa4804487104c8bc199885c7b932316bd" dmcf-pid="BE0bljOcoG" dmcf-ptype="general">특히 창작자와 이용자 모두 전체 창작자를 대상으로 경쟁하는 방식보다 세부 주제별로 창작자를 선정하는 방식을 선호했다. 선정 기준 역시 AI 인용 횟수보다는 전문성·최신성·다양성 등 콘텐츠 자체의 가치를 중시했다.</p> <p contents-hash="d0f5ad34874bc7787e79e9de6fea18d4d893cc9c88c6ac44f0e395f3c67ed473" dmcf-pid="bDpKSAIkoY" dmcf-ptype="general">지원금 배분에서는 기본 지원과 우수 창작자에 대한 추가 보상을 결합하는 방식이 가장 높은 선호를 보였다. 창작자의 신뢰정보를 표시하는 방법으로는 공식 배지와 AI 인용 횟수를 함께 제공하는 방식을 선호했다.</p> <p contents-hash="392f2159744c3a06c41d18cc990bf8b456593bddc97ee873688491ababd44dea" dmcf-pid="KwU9vcCENW" dmcf-ptype="general">조사 결과 이용자의 77%는 사람의 경험과 전문성을 AI 요약으로 완전히 대체하기 어렵다고 답했다. AI 답변을 신뢰한다는 응답은 70.5%였지만, 답변의 근거를 확인하는 것이 중요하다는 응답은 95.5%에 달했다.</p> <p contents-hash="86cab1e9057b97efff24a5b71593833fb68460669732b972ecb000f95f74fc1c" dmcf-pid="9ru2TkhDay" dmcf-ptype="general">창작자의 87%도 AI 검색에서 자신의 콘텐츠 기여가 명확하게 인정되는 것이 중요하다고 응답했다. AI 확산 이후 콘텐츠 제작 의욕이 증가했다는 창작자는 57%, 감소했다는 창작자는 22%였다.</p> <p contents-hash="880735e501ced138e2d8ef0252335253c45441373b53ff9f50a45544e201598b" dmcf-pid="2m7VyElwgT" dmcf-ptype="general">네이버 메이트 선정 여부에 따른 창작 의욕 차이도 확인됐다. AI 검색 확산 이후 제작 의욕 변화 점수는 메이트 선정 창작자가 7점 만점에 5.21점으로, 미선정 창작자의 3.96점보다 높았다. 다만 이번 결과는 두 집단의 차이를 보여주는 것으로, 프로그램 참여가 제작 의욕 상승의 직접적인 원인이라고 단정하기는 어렵다.</p> <p contents-hash="b5656846681691d2737ec1c00f6736e252be6d70d5325633aeb4a91124002f22" dmcf-pid="VszfWDSrcv" dmcf-ptype="general">연구팀은 네이버 메이트가 개별 창작자에게 직접 가치를 환원하고, 경제적 지원과 기여에 대한 인정을 결합했다는 점에서 창작자와 이용자의 공통된 선호에 대체로 부합한다고 평가했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d41eb90431e9e9df4ab58dfeb4fbf0cacbf7b4d206f2f8dad0f5c538463ad087" dmcf-pid="fOq4YwvmaS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 메이트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170126638ssdj.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7IsTi2Rfjn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170126638ssdj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 메이트 </figcaption> </figure> <p contents-hash="6de560cc90d09d12ff0212cb27e7281f416b400cb58f2a23b7117c2a4ebf3a0b" dmcf-pid="4IB8GrTsal" dmcf-ptype="general"><strong>"AI가 만든 비슷한 콘텐츠보다 차별화된 경험 중요"</strong></p> <p contents-hash="b5d2bbf416c2165a323d76b36d9a6f29610c15930c28a6a65573975482bc5f6e" dmcf-pid="8Cb6HmyOjh" dmcf-ptype="general">발표 이후에는 김경외 연세대학교 교수, 김민성 방송통신대학교 교수, 박종화 경북대학교 교수, 네이버 메이트 창작자 'MJ의후다닥레시피' 등이 참여한 토론이 이어졌다.</p> <p contents-hash="9e0f9b530a1ee31b89b3d463c162f18973a93a283b59b871000617dbdf1e2d64" dmcf-pid="6hKPXsWIaC" dmcf-ptype="general">김경외 교수는 AI로 콘텐츠 제작이 쉬워지고 비용이 낮아지면서 오히려 콘텐츠 간 경쟁이 치열해지고 있다고 진단했다. 