AI 지식의 '계보' 추적: 모델 증류 라이선스 및 모델 출처를 추적하는 레지스트리 기술 구상

과제: 모델이 모델을 교사로 재학습(증류/합성 데이터 학습)하는 멀티홉 환경에서, 상위 저작물이나 베이스 모델의 권리 및 이용 조건 추적이 어려워지고 있다. -
제안: 콘텐츠 단위의 출처 추적(C2PA 등)을 모델 계층으로 확장한 'Model Provenance Registry'와, API 이용과 교사 이용을 분리하는 'Distillation License (증류 라이선스)' 설계 사상.

• 접근 방식: 물리적인 기여율 계산(Shapley Value 등)의 난맥상을 피하고, 스마트 컨트랙트나 분산 레지스트리를 활용한 '계약 기반 재귀적 로열티 분배 모델'을 상정한다.

대규모 언어 모델(LLM)의 학습 파이프라인은 더 이상 '생 텍스트 $ o$ 기반 모델'의 1대1 대응에 머무르지 않는다.

이 다단계 파이프라인에서, Model C의 매개변수 공간으로부터 '어떤 원저작물/선행 모델의 영향을 얼마나 받았는지'를 역산하고 입증하는 것은 극히 어렵다.

• 직접 이용 회피: Model B는 원저작물을 직접 토큰화하지 않고, Model A의 출력만을 학습한다. -
  이원론의 한계: '전면 금지(스크레이핑 불가)' 아니면 '프리라이드(학습은 완전 자유)'라는 극단적인 양자택일로는 고품질 데이터를 만들어내는 생태계 자체가 지속 불가능해진다.

본고에서는, 'AI가 지식을 사용하지 못하게 하는' 것이 아니라, '지식의 이용과 계승을 프로토콜화하고 가치를 상류로 환류시키는' 기술적 아키텍처를 사유 실험으로 정리한다.

이 구상의 핵심은 '불변 식별자(GUID/DID)', '출처 메타데이터', '위변조 검증(워터마크/암호 서명)'의 느슨하게 결합된 아키텍처이다.

각 모델 및 학습 결과물은 다음과 같은 JSON-LD 유사 사양으로 출처를 선언한다. 모델 파일 내부에 모든 이력을 직접 담지 않고, 서명된 Manifest로서 외부 레지스트리와 연결한다.

{
"$schema": "https://provenance.ai-standards.org/v1/model-manifest.json",
"model_id": "urn:uuid:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
...

기존의 API 이용 약관(ToS)에서는 '모델의 출력을 사용한 타 모델의 경쟁 학습을 금지한다'는 포괄 조항이 일반적이었다. 그러나 이를 바이너리(허용/금지)가 아닌 라이선스 등급으로 분리한다.

신경망에서 '가중치 매개변수의 몇 %가 어떤 데이터에서 유래했는지'를 수학적으로 유일 결정하는 방법(Influence Functions나 Shapley Value 등)은, 매개변수 수가 수백억~수천억 규모가 되면 계산량이 폭발하여 실용적이지 않다.

• 현실 해법: 계약 기반 정률 분배

기여율 산출을 알고리즘에 의존하지 않고, 음악 출판의 저작 인접권 분배처럼 '부모 노드에 대한 분배율(예: 하류 매출의 $X%$)'을 계약 시점에 정적으로 합의하는 접근이 현실적이다.

텍스트에 대한 통계적 워터마크(특정 토큰의 샘플링 편향 부여)는, 다른 LLM에 의한 패러프레이징(言い換え)이나 퍼플렉시티 필터링에 의해 불가시화/제거될 취약성이 있다.

• 다중 방어 접근:-
  암호학적 탐지: 탐지 내성이 높은 임베딩 서명(SynthID 등) 채택. -
  API 측 행동 분석: 대량·규칙적 쿼리 감지 (증류 목적 쿼리 감지). -
  프로토콜 감사: 오픈 소스 공개 시나 상업적 출시 시의 '학습 Manifest 제시'를 플랫폼(Hugging Face 등)의 공개 요건으로 지정.

본 구상은 제로(zero)부터 바퀴를 재발명하는 것이 아니라, 기존 표준 규격의 레이어를 한 단계 끌어올리는 것입니다.

[ Application / Model Layer ]
▲ Model Provenance Protocol (본 구상: 모델 간 증류·학습 계보)
│
...

• C2PA: 콘텐츠의 진정성을 보장하지만, 모델 자체의 계승 관계나 라이선스 정산까지는 범위 밖에 있습니다. -
  OpenRAIL: 모델의 이용 제한을 규정하지만, API를 경유하는 다단계 증류(multi-stage distillation)를 자동 추적하고 과금하는 프로토콜은 없습니다. -
  YouTube Content ID: 참조 데이터베이스와 대조하여 수익을 분배하는 비즈니스 모델로서 가장 좋은 선행 사례입니다.

AI에서의 저작권 문제의 본질은 '기술의 발전을 멈추는 것'이 아니라, '지식 재활용에 대한 경제 순환을 어떻게 재설계할 것인가'에 있습니다.

'무단 학습의 적절성 여부'라는 소모전에서 벗어나, '지식을 정당하게 계승한 모델이야말로 엔터프라이즈에서 채택되고, 상류(upstream)에도 수익이 돌아가는' 인센티브 구조를 프로토콜 레벨로 구현할 수 있는지가 차세대 AI 엔지니어링의 중요한 논점이 될 것 같습니다.

차피와 브레스트하면서 생각해냈습니다. 구상적으로는 YouTube와 같습니다.