한국게임학회 문화예술분과와 명지전문대학 산학협력단, 오지큐(OGQ)는 지난 20일 'K-컬처 데이터 거머넌스 세미나(2차)'를 온라인으로 진행했다.'AI 학습 데이터 공유 기준과 책임 구조'을 주제로 공공·민간·학계·연구기관 관계자가 의견을 나눴다.

먼저 한국문화정보원 이권수 팀장은 "AI는 아직 한국 문화를 완전하게 읽지 못한다"며, 맥락과 서사가 반영된 고품질 문화 학습 데이터 구축이 필요하다고 강조했다. 이에 저작권을 확보한 텍스트·이미지·음원 등으로 문화 데이터를 구축하고, 전통문양 감성 라벨링, 8K 기반 고증 복식 촬영, 국악 표준화 음원 제작 등을 통해 AI가 학습할 수 있는 '기준 데이터'를 마련했다고 밝혔다. 이권수 팀장은 "공공은 모든 데이터를 만들 수는 없지만, AI가 참고할 수 있는 정답지에 가까운 데이터를 제공해야 한다"고 강조했다.

어어서 명지대학교 산학협력단 OGQ 신철호 대표는 AI 발전과 저작권 보호 간 구조적 긴장을 지적하며, IP 클리어링 하우스 모델을 해법으로 제시했다. 그는 "누가 권리자인지, 누가 얼마를 벌었는지, 어떻게 정산되었는지까지 통합 관리하는 구조가 필요하다"며, 권리 확인 수익 집계, 정산, 공시, 위변조 방지까지 5단계 체계 구축을 제안했다. 또한 "소송 중심의 사후 해결이 아니라, 신뢰 기반의 사전 설계가 필요하다"고 말했다.

명지전문대학 이은진 교수(게임물관리위원회 이사)는 문화 데이터를 국가 인지 체계를 형성하는 전략 자산으로 규정했다. 이 교수는 "AI 학습 데이터는 단순한 콘텐츠가 아니라, 국가의 세계관과 인식 체계를 형성하는 기반"이라며, 문화주권은 곧 인지주권의 문제라고 밝혔다.

이어서 기존의 개방(Open) 중심 정책을 넘어, 목적기반 접근 통제와 학습 이력 기록이 내장된 설계된 개방(Designed Open) 거버넌스 모델을 제시했다. 또한 공공이 기준 데이터를 제시하고, 민간은 운영과 기술을 담당하는 역할 분리가 필요하다고 전했다. 특히 민간 집행 주체(Aggregator)와 독립 검증 인프라(Clearing House)의 기능 분리를 통해 권력 집중을 방지해야 한다고 덧붙였다.

한국스포츠과학원 길세기 센터장은 스포츠 데이터스페이스 구축 방향을 발표하며, 분산된 스포츠 데이터를 신뢰 기반으로 연결하는 구조가 필요하다고 밝혔다. 데이터 카탈로그, 참여자 인증, 거래·정산, 이력관리, 컴퓨터 투 데이터(Compute-to-Data) 방식 등을 포함한 운영 모델을 통해 생산 중심에서 활용 중심으로의 전환을 제시했다.

한국게임학회는 이번 세미나를 통해 공공의 기준 데이터 제공, 민간의 정산·권리 보호 체계 구축, 문화주권 기반 거버넌스 설계, 스포츠 데이터 신뢰 인프라 마련을 축으로 삼아 AI 학습 데이터의 거버넌스 구축 문제에 대해 돌아봤다고 설명했다. AI 학습 데이터 문제를 '공공 기준 데이터 제공–민간 운영–책임 추적 체계'로 이어지는 국가 설계 과제로 재정의했다고 평가했다.