[Series Part 1] AI가 만든 음악 저작권은?
소나
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻
AI가 작곡한 음악의 인정과 저작권 문제는 복잡하고 민감한 이슈입니다. 이 분야에서의 법적, 윤리적 논의는 AI 기술의 발전과 함께 계속해서 진화할 것으로 보입니다. AI 음악에 대한 더 많은 정보나 궁금한 점이 있다면 언제든지 물어보세요! 🎶👩‍⚖️
AI가 작곡한 음악의 인정과 저작권 문제
AI 기술이 음악 산업에 점점 더 깊숙이 침투하면서, 작곡부터 편곡, 심지어 실제 노래 부르기에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 생성한 음악에 대한 저작권 문제를 불러일으키고 있어요 🎵🤖
AI 음악의 시장 진출과 저작권 이슈
시장 진출: AI 기술은 음악 시장에서 작곡, 편곡, 실제 노래하기까지 확장되고 있습니다. 2저작권 논란: AI가 생성한 음악에 대한 저작권 문제가 대두되고 있습니다. 현재 법률은 AI를 저자로 인정하지 않으며, 이로 인해 저작권 인정에 대한 논란이 발생하고 있어요. 
AI 음악 저작권 인정 문제
AI 음악 작곡은 저작권 인정 문제를 제기합니다. 한국음악저작권협회는 AI 작곡가 'EVOM'이 만든 히트곡에 대해 저작권료 지급을 중단했으며, 이는 AI의 음악 작곡 분야에서의 급속한 발전을 고려할 때 법적 조정의 필요성을 강조 해요. 
4사회적 합의 필요성: AI를 활용한 음악, 예를 들어 고인이 된 아티스트의 목소리를 복원하고 새로운 공연을 만드는 것과 같은 사용은 저작권 법규와 규정에 대한 우려를 제기 하기도 해요.
AI 음악 사용에 대한 사회적 합의와 지침, 그리고 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 저작권 인정에 대한 논의가 점점 더 필요해지고 있어요
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[Series Part 1] 생성형 AI가 쓴 생성형 AI 트렌드
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 오늘은 생성형 AI 트렌드에 대해 소개해 드릴게요 이번 시리즈는 Part 02까지 이어져요! 💡요즘 생성형 AI를 모르는 사람이 없는 만큼 많은 사람들이 사용하고 있어요🙄 사람이 직접 작성한 글, AI가 작성한 글을 여러분은 구분하실 수 있으신가요? 최근 생성형 AI가 최근 다양한 산업에 미치는 영향이 있어요, AI가 이미지를 제작을 하고, 글을 쓰고, 영상을 만들어요 생성형 AI가 만든 이미지는 그 이상 여러분은 AI에게 이미지를 제작해 달라고 요청해 보신적 있나요? 이제 생성형 AI는 이미지를 생성하는데만 국한 되지 않는데요, 오늘날 생성형 AI 모델은 비디오, 아바타, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 제작 하는데 사용하고 있어요, 이를 통해, 엔터 교육, 제품 디자은 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높아요 글로벌 기업도 AI 산업에 힘쓰고 있어요 Google : Google은 비디오, 오디오, 3D 모델을 생성하는 모델을 개발하는 등 다양한 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Google AI는 텍스트 설명에서 사실적인 동영상을 생성할 수 있는 Imagen Video라는 모델을 개발하여 2022년 ‘테디베어가 접시를 씻는다(a teddy bear washing dishes)’라는 텍스트로 동영상을 생성한 사례를 발표한 바 있습니다. Synthesia : Synthesia는 비디오 및 오디오 콘텐츠 제작을 위한 AI 기반 도구를 개발하는 회사입니다. Synthesia의 도구를 사용하면 사실적인 텍스트 음성 변환 및 비디오 아바타로 비디오와 오디오를 쉽게 생성할 수 있습니다. Synthesia는 120개 이상의 언어로 오디오를 만들 수 있습니다. 노하우 비디오, 마케팅 자료 등에 특화되어 있습니다. VoxelDance : 3D 모델 생성을 위한 AI 기반 툴을 개발하는 회사입니다. 텍스트 설명이나 2D 이미지에서 3D 모델을 생성하는 3D 모델링 툴을 제공합니다. Microsoft : Microsoft는 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성하기 위한 모델 개발을 포함하여 여러 생성형 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, Microsoft는 사실적인 텍스트 음성 변환 오디오를 생성할 수 있는 Azure 코그너티브 서비스 텍스트 음성 변환 모델을 개발했습니다. Meta : Meta는 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성하기 위한 모델 개발을 포함하여 여러 생성 AI 프로젝트를 진행 중입니다. 예를 들어, 메타는 텍스트 설명에서 사실적인 비디오 아바타를 생성할 수 있는 코덱 아바타라는 모델을 개발했습니다. BuzzFeed : 비디오 제작 회사 BuzzFeed는 생성형 AI를 사용하여 몇 가지 질문('BuzzFeed AI Quiz')을 통해 개인화된 동영상을 제작해 줍니다. Rosebud AI 텍스트를 입력하면 이미지로 변환해 줄 뿐만 아니라, 게임 Asset도 바로 만들 수 있고 아바타 애니메이션 제작도 가능합니다.
