Video: 글을 포함한 모든 AI 창작물에 워터마크 생긴다
Channel: 코드팩토리
Duration: 19m 18s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
이제부터는 AI가 한 작업을 판별해 내기 위해서 워터마킹이 시작됩니다. AI 작업물에 낙인이 찍히기 시작하는 거죠. 자, 이미지나 동영상에 워터마크가 찍히는 거는 여러분도 아마 이미 많이 익숙할 건데 웃긴 거는 이제는 글자에도이 워터마크가 찍힌다는 거예요. 뭔가 불쾌하면서도 조금 신기하죠. 여러분이 많이 사용하는 클로드 그리고 GPT 그리고 제미나이에도 모두 적용되기 때문에 일단 무조건 알고 계셔야 되고요. 어떻게 제거할 수 있는지까지 우리가 함께 알아보도록 할게요. 자, 첫 번째로 먼저 어떤 AI에 적용되는지부터 우리가 한번 봐 보도록 할게요. 자, 클로드는 자, 지금 기준으로 공식 안내에서 현재 확실히 지원한다고 명시한 모델은 페이블 5.1이랑 미토스 5.1이에요. 자, 이전 모델에도 순차적으로 적용하는 중이라고 설명하고 있고요. 이거는 제가 좀 마지막에 또 설명을 드리겠습니다. 자, 그러니까 이전 버전의 클로드로 한 작업까지 전부 다 워터 마킹이 됐다라는 거는 아닙니다. 적용된다라는 건 아니에요.

적어도 아직까지는요. 자,이 워터마킹은 모델의 출력 단위, 그러니까 아웃풋 단위에서 발생을 하거든요. 자, 그래서 클로드 코드에서 구독제로 작업을 하더라도 API로 연결하더라도 똑같이 적용이 돼요. 그리고 이미 만들어진 앱에서 클로드를 불러서 쓰더라도 모델 자체가 적용 대상이라면은 워터마킹이 작품에 들어가기 시작한다라는 겁니다. 자, 클로드만 하고 있는게 아니고요. 당연히 재미나에도 이미 하고 있어요. 자, 구글은 재미나의 앱이나 웹에서 생성한 텍스트에다가 아이디라는 기술을 적용한다고 안내를 하고 있습니다. 자, 우리 이미 알고 있는 거는 이미지 구석에 붙는 그 재미나의 뻔한 로고죠. 자, 그런데 아주 신기하게도 글자에도 표시를 남겨요. 이게 조금 재밌는 건데 어떤 논리로 이게 되는 건지 여러분들 달려 드릴게요. 자, 그래서 클로드에서 재미나이로 옮긴다고 해도 여러분이 텍스트 워터 마킹을 피할 수가 없어요. 자, 그런데 채찍는 글이랑 이미지를 우리가 조금 나눠서 구분을 지어서 해야 되는데 자, 오픈 AI에는 일단 이미지 생성이랑 음성에는 출처를 확인할 수 있는 표시를 넣고 있다고 해요.

자, 그런데 텍스트는 아직은 그냥 적용 범위를 넓혀 가려고 한다라는 목표치 정도로 설명을 하고 있습니다. 자, 그래서 아직은 그을 생성할 때 GPT 같은 경우 워터마크가 생기지는 않고 있어요. 자, 그래서 여기까지 보면은 회사마다 적용하는 범위가 조금 다르죠. 클로드는 지원 모델을 우리가 조금 확인해 줘야 되고 최신 모델들 먼저 적용이 되고 있고 제미나는 전반적으로 다 적용을 하고 있고요. 최치T는 텍스트는 아직 적용을 안 한 것 같이 보입니다. 자, 그런데 우리가 페이블 5.1을 갖고서 글을 쓰더라도 워터마크가 눈에 당연히 보이지는 않잖아요. 자, 그러면은 뭐 안 보이는 특수 문자를 넣어 놓은 건가 생각을 할 수도 있거든요. 뭐 이거를 복사해서 메모장에다 붙여 넣은 다음에 다시 붙여 넣게 하면 없어지는 건가? 뭐 생각을 할 수도 있고. 자, 근데 생각보다 굉장히 섬세하게 적용이 돼 있어요. 자, 이걸 이해하려면 우리가 AI가 단어를 고르는 과정을 잠깐 한번 이해를 해 봐야 됩니다. AI가 글을 쓸 때는 다음에 올 토큰을 우리가 확률에 의해서 하나씩 고르게 돼요.

