Anthropic, 50만 건의 저작물에 대한 보상을 위해 15억 달러 규모의 저작권 거래 체결
월요일, 미국 연방법원은 앤트로픽과 작가 및 출판사 협의회 간의 15억 달러 규모 집단 소송 합의에 최종 승인을 내렸다고 로이터 통신이 보도했다. 이 합의는 앤트로픽이 AI 모델 학습 과정에서 저작권을 침해한 것과 관련된 ongoing 소송을 해결하는 것으로, 회사는 이제 관련 저작권 보유자에게 배상금을 지급하기 시작해야 할 의무를 지게 되었다.
캘리포니아 북부 연방지법의 아라셀리 마르티네스-올구인 판사는 이 합의를 승인하는 최종 명령서에 서명했다. 이는 앞서 앤트로픽이 수백만 권의 저작권이 있는 책을 불법적으로 다운로드하고 저장했다고 판단한 윌리엄 올스프 전 판사의 임시 승인 이후 이루어진 것이다.
승인된 보상 체계에 따라, 각 관련 작품당 3,000달러의 손해배상금이 지급된다. 이 금액은 약 50만 권의 작품에 적용되며, 배상금은 관련 저작권을 보유한 작가와 출판사 간에 분배된다. 총액 규모는 미국 저작권법 역사상 최대 규모의 합의금 중 하나이다.

합의가 성사되었음에도 불구하고 AI 학습 데이터와 관련된 법적 불확실성은 여전히 존재한다. 올스프 판사는 핵심 법적 쟁점에 대해 앤트로픽 측에 유리하게 판단하며, 저작권이 있는 텍스트를 AI 모델 학습에 사용하는 것이 '공정 이용'으로 간주될 수 있다고 제시했다. 이는 AI 저작권 분쟁에서 중요한 선례가 될 잠재력을 지닌 것이다. 그러나 그는 앤트로픽이 이 데이터를 획득하는 데 사용한 일부 방법이 불법적이었음도 지적했다.
앤트로픽은 학습 데이터를 두 가지 주요 경로를 통해 확보했다. 하나는 합법적으로 구매하고 스캔한 도서이며, 다른 하나는 라이브러리 제네시스와 파이어트 라이브러리 미러와 같은 불법 사이트에서 크롤링한 콘텐츠였다. 법원은 후자의 방식이 불법이라고 판결했다. 장기적인 소송과 막대한 벌금의 위험을 피하기 위해 앤트로픽은 합의를 선택했다.
업계 분석가들은 이 협정이 특정 사건을 종결시키지만, 광범위한 AI 산업 전체에 대한 통일된 법적 기준을 확립하지는 못했다고 지적한다. 앤트로픽이 항소 대신 합의를 선택했기 때문에, 올스프 판사가 AI 학습에서의 '공정 이용'에 대해 내린 이전 발언은 구속력 있는 판례가 되지 못한다.
AI 학습 데이터의 저작권과 관련된 소송들은 여전히 진행 중이며, 구글, 메타, 미드저니, 오픈AI 등 주요 기술 기업들을 상대로 한 사건들이 계류 중이다. 최근 하켓, 센게이지, 엘스비어와 같은 출판사들과 작가 스콧 투로, 그리고 SCRIBE 조직은 구글을 상대로 공동 소송을 제기했다. 그들은 구글이 제미니 AI 플랫폼을 학습하는 데 저작권이 있는 작품을 허가 없이 사용했다고 주장한다.
생성형 AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 모델 학습 요구사항과 저작권 보호 사이의 균형을 맞추는 것이 글로벌 AI 산업에게 중요한 법적, 비즈니스적 과제로 부상했다. 앤트로픽의 합의는 하나의 해결책을 제시하지만, AI 데이터 준수를 위한 장기적인 가이드라인은 여전히 명확하지 않으며 추가적인 명확화가 필요하다.
