클릭률 최대 93% 감소의 '파멸 루프' 생성 AI가 뉴스를 없애는 날

클릭률 최대 93% 감소의 '파멸 루프' 생성 AI가 뉴스를 없애는 날

생성 AI에 질문하면 몇 초 만에 정돈된 답변이 돌아온다. 그 뒤에는 기자가 취재하고, 편집자가 확인하며, 사진가나 연구자, 작가, 프로그래머들이 쌓아온 방대한 작업이 있다.

그 작업을 허가 없이 모아 AI를 키우고, 완성된 AI가 원래 창작자에 대한 접근을 빼앗는다면, 그것은 "학습"인가, 아니면 "절도"인가.

미국 뉴욕 타임즈 등 언론 기관이 OpenAI와 Microsoft를 상대로 제기한 저작권 소송에서, 그동안 비공개였던 원고 측의 약식 판결 신청서 일부가 2026년 9월 17일에 공개되었다. 거기에 기록된 것은 외부 비판자가 아닌, AI 개발 내부에 있던 사람들에 의한 엄격한 말이었다.

Microsoft의 응용 과학 부문 디렉터, 브렌트 헥트 씨는 전 세계 사람들의 성과를 대규모 모델이 빨아들이는 행위를 전례 없는 규모의 절도이며, 어쩌면 "인류 역사상 최대의 노동 절도"라고 사내 문서에서 표현한 것으로 알려졌다. OpenAI에서 ChatGPT를 이끄는 닉 털리 씨도, 챗봇과 같은 제품이 출판사에 "존망의 위협"이며, 기존 서비스의 대체가 되고 있다는 인식을 나타냈다고 한다.

강렬한 말이다. 그러나 여기서 처음으로 주의해야 할 점이 있다. 이번에 공개된 문서는 주로 언론 기관 측이 증거를 인용하며 구성한 소송상의 주장이다. 인용된 증거 자료의 일부는 여전히 봉인되어 있으며, 발언의 전후 관계를 외부에서 완전히 검증할 수 없다. 따라서 이것들은 법원이 인정한 확정 사실이 아니라, 원고 측의 주장과 그것에 인용된 사내 발언으로 읽어야 한다.

그럼에도 이번 공개가 중요한 것은, AI 기업의 외부와 내부에서 전혀 다른 문제 의식이 존재했을 가능성을 시사했기 때문이다.


쟁점은 "복사했는가"뿐만이 아니다

OpenAI와 Microsoft는 그동안, 저작물을 AI의 학습에 이용하는 행위는 원래의 기사를 그대로 판매하는 것이 아니라, 새로운 기능을 창출하는 "변형적 이용"이며, 미국 저작권법상의 공정 이용에 해당한다고 주장해왔다.

그러나 공정 이용의 판단에서는 이용 목적이나 저작물의 성질, 이용한 양뿐만 아니라, 원작의 시장을 침식하는지 여부도 중시된다. 여기서 사내 발언이 중요성을 가진다.

원고 측 서면에 따르면, 털리 씨는 AI 제품에 대해 이미 뉴스의 대체가 되고 있으며, 성능이 향상될수록 대체성이 강해진다는 취지로 기록했다. Microsoft의 사티아 나델라 CEO도 선서 증언에서, 이용자가 원래 사이트를 방문하지 않고 AI 화면에서 직접 정보를 얻는다는 의미에서, 챗봇이 웹사이트를 대체한 면을 인정했다고 한다.

Microsoft는 로이터에 대해, 나델라 씨의 발언은 정보의 검색 방법과 소비 방식이 변화하고 있다는 넓은 원칙을 말한 것이며, 소송의 저작권 문제에 대한 결론은 아니라고 설명했다. 또한, 헥트 씨의 표현에 대해서도 한 직원의 개인적 견해로, 법적 분석이나 회사의 견해가 아니라고 하고 있다.

즉, 엄격한 사내 표현이 곧바로 불법성의 자백이 되는 것은 아니다. 한편으로 원고 측에게는, 피고 기업 자체가 "대체"와 "시장에 대한 손해"를 예견하고 있었다는 것을 보여주는 자료가 된다. 소송의 초점은, 학습에 의해 새로운 기술이 탄생했다는 사실뿐만 아니라, 그 완성품이 원래의 보도를 얼마나 대체했는가로 옮겨가고 있다.


최대 93% 감소――검색에서 "답변"으로의 전환

가장 구체적인 숫자가, 클릭률의 변화다.

원고 측 서면은 Microsoft의 데이터를 인용하여, Copilot의 답변형 검색에서는 기존의 Bing 검색과 비교하여, 뉴욕 타임즈 계열 사이트에 대한 클릭률이 87~93%, Daily News 계열에서 83~91%, Ziff Davis 계열에서 51~94% 감소했다고 주장하고 있다.

