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이용익 기자, “신입생이 없어서”…올해 문닫는 초중고 49곳, 어디가 제일 많나 보니, 매일경제, 2025.02.24. 자 https://www.mk.co.kr/news/society/11248197

초중고 폐교가 늘고 있다는 점은 이미 예상된 일인 것 같다.

다만, 지방소멸 현상이 계속되고 있으므로,

폐교가 된 후에 해당 지역 경제나 인구에 어떤 영향을 미치는지 

과거 통계 분석과 모니터링을 통해 경제 및 정책적인 측면에서 검토가 필요해 보인다.

폐교는 더 이상 해당 지역에서 학생 수요를 해결할 수 없다는 것이고

통학이 불가한 상황은 해당 지역에 인구 유입 유인이 줄어들거나 인구 유출로 이어질 수 있다는 것을 의미한다.

수도권 인구가 증가하는 이유 중의 하나가 교육환경이라는 것을 생각해 보면 더욱 그렇다.

폐교는 해당 지역의 인구 공동화를 앞당길 수도 있다는 점에서 이를 최소화하기 위한 정책적인 고려가 있어야 한다.

이를 위해서

분교, 학습센터 운영, 전용 통학 버스 운영 등의 사례 또는 신규 사업 검토를 통해

정책 및 제도를 마련해야 할 것으로 생각된다.

저작자 : 강기봉 freekgb@gmail.com

미국 저작권청은 경제학자 위원회의 연구와 논의 내용을 담은 "Identifying the Economic Implications of Artificial Intelligence for Copyright Policy(인공지능의 저작권 정책에 대한 경제적 영향 도출)" 보고서를 2025년 2월 12일(미국 시간)에 출간하였습니다.  이 보고서는 'Context and Direction for Economic Research(경제 연구의 배경 및 방향)'를 부제로 하고 있으며, 인공지능과 저작권 정책의 교차 영역에서 벌어지는 경제적 문제들에 대해 다루고 있습니다. 다만, 이 보고서는 일반인이 아니라 이미 어느 정도 경제 개념과 복합에 대한 이해를 가진 독자들을 전제하고 있다고 합니다.

이 보고서는 아래와 같은 구성으로 되어 있습니다.

1. Introduction

   (서론)

2. Copyrightability of AI-Generated Works and Demand Displacement

   (인공지능 생성 작품의 저작물성과 수요 이동)

3. Copyright Infringement by AI Output

   (AI 산출물에 의한 저작권 침해) 

4. Commercial Exploitation of Name, Image, and Likeness

   (이름, 이미지 및 초상권의 상업적 이용)

5. The Effects Of AI Ingestion on Rightsholders’ Incentives

   (인공지능 섭취의 저작권자의 인센티브에 관한 영향)

6. Developers’ Access to Training Data

   (개발자들의 훈련 데이터에 대한 접근)

7. Controlling the Use of Copyrighted Materials in Training

   (저작권이 있는 훈련 자료의 이용에 대한 통제)

8. Potential Socioeconomic Biases of AI Policy

   (AI 정책의 잠재적인 사회경제적 편향)

2장부터 4장까지는 생성형 AI의 산출물과 관련한 문제들을 다루고, 5장부터 8장가지는 생성형 AI 시스템에 입력 데이터로 저작물을 이용하는 것에 대한 문제들을 다루고  있습니다.  

이 보고서는 인공지능과 관련한 모든 문제를 다루지는 않고 위와 같은 몇 가지 사안에 대한 경제학자들의 아이디어들을 정리한 것이며, 이러한 인공지능과 저작물을 연결한 경제적 연구에 대한 초기적 결과물로 소개되어 있습니다.

국내외에서 인공지능 산출물 및 훈련 자료와 관련한 다양한 논의가 있는데, 이 보고서는 이와 관련하여 인공지능과 저작권에 관하여 경제학적으로 풀어낸 기초자료로서 의미가 있어 보입니다.

