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韩国游戏学会,强调构建AI学习数据“治理”的重要性
한국게임학회, AI 학습 데이터 구축 '거머넌스' 중요성 강조

人工智能概要
韩国游戏学会等机构近日举办研讨会,探讨AI时代的文化数据共享体系。 专家们围绕构建韩版主权AI、欧洲数据治理经验及AI伦理偏见展开深入发表。 各方一致认为应建立公共、民间、学界参与的文化数据共享体系以捍卫文化主权。
韩国游戏学会标志
▲ 韩国游戏学会标志(图片提供:韩国游戏学会)

韩国游戏学会文化艺术分会、明知专门大学与 OGQ 于 1 月 23 日在首尔光化门的韩国文化产业振兴院举办了主题为“人工智能时代,文化数据共享体系的概念与争议”的研讨会。

本次研讨会以随着生成式 AI 的普及而日益凸显的“AI 学习用文化数据构建、共享及责任结构”为主题,旨在探讨公共数据政策、欧洲文化数据治理案例以及 AI 伦理与偏见问题。

韩国文化信息中心文化大数据团队长 Lee Kwon-soo 以“面向构建韩版主权 AI 的文化数据战略性构建方案”为主题进行了发表。Lee 团队长指出:“当前的 AI 能够处理韩语,但尚不能充分理解韩国文化的上下文与叙事。”他强调,文化数据不应只是简单的客观事实信息,而应被构建为包含上下文、叙事及专家考证的“可解释数据”。此外,他还介绍了新闻稿、民俗文化大百科等当前正在推进的 AI 学习用文化数据构建案例,并阐述了高分辨率源数据、精准元数据及多语言翻译验证的重要性。Lee 团队长强调了公共部门的作用,并表示:“公共部门应当率先打造民间无法独自完成的基础设施与可信赖的标准。”

游戏物管理委员会理事兼明知专门大学 AI 游戏软件系教授 Lee Eun-jin 通过“欧洲案例中展现的文化数据共享讨论核心争议”指出,文化竞争的舞台正在从内容生产向数据学习秩序转变。Lee 教授强调:“文化已不再只是最终产物,而是变成了学习数据,AI 时代的文化主权不取决于‘传播了多少广度’,而取决于以何种标准和结构进行了学习。”

她特别将欧洲的 Gaia-X 与数据空间(Data Space)讨论分析为针对文化数据扩散过程中出处、责任、权利及纠纷处理标准崩塌问题的制度应对案例。Lee 教授解释称,欧洲的应对方式并非单纯模仿某个制度,而是值得关注其围绕数据共享的秩序与信任结构究竟是如何设计的。

她解释说,欧洲并未将文化数据集中在一处,而是由各个主体在各自保留数据的状态下,率先就共同规则、信任及责任结构达成共识并将其落实为系统。她补充道,这种方法值得关注的地方在于,它不是将数据共享当作技术或平台问题,而是当作秩序与治理问题来处理。Lee 教授表示:“韩国同样需要跳出单纯利用或开放文化数据的思维,从守护文化主权与认知主权的秩序设计视角来看待并切入数据共享。”

最后一位发言人、延世大学政治外交학과 兼任教授兼 OGQ 代表 Shin Chul-ho 以“AI 伦理与偏见:面向文化数据治理的标准与方向”为主题进行了发表。借此,他指出 AI 偏见问题并非技术性错误,而是学习数据结构与规则设计的问题。他在分析图像及语言生成 AI 中反复出现的种族、性别、文化、职业及生活方式偏见案例时解释道:“AI 的‘中立性’实际上是西方中心数据与安全规则相结合的产物。”

他还警告称,学习版权不明的数据可能会导致创作者权利受侵害以及 K-Content 信赖度下降,并强调了从 AI 学习阶段就开始验证伦理、权属及偏见的过滤体系以及构建国家层面可信赖 AI 伦理数据集的必要性。

在综合讨论环节中,各方达成共识:文化数据共享不仅是简单的数据开放或促进利用的问题,更是明确访问权限、使用条件及结果责任主体的治理设计问题。

与会者一致认为,AI 时代的 K-Culture 竞争力取决于抢占学习结构与信任体系的能力,而非内容生产量,为此有必要构建由公共、民间及学界共同参与的文化数据共享体系。

本次研讨会可通过韩国游戏学会官方 YouTube 频道回看。
세미나에서 참석자들이 인공지능 시대의 문화데이터 공유 체계와 거버넌스 구축 방안을 논의했다. (사진제공: 한국게임학회)
▲ 한국게임학회 로고 (사진제공: 한국게임학회)

한국게임학회 문화예술분과, 명지전문대학, OGQ는 지난 1월 23일 서울 광화문 한국콘텐츠진흥원에서 '인공지능 시대, 문화데이터 공유체계의 개념과 쟁점' 세미나를 개최했다.

