Claude Code 소스코드 유출 사건 정리와 AI 재작성을 둘러싼 저작권 논쟁의 쟁점
2026년 3월 npm 배포 실수로 Claude Code 소스가 통째로 공개됐다. 다른 AI 모델로 두 시간 만에 다시 쓴 50만 줄 코드는 저작권 침해인가 새로운 표준인가. 국내 AI 팟캐스트가 짚은 쟁점을 정리했다.
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AI TOPIC
저작권 최신 뉴스와 핵심 해설
저작권 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
확산 모델 일반화 원리: MIT 강의로 보는 암기와 창작의 경계, 저작권 소송과 귀납 편향
확산 모델의 이론상 최적해는 훈련 데이터를 그대로 되뱉는다. 그런데 실제 모델은 새 이미지를 만들어낸다. MIT 강의가 정리한 일반화의 역설과 저작권 쟁점, 야코비안 희소성·매끄러움·패치 짜깁기 이론을 살펴본다.
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셔터스톡 AI 데이터 라이선싱 전략: 모델 학습용을 넘어 추론용 콘텐츠 공급으로 확장하다
셔터스톡 데이터 라이선싱 총괄이 스톡 사진 회사가 어떻게 AI 모델 학습·추론용 데이터 공급자로 바뀌었는지, 창작자 보상 문제와 합성 데이터의 한계, 에이전트 시대의 과제를 팟캐스트 인터뷰에서 설명했다.
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AI 모델 증류(distillation) 공방 정리: 앤트로픽·오픈AI·구글의 지목과 그 이면
앤트로픽이 중국 AI 랩 세 곳의 대규모 증류를 지목하자 오픈AI와 구글도 잇달아 문서를 냈다. 증류가 기술적으로 무엇이고, 지목한 쪽의 데이터 취득 이력까지 놓고 보면 왜 이 논쟁이 간단하지 않은지 정리했다.
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스티글리츠 AI 정보 생태계 경고 — 저작권·허위정보·규제가 만드는 붕괴 균형
노벨 경제학상 수상자 조지프 스티글리츠와 공저자가 게임이론 모형으로 AI가 정보 생태계에 미치는 영향을 분석했다. 붕괴 균형과 이를 막을 정책 수단을 짚었다.
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AI의 진짜 위험: 먼 미래가 아니라 지금 벌어지는 탄소 배출·무단 학습·편향 문제
AI 연구자 사샤 루치오니가 TED 강연에서 짚는 AI의 현재적 위험—막대한 에너지와 탄소 배출, 동의 없이 쓰인 학습 데이터, 그리고 차별을 낳는 편향—과 이를 측정·완화하는 도구들을 영상 내용을 바탕으로 정리했습니다.
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