관련 기사
OpenAI, CI에서 취약점을 발견하기 위한 오픈소스 Codex 보안 CLI를 출시합니다
7월 29일, OpenAI는 코드 저장소를 위한 전용 보안 스캐닝 도구를 소개했습니다. Codex Security CLI라는 이름의 이 오픈소스 명령줄 도구는 개발자들이 코드베이스를 스캔하고 보안 취약점을 감지 및 검증하며, 이러한 검사를 지속적 통합(CI) 및 지속적 제공(CI/CD) 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.특히 이 도구는 공식 출시 전에 이미 확인되었습니다. OpenAI는 이를 초기 단계 릴리스로 설명하며, 사
위챗 WeMM-Embedding는 일일 10억 건의 호출로 모멘트 검색과 비디오 하이라이트를 지원합니다
9월 4일, 위챗 AI는 범용 다중 모달 임베딩 모델인 WeMM-Embedding의 오픈소스 공개를 발표했습니다. 2B, 4B, 9B 버전으로 제공되는 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 시각적 문서 및 임의의 교차된 다중 모달 입력을 지원합니다.위챗 직원 @KeCunXiaoJiang에 따르면, 위챗 시각 팀이 오픈소스로 공개한 다중 모달 모델인 WeMM-Embedding은 텍스트, 이미지, 비디오를 공유 의미 공간에 배치하여 비교 및 검색을
샤오홍슈, 베이징 대학, 상하이 자오퉁 대학이 하이브리드 어텐션 모델에서 첫 토큰 지연 시간을 3.25배 줄이는 HYPIC을 공개했습니다
대형 모델 서비스의 주요 초점은 단발성 대화에서 검색 증강 질문 답변(RAG), 다중 문서 요약, 그리고 장기 에이전트로 전환되고 있습니다. 이러한 새로운 워크로드는 하나의 요청 프롬프트가 검색된 문서, 기술 설명, 메모리 파일, 이전 대화 라운드 등 의미적으로 독립적인 수십에서 수백 개의 세그먼트로 구성되며, 이들이 결합되어 수만에서 수십만 토큰에 이르는 초장문 컨텍스트를 형성한다는 공통된 특징을 공유합니다. 이러한 규모에서 프리필 단계는 요
관련 특별 주제 추천
의견 (0)
0/500
월요일, 미국 연방법원은 앤트로픽과 작가 및 출판사 협의회 간의 15억 달러 규모 집단 소송 합의에 최종 승인을 내렸다고 로이터 통신이 보도했다. 이 합의는 앤트로픽이 AI 모델 학습 과정에서 저작권을 침해한 것과 관련된 ongoing 소송을 해결하는 것으로, 회사는 이제 관련 저작권 보유자에게 배상금을 지급하기 시작해야 할 의무를 지게 되었다.
캘리포니아 북부 연방지법의 아라셀리 마르티네스-올구인 판사는 이 합의를 승인하는 최종 명령서에 서명했다. 이는 앞서 앤트로픽이 수백만 권의 저작권이 있는 책을 불법적으로 다운로드하고 저장했다고 판단한 윌리엄 올스프 전 판사의 임시 승인 이후 이루어진 것이다.
승인된 보상 체계에 따라, 각 관련 작품당 3,000달러의 손해배상금이 지급된다. 이 금액은 약 50만 권의 작품에 적용되며, 배상금은 관련 저작권을 보유한 작가와 출판사 간에 분배된다. 총액 규모는 미국 저작권법 역사상 최대 규모의 합의금 중 하나이다.

합의가 성사되었음에도 불구하고 AI 학습 데이터와 관련된 법적 불확실성은 여전히 존재한다. 올스프 판사는 핵심 법적 쟁점에 대해 앤트로픽 측에 유리하게 판단하며, 저작권이 있는 텍스트를 AI 모델 학습에 사용하는 것이 '공정 이용'으로 간주될 수 있다고 제시했다. 이는 AI 저작권 분쟁에서 중요한 선례가 될 잠재력을 지닌 것이다. 그러나 그는 앤트로픽이 이 데이터를 획득하는 데 사용한 일부 방법이 불법적이었음도 지적했다.
