한국게임학회 문화예술분과, 명지전문대학, OGQ는 '인공지능 시대, 문화데이터 공유체계의 개념과 쟁점' 세미나를 개최했습니다. 이번 세미나는 생성형 AI 확산으로 중요성이 커진 AI 학습용 문화 데이터 구축, 공유, 책임 구조를 다루며, 공공 데이터 정책, 유럽의 문화 데이터 거버넌스 사례, AI 윤리 및 편향 문제를 논의했습니다.
이권수 한국문화정보원 문화빅데이터팀장은 '한국형 소버린 AI 추진을 위한 문화데이터 전략적 구축 방안'을 발표했습니다. 그는 AI가 한국 문화의 맥락과 서사를 충분히 이해하지 못하는 문제를 지적하며, 단순한 사실 정보를 넘어 맥락, 서사, 전문가 고증을 포함하는 '설명 가능한 데이터' 구축의 중요성을 강조했습니다. 또한 고해상도 원천 데이터, 정교한 메타 데이터, 다국어 번역 검증의 중요성을 역설하고, 공공 부문이 신뢰 가능한 기본 인프라와 기준을 선도적으로 마련해야 한다고 밝혔습니다.
이은진 게임물관리위원회 이사 겸 명지전문대학 교수는 '유럽 사례에 나타난 문화 데이터 공유 논의의 핵심 쟁점'을 통해 문화 경쟁의 무대가 콘텐츠 생산에서 데이터 학습 질서로 이동하고 있음을 짚었습니다. AI 시대의 문화 주권은 데이터가 어떤 기준과 구조로 학습되었는지에 달려있다고 강조하며, 유럽의 Gaia-X 및 데이터스페이스 논의를 제도적 대응 사례로 분석했습니다. 유럽은 문화 데이터를 한 곳에 집중시키기보다 각 주체가 데이터를 보유한 채 공통 규칙, 신뢰, 책임 구조를 먼저 합의하고 시스템으로 구현했다고 설명하며, 한국도 문화 데이터 공유를 문화 주권과 인지 주권을 지키기 위한 '질서 설계' 관점에서 접근해야 한다고 주장했습니다.
신철호 연세대학교 겸임교수 겸 OGQ 대표는 'AI 윤리와 편향: 문화 데이터 거버넌스를 위한 기준과 방향'을 발표하며, AI 편향 문제가 기술적 오류가 아닌 학습 데이터 구조와 규칙 설계의 문제임을 지적했습니다. 그는 이미지 및 언어 생성 AI에서 나타나는 인종, 성별, 문화 등 편향 사례를 분석하며 AI의 '중립성'이 서구 중심 데이터와 안전 규칙의 결합 결과라고 설명했습니다. 저작권이 불분명한 데이터 학습이 창작자 권리 침해와 K-콘텐츠 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다고 경고하며, AI 학습 단계부터 윤리, 저작권, 편향을 검증하는 필터링 체계와 국가 차원의 신뢰 가능한 AI 윤리 데이터셋 구축 필요성을 강조했습니다.
종합 토론에서는 문화 데이터 공유가 단순한 개방이나 활용 촉진을 넘어 접근 권한, 사용 조건, 결과에 대한 책임 주체를 명확히 하는 거버넌스 설계 문제라는 공통 인식이 확인되었습니다. 참석자들은 AI 시대 K-컬처 경쟁력이 콘텐츠 생산량보다 학습 구조와 신뢰 체계 선점에 달려 있으며, 이를 위해 공공, 민간, 학계가 함께 참여하는 문화 데이터 공유체계 구축이 필요하다는 데 의견을 모았습니다.