GPT 모델의 표절 문제 원인 한계 그리고 해결 방안

 

최근 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술의 발전과 함께, GPT4와 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 활용이 급증하고 있다. 이러한 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연스럽고 유창한 문장을 생성할 수 있으며, 논문 작성, 기사 생성, 프로그래밍, 법률 문서 분석 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.

그러나 GPT 기반 AI 모델이 생성하는 텍스트가 기존 자료를 그대로 복사하거나, 학습한 데이터를 바탕으로 표절에 해당하는 콘텐츠를 생성하는 문제가 제기되고 있다. 특히, 학계와 언론계에서는 AI가 생성한 콘텐츠의 독창성과 저작권 문제에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있으며, GPT 모델이 원작자의 창작물을 침해하지 않도록 해야 한다는 윤리적, 법적 요구가 증가하고 있다.

 

GPT 모델의 표절 문제 원인 한계 그리고 해결 방안

1. GPT 모델의 표절 문제 발생 원인

대규모 데이터 학습 방식과 GPT 모델의 특성

GPT4와 같은 대형 언어 모델은 인터넷에 공개된 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 패턴을 익히고, 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 방식을 따른다. 그러나 이러한 학습 방식이 특정한 문구나 구조를 그대로 복제하는 경우가 발생할 가능성을 내포하고 있다.

• 데이터 기반 학습: GPT 모델은 기존 문서(논문, 뉴스 기사, 웹사이트 등)의 방대한 데이터셋을 학습하지만, AI가 생성하는 텍스트가 원본 문서의 문장을 재구성하는 경우가 있음.
• 기억 용량 한계: GPT 모델은 훈련 데이터의 모든 내용을 기억하지 않지만, 반복적인 패턴을 학습하고 이를 활용하여 문장을 생성할 수 있음.
• 데이터 필터링 문제: 훈련 데이터가 무작위로 수집되기 때문에, AI 모델이 학습하는 과정에서 저작권이 있는 콘텐츠를 포함할 가능성이 있음.

이로 인해 GPT 모델이 기존의 텍스트를 변형하여 재사용하는 과정에서 표절이 발생할 가능성이 존재한다.

GPT 모델에서 표절이 발생하는 유형

GPT 모델에서 발생할 수 있는 표절 유형은 다음과 같이 분류할 수 있다.

표절 유형설명예시

직접 표절(Verbatim Plagiarism)	원본 문장을 거의 그대로 복사하여 사용	GPT가 특정 논문의 문장을 그대로 출력
의역 표절(Paraphrasing Plagiarism)	단어만 변경하고 의미는 그대로 유지	문장을 약간 수정하지만 핵심 내용이 동일
구조적 표절(Structural Plagiarism)	문장 순서와 구성은 동일하나 단어를 변경	논문의 논리적 흐름이 동일하지만 일부 표현만 수정
개념 표절(Ideas Plagiarism)	출처 없이 아이디어를 가져와 사용하는 경우	원작자의 연구 개념을 인용 없이 설명

특히, GPT 모델이 생성한 텍스트가 완전히 새로운 것이 아니라 기존 콘텐츠를 재조합한 결과물이라는 점에서 표절 논란이 발생할 가능성이 높다.

2. GPT 모델의 표절 사례 분석

학술 논문에서의 표절 문제

AI 기반 논문 작성 도구가 점점 보편화되면서, 연구자들이 GPT 모델을 사용하여 논문을 작성하는 경우 표절 가능성이 증가하고 있다.

• 2023년, 한 연구자는 GPT-4를 사용하여 논문 초안을 작성한 후 표절 검사 도구(Turnitin, Grammarly)를 사용했으나, GPT가 생성한 문장이 기존 논문의 텍스트와 유사성이 높게 나타남.
• AI가 생성한 문장은 완전히 새로운 것이 아니라, 기존 논문의 내용을 약간 수정하여 변형한 문장이 많았음.