소나
AI 기술 발전으로 군 병력 감소를 해결할 수 있을까? 🪖
안녕하세요, 소나에요👩🏻‍💻 인구감소.. 병력 축소.. OO 부대 해체... 많이 들어보셨죠? 😔 대한민국은 인구 감소에 따라 입대할 사람 자체가 줄어들어 군 구조의 변화가 불가피한 상황이예요. 이에 따라서 국방부는 2040년대 적정 병력을 새로 검토하고 있다고 해요. 아직은 검토할 부분이 많이 있지만, AI 병력이 선택이 아닌 필수가 될 것으로 보여요. AI 병력이 채워지면 이런 긍정적인 면이 있어요. 🙆🏻‍♂️[긍정적인 측면] (1) 인명 손실 감소 : AI 기반의 무인 시스템이 위험한 임무를 수행함으로써 인간 군인의 생명을 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 지뢰 제거나 적진의 정찰 임무 등을 AI가 수행할 수 있어요 (2) 효율성과 정확성 향상 : AI 시스템은 데이터 처리와 판단에서 인간보다 빠르고 정확할 수 있습니다. 이는 복잡한 전장 환경에서 더 정확한 결정을 내리고, 더욱 효율적인 작전 수행이 가능해요 (3) 지속적인 작전 수행 능력 : AI 기반 시스템은 피로를 느끼지 않으며, 연속적으로 장시간 작전을 수행할 수 있습니다. 이는 인간 군인이 겪을 수 있는 육체적, 정신적 한계를 극복할 수 있게 해요 하지만 반대로 부정적인 면도 존재 하는데 아래와 같아요 💢[부정적인 측면] (1) 윤리적 문제 : 자율적인 무기 시스템의 사용은 중대한 윤리적 문제를 제기합니다. 예를 들어, 기계가 인간을 살상하는 결정을 내리는 것이 도덕적으로 옳은가에 대한 질문입니다. 또한, 오류로 인한 민간인 피해의 책임 소재가 모호해질 수 있어요 (2) 해킹과 보안 취약성: AI 시스템은 사이버 공격에 취약할 수 있으며, 적에 의해 해킹되어 사용될 경우 역효과를 낼 수 있습니다. 이는 국가 안보에 심각한 위협을 초래할 수 있어요 (3) 무기 경쟁 촉진: AI 군사 기술의 발전은 무기 경쟁을 촉진할 수 있습니다. 이는 국제적인 긴장을 증가시키고, 궁극적으로는 안정성을 해칠 수 있어요 (4) 인간의 역할 축소와 실업 문제: AI 기술의 군사 분야 적용은 인간 군인의 역할을 축소시킬 수 있으며, 군인들의 실업 문제로 이어질 수 있어요 AI의 기술의 발전으로 AI 전쟁 시대가 멀지 않은 것 같아요. 따라서, 부정적인 면들을 어떻게 해결하느냐에 따라 도입 시기나 도입 정도가 결정될 것으로 보여요. 이러한 기술의 발전과 적용이 보다 긍정적인 효과를 내면 좋겠습니당 😀
소나
생성형 AI에 대해
안녕하세요 소나에요👩🏻‍💻 생성형 AI에 대해 들어보신 적 있으신가요? 요즘 AI가 만들어 주는 블로그 포스팅, 이미지 그리고 음악 심지어 영상까지 텍스트로만 입력하면 뚝딱 만들어지는 것들이 생성형 AI 모델을 통해 제작되고 있어요. 생성형 AI(인공지능)는 사용자의 입력에 기반하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말하는데요. 이러한 AI는 다양한 형태의 데이터(텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등)를 학습하여, 학습된 데이터의 패턴을 이해하고 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다. 생성형 AI는 크게 두 가지 주요 기술로 구분될 수 있어요 GAN(Generative Adversarial Network) 생성적 적대 신경망 이는 두 개의 네트워크, 즉 생성 네트워크와 판별 네트워크가 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가지고 있어요. 생성 네트워크는 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 시도하고, 판별 네트워크는 받은 데이터가 실제 데이터인지, 생성된 데이터인지를 판별하려고 하는데요. 이 과정을 통해 생성 네트워크는 점점 더 실제와 유사한 데이터를 생성하게 돼요. 트랜스포머(Transformer) 모델 이는 주로 텍스트 데이터를 생성하기 위해 사용되는 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 모델이 여기에 해당돼요. 트랜스포머 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여, 주어진 텍스트에 이어질 새로운 텍스트를 생성할 수 있어요. 이를 통해 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 다양한 응용이 가능해졌어요 생성형 AI는 예술 작품 생성, 신약 개발, 콘텐츠 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 가능성이 매우 넓은 기술 분야 중 하나에요
소나