AI 학습데이터도 성분표가 필요해졌다, LG AI연구원이 말한 ‘AI-BOM’
LG AI연구원은 생성형 AI 저작권·데이터 공급망 리스크에 대응하려면 AI 모델이 어떤 데이터, 모델, 소프트웨어, 라이선스, 보안 요소로 만들어졌는지 추적하는 AI-BOM이 필요하다고 설명했다. 자체 분석에서는 상업적으로 이용 가능해 보이는 2852개 데이터셋 중 종속 데이터 리스크까지 고려하면 실제 사용 가능한 데이터셋이 605개, 약 21.21%에 그쳤다. 오픈소스 코드 기준의 라이선스 판단을 AI 학습데이터에 그대로 적용하면 큰 오판이 날 수 있다는 얘기다.
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AI-BOM은 AI 모델의 데이터, 모델, 소프트웨어, 라이선스, 보안 요소를 기록하는 일종의 AI 성분표임
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AI 학습데이터는 텍스트, 이미지, 영상, 오디오 등 인간이 만든 다양한 저작물로 확장돼 기존 오픈소스 관리와 다름
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생성형 AI 분쟁은 학습 과정의 복제·2차적 저작물 문제와 생성 결과물의 침해 문제로 나뉨
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LG AI연구원 분석에서 2852개 데이터셋 중 실제 상업적 이용 가능 데이터셋은 605개, 약 21.21%에 그침
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캘리포니아에서는 2026년 1월 1일부터 생성형 AI 학습데이터 목록 고지 의무가 언급됨
개발팀 입장에서는 ‘라이선스 붙어 있으니 괜찮겠지’가 더 이상 통하지 않는다는 얘기다. 모델 성능 경쟁만큼이나 데이터 출처와 계보 추적이 제품 출시 리스크를 좌우하는 영역으로 올라왔다.
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