자, 여기서는 우리 같은이 미개한 휴먼들이 이해하기 쉽게 어, 그냥 단어라고 하겠습니다. 토큰이라고 하지 말고 앞으로. 자, 예를 들어서 일을 마치고 집에 와서라는 문장 다음에 쉬었다라고 할 수도 있고 휴식을 취했다라고도 우리가 할 수가 있겠죠. 둘 다 자연스러운 표현이에요. 자, 이렇게 여러 표현 중에서 어떤 걸 골라도 되는 순간을 우리는 악용을 하는 겁니다. 자, 클로드의 설명을 보면은요. 이런 선택을 할 때 비밀랑 앞에 나온 단어의 조합을 활용해서 워터마킹을 해요. 아, 선택지 중에 그냥 아무거나 랜덤하게 뽑지 않고 나중에 키로 확인을 할 수 있는 방식으로 단어 선택을 하는 거죠. 쉽게 말해서 어떤 특정 단어가 나올 확률을 고의적으로 조작을 한다라고 보시면 됩니다. 원래는 5대 5 확률이었는데 예를 들어서 3대 7 확률로 바꿔 버린다는 거죠. 엄청 단순하게 말하면 그래요. 자, 그렇다고 뭐 쉬었다라는 단어를 쓰면 무조건 AI가 쓰는 표현이고 휴식을 취했다라고 하면은 사람이 쓰는 표현이라는 뜻은 절대로 아니에요.

그렇게 단순하게 되는게 아니라 우연인 듯을 만든다는 이야기입니다. 앞에 어떤 단어가 나왔는지 따라서도 선택이 아주 그냥 또 악의적으로 이게 달라져요. 자, 우리가 어떤 문장을 보면은 AI가 썼던 사람이 썼던 그냥 하나의 평범한 글이죠. 약간의 어색함이 있을 순 있어도 그건 그냥 분위기일 뿐이지 그냥 글이란 말이에요. 자, 그런데 우리가 특정 목적에 따라서 고의적으로 선택한 하나하나의 글들이이 글 전체에 쌓이기 시작하면은 그 확률을 조절하는 키를 가진 쪽에서는 그 선택들이 자기 규칙이랑 얼마나 맞는지 확인을 할 수가 있습니다. 자, 그래서 우리가 한두 번 우연히 이런 확률이 맞아 떨어진 건지 또는 우연이라고 보기 어려울만큼이 확률이 반복되는지를 우리가 보게 되면은 클로드가이 글을 작성했을 확률이 나온다라는 거죠. 클로드 관여에 대한 가능성을 판단할 수가 있다라는 겁니다. 우리가 뭐 대학교에서 과제를 하면은 터네링 같은데 넣어 가지고 표절류를 확인해 봤잖아요. 뭐 약간 그런 거라고 보시면 돼요. 약간 다르긴 하지만.

자, 그래서 글자 사이에 안 보이는 특수 문자를 끼워 넣는 단순한 방식이 절대로 아니고요. 사람 눈에는 그냥 자연스러운 문장인데 단어를 선택하는 패턴 그리고 확률에 흔적이 남는다라는 거예요. 자,이 특정 단어가 있으면 AI다라고 하는 그런 단순한 형태도 당연히 아니고요. 그런데 이런 확률과 이런 선택이 계속 많이 쌓일수록 판단할 근거가 늘어나고 정확한 판단할 가능성이 높아진다라는 거죠. 자, 그런데 여기서 이제 궁금한게 생기죠. 우리가 글이라는 거는 비슷한 표현으로 우리가 바꿔도 되지만 코드는 단어 하나만 잘못 고르면 바로 에러가 나잖아요. 그죠? 자, 그리고 예를 들어서 제가 글을 먼저 쓰고서 이거를 AI한테 넣은 다음에 맞춤법만 고쳐 줘라고 하면 사실 고를 수 있는 부분도 크게 많지가 않아요. 자, 이럴 때도 과연 똑같이 흔적이 남을까요? 내가 AI한테 맡기는 작업에 따라서 얼마나이 워터마킹이 바뀌는지 달라지는지 한번 봐 볼게요. 자, 먼저 코드부터 한번 봐 보겠습니다. 자, 워터마크를 넣겠다고 멀쩡한 코드를 고장을 낸다라고 하면은 당연히 개발자들이 바로 구독 취소를 하겠죠.