 * 관련 사이트 : https://www.copyright.gov/economic-research/economic-implications-of-ai/?loclr=eanco

 * 보고서 원문 : Lutes, Brent A. ed., Identifying the Economic Implications of Artificial Intelligence for Copyright Policy: Context and Direction for Economic Research, U.S. Copyright Office, 2025. https://www.copyright.gov/economic-research/economic-implications-of-ai/Identifying-the-Economic-Implications-of-Artificial-Intelligence-for-Copyright-Policy-FINAL.pdf

저작자 : 강기봉 freekgb@gmail.com

우리나라 소프트웨어 산업은 패키지 소프트웨어보다 서비스 내지는 SI(system Integration)가 주류를 이루고 있다. 그리고 기업들은 소프트웨어 및 컴퓨터 시스템을 이용한 경영 시스템을 마련해 왔으며, 스마트 공장, 스마트 물류 등을 진행해 왔다. 또한 기술자들의 기술과 경험을 데이터화하여 노하우를 축적하고 체계화하여 기업 경영에 반영해 왔다. 

이런 배경 하에, 산업별로 특화된 AI는 산업 분야에 맞는 알고리즘 체계를 개발함에 의해 기업에 축적된 데이터를 활용하여 상당한 성능을 갖출 것으로 보인다. 그리고 AI 관련 기업들이 비즈니스 모델을 창출하기에도 구체적인 시장을 기대할 수 있고 성공 가능성이 높다고 생각된다. 다만, 여기에는 몇 가지 전제 내지는 고려사항이 있다.

 1. 영업비밀 내지는 산업기밀 : 데이터는 기업의 자산이므로 외부로의 유출은 대단히 치명적이고 국가적으로도 해외로의 유출은 반드시 방지해야 하는 부분이다.

 2. 데이터의 공유 범위 : 기업 입장에서는 자사의 데이터를 자사 내에서만 이용할지 아니면 AI 기업에 학습 자료로 제공하여 공유할 지를 판단해야 한다. 대체로 영업비밀인 경우에는 자사 내에서만 이용하려 할 것이고 산업기밀인 경우에는 관련 법률의 규제를 받을 수 있다.

 3. 데이터 관련 비밀유지 계약 또는 협약 : 데이터의 이용과 관련하여서는 반드시 비밀유지 계약 등의 관련 계약이 수반되어야 할 것이다.

 4. 산업 기술 및 노하우에 관한 데이터의 상업적 판매 : 기업들은 자사의 데이터를 인공지능 기업 내지는 관련 시스템 사업자에게 유상으로 판매하려 할 수도 있고, 인공지능 기업 내지는 관련 시스템 산업자가 이를 제안할 수 있을 것이다. 즉, 현재 기술이전 내지는 무형자산 이전으로 거래되었던 것들이 데이터 형태의 지식재산으로 거래될 수 있다.

산업별로 특화된 AI의 발전 가능성이 높다는 것은 특히 이미 산업 경쟁력을 갖춘 분야에 또는 상당한 수요를 갖춘 분야에 상대적으로 용이하게 적용 가능한 것이고 이와 관련한 시도들이 있어 왔다.

다만, 한국이 SI 산업이나 하드웨어 산업으로 한정하지 않고 AI 기술 자립을 위해서는 그 기초가 되는 범용 AI 기술에 대한 연구 개발이 여전히 중요해 보인다. 이미 해외 인공지능 플랫폼이나 ChatGPT를 중심으로 한 오픈AI의 영향력이 국내 산업에 자리를 잡았고 의존도도 높은 상황이고, 유관 분야에서 이와 연결된 비즈니스 모델이 만들어지고 있는 것도 이를 반증한다. 익숙함과 의존성이란 그만큼 무섭다. 특히 특허 제도는 우리의 일반적인 기대와는 달리 오히려 이를 더욱 심화시킬 수도 있다(두산에너빌러티의 사례가 있다). 인공지능 관련 분야는 사대주의 논란에 휩싸이지 않기를 바란다.

 * 관련 기사 : 구자윤 기자, "범용 인공지능보다는 산업별 특화된 ASI가 한국에 적합" [AI리더를 찾아서], 파이낸셜뉴스, 2025.02.11. 자 https://www.fnnews.com/news/202502111833402496