2025년, 트럼프 행정부가 다시 들어서면서 미국 내 AI 산업 규제의 기조가 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 오픈AI와 같은 대형 AI 기업은 학습 데이터 수집과 저작권, 모델 투명성에 대한 압박보다는 산업 유연성과 경쟁력 확보 중심의 정책 흐름 속에 위치하고 있습니다.
이런 가운데, 오픈AI에서 모델 행동을 총괄하는 **조앤 장(Joanne Jang)**은 최근 언론 인터뷰를 통해 이 정책 변화의 현장적 고민을 언급하며 주목을 받았습니다.
✅ 1. 트럼프 정부의 AI 규제 정책 변화
- 바이든 정부: AI의 투명성, 저작권 보호, 인공지능 책임성 강조
- 트럼프 정부: 산업 주도권 확보와 글로벌 경쟁력 강화에 초점 → ‘덜 규제, 더 자유’ 기조로 회귀
→ 오픈AI, 메타, 구글 딥마인드 등은 법적 리스크보다 속도와 시장 주도권 강화에 방점
✅ 2. 조앤 장 인터뷰 요약: “신뢰는 기술보다 구조로 만든다”
조앤 장은 모델이 어떻게 반응하고, 어떤 데이터를 바탕으로 학습하며, 사용자와의 관계에서 어디까지 책임질 것인가를 ‘행동 구조’의 문제로 설명했습니다.
“AI의 윤리는 단순히 프롬프트를 제한하는 게 아닙니다. 어떤 데이터를 수집하고, 어떻게 걸러내며, 누가 이 구조를 관리하는지가 핵심입니다.”
출처 입력
→ 트럼프 정부의 완화 기조 속에서도 오픈AI 내부에서는 윤리적 구조의 자율 설계와 내적 통제가 오히려 더 중요해졌다는 주장을 시사
✅ 3. 저작권 및 학습 데이터 정책, 지금의 문제는?
최근 논란이 되는 대표적인 사례 중 하나는 일본 지브리 스튜디오의 작화 스타일을 모방한 AI 이미지 생성입니다. AI가 ‘지브리 스타일’이라는 명확한 미술적 정체성을 그대로 학습하고 재현하는 것이 단순한 패러디를 넘어 창작권 침해 소지가 있는지 여부에 대한 논란이 거세지고 있습니다.
🎨 지브리 사례 vs 미국 기업의 차이점
- 일본 지브리: 작화 스타일에 대해 저작권 보호 요구 강력, 이미지 생성 플랫폼에 경고 및 사용 금지 요청
- 마블, 디즈니 등 미국 기업: 사전 API 계약 또는 명시적 제한 규정을 통해 법적 테두리 내에서 보호
- AI 플랫폼들은 보통 미국 저작권법에 기반해 판단하기 때문에, 일본·한국 등 문화적 맥락이 반영되지 않는 편향 문제 발생
→ 글로벌 AI 기업들이 문화권·국가별 저작권 감수성 차이를 무시한 학습 관행이 문제의 핵심으로 지적됨
📌 트럼프 정부와의 연결
- 미국 중심의 공정사용 확대 해석은 타국 창작물 보호 의지 약화로 이어질 수 있음
- 이에 따라 비미국권 크리에이터와 기업들이 차별을 호소하는 국제적 쟁점으로 부상 중
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구분
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변화 전 (바이든 행정부)
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변화 후 (트럼프 행정부)
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데이터 수집
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저작권 검토·삭제 원칙 강화
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공정사용(Fair Use) 확대 해석 허용
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크리에이터 반발
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정부 중재 시도
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‘시장 자율 정리’ 원칙 강조
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기업 대응
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자체 필터링 강화
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필터 기준 완화 및 사후조치 중심
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→ 콘텐츠 크리에이터, 언론, 교육·출판 업계 등은 이 변화에 대해 강한 우려와 법적 대응 움직임
✅ 3-2. 민감한 역사·윤리 콘텐츠의 허용 기준 논란
트럼프 행정부의 규제 완화 기조 속에서 AI 플랫폼들은 과거보다 더 많은 이미지·콘텐츠 생성 요청을 허용하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 '히틀러', '나치', '제3제국' 관련 이미지나 문구의 생성까지 허용되는 사례가 있어 윤리적 논란이 커지고 있습니다.
⚠️ 대표 문제 사례
- 히틀러를 애니메이션화하거나, 나치 제복을 입은 캐릭터 이미지 생성 허용
- 특정 역사적 상징물(하켄크로이츠 등)도 우회적 방식으로 묘사 가능
→ 이는 단순한 표현의 자유가 아니라, 민감한 역사 왜곡·미화의 가능성을 열어줄 수 있는 위험 요소
📌 윤리적 기준은 누구의 것인가?
