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저작자 : 강기봉(freekgb@gmail.com)

오픈소스 프로그램인 딥시크-R1(DeepSeek-R1)이 지난 2025년 1월 20일에 깃허브(github)와 허깅페이스(Hugging Face)에 올라왔다. 이후 이 인공지능 프로그램이 오픈AI-o1(OpenAI-o1)에 대응하여 전 세계적으로 폭발적인 주목을 받았다. 또한 딥시크-R1은 인공지능 관련 시스템 구축 및 개발에 필요한 비용 대비 효과 및 효율을 높였고, 이로 인해 인공지능 프로그램의 개발 활성화와 활용 범위 확대도 가능해졌다고 평가되었다. 그리고 이로 인해 인공지능 관련 기술 및 산업에 상당한 변화가 예상되었다. 아래 그림은 DeepSeek에서 제공한 딥시크-R1과 오픈AI-o1에 대한 벤치마킹 자료다. 이 벤치마킹 결과는 관련 산업계에 상당한 충격을 주기에 충분했다.

이미지 출처 : https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/figures/benchmark.jpg

인공지능은 데이터 기반으로 훈련되고 이에 대응하는 결과물을 도출해 왔지만, 추론 능력이 추가되면서 인간과 같이 요구 사항에 더욱 적합한 결과물을 도출하여 제시하는 능력이 갖춰지게 되었다. 추론 능력이 발달할수록 인공지능에 의해 도출되는 결과물은 주어진 환경을 극복하여 요구에 대한 적정성이나 적합성 측면에서 그 수준이 높아진다. 그리고 이와 관련한 산업에도 그 활용의 양적 및 질적 범위와 깊이에 대응하여 영향을 미친다.

딥시크-R1은 깃허브(github)에 소개되어 있고 허깅페이스(Hugging Face)에서 소스코드가 제공되며 MIT License(오픈AI의 API 관련 프로그램들에도 대부분 적용되는 라이선스)에 기초하여 이용이 가능하다. 그리고 DeepSeek-R1이 채용된 채팅은 아래 사이트에서 이용이 가능하다.

 * 깃허브 DeepSeek-R1 : https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

 * 허깅페이스 DeepSeek-R1 :  https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1

 * DeepSeek-R1 Chat :  https://chat.deepseek.com/

 * DeepSeek 홈페이지 : https://www.deepseek.com/

딥시크-R1에 대한 자세한 사항은 아래 보고서를 통해 확인할 수 있다.

 * DeepSeek-R1 보고서 : https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

이외에도 DeepSeek-V3, DeepSeek-VL2 등의 인공지능 프로그램이 깃허브를 통해 공개되어 왔다. 이것들도 MIT License가 적용되지만, 모델에 대해서는 DEEPSEEK LICENSE가 적용된다.

 * DeepSeek-V3 : https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
 * DeepSeek-VL2 : https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2

한편, 오픈AI도 o3 소형 추론 모델이 출시될 예정이어서 향후에 두 인공지능 프로그램이 경쟁적으로 개발될 것으로 보인다. 다만, 딥시크-R1의 개발 과정과 관련한 문제와 성능에 대한 회의론도 제기되고 있다.

 *  관련 기사 : 김대영 기자, "中 딥시크, 딱 기다려"…오픈AI, 소형 추론 모델 출시, 한경, 2025.02.01 자 https://www.hankyung.com/article/2025020166947

저작자 : 강기봉(freekgb@gmail.com)

2024년 8월 28일부터 저작권법 제25조 제3항에 ‘「학점인정 등에 관한 법률」 제3조에 따라 평가인정을 받은 학습과정을 운영하는 교육훈련기관(정보통신매체를 이용한 원격수업기반 학습과정에 한정한다)’의 제4호가 신설 및 시행됨에 따라 원격수업기반의 일부 교육훈련기관도 제25조 제3항에 따라 복제 등에 의해 저작물을 자유이용(저작재산권의 제한)할 수 있습니다. 그리고 제25조 제5항에 따라 이 기관에서 교육을 받는 자도 수업 목적을 위하여 필요하다고 인정되는 경우에는 공표된 저작물을 복제하거나 공중송신할 수 있습니다.