자, 그래서 클러드는 정확한 값이나 문법이 필요한 경우에는 이런 선택을 절대로 하지 않는다라고 설명을 합니다. 워터마킹을 하지 않는다는 거죠. 자, 예를 들어서 코드에서 숫자 4가 필요한데 워터마크를 넣으려고 5로 바꿔 버리는 식은 절대로 아니라는 거예요. 그건 말도 안 되죠. 자, 그런데이 코드에는 주석이라는 아주 맛있는 구간이 있단 말이에요. 저도 코딩을 10년을 했지만 주석이 이런 용도로 사용되게 될 거라는 걸 상상도 못 했거든요. 자, 근데 주석은 그냥 그리기 때문에 같은 내용을 여러 표현으로 설명할 수 있는 부분에는 당연히 적용이 될 수가 있다라는 거죠. 방금 전에 설명한 글의 워터마크를 먹이는 방식이랑 완전 똑같다라고 보시면 돼요. 자, 그래서 코드 자체 그러니까 런타임에 돌아가는 코드는 상대적으로 흔적이 적을 수가 있기는 하지만 뭐 제가 봤을 때 뭐 변수명이라든가 이런 건 좀 할 수도 있겠죠. 처음부터 만든다고 하면은 그런데 주석 같은 데는 확실히 적용될 여지가 있다. 소스 코드에는 아예 없다라고 생각하시면은 어 조금 애매하겠죠.

그것도 우리가 주석만 보더라도 충분히 판단할 수 있을 가능성이 높습니다. 자, 그러면 이제 다른 사례로 제가 먼저 직접 쓴 글을 클로드한테 맞춤법만 고쳐 달라고 하면은 어떻게 될까요? 자, 내용이나 말투는 건들지 말고 틀린 부분만 고쳐 줘. 요청했다고 한번 가정을 해 보겠습니다. 자, 그러면은 대부분은 원래 제가 쓴 문장을 그대로 일부만 바꾸겠죠. 자,이 경우에는 클로드가 새로 선택한 표현이 적으니까 워터마크를 확인할만큼 신호가 충분하지 않을 수가 있어요. 당연히 개입을 많이 해야지 확률을 높일 수가 있으니까요. 우리가 확률상으로는 판단해 내기 매우 어려울 거란 이야기입니다. 자, 그런데 같은 글을 주고서 만약에 영어로 번역해 줘라고 하면은 이야기가 완전 달라지죠. 내용은 분명히 내가 전부 다 작성을 한 건데 영어 문장은 클로드가 처음부터 작문하는 거잖아요. 자, 그래서 번역문에도 워터마크가 당연히 적용이 됩니다. 자, 그래서 문법을 고쳐 달라고 했던 거랑 번역해 달라고 했던 거 둘 다 똑같이 얘한테 딱 한 번 맡긴 건데 맞춤법 고치는 거는 워터 마킹이 충분히 될 가능성이 적고 번역 같은 경우에는 무조건 된다라는 거죠.

그래서 AI가 얼마나 많이 개입하냐가 중요하다라는 거예요. 자, 그럼 여기서 조금 억울할 순 있겠죠. 아이디어도 내 거였고 원문도 내가 썼는데 그리고 영어만 그냥 번역만 도와 달라고 한 건데 근데 이거를 AI가 만들었다고 워터마킹을 한다고 자 그런데이 목적 자체가이 워터마크는 아이디어를 누가 냈는지 그러니까 뭐 소유권 같은 거를 주장을 하는게 아닙니다. 클로드가 문장을 만드는데 관여를 했을 가능성을 이제 보여 준다라는 거죠. 자 처음부터 대신 쓴 글인지 사람이 쓴 글을 많이 다듬은 건지는 워터마크만으로는 우리가 구별할 수가 없어요. 그래서 이거에 대한 교육이 굉장히 중요할 것 같습니다. 제 생각에는. 자, 그러니까 흔적이 있다는게 AI가 모든 작업을 대신 했다라는 이야기는 아닐 가능성이 또 있다라는 거죠. 자, 원본에는 사람이 기어를 많이 했을 수도 있으니까요. 자, 그런데 이런 표시를 우리가 회사나 학교에서 검사를 하게 되면 어떻게 될까요? 자, 그리고 또 과연이 키라는 거는 누가 쓸 수 있는 걸까요?