앤트로픽은 학습 데이터를 두 가지 주요 경로를 통해 확보했다. 하나는 합법적으로 구매하고 스캔한 도서이며, 다른 하나는 라이브러리 제네시스와 파이어트 라이브러리 미러와 같은 불법 사이트에서 크롤링한 콘텐츠였다. 법원은 후자의 방식이 불법이라고 판결했다. 장기적인 소송과 막대한 벌금의 위험을 피하기 위해 앤트로픽은 합의를 선택했다.
업계 분석가들은 이 협정이 특정 사건을 종결시키지만, 광범위한 AI 산업 전체에 대한 통일된 법적 기준을 확립하지는 못했다고 지적한다. 앤트로픽이 항소 대신 합의를 선택했기 때문에, 올스프 판사가 AI 학습에서의 '공정 이용'에 대해 내린 이전 발언은 구속력 있는 판례가 되지 못한다.
AI 학습 데이터의 저작권과 관련된 소송들은 여전히 진행 중이며, 구글, 메타, 미드저니, 오픈AI 등 주요 기술 기업들을 상대로 한 사건들이 계류 중이다. 최근 하켓, 센게이지, 엘스비어와 같은 출판사들과 작가 스콧 투로, 그리고 SCRIBE 조직은 구글을 상대로 공동 소송을 제기했다. 그들은 구글이 제미니 AI 플랫폼을 학습하는 데 저작권이 있는 작품을 허가 없이 사용했다고 주장한다.
생성형 AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 모델 학습 요구사항과 저작권 보호 사이의 균형을 맞추는 것이 글로벌 AI 산업에게 중요한 법적, 비즈니스적 과제로 부상했다. 앤트로픽의 합의는 하나의 해결책을 제시하지만, AI 데이터 준수를 위한 장기적인 가이드라인은 여전히 명확하지 않으며 추가적인 명확화가 필요하다.
OpenAI, CI에서 취약점을 발견하기 위한 오픈소스 Codex 보안 CLI를 출시합니다
7월 29일, OpenAI는 코드 저장소를 위한 전용 보안 스캐닝 도구를 소개했습니다. Codex Security CLI라는 이름의 이 오픈소스 명령줄 도구는 개발자들이 코드베이스를 스캔하고 보안 취약점을 감지 및 검증하며, 이러한 검사를 지속적 통합(CI) 및 지속적 제공(CI/CD) 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.특히 이 도구는 공식 출시 전에 이미 확인되었습니다. OpenAI는 이를 초기 단계 릴리스로 설명하며, 사
위챗 WeMM-Embedding는 일일 10억 건의 호출로 모멘트 검색과 비디오 하이라이트를 지원합니다
9월 4일, 위챗 AI는 범용 다중 모달 임베딩 모델인 WeMM-Embedding의 오픈소스 공개를 발표했습니다. 2B, 4B, 9B 버전으로 제공되는 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 시각적 문서 및 임의의 교차된 다중 모달 입력을 지원합니다.위챗 직원 @KeCunXiaoJiang에 따르면, 위챗 시각 팀이 오픈소스로 공개한 다중 모달 모델인 WeMM-Embedding은 텍스트, 이미지, 비디오를 공유 의미 공간에 배치하여 비교 및 검색을
샤오홍슈, 베이징 대학, 상하이 자오퉁 대학이 하이브리드 어텐션 모델에서 첫 토큰 지연 시간을 3.25배 줄이는 HYPIC을 공개했습니다
대형 모델 서비스의 주요 초점은 단발성 대화에서 검색 증강 질문 답변(RAG), 다중 문서 요약, 그리고 장기 에이전트로 전환되고 있습니다. 이러한 새로운 워크로드는 하나의 요청 프롬프트가 검색된 문서, 기술 설명, 메모리 파일, 이전 대화 라운드 등 의미적으로 독립적인 수십에서 수백 개의 세그먼트로 구성되며, 이들이 결합되어 수만에서 수십만 토큰에 이르는 초장문 컨텍스트를 형성한다는 공통된 특징을 공유합니다. 이러한 규모에서 프리필 단계는 요





집