이는 GPT가 특정 논문의 문장을 기억하고 직접 복사하는 것은 아니지만, 학습된 패턴을 바탕으로 유사한 내용을 생성할 가능성이 높다는 점을 시사한다.

저작권 문제 및 법적 논쟁

최근 AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 문제가 주요 이슈로 떠오르고 있다.

• 뉴욕타임스 vs. OpenAI 사건(2023)
  • 뉴욕타임스는 OpenAI를 상대로 ChatGPT가 자사의 기사 내용을 거의 그대로 출력하는 사례가 발생했다며 법적 조치를 검토했다.
  • AI가 생성한 콘텐츠가 기존 기사의 텍스트와 매우 유사한 형태로 제공되었으며, 이는 저작권 침해에 해당할 수 있다고 주장.
• Stable Diffusion 및 AI 아트 생성 모델과 유사한 사례
  • Stable Diffusion과 같은 AI 기반 이미지 생성 모델도 기존 예술가들의 작품을 학습하여 유사한 스타일을 생성하는 문제가 제기됨.
  • AI가 생성한 콘텐츠의 저작권을 어떻게 보호할 것인지에 대한 논의가 필요함.

이러한 사례는 AI 모델이 학습한 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성할 때, 저작권 침해가 발생할 가능성이 있다는 점을 보여준다.

3. GPT 모델의 표절 방지 방안

 데이터 필터링 강화 및 학습 데이터 개선

• AI 모델을 훈련할 때 저작권이 있는 데이터가 포함되지 않도록 사전에 필터링하는 과정이 필요하다.
• 공공 도메인 데이터, 오픈 액세스(Open Access) 자료를 중심으로 학습 데이터셋을 구성하여 저작권 침해 가능성을 최소화할 필요가 있다.

 표절 검사 도구와 AI 모델 연계

• 연구자들이 AI를 활용하여 논문을 작성할 때, Turnitin, iThenticate, Copyscape 등의 표절 검사 도구와 함께 사용하여 AI가 생성한 텍스트의 유사도를 확인해야 한다.
• OpenAI 및 AI 연구 기관들은 자체적인 표절 탐지 시스템을 구축하여, AI가 생성한 텍스트가 기존 콘텐츠와 유사성을 가지는지 확인하는 기능을 추가해야 한다.

 AI 생성 콘텐츠의 출처 표기 및 인용 시스템 도입

• AI가 특정 논문이나 출처를 기반으로 콘텐츠를 생성한 경우, 출처를 자동으로 생성하고 인용(Reference)할 수 있는 기능을 추가하는 것이 중요하다.
• 예를 들어, GPT 모델이 특정 연구 논문을 기반으로 답변을 생성한 경우, 해당 논문의 DOI(Digital Object Identifier)를 포함하여 참조할 수 있도록 하는 기능이 필요하다.

 AI 콘텐츠 감별 기술 개발

• AI가 생성한 콘텐츠를 감별할 수 있는 기술이 필요하며, 현재 OpenAI와 Google은 AI 생성 텍스트를 식별할 수 있는 디지털 워터마크(Digital Watermark) 기술을 개발 중이다.
• AI 기반의 논문 작성 도구가 보편화될 경우, 출처 추적이 가능한 AI 생성 콘텐츠 마킹 시스템(AI-Generated Content Marking System)을 구축하는 것이 바람직하다.

GPT 모델이 언어 생성의 혁신을 이끌고 있는 것은 분명하지만, 표절 및 저작권 문제는 AI 기술이 해결해야 할 중요한 과제로 남아 있다.

AI 모델이 보다 신뢰할 수 있는 방식으로 활용되기 위해서는 데이터 필터링 강화, 표절 감지 기술 도입, 출처 표기 시스템 개선 등 여러 방안이 마련되어야 한다.

향후 AI 기반 텍스트 생성 기술이 발전할수록, AI가 생성한 콘텐츠의 신뢰성을 보장할 수 있는 윤리적, 법적 프레임워크가 반드시 마련되어야 할 것이며, AI를 올바르게 활용하기 위한 연구자들의 책임감 있는 접근이 필요하다.