본 논문은 생성형 AI가 인간의 독창성에 대한 기존 개념에 중대한 도전을 제기한다고 주장합니다. 신경망 기반 기초 모델에 의해 구동되는 생성형 AI는 놀라운 콘텐츠 생성 능력을 보여주며, 저작권 및 지능 자체에 대한 논쟁을 불러일으킵니다. 본 논문은 생성형 AI가 생물학적 이해나 단순 복제가 아닌 수학적 패턴 합성을 통해 작동하는 대안적인 지능 및 창의성의 형태라고 주장합니다. 인공 신경망과 생물학적 신경망의 근본적인 차이점은 AI 학습이 인터넷에서 수집된 집단적 인간 지식의 결정화된 형태인 방대한 데이터 세트에서 통계적 패턴 추출을 주로 한다는 것을 보여줍니다. 이러한 관점은 저작권 침해에 대한 이야기를 복잡하게 만들고 AI 출력을 개별 출처에 귀속하는 데 있어 실질적인 어려움을 강조합니다. 본 논문은 잠재적으로 무익한 법적 제한을 추구하기보다는 인간과 AI의 시너지를 옹호합니다. 생성형 AI를 인간의 직관, 맥락 및 윤리적 판단과 함께 사용하는 보완적 도구로 받아들임으로써 사회는 전례 없는 혁신을 열고 창의적 표현을 민주화하며 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. AI의 능력과 한계에 대한 현실적인 이해를 바탕으로 한 이러한 협력적인 접근 방식은 가장 유망한 방법을 제시합니다. 또한, 이러한 모델을 집단적 인간 지식의 산물로 인식하는 것은 이러한 도구에 대한 공평한 접근을 보장하는 접근성에 대한 윤리적 질문을 제기하며, 이는 사회적 격차를 확대하는 것을 방지하고 집단적 이익을 위한 잠재력을 활용할 수 있습니다.