그러니까 누가 볼 수 있는 걸까라는 거에 대해서 한번 답변을 드리면은 현재 클로드 같은 경우에는 일부 기관을 대상으로 탐지 API를 비공개 프리뷰로 제공하고 있어요. 뭐 미토스 같은 거죠. 자, 규제 기관이나 언론사, 연구자, 교육 기관 등이 어, 대상으로 돼 있다고 얘기를 하고 있고요. 자격 조건 자체가 존재합니다. 그래서 신청을 하고서 아마 액세트가 되는 거겠죠. 자, 그래서 우리 같은 평민이 그냥 클로드를 구독했다고 바로 쓸 수 있는 공개 검사 키가 주어지는 거는 아니에요. 자, 그렇다고 우리가 검사할 방법 자체가 아예 없는 거는 아닙니다. 자, 우리가 인터넷에 보면은 그냥 흔하게 돌아다니는 AI 검사기를 사용을 할 수도 있죠. 그렇죠? 자, 그런데이 친구들 우리가 조금 구분을 해야 돼요. 방식 자체가 완전 달라요. 글의 문체나 표현을 보고서 AI가 썼을지 그냥 추정을 하는 거랑 비밀로 워터마크 패턴을 확인하는 거랑은 당연히 다르겠죠. 자, 그리고 또 주의를 해야 되는게 클로드 워터마크를 우리가 검사한다고 모든 AI를 잡아내는 것도 당연히 아닙니다.

자, 아까 제가 키를 사용한다고 얘기를 했잖아요. 자, 다른 AI는 키가 또 다르고요. 표시를 남기는 방식도 당연히 다를 가능성이 굉장히 높아요. 클로드의 키로 확인하는 거는 클로드가 남긴 패턴을 확인할 수 있는 거고요. 클로드의 키 하나로 모든 AI의 워터마크를 잡아낼 수 있는 방식은 아니라는 거죠. 왜냐면 확률이 다르게 나올 거니까요. 자, 그래서 어떤 글을 클로드 키로 검사를 했을 때 흔적이 안 나왔다고 해가지고 AI가 생성한 작품이 아니라는 이야기는 아니라는 거죠. 도 자른 AI가 섰을 수도 있고 검사할 글이 너무 짧아서 판단할 근거가 부족할 수도 있어요. 자, 또 반대로 흔적이 나오더라도 앞에서 제가 말씀을 드렸던 것처럼 번역의 경우에는 이거를 원본을 쓴 사람의 기어도는 당연히 또 우리가 인정을 해 줘야 되는 부분이 있습니다. 자, 그래서 중요한 거는 우리가 검사 결과를 받은 다음이에요.이 글이 뭐 AI가 관여를 했다. 그리고 더 나아가지고 그러니까 문제가 있는 글이다. 자,이 사이에는 굉장히 중요한 사람의 판단이 필요할 거라는 거죠.

자, 근데 그럼 여기서 또 흥미로운게 AI로 만든 블로그는 그러면은 검색 엔진에서 상위 노출해서 밀리는 걸까요? 자, 그리고 코드 같은 경우에는 워터마킹이 된다라고 하면은 소유권에 대한 영향은 어떻게 되는지 우리가 한번 또 봐 볼게요. 자, 블로그나 서비스 소개글을 AI로 쓰는 분들은 아마이 부분이 제일 신경이 쓰일 거예요. 워터마크가 있으면은 구글이 그걸 알아볼 수가 있고 그러면은 구글이 내 그를 상위 노출해서 제외하는 거 아니냐라는 생각을 할 수가 있겠죠. 자, 그런데 현재 확인한 공식 안내는 클로드 워터마크가 있다는 이유만으로 검색을 낮춘다는 내용은 없어요. 자, 구글이 항상 강조하는 거는 뭐 옛날부터 지금까지 정확성, 품질, 그리고 검색한 사람들에게 도움이 되는 내용인지 자, 이것들을 기반으로 전반적인 퀄리티를 판단합니다. 자, 그러니까 원래부터 있었던 상위 노출 기준이랑 똑같죠. 자, 예를 들어서 제가 직접 만든 앱에서 오류를 해결한 과정을 AI한테 문장을 다듬어 달라고 만약에 얘기를 했어요.

