Suno로 곡을 만들어 스포티파이에 올렸다. 수익도 들어온다. 근데 법적으로 이게 “내 곡”인지는 별개의 문제다. 미국 저작권청은 인간의 창작 기여 없이 AI가 만든 음악에 저작권을 인정하지 않는다. 프롬프트 입력부터 보컬 녹음까지, 어느 지점에서 그 선이 그어지는지 따져봤다.
[작성자:] HOON
HOON
디자이너의 시각으로 AI를 바라봅니다.
RIAA는 2024년 Suno와 Udio를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 6만 1천여 곡의 무단 학습이 주요 혐의다. Warner는 합의를 마쳤지만 Sony·UMG와의 싸움은 2026년 7월 심리를 앞두고 있다. 판결 결과에 따라 AI 음악 플랫폼 전체 판도가 바뀔 수 있다.
Suno로 만든 음악을 스포티파이에 올려 수익을 내는 사람이 있다. 지금은 가능하다. 단, 유료 구독 플랜을 써야 하고, 그 곡의 저작권은 당신에게 없을 가능성이 높다. 미국 레이블들이 Suno를 상대로 소송 중인 상황에서, 이 수익이 얼마나 안정적인지는 7월 판결에 달려 있다.
F1(포뮬러 원)은 더 이상 인간 드라이버와 엔지니어의 감에만 의존하는 스포츠가 아니다. 경기가 시작되기 전부터 AI는 이미 수억 번의 시뮬레이션을 거치며 최적의 레이스 시나리오를 완성해 놓는다. 머신 한 대가 초당 110만 개씩 쏟아내는 엄청난 데이터를 실시간으로 분석해 피트스탑 타이밍을 잡고, 윈드 터널 실험 비용을 아끼기 위해 컴퓨터 안에서 공기역학을 계산하며, 경쟁 팀의 오디오 데이터까지 분석해 전략을 훔친다. F1은 기술 경쟁의 최전선이며, 인공지능은 그 경쟁을 지배하는 핵심 엔진이다.
2026년 5월 22일, 스타쉽 12번째 비행에서 엔진 하나가 발사 36초 만에 꺼졌다. 비행 제어 컴퓨터(flight computer)는 나머지 5개 엔진의 연소 시간을 자동으로 늘려 궤도를 맞췄다. 사람이 반응할 수 없는 속도에서 AI가 결정을 내린 사례다. 이건 우주 얘기만이 아니다.
AI 이미지 편향은 인공지능이 특정 직업이나 성별, 인종을 현실 세계의 실제 비율과 다르게 그려내는 현상을 말한다. 2023년까지만 해도 “의사”를 검색하면 백인 남성이 쏟아져 나왔지만, 2026년 지금은 겉보기에 꽤 다양해진 것 같다. 하지만 눈에 보이는 모습이 다양해졌다고 해서 편향 자체가 사라진 건 아니다. 2026년
Adobe, Figma, Canva는 각자 다른 방식으로 AI를 통합하고 있다. Adobe는 학습 데이터를 라이선스로 해결했다고 주장하지만, 기여자들의 불만과 소송이 이어진다. Figma는 알림 없이 사용자 파일을 AI 학습에 포함했다가 집단소송을 맞았다. Canva는 전선을 아예 바꿨다. 세 회사가 만드는 조건이 디자이너에게 완전히 다른 미래를 제시한다.
텍스트-이미지 AI는 프롬프트를 기획서처럼 읽지 않는다. CLIP 기반 이미지 생성 모델은 단어를 벡터 좌표로 변환하고, 그 좌표 근처의 이미지를 통계적으로 만든다. 이 과정에서 구조적 손실이 세 군데에서 생긴다. Stable Diffusion이 쓰는 텍스트 인코더의 77 토큰 한계, 텍스트 벡터와 이미지 벡터 사이의 모달리티 갭, 이미지가 텍스트보다 훨씬 많은 정보를 담는다는 구조적 불균형이다. 프롬프트 기술로 손실을 줄일 수 있지만, 없앨 수는 없다. 이 구조를 이해하면 AI 이미지 툴에 거는 기대치가 달라진다.
AI 이미지 생성 모델은 특정 작가의 화풍을 텍스트 프롬프트 하나로 재현한다. 기술적으로 스타일은 모델 가중치에 분산된 통계 패턴으로만 남으며, 특정 작품 파일이 저장되지 않는다. 미국 저작권법 17 USC 102(b)는 스타일 자체를 보호 대상으로 인정하지 않는다. 그러나 학습 데이터 수집 과정에서 발생하는 저작물 복제는 별개의 법적 문제다. 2023년 제기된 Andersen v. Stability AI 소송은 2026년 현재 직접 저작권 침해 청구가 살아남은 채 진행 중이다. AI가 스타일을 배우는 과정과 법적 경계를 알아야 디자이너로서 가능한 대응도 설계할 수 있다.