AI 기업들이 희귀 도서를 대량 구매하여 스파인을 제거하고 스캔 후 파기하는 행태가 드러남
공정 이용(Fair Use) 판결로 인해 이러한 행위가 합법화되며 논란이 가속화될 전망임
커뮤니티에서는 출판사의 저작권 독점과 낡은 저작권법에 대한 비판이 제기됨
파기된 희귀 도서의 대체 불가능성에 대한 우려와 함께 디지털 보존의 윤리적 문제가 대두됨
일부 AI 기업들이 희귀 도서의 스파인(spine)을 제거하고 스캔한 후 원본을 파기하는 관행이 논란이 되고 있습니다. ISBNdb와 같은 서비스는 익명성을 보장하며 대량의 도서 구매 및 파기를 지원합니다. 특히 2022년 이전 도서는 AI 생성 텍스트가 없어 희소성이 높다고 언급됩니다. 이는 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 통해 AI 학습 데이터를 확보하려는 시도로 해석될 수 있습니다.
미국 연방 판사는 AI 기업의 도서 파기 및 스캔 행위가 공정 이용(Fair Use)에 해당한다고 판결했습니다. 원본을 제거함으로써 단일 복사본만 존재하게 된다는 점이 근거로 제시되었습니다. 이 판결로 인해 희귀 도서의 파기가 합법화되었으며, 이러한 행위가 더욱 가속화될 것이라는 우려가 커지고 있습니다. 이는 저작권법(Copyright Law)의 해석과 AI 기술 발전 간의 충돌을 보여줍니다.
커뮤니티에서는 출판사들이 저작권 만료 시까지 희귀 도서를 비공개로 유지하거나, 저품질의 복본만 발행하는 행태를 비판합니다. 저작권법이 오히려 지식의 접근성을 제한하고 있다는 지적이 나옵니다. 또한, 일부에서는 도서관의 '제적(weeding)' 관행과 비교하며, 희귀 도서가 아닌 저작권 보호 대상의 도서가 주로 파기된다는 의견도 있습니다. 이는 지식 보존(Knowledge Preservation)과 저작권 관리(Copyright Management)의 균형에 대한 질문을 던집니다.
가장 큰 우려는 전쟁, 화재 등을 견뎌낸 희귀 도서, 특히 몇 안 되는 복본이 영구적으로 손실된다는 점입니다. AI 학습을 위해 파기된 18세기 식물학 도감과 같은 자료는 대체가 불가능하다는 지적이 나옵니다. 이는 단순한 디지털화 이상의 문제로, 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)과는 다른 차원의 비가역적 데이터 손실(Irreversible Data Loss)을 야기합니다.
AI 기업들은 이러한 행위를 '디지털 보존(Digital Preservation)'으로 포장하지만, 원본의 물리적 파괴는 돌이킬 수 없는 손실입니다. 일부에서는 AI 기업들이 디지털 복사본을 공개하고 저작권자에게 보상하는 방안을 제안하기도 합니다. 이는 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 통해 원본을 보존하면서도 AI 학습을 가능하게 하는 대안적 접근 방식에 대한 논의를 촉발합니다.