자, 실제 어떤 문제가 있었고 어떻게 해결을 했는지 코드랑 결과가 들어가 있는 글이라고 우리가 가정을 한번 해 볼게요. 자, 그런데 또 하나의 글은 그냥 다른 글들을 대충 섞어서 비슷한 글을 하루에 뭐 수백개씩 찍어내 가지고 올리는 경우라고 한번 우리가 가정을 해 보겠습니다. 뭐 요즘 이런 형태에 많이들 하시죠? 자, 그러면 둘 다 AI를 썼는데 과연 구글은 어떤 글이 더 가치가 있다고 평가를 할까요? 당연히 모두가 전자를 택할 것 같아요. 자, 구글은 항상 얘기하지만 사용자한테 가치를 더하지 않는 대량 생성이 스팸 정책을 위반할 수 있다라고 이야기를 하고 있고요. 가치를 제공해 줄 수만 있다라고 하면은 AI가 만들었던 아니던 구글을 포함한 대부분의 회사들은 별로 중요하지 않게 생각을 합니다. 유튜브에서도 AI로 만든 어떤 채널들은 금방 사라지는데 어떤 채널들은 또 그렇지 않은 거랑 똑같은 거죠. 자, 그래서 AI를 썼다는 사실 하나만 보고서 우리가 다양한 경우의 수를 한 번에 판단하긴 조금 어려운 거예요.

자, 그리고 개발자 입장에서선 또 이것도 궁금할 것 같아요. 내가 만든 서비스에 클로드의 흔적이 있다라고 하면은 워터마킹이 되면은 나중에 이거를 자기들이 만들었다고 하는 건 아니냐라고 생각을 할 수도 있죠. 자, 엔트로픽은 워터마크가 사용자의 권리를 바꾸거나 결과물의 소유권을 변경하는 건 절대로 아니라고 설명을 합니다. 자, 코드에 클로드가 관여했다는 흔적. 그 코드를 누가 소유한지는 완전 다른 문제로 엔트로픽도 주장을 하고 있고요. 자, 그래서 표시가 있다고 해서 내 서비스가 갑자기 클로드에 소유가 되는 거는 아니라는 거죠. 자, 그러면은 워터마크에서 제 계정이나 대화 내용도 알아낼 수가 있을까요? 자, 클로드는이 표시의 사용자나 또는 뭐 대화 같은 거를 식별하는 정보는 들어가 있지 않다고 설명을 하고 있어요. 자, 워터마크에서 코드 팩토리가이 계정으로 질문을 했습니다까지 뽑아내는 구조는 당연히 아니라는 얘기죠. 자, 그래서 결국에 검색에서 뭐 어떤 평가를 받는다든지 뭐 누리인지 누가 사용했는지를이 워터마크 하나로 전부 결정하는 건 절대로 아니에요.

자, 근데 그럼에도 불구하고 이렇게 사용자들이 좀 불쾌할 수도 있는 거를 왜 도입하려고 하는 걸까요? 자, 이런 예민한 규정은 항상 그들이 있습니다. 자, 이유의 규정 때문에 시작이 된 건데 우리는 한국에서 쓰고 있는데 우리한테도 이게 다 적용이 되는지 한번 봐 보도록 할게요. 자,이 워터마킹의 출발점은 이유 AI 액트의 투명성 규정입니다. 자, 이거 굉장히 이유스러운 이름이죠. 자, 적용 대상인 AI 서비스 제공자에게 생성하거나 조작한 글, 이미지, 음성, 영상에 기계가 읽을 수 있는 표시를 남기도록 요구하는 거예요. 중요한 거는 기계가 읽을 수 있는 표시인 거죠. 자, 사람이 눈으로 못 알아봐도 독구로는 우리가 AI가 관여했는지 확인할 수 있게 하자. 자, 그래서이 규제 때문에 어쩔 수 없이 비파괴적인 방식으로 LRM을 제작하는 회사들이 이걸 판정할 수 있는 방식을 고환을 해낸 거죠. 그리고 그게 워터마킹인 겁니다. 자,이 의무는 2026년도 8월 2일부터 이미 적용이 됐고요. 자, 그런데 그전에 출시된 시스템의 표시랑 탐지 의무는 12월 2일까지 유회가 있어요.