누구나 AI를 활용해 비슷한 콘텐츠를 생산할 수 있는 만큼, 단순히 AI로 생성한 콘텐츠만으로는 차별화하기 어려워졌다는 설명이다.</p> <p contents-hash="14603042ac474b2f0f43afb91924e9b7963bf7b90c8e96cb728885457786228b" dmcf-pid="Pl9QZOYCoI" dmcf-ptype="general">김 교수는 이러한 상황에서 창작자 개인의 경험과 전문성이 콘텐츠 경쟁력을 결정하는 중요한 요소가 될 것으로 내다봤다.</p> <p contents-hash="48acf03c59dabe4ff9040b996038aef62590df3fdf0aba22416d6653cc7d7605" dmcf-pid="QS2x5IGhjO" dmcf-ptype="general">그는 "사람들이 선택하고 싶고, 콘텐츠를 만든 사람에게 보상하고 싶다고 느끼는 콘텐츠는 다른 콘텐츠와 비슷하게 만드는 것이 아니라 차별화된 가치를 제공하는 콘텐츠"라며 "이러한 차별성은 창작자 개개인의 노력과 고유한 특성에서 비롯된다"고 말했다.</p> <p contents-hash="6364a5ea016936ab89f5846c2b86415ceec3025f39deaf920a394d9b03a3c588" dmcf-pid="xpLk2tB3As" dmcf-ptype="general">이어 AI가 자동으로 생성한 요약을 넘어 추가 검증이 가능하고 신뢰할 수 있는 정보에 대한 수요가 커지고 있다며, 유익한 콘텐츠를 만드는 창작자를 발굴하고 지속적으로 지원하는 것이 중요하다고 강조했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f2aa967e7c614d2b8b4dcc0c5597e6f1b8e7115dcb7677e697c5d3c5a40c651d" dmcf-pid="yj17Oowagm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="미디어경영학회 특별세미나 토론" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170127866rtqq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="HS0bljOcoq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/ZDNetKorea/20261113170127866rtqq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 미디어경영학회 특별세미나 토론 </figcaption> </figure> <p contents-hash="76721526ec6d95b4230df4fb0336d48c5a71d38aed20bd80849d863a692ba059" dmcf-pid="WAtzIgrNcr" dmcf-ptype="general">실제 창작자 입장에서는 AI 검색이 콘텐츠를 활용하는 방식에 대한 아쉬움도 제기됐다.</p> <p contents-hash="58f015fc93ed9ceba41ef3445dfe02e339d24b29a7a3bca3af6e9e109e692246" dmcf-pid="YcFqCamjgw" dmcf-ptype="general">네이버 메이트 창작자인 'MJ의후다닥레시피'는 프로그램 참여가 콘텐츠의 품질과 글쓰기 방향을 고민하는 계기가 됐다고 평가했다. 자신의 경험과 가치가 인정받았다는 점이 새로운 콘텐츠를 제작하는 동기로 작용한다는 설명이다.</p> <p contents-hash="f3cd6087db586df5ceec3e03acb0549417d60b45cf604a7a4d269cd1e48a40fe" dmcf-pid="Gk3BhNsAAD" dmcf-ptype="general">그러나 오랜 시간 축적한 경험과 노하우가 AI 답변에서 한두 줄로 요약되면서 콘텐츠의 맥락과 깊이가 충분히 전달되지 않는 점은 개선 과제로 꼽았다.</p> <p contents-hash="64059a27d25f228bddc1ca2b5196a62d659e82cebc400896339f92d3ffe6b8e1" dmcf-pid="HE0bljOcoE" dmcf-ptype="general">MJ의후다닥레시피는 AI 답변에서 원천 콘텐츠의 내용을 충실히 반영하고 원문 블로그로 연결하는 것이 중요하다고 강조했다. 이용자가 창작자의 경험과 관점을 깊이 이해하고 신뢰할 수 있어야 새로운 콘텐츠 생산으로 이어지는 선순환 구조가 만들어질 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="b60083eaf4c360cbeb4b6ccf250afaa6bf2defec42f574c918e4ae323c6ce2a2" dmcf-pid="XDpKSAIkck" dmcf-ptype="general">안희정 기자(hjan@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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