기존의 검색 엔진은, 이용자를 정보원으로 보내는 입구였다. 검색 결과에는 제목과 짧은 설명이 나열되고, 자세히 알고 싶은 사람은 링크를 누른다. 사이트 측은 그 방문으로부터 광고 수입이나 구독 계약을 얻는다.

반면 답변형 AI는, 여러 정보원을 읽고, 이용자가 원하는 형태로 다시 구성하여, 그 자리에서 결론까지 제시한다. 편리함의 중심은 "링크를 따라가지 않아도 된다"는 것에 있다. AI 서비스에 대한 장점이, 정보원에게는 수익 기회의 상실이 된다.

Microsoft의 내부 자료는, 이 구조를 "파멸의 루프"로 인식한 것으로 알려졌다. AI가 기사를 이용한다. 이용자는 원래 사이트로 가지 않게 된다. 출판사의 수입이 줄어들고, 취재나 편집에 투자할 수 없게 된다. 양질의 새로운 정보가 줄어들고, 결국에는 AI가 참조할 수 있는 신뢰성 높은 정보도 줄어든다.

이것은 AI 대 미디어라는 한 업계의 싸움이 아니다. AI의 성능을 지탱하는 "지식 공급망"이 스스로의 상류를 약화시키는 문제다. 오늘의 AI가 똑똑해 보이는 것은, 어제까지 인간이 공개해온 정보가 풍부하기 때문이다. 내일도 같은 질의 정보가 탄생할 보장은 어디에도 없다.


수백만 건의 기사와 두 개의 공동 프로젝트

원고 측은, 복사의 규모에 대해서도 새로운 숫자를 제시했다.

공개 서면에 따르면, OpenAI의 중간 학습용 데이터 세트에는 원고 측의 저작물이 91,692건 이상 포함되어 있으며, Common Crawl 유래의 데이터 세트에는 nytimes.com의 문서가 206만 건 이상 존재했다고 한다. Microsoft가 OpenAI에 Bing의 인덱스 데이터를 제공한 프로젝트는 "Project Taxi", 양사가 공동으로 웹 문서를 수집한 프로젝트는 "Project Mango"라고 불리며, Mango 유래의 학습 데이터에는 원고들의 작품이 적어도 160,903건 포함되어 있었다고 주장되고 있다.

더 나아가, OpenAI의 연구자가 뉴욕 타임즈의 페이월을 회피하는 방법을 전했을 때, 공동 창업자 그레그 블록맨 씨가 긍정적으로 응답했다고 하는 기록도 인용되었다. 학습 데이터에서 저작권 표시를 조직적으로 제거했다는 주장도 있다.

나델라 씨는, 페이월 내의 정보를 학습이나 답변의 근거로 이용하려면 라이선스가 필요하며, OpenAI가 유료 기사를 학습에 사용한 것을 알았다면, 계약상의 권리를 사용하여 재학습을 요구했을 것이라고 증언했다고 한다.

여기에는 여러 가지 논점이 혼재되어 있다. 공개 웹상의 문서를 학습하는 것, 이용 약관이나 robots.txt에 반하여 수집하는 것, 유료 기사의 벽을 회피하는 것, 라이선스 조건이 있는 데이터 세트를 상업적 학습에 전용하는 것, 그리고 답변 시에 기사의 표현을 재현하는 것은, 법적으로도 윤리적으로도 같은 문제가 아니다.

"AI 학습은 모두 절도다" "학습은 인간의 독서와 같기 때문에 모두 허용된다"는 이분법으로는 이 사건의 핵심을 파악할 수 없다. 어떤 데이터를, 어떻게 획득하고, 무엇에 사용하며, 원래의 시장에 어떤 영향을 미쳤는지를 단계별로 검토할 필요가 있다.


SNS에서 터져 나온 분노와 단순화에 대한 경계

이번 보도는 SNS에서도 급속히 확산되었다. X에서는 디지털 미디어 업계 단체의 대표 제이슨 킨트 씨가, 비공개 해제된 서면은 "눈에 띄는" 내용이라며, 기업 측 인물이 원고의 제목을 쓴 것이나 다름없다고 지적했다. 생성 AI의 무단 학습에 반대하는 Ed Newton-Rex 씨도, 사내 발언은 AI 기업의 항변과 정면으로 충돌한다고 비판하고 있다.

 

Reddit의 기술 커뮤니티에서는, "도난당한 데이터를 Copilot에서 제거할 것인가" "AI는 모두의 작업으로 만들어졌으니, 이익도 사회에 환원해야 한다" "대기업의 대규모 무단 이용과 개인의 절도는 너무 다르게 취급된다"는 등의 분노가 눈에 띄었다. AI 기업이 자사 제품의 지적 재산을 보호하면서, 학습 데이터에는 넓은 공정 이용을 주장하는 것에 대한 이중 기준을 묻는 목소리도 있었다.

한편, "인류 역사상 최대"라는 표현은 과장되었으며, 노예제도 등 역사상의 강제 노동과 나란히 놓아서는 안 된다는 반발도 나왔다. 또한, 현대의 저작권 제도 자체가 지식의 공유를 방해하고 있으며, 학습과 복제를 동일시하면 오픈 소스나 연구 활동까지 위축시킨다는 의견도 확인할 수 있다.

이들은 일부 커뮤니티의 대표적인 반응이며, 여론 조사에서는 아니다. 그래도 논의의 축은 보인다. 사람들이 분노하는 것은 단순히 기사가 복사되었을 가능성 때문만이 아니다. 무수한 인간의 작업을 원료로 거대한 가치를 창출하고, 그 이익과 결정권이 소수 기업에 집중되는 구조에 대해 분노하는 것이다.


일본에게도 남의 일이 아니다

일본의 출판사, 신문사, 크리에이터, 웹 운영자에게도 같은 문제가 다가오고 있다.

일본어의 고품질 학습 데이터는 영어권보다 적다. 그렇기 때문에, 정성스럽게 취재·편집된 일본어 기사나 전문가의 해설은 가치가 높다. AI 검색이 보급되고, 사이트로의 유입이 크게 줄어들면, 대기업뿐만 아니라, 지역 미디어, 전문 매체, 개인 운영 사이트가 먼저 타격을 받을 가능성이 있다.

한편, 생성 AI는 소규모 사업자나 개인에게 강력한 생산 수단을 제공한다. 번역, 요약, 조사 보조, 프로그래밍, 영상 및 음악 제작 등, 그 혜택을 부정할 필요는 없다. 중요한 것은, AI를 멈추거나 진행하는 것이 아니라, 지식을 창출하는 사람과 AI를 제공하는 기업 간에 대가와 선택권을 어떻게 배분할 것인가이다.

생각할 수 있는 시스템에는, 학습·검색 이용의 명확한 라이선스, 이용량에 따른 분배, 인용원으로 실제 방문을 촉진하는 설계, 학습 데이터의 투명성, 거부 수단의 실효성, 저작권 표시나 출처 정보의 보유 등이 있다. 기사별 계약이 현실적이지 않다면, 음악 저작권과 같은 집중 관리나, 업계 횡단의 표준 계약도 검토할 가치가 있다.

하지만, 라이선스 제도가 대기업에게만 유리하게 되면, 작은 미디어나 개인 크리에이터는 다시 뒤처질 것이다. 개방된 지식이나 비영리 연구까지 과도하게 제한하면, 혁신과 표현의 자유를 해칠 것이다. 필요한 것은, 무단의 대량 취득과 공공적인 연구, 원작을 대체하는 상업적 서비스와 인용·비평을 세심하게 구분하는 제도 설계다.


문제는 AI의 미래보다 "인간이 계속 창작할 수 있는 미래"

이 소송의 결론은 아직 나오지 않았다. 법원이 공정 이용을 어떻게 판단할지, 내부 발언을 어디까지 중시할지도 모른다. 미국 정부는 AI 학습이 매우 변형적이라며 OpenAI 측을 지지하는 의견서를 제출하고 있으며, 산업 경쟁력이나 시장 진입을 중시하는 정책론도 강하다.

그럼에도 불구하고, "인류 역사상 최대의 노동 절도"라는 말이 주목을 받은 이유는 명확하다. 생성 AI를 둘러싼 논의를, 데이터나 저작권이라는 추상어에서, 그 데이터를 창출한 인간의 시간과 노동으로 되돌렸기 때문이다.

AI는 무에서 문장을 만들어내는 것이 아니다. 기자가 현장에 가고, 연구자가 실험하고, 작가가 퇴고하고, 개발자가 코드를 작성하며, 무수한 사람들이 웹상에서 지식을 공유해왔다. 그 축적을 사용해 만들어진 도구가, 원래의 작업을 성립시키는 수익까지 빼앗는다면, 편리함만으로 지속 가능하다고 할 수 없다.

정말로 문제되는 것은, AI를 어디까지 똑똑하게 만들 수 있는가가 아니다. AI가 확산된 후에도, 인간이 새로운 지식, 보도, 문화를 계속 창작할 수 있는 사회를 남길 수 있는가이다.


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