이와 함께, 저작권법은 ① 아래에 기술한 학점인정 등에 관한 법률 제3조에 따라 평가인정을 받은 학습과정을 운영하는 교육기관일 것과 ② 정보통신매체를 이용한 원격수업기반 학습과정일 것의 요건을 제시합니다.

그리고 자유이용은 제25조 제3항에 규정된 ①수업 목적으로 이용하는 경우, ②공표된 저작물의 일부분, ③ 복제ㆍ배포ㆍ공연ㆍ전시 또는 공중송신(이하 “복제등”)으로 한정, ④ 공표된 저작물의 성질이나 그 이용의 목적 및 형태 등에 비추어 해당 저작물의 전부를 복제등을 하는 것이 부득이한 경우에는 전부 복제등을 허용 등의 요건에 부합해야 합니다.  

또한 제25조 제6항에 따라  문화체육관광부장관이 정하여 고시하는 기준에 따른 보상금을 해당 저작재산권자에게 지급해야 하며, 제25조 제12항에 따라 저작물을 공중송신하는 경우에 저작권법상의 권리 침해를 방지하기 위하여 복제방지조치 등 대통령령으로 정하는 필요한 조치를 하여야 합니다.

이에 더해, 저작권법 제104조의2 제1항은 접근통제 기술적 보호조치에 대한 무력화를 금지하고 동항 각호에 이에 대한 예외를 규정합니다. 이 예외들 중에서 학교교육과 관련한  제1항 제5호 본문의 "학교ㆍ교육기관"을 "학교ㆍ교육기관ㆍ교육훈련기관"으로 확대 개정하였습니다.

저작자 : 강기봉(freekgb@gmail.com)

미국 저작권청은 2025년 1월 29일(미국시간)에 인공지능(AI)과 저작권에 관한 법률 및 정책에 대한 보고서로,  「Copyright and Artificial Intelligence」 보고서(Report on Copyright and Artificial Intelligence)의 '파트 2: 저작물성(Part 2: Copyrightability)'를 발간했습니다. 이는 지난 2024년 7월 31일(미국시간)에 발간한 '파트 1 : 디지털 복제(Part 1: Digital Replicas)'의 후속 보고서입니다. 

이 보고서는 인공지능에 의한 산출물과 관련하여 저작자 및 저작권에 대한 문제(Authorship and Artificial Intelligence), 국제적인 접근(International Approaches), 및 법률적인 기회에 대한 몇 가지 논의들(The Arguments For Legal Change)을 담고 있습니다. 

이에 앞서, 미국 저적권청은 2023년 초에 저작권과 인공지능을 탐구하기 위한 광범위한 계획(broad initiative)을 발표했고, 그 이후에 AI 산출물(AI-Generated Materials) 내지 AI 산출 콘텐츠(AI-generated content)를 포함하는 저작물에 대한 등록 가이던스(registration guidance)를 발표한 바 있고, 다양한 의견 수렴 과정을 진행해 왔습니다. 그리고 미국 저작권청은 2023년 8월에 인공지능 연구(Artificial Intelligence Study)에 관한 NOI(Notice of Inquiry)를 통해 보고서에 대한 개요를 발표했습니다.

인공지능 보고서는 총 3개 파트로 구성되어 있는데, 파트 3(Part 3)은 저작권이 있는 저작물에 기초하여 AI 모델을 훈련하는 것의 법적 함의(라이선싱 고려와 잠재적 책임 소재를 포함)를 다룰 예정이라고 합니다. 

아래 URL에서 각 보고서를 확인할 수 있습니다.

 - 관련 사이트 : https://www.copyright.gov/ai/?loclr=eanco

 * 파트 1 : 디지털 복제(Part 1: Digital Replicas) https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-1-Digital-Replicas-Report.pdf

 * '파트 2: 저작물성(Part 2: Copyrightability)' https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf