AI 생성 콘텐츠 오염 시대, 'Low-background Steel'로 원본성 탐구

핵심 기술

"Low-background Steel" 프로젝트는 AI 생성 콘텐츠가 급증하기 이전의 원본 데이터를 보존하고 식별하는 것을 목표로 하며, 이는 AI 시대의 데이터 신뢰성과 원본성 확보라는 중요한 개발 과제를 제기합니다.

기술적 세부사항

• 목표: 2022년 대규모 AI 콘텐츠 확산 이전에 생성된 텍스트, 이미지, 비디오 등 'AI 생성 콘텐츠로 오염되지 않은' 자료 수집 및 안내
• 핵심 개념: '핵실험 이전의 청정 금속'에서 착안하여, AI 생성물이 급증하기 이전의 순수한 디지털 콘텐츠 보존 및 안내에 중점
• 주요 기여처: Wikipedia, Arctic Code Vault, Project Gutenberg 등 신뢰할 수 있는 오픈 소스 데이터베이스 소개
• 사용자 참여: 사이트 방문자가 새로운 비오염 자료를 제출 양식을 통해 직접 추가 가능
• 명칭 유래: 핵실험 이전에 제작되어 방사능 오염이 없는 금속 "Low-background Steel"에서 착안
• 개설 시점: 2023년 3월, 온라인 콘텐츠 보존을 위한 실험적 허브 역할 수행
• AI 생성물 식별의 어려움:
  • AI 학습 과정에서 인간이 직접 쓴 결과물과 AI가 생성한 결과물 간의 경계 모호성 (예: 문법 수정, 스타일 조정 등)
  • 유니코드의 태그 문자 활용 가능성 및 한계 (숨겨진 데이터, 표준화 문제)
  • 데이터 세탁, 번역, 사실 검증 과정에서의 AI 개입 여부 판단 기준의 복잡성
  • AI 산출물의 평균 회귀 현상과 인간의 직관적 믿음 사이의 괴리
• AI 오염에 대한 상반된 시각:
  • AI 오염이 실제 AI 훈련에 문제를 일으킨다는 증거 부족, 최근 데이터가 더 나은 성능을 보이는 경우도 있음
  • '모델 붕괴(model collapse)' 현상에 대한 회의론 및 오히려 인간이 AI 데이터에 과도 노출될 경우 발생하는 문제 제기
  • 합성 데이터로의 지속적인 학습을 통한 모델 진화 및 게임 규칙 진화에 대한 낙관적 전망
  • 'Low-background Steel' 비유 자체에 대한 반론: AI-free 콘텐츠 증명의 어려움, 실제 제작 난이도 차이
• 필요성: AI 생성물이 범람하는 시대에 원본성 보존과 신뢰할 수 있는 정보 확보의 중요성 증대

개발 임팩트

본 프로젝트는 AI 시대의 데이터 신뢰성 및 원본성 문제에 대한 경각심을 일깨우고, 개발자 커뮤니티 내에서 '오염되지 않은' 고품질 데이터의 가치를 재조명하는 계기를 제공합니다. 또한, 향후 AI 윤리 및 데이터 관리 정책 수립에 있어 중요한 논의 거리를 제시합니다.

커뮤니티 반응

• 콘텐츠에 대한 다양한 의견이 제시되었으며, 일부는 AI 콘텐츠에 대한 거부감이 크지 않다는 점을 언급하면서도 "Low-background Steel" 비유를 뛰어난 착상으로 평가했습니다.
• AI가 자신의 결과물을 학습하는 현상을 막으려는 의도에 공감하며, 'pre-AI' 시대 콘텐츠의 희소성을 강조하는 시각도 있었습니다.
• AI-free 콘텐츠의 증명 난이도와 실제 제작 필요성에 대한 의문을 제기하며 비판적인 의견도 존재했습니다.