안도르 제작자, 1,500쪽 대본 공개 접은 이유는 “AI 학습 데이터 되기 싫어서”

• 안도르 쇼러너 토니 길로이가 1,500쪽짜리 대본 공개 계획을 접었음. 이유는 꽤 직설적임. “AI 때문”임

  • 원래는 안도르의 모든 대본과 콘셉트 아트를 무료 웹사이트로 공개하려고 했음
  • 이미 자료 묶음도 준비돼 있었고, 길로이 본인도 결과물을 보고 마음에 들어 했다고 함
  • 그런데 공개하면 AI 시스템이 너무 쉽게 흡수할 수 있어서 결국 접었다는 얘기임

• 길로이의 표현은 꽤 거칠지만, 창작자들이 느끼는 감정은 정확히 드러남

  • 그는 자료 공개를 “자기만족”이나 “허영”에 가까운 일로 봤고, 반대로 AI 학습에 쓰일 리스크는 현실적이라고 봤음
  • 그래서 결론은 “왜 로봇을 더 도와줘야 하냐”는 쪽으로 갔음
  • 팬 입장에선 아쉬운 결정이지만, 창작자 입장에선 공개 웹이 더 이상 순수한 아카이브 공간이 아니게 된 셈임

• 헐리우드 창작자들의 AI 반감은 갑자기 튀어나온 게 아님

  • 크리스토퍼 놀란은 AI의 책임 부재를 “무서운 가능성”이라고 말한 적이 있음
  • 블랙 미러 제작자 찰리 브루커는 챗지피티가 만든 대본을 보고 “쓰레기”라고 평가했음
  • 핵심 걱정은 단순히 품질이 낮다는 게 아니라, 자기 작품이 허락 없이 학습되고 결국 자기 일을 대체하는 도구로 돌아올 수 있다는 점임

• 반면 대형 스튜디오들은 AI를 완전히 피하는 분위기가 아님. 오히려 꽤 적극적임

  • 라이언스게이트는 2025년 9월 AI 스타트업 런웨이와 손잡고 자사 영화·TV 카탈로그 기반 머신러닝 모델을 만들기로 했음
  • 디즈니도 AI와 혼합현실 관련 업무를 조율하는 내부 팀을 만든 것으로 알려졌음
  • 밥 아이거 디즈니 최고경영자는 AI가 “우리를 더 낫게 만들고 더 좋은 이야기를 하게 할 수 있다”는 취지로 말한 적이 있음

• 그래서 갈등 구도가 꽤 선명함. 창작자는 방어하고, 스튜디오는 실험하고, AI 기업은 학습 데이터를 계속 원함

  • 창작자 개인에게는 AI가 생계와 저작권 리스크로 보임
  • 스튜디오에게는 제작비 절감, 후반 작업 자동화, 새 IP 활용 방식으로 보일 수 있음
  • AI 기업에게는 대본·책·기사 같은 고품질 텍스트가 모델 성능을 끌어올리는 핵심 재료임

• 이 문제가 2023년 헐리우드 파업의 핵심 쟁점 중 하나였다는 것도 중요함

  • 미국 작가 조합은 148일, 배우 조합은 118일 동안 파업했음
  • 요구사항에는 AI가 인간 작가를 대체하는 대본을 쓰지 못하게 하는 보호 장치가 포함됐음
  • 배우 쪽도 동의 없는 디지털 복제 생성을 막는 조항을 요구했음
  • 두 조합 모두 AI 관련 보호 조항이 들어간 계약을 비준했지만, 이 계약들은 대략 앞으로 1년 안에 다시 만료됨

• 법정 싸움도 이미 여러 갈래로 진행 중임

  • 뉴욕타임스는 오픈에이아이를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했음
  • 왕좌의 게임 작가 조지 R. R. 마틴을 포함한 작가 그룹도 오픈에이아이를 상대로 별도 소송을 냈음
  • 또 다른 작가 그룹은 앤트로픽이 더 파일이라는 데이터셋으로 모델을 학습했다며 소송을 제기했는데, 이 데이터셋에는 수천 명 작가의 무단 복제물이 들어갔다는 주장이 있음
  • AI 기업들은 보통 이런 학습이 공정 이용이라고 주장하지만, 아직 결론은 안 났음

• 개발자 입장에서도 남 얘기가 아님. “인터넷에 공개된 데이터니까 써도 되겠지”라는 감각이 점점 위험해지고 있음

  • 모델 학습 데이터의 출처, 라이선스, 재배포 가능 여부를 제품 리스크로 봐야 하는 상황이 됨
  • 특히 기업용 AI 기능을 만들 때는 “이 모델이 뭘 먹고 컸는지”를 고객이 물어볼 가능성이 커지고 있음
  • 창작자들이 공개 자체를 줄이기 시작하면, 장기적으로는 오픈 웹의 고품질 자료도 줄어들 수 있음

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기술 맥락

• 이 사건의 기술적 선택은 “자료를 공개할 것인가, 아니면 AI 학습 리스크 때문에 닫아둘 것인가”예요. 예전에는 팬 서비스나 교육적 가치가 크면 공개하는 쪽이 자연스러웠는데, 이제는 공개된 텍스트가 곧 학습 데이터가 될 수 있어서 판단 기준이 바뀌었어요.

• 대본이 특히 민감한 이유는 단순 텍스트가 아니라 구조화된 창작물이기 때문이에요. 장면 전환, 캐릭터 말투, 대사 리듬, 서사 구성까지 들어 있어서 생성형 모델 입장에선 꽤 고급 데이터거든요.

• 공정 이용 논쟁이 중요한 이유는 여기서 법적 결론이 나면 데이터 파이프라인 설계가 달라질 수 있기 때문이에요. 지금은 크롤링, 필터링, 학습, 보상 체계가 회사마다 제각각인데, 판례가 쌓이면 “어떤 데이터는 쓰면 안 된다”는 경계가 더 뚜렷해질 가능성이 커요.

• 개발팀이 볼 포인트는 모델 성능만이 아니에요. 학습 데이터의 출처를 설명할 수 있는지, 고객이 삭제 요청을 했을 때 대응 가능한지, 저작권 리스크를 제품 문서와 계약에서 어떻게 다룰지가 점점 실무 이슈가 되고 있어요.