자, 그래서 클로드에서도 엔드로픽에서도 새로운 모델부터 적용을 했고 이전 모델은 업데이트가 이제 슬슬 올라오게 될 겁니다. 자, 그런데 뭐 이유가 한국 사용자한테도 똑같이 그렇게 적용해라라고 뭐 말을 했을는 없잖아요. 자, 근데 이제 클로드가 말하는 거는 지역별로 적용을 안정적으로 나누기가 어려워서 전 세계에 적용한다라고 밝히고 있어요. 자, 이거는 뭐 우리 개발자 용어로 얘기를 하면은요. 그냥 돈이 많이 든다는 얘기입니다. 왜냐면 이렇게 하려고 하면 우리가 출력 방식도 되게 많이 바꿔야 되고 두 갈래로 나눠 버리면은 두 개의 모델을 또 우리가 관리를 해야 되는데 아웃풋 시스템을 관리를 해야 되는데 그 인프라를 관리하기 위한 비용도 배로 들겠죠. 자, 그래서 굳이 워터마크가 필요 없는 나라에서 워터마크를 빼 줄 이유까지는 없는 거죠. 어차피 넣어야 된다면요. 자, 그리고 여기서 또 생각을 해야 될게 어, 이유 자체의 안내에서는 소스 코드나 일반적인 편집 보조 같은 경우에는 표시 의무에서 그러니까 워터마킹 의무에서 제외를 하고 있습니다.

자, 그런데 앞에서 봤듯이 클로드 코드의 주석처럼 표현을 우리가 실제로 고를 수 있는 부분에서는 워터마크가 적용이 될 수 있다라고 제가 말씀을 드렸잖아요. 자, 그래서 법에서 요구하는 최소 범위를 엔트로에서 이제 다 지키고 있는데 자, 그게 이제 회사 규정상 정의하는 실제 적용하는 범위가 100% 일치하진 않는다는 거죠. 더 넓은 범위까지 적용이 될 수도 있다라는 거예요. 그래서 이거는 조금 회사마다 갈릴 수가 있다라고 생각하시면 됩니다. 자, 그러면 이제이 AI가 만든 콘텐츠의 출처를 확인할 수 있게 하자는 취지는 이해를 할 수가 있어요. 자, 그런데 사용하는이 사용자 입장에서는 내가 쓴 글을 번역하거나 다듬는 것까지 전부 다 워터마킹하는 거는 좀 어떻게 받아들여질지 신경이 쓰이잖아요, 아무래도. 자, 그래서 결국이 질문이 남습니다. 자, 그러면이 워터마크 없앨 수는 없는 건가? 자, 이제 그 부분을 한번 짚어 보도록 할게요. 자, 우리가 글자에 들어가는 어떤 비밀스러운 작업은 항상 하는게 멤모장에 붙여 넣게 한 다음에 글꼴를 받고 뭐 여기저 폰트를 바꾼 다음에 다른 곳을 다시 붙여 넣으면은 어, 그러면은 숨겨져 있던게 사라진다 또는 보인다.

