연구진은 AI 모델 학습용 콘텐츠 시장 설계에 대한 새로운 접근법을 제시했어요. 기존의 자유 이용 모델과 강력한 저작권 보호 모델은 창작자 인센티브를 충분히 제공하지 못하고, 오히려 혁신적인 창작자에게 불리한 '독창성 패널티'를 발생시킬 수 있다고 지적했어요. 또한, AI 모델이 인간의 AI 보조 창작 의존성을 높여 콘텐츠를 획일화하고 모델 성능을 저하시키는 '정밀성의 저주' 현상을 야기한다고 밝혔어요.
연구진은 데이터 중개기관을 통해 창작자 간의 외부효과를 내면화하고 혁신적인 기여를 지원하는 시장 설계를 제안하여 효율성을 회복할 수 있다고 설명했어요. 이는 AI 기술 발전과 창작자 인센티브를 동시에 확보하기 위한 새로운 대안으로 제시됐어요.
새로운 시장 설계는 AI 모델 학습에 필요한 콘텐츠 생태계를 재구축하고, 지속 가능한 AI 기술 발전을 위한 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대돼요.