2022년 ChatGPT 출시 이후, 대규모 언어 모델(LLM)과 대규모 다중 모달 모델(LMM)은 모든 매체(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 걸쳐 인간 수준의 콘텐츠 생성을 가능하게 하며 콘텐츠 생성 방식을 변화시켰습니다. 생성형 AI 모델이 제공하는 기회는 무궁무진하며 콘텐츠 생성에 필요한 시간을 획기적으로 단축하고 품질을 향상시킵니다. 그러나 생성된 콘텐츠의 복잡성과 추적의 어려움으로 인해 AI 생성 콘텐츠의 귀속 문제가 발생합니다. 이러한 귀속의 어려움은 생성된 콘텐츠의 체계적인 지문 부족에서부터 LLM과 LMM이 훈련된 방대한 양의 데이터로 인해 생성된 콘텐츠를 훈련 데이터와 연결하기 어려운 점까지 다양한 이유로 발생합니다. 이러한 상황은 지적 재산권과 윤리적 책임에 대한 우려를 야기합니다. 본 논문에서는 기술적, 윤리적, 입법적 측면을 아우르는 접근 방식을 제시하여 현재 사용 가능한 법적 및 기술적 수단을 검토하고 책임성을 보장하기 위한 법적 프레임워크를 제안합니다. 마지막으로, 귀속이 존중되도록 보장하기 위해 이러한 요소들을 결합하는 세 가지 활용 사례를 제안합니다. 하지만 현재 사용 가능한 기술은 귀속을 더욱 향상시킬 수 있지만, 여전히 강력한 한계가 존재하며, 이는 LLM과 LMM에 적용될 새로운 귀속 기술의 개발을 통해서만 해결될 수 있습니다.