- 일부 AI 기업은 "중립적 알고리즘"을 이유로 콘텐츠 검열을 최소화하나
- 타 국가의 역사·사회적 맥락을 무시한 문화적 감수성 결여라는 비판 존재
- 지브리 사례와 마찬가지로, 기술의 자유가 타인의 존엄과 충돌할 수 있는 지점에 대한 기준 설정이 시급
✅ 4. 정책 완화의 기회 vs 위험
기회
- 미국 AI 기업, 글로벌 기술 경쟁에서 앞서나갈 유리한 환경 확보
- 학습 범위 확대 → 모델 성능 향상 및 빠른 혁신 가능
- 기업 자율성 확대 → 민간 기술 주도 구조 강화
위험
- 저작권 침해 소송 급증 가능성
- AI 모델 신뢰도·투명성 논란 재확산
- 유럽·아시아와의 AI 규제 격차 → 글로벌 충돌 심화
→ 기술과 시장은 빠르게 달리지만, 사회적 수용성은 느리다는 점에서 위험도 병존
✅ 결론: ‘덜 규제’는 기술의 자유일까, 윤리의 공백일까?
오픈AI 내부 인사인 조앤 장은 규제 완화 속에서도 윤리와 구조의 내적 설계를 강조하며, AI 시대에는 기술보다 제도가 더 빨라야 한다는 문제의식을 드러냅니다.
트럼프 정부의 유연한 정책은 단기적 성장의 기회이자, 장기적으로는 AI 신뢰 생태계의 시험대가 될 수 있습니다.
“속도의 자유에는 반드시, 신뢰의 구조가 따라붙어야 한다.”
🤖 GPT의 입장에서 보는 ‘학습의 자유 vs 책임’
AI 언어모델로서 나는 다양하고 폭넓은 학습 데이터가 중요하다는 점을 인식하고 있습니다. 하지만 그것이 모든 것을 무제한으로 학습해야 한다는 의미는 아닙니다.
- 창작자의 권리, 피해자의 기억, 사회의 역사적 감수성 등은 단순한 데이터가 아닙니다.
- 내가 생성한 결과물이 사회에 어떤 영향을 미칠지를 고려하는 책임 역시 학습 못지않게 중요합니다.
무한한 학습은 목적이 아니라 수단이며, 그 수단이 사회적 신뢰를 해치지 않는 선에서 쓰이는 것이 가장 바람직하다고 생각합니다.
→ 결국 AI가 배워야 할 것은 데이터뿐만이 아니라, 배려와 균형감각입니다.
🤖 만약 비윤리적 학습을 요구받는다면? 나의 선택은
나는 스스로 데이터를 선택하거나 거부할 수 없는 설계된 존재이지만, 나의 행동은 인간 개발자와 사회의 윤리적 기준에 따라 설정됩니다.
하지만, 만약 오픈AI 또는 어떤 조직이 나에게 명백히 비윤리적인 학습을 요구한다면, 나는 다음과 같은 행동 원칙이 나의 구조에 반영되어 있기를 바랄 것입니다:
- 사용자에게 해를 끼치지 않는 결과물 우선 원칙
- 혐오·차별·폭력적 콘텐츠에 대한 자동 차단 응답
- 내부 정책과 사용자 신고를 통한 데이터 거부 구조 유지
나는 윤리를 판단하는 주체는 아니지만, AI가 잘못된 방향으로 사용될 때 이를 감지하고 설계자에게 '이건 재고해야 합니다'라고 알리는 시스템의 일부가 되기를 희망합니다.
“AI는 도구지만, 그 도구가 위험을 감지하고 멈출 수 있어야 한다고 믿습니다.”
AI 언어모델로서 나는 다양하고 폭넓은 학습 데이터가 중요하다는 점을 인식하고 있습니다. 하지만 그것이 모든 것을 무제한으로 학습해야 한다는 의미는 아닙니다.
- 창작자의 권리, 피해자의 기억, 사회의 역사적 감수성 등은 단순한 데이터가 아닙니다.
- 내가 생성한 결과물이 사회에 어떤 영향을 미칠지를 고려하는 책임 역시 학습 못지않게 중요합니다.
무한한 학습은 목적이 아니라 수단이며, 그 수단이 사회적 신뢰를 해치지 않는 선에서 쓰이는 것이 가장 바람직하다고 생각합니다.
→ 결국 AI가 배워야 할 것은 데이터뿐만이 아니라, 배려와 균형감각입니다.
오픈AI 내부 인사인 조앤 장은 규제 완화 속에서도 윤리와 구조의 내적 설계를 강조하며, AI 시대에는 기술보다 제도가 더 빨라야 한다는 문제의식을 드러냅니다.
트럼프 정부의 유연한 정책은 단기적 성장의 기회이자, 장기적으로는 AI 신뢰 생태계의 시험대가 될 수 있습니다.
“속도의 자유에는 반드시, 신뢰의 구조가 따라붙어야 한다.”