뭐 이런 것들이 있죠. 자, 그런 방식은 당연히 안 됩니다. 왜냐면 이거는 뭐 단순하게 문자를 숨겨 놓거나 아니면은 포맷으로 인해서 우리가 알 수 있는 형태가 아니니까요. 자, 그래서 우리가 단순하게 생각해 볼 수 있는 방법은요. 이미 AI가 생성한 결과물을 또 다른 AI에게 다시 쓰게 하는 거예요. 기존 글의 의미는 유지하는데 문장 구조랑 표현을 새로 만드는 겁니다. 자, 그러면은 클로드가 골랐던 단어의 조합이 깨지니까 기존 워터마크 신호가 약해질 수가 있겠죠. 구글의 아이디 안내에도 글을 충분히 다시 쓰면은 탐지 신뢰도가 크게 떨어질 수 있다라고 설명을 하고 있기 때문에 이거는 굉장히 정확한 방법입니다. 자, 예를 들면은 뭐 키미 같은 완전히 다른 모델에다가 우리가 결과물을 넘겨서 다시 쓰게 하는 거죠. 자, 근데 여기서 당연히 그 새로운 모델이 새로운 워터마크를 또 넣지 않는다라는 조건이 당연히 필요해요. 결과물을 새로 생성을 했는데 어차피 키미의 키로 또 탐질할 수가 있으면 의미가 없겠죠. 어, 왜냐면이 키미가 무조건 워터마크를 넣지 않을 거라고 단정할 수는 우리가 또 없잖아요.

그죠? 자, 근데 제가 봤을 때는 뭐 없을 것 같아요. 자, 그런데 뭐 어찌됐든 워터마킹을 하는지 우리가 확인을 해주고 적용이 되지 않은 모델로 우리가 충분히 단어를 재구성한다면은이 워터마킹을 피해갈 수도 있다라는 겁니다. 마치 옛날에 우리가 나노바나 대구의 시대 한 달 갔죠. 나노바나 원이 이미지 생성을 씹어 먹던 시절에 오른쪽 아래 그 잼미니 워터마크 그거 지우려고 하면은 그냥 다른 애에다가 한 번 더 넣고서 삭제하라고 했었죠. 자, 그거랑 똑같다라고 보시면 돼요. 자, 그래서 요청은 이런 식으로 우리가 할 수가 있습니다. 자, 핵심 내용이랑 사실 관계는 전부 다 유지하고 문장 구조랑 표현만 새로 써 줘. 숫자나 고유 명사, 인용문은 당연히 바꾸지 말고. 자, 우리가 단순히 5타 몇 개만 고치게 되면은 원래 단어 조합이 대부분 남아요. 아까 전에 제가 문법 고치게 했던 예제랑 똑같은 얘기죠. 자, 그래서 실제로 문장 자체가 얼마나 달라졌는지가 굉장히 중요하다라는 겁니다. 결과를 받으면은 원문이랑 우리가 나란히 놓고서 뜻이 바뀌거나 없던 주장이 추가되지는 않았나 뭐 이런 것도 당연히 우리가 확인을 해 줘야겠죠.

자, 그렇다고 우리가 또 새로운 LRM에다가 한번 돌리면 무조건 워터마크가 제거된다라는 뜻도 당연히 아니에요. 원래 표현이 많이 남으면은 당연히 기존에 있던 신호도 어느 정도 남을 수가 있고요. 새로 쓰는 모델이 자기 워터마크를 또 넣을 수도 있다라는 건 제가 아까 말씀을 또 드렸죠. 자, 그래서 우리가 실제로 제거됐는지를 보려면은 우리도 또 키를 갖고서 얼마나 워터마킹이 줄었는지를 우리가 또 확인을 해 봐야 됩니다. 자, 그래서 다른 모델로 우리가 충분히 다시 쓰는 거는 기존 워터마크를 약화할 수 있는 확실한 방법은 맞아요. 그래서 저는 그냥 원리랑 적용 방법을 조금 설명을 드린 거죠. 그래서 굳이이 워터마크를 나는 무조건 지워야겠다라는 분들이 있으면은 이런 방식을 써 보시는 것도 괜찮을 것 같아요. 자, 그래서 우리가 AI 워터마킹이 어디에 적용되고 어떤 원리로 작동되는지 그리고 제작성으로 신호를 약화하는 방법까지 우리가 알아봤어요. 여러분은 어떻게 생각하시나요? AI를 사용한 흔적이 남는게 필요하다고 생각하시나요?

아니면 번역이나 교정까지 표시하는 건 좀 과하다고 보시나요? 여러분의 작업 중에선 어떤 작업에 가장 신경 쓸 것 같은지 댓글로 남겨 주세요. 영상에 도움이 됐다면은 구독과 좋아요, 알림 설정 그리고 하이보이까지 해 주시면은 감사하겠습니다. 저는 그럼 다음 영상이 더 좋은 영상으로 찾아뵙도록 하겠습니다. 감사합니다.