이번 세미나는 생성형 AI 확산에 후 중요성이 부각된 AI 학습용 문화 데이터 구축, 공유, 책임 구조를 주제로, 공공 데이터 정책, 유럽의 문화 데이터 거버넌스 사례, AI 윤리와 편향 문제를 논의하는 자리로 마련됐다.

이권수 한국문화정보원 문화빅데이터팀장은 '한국형 소버린 AI 추진을 위한 문화데이터 전략적 구축 방안'을 주제로 발표했다. 이 팀장은  “현재의 AI는 한국어를 처리할 수는 있지만, 한국 문화의 맥락과 서사를 충분히 이해하지 못하고 있다"고 지적했다. 그는 문화  데이터가 단순한 사실 정보를 넘어 맥락, 서사, 전문가 고증을 포함하는 '설명 가능한 데이터'로 구축돼야 한다고 강조했다. 또한 보도자료, 민속문화대백과 등 현재 추진 중인 AI 학습용 문화 데이터 구축 사례를 소개하며 고해상도 원천 데이터, 정교한 메타 데이터, 다국어 번역 검증의 중요성을 역설했다. 이 팀장은 "민간이 할 수 없는 기본 인프라와 신뢰 가능한 기준을 공공이 먼저 만들어야 한다"며 공공 부문의 역할을 강조했다.

이은진 게임물관리위원회 이사 겸 명지전문대학 AI게임소프트웨어학과 교수는 '유럽 사례에 나타난 문화 데이터 공유 논의의 핵심 쟁점'을 통해 문화 경쟁의 무대가 콘텐츠 생산에서 데이터 학습 질서로 이동하고 있음을 짚었다. 이 교수는 "문화는 더 이상 결과물이 아니라 학습 데이터가 되었으며, AI 시대의 문화 주권은 ‘얼마나 퍼뜨렸는가’가 아니라 어떤 기준과 구조로 학습되었는가에 달려 있다"고 강조했다.

특히 유럽의 Gaia-X와 데이터스페이스 논의가 문화 데이터 확산 과정에서 출처, 책임, 권리, 분쟁 처리 기준이 붕괴되는 문제에 대한 제도적 대응 사례로 분석했다. 이 교수는 유럽의 접근 방식이 특정 제도를 모방하는 데 있기보다, 데이터 공유를 둘러싼 질서와 신뢰 구조를 어떻게 설계했는지를 주목할 필요가 있다고 설명했다.

그는 유럽이 문화데이터를 한 곳에 집중시키는 대신, 각 주체가 데이터를 보유한 상태에서 공통 규칙과 신뢰, 책임 구조를 먼저 합의하고 이를 시스템으로 구현해 왔다고 설명했다. 이러한 접근이 데이터 공유를 기술이나 플랫폼의 문제가 아니라, 질서와 거버넌스의 문제로 다루고 있다는 점에서 주목할 필요가 있다고 덧붙였다. 이 교수는 "한국 역시 문화 데이터 공유를 단순한 활용이나 개방의 문제가 아니라, 문화 주권과 인지 주권을 지키기 위한 질서 설계의 관점에서 접근할 필요가 있다"라고 밝혔다.

마지막 발제자인 신철호 연세대학교 정치외교학과 겸임교수 겸 OGQ 대표는 'AI 윤리와 편향: 문화 데이터 거버넌스를 위한 기준과 방향'을 주제로 발표했다. 이를 통해 AI 편향 문제가 기술적 오류가 아니라 학습 데이터 구조와 규칙 설계의 문제라고 지적했다. 이미지 및 언어 생성 AI에서 반복적으로 나타나는 인종, 성별, 문화, 직업, 라이프스타일의 편향 사례를 분석하며 "AI의 ‘중립성’은 실제로는 서구 중심 데이터와 안전 규칙이 결합된 결과"라고 설명했다.

또한 저작권이 불분명한 데이터 학습이 창작자 권리 침해와 K-콘텐츠 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다고 경고하며, AI 학습 단계부터 윤리, 저작권, 편향을 검증하는 필터링 체계와 국가 차원의 신뢰 가능한 AI 윤리 데이터셋 구축 필요성을 강조했다.

종합 토론에서는 문화 데이터 공유가 단순한 데이터 개방이나 활용 촉진 문제를 넘어, 접근 권한과 사용 조건, 결과에 대한 책임 주체를 명확히 하는 거버넌스 설계 문제라는 공통 인식이 확인됐다.

참석자들은 AI 시대 K-컬처 경쟁력이 콘텐츠 생산량보다 학습 구조와 신뢰 체계를 선점하는 능력에 달려 있으며, 이를 위해 공공, 민간, 학계가 함께 참여하는 문화 데이터 공유체계 구축이 필요하다는 데 의견을 모았다.

이번 세미나는 한국게임학회 공식 유튜브를 통해 다시 시청할 수 있다.
这则新闻由人工智能翻译。