캐나다 정부는 최근 저작권과 생성 AI에 관한 자문을 마무리했습니다. 대중은 아직 의제를 발표하는 것을 기다리고 있지만, 저는 자신의 의제를 공유하고 싶습니다. 이 의제는 텍스트 및 데이터 마이닝 예외의 필요성, 저작권 보호물의 대규모 언어 모델(LLM)에의 포함, 그리고 생성 AI의 저작권 영향에 초점을 맞췄습니다.
먼저, 캐나다가 저작권법에 텍스트 및 데이터 마이닝 예외를 도입해야 할 때라고 주장합니다. 비슷한 조항은 다른 국가에서 이미 성공적으로 시행되었으며, 이는 창의력과 투자를 촉진하면서 창작자의 권리를 보호하는 역할을 합니다.
LLM에 저작권 보호물을 사용하는 문제에 대해서는, 기존의 법적 개혁에 서두르는 것은 조기인 것으로 여깁니다. 현재 전세계적으로 이 문제에 직접적으로 대응하는 재판 중인 사건이 진행 중입니다. 이러한 사건들은 복잡한 문제를 밝히고 제한과 예외의 적용에 대한 중요한 통찰력을 제공할 것입니다. 정부는 이러한 발전을 밀접히 관찰하고, 잠재적인 라이선싱 대안을 탐색하며, 기술이 저작권 문제를 해결하는 데 어떻게 적응하는지 평가해야 합니다.
마찬가지로, 생성 AI 시스템의 결과물에 대한 법적 개혁도 신중하게 접근해야 한다고 주장합니다. 생성 AI 결과물과 저작권 보호물 사이의 잠재적 유사성에 대한 우려가 제기되었지만, 실제로 저작권 침해 사례는 드뭅니다. 어떠한 법원 판결을 통해 저작권 위반의 정도를 판단한 후 법적 조치를 고려하는 것이 중요합니다.
또한, 개정된 최근 저작권법 검토와 그 권고 사항을 앞으로의 개혁에 앞서 종합적으로 평가해야 한다고 강조했습니다. 생성 AI와 같은 신흥 도전에 대처하고, 미해결된 문제를 해결하는 것이 필수적입니다.
캐나다는 저작권과 생성 AI의 교차점을 탐구함에 있어 창의성과 지적 재산권을 모두 증진시킬 수 있는 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 지속적인 재판 결과를 고려하면서 의미 있는 개혁을 시행함으로써, 캐나다는 기술적 발전을 지원하고 창작자의 이익을 보호할 수 있는 저작권 구조를 구축할 수 있을 것입니다.
저의 제출문의 전체 버전은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
FAQ:
1. 저작권과 생성 AI에 관한 저자의 의제에서의 주요 초점은 무엇인가요?
저자의 제출문에서 주요 초점은 텍스트 및 데이터 마이닝 예외의 필요성, 저작권 보호물의 대규모 언어 모델(LLM)에의 포함, 그리고 생성 AI의 저작권 영향에 있습니다.
2. 캐나다의 저작권법에 텍스트 및 데이터 마이닝 예외를 도입하는 것에 대해 저자는 어떤 주장을 하고 있나요?
저자는 비슷한 조항이 다른 국가에서 이미 성공적으로 시행되었으며, 창작자의 권리를 보호하면서 창의성과 투자를 촉진하는 역할을 한다고 주장합니다.
3. 저자는 LLM에 저작권 보호물을 사용하는 것과 관련된 법적 개혁에 어떻게 접근하는 것을 추천하고 있나요?
저자는 LLM에 저작권 보호물을 사용하는 것과 관련된 법적 개혁에 대해 신중함과 서두르지 않는 것을 제안하고 있습니다. 현재 이 문제를 다루는 국제 재판 중인 사건들은 복잡성과 제한 및 예외의 적용에 대한 통찰력을 제공할 것입니다. 저자는 이러한 발전을 주시하고, 라이선싱 대안을 탐색하며, 기술이 저작권 문제를 해결하는 방식을 평가하라고 조언합니다.
4. 생성 AI 시스템의 결과물과 관련된 법적 개혁에 대해 저자는 어떤 주장을 하고 있나요?
저자는 생성 AI 시스템의 결과물과 관련된 법적 개혁도 신중하게 접근해야 한다고 주장합니다. 생성 AI 결과물과 저작권 보호물 사이의 유사성에 대한 우려가 제기되었지만, 저작권 침해 사례는 드뭅니다. 저자는 법원 판결을 통해 저작권 위반 정도를 판단한 후에 법적 조치를 고려하는 것을 제안합니다.
5. 저자는 최근 저작권법 검토에 대해 어떤 강조를 하고 있나요?
저자는 앞으로의 개혁을 추진하기 전에 최근 저작권법 검토와 그 권고 사항을 종합적으로 평가해야 한다고 강조합니다. 생성 AI와 같은 신흥 도전과 미해결된 문제에 대응하는 것이 중요하다고 말합니다.
6. 저자는 캐나다가 저작권과 생성 AI의 교차점에서 어떤 결과를 달성해야 한다고 제안하고 있나요?
저자는 창의성과 지적 재산권을 모두 증진시킬 수 있는 균형을 맞추는 것을 제안합니다. 지속적인 재판 결과를 고려하면서 의미 있는 개혁을 추진하면, 캐나다는 기술적 발전을 지원하고 창작자의 이익을 보호할 수 있는 저작권 구조를 구축할 수 있을 것입니다.
정의:
– 텍스트 및 데이터 마이닝: 자동화된 방법을 통해 텍스트와 데이터 원본에서 가치 있는 정보나 지식을 추출하는 과정을 의미합니다.
– 대규모 언어 모델 (LLMs): 대량의 텍스트 데이터로 훈련된 인공지능 시스템으로, 인간과 유사하고 일관된 언어를 생성합니다.
관련 링크:
– 캐나다 정부 – 저작권
– 캐나다의 저작권법
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