마이크로소프트의 한 과학자가 AI 학습용 스크래핑을 ‘인류 역사상 최대의 노동 절도’라고 적은 내부 문서가 뉴욕타임스 저작권 소송에서 공개됐다. 같은 주, 개발자 커뮤니티에서는 ‘AI 없이 한 달’ ‘모두가 리뷰어가 됐다’ 같은 피로의 글이 상위에 올랐다. 콘텐츠를 만드는 쪽과 코드를 짜는 쪽의 반발이 같은 지점을 가리킨다 — 일은 사람이 했는데 값은 누가 가져가나.
소송 수치는 원고 측 서면이 주장한 값이며 법원 판단이 아니다. HN 점수는 수집 시점 스냅샷이다. CMU 수치는 교수의 블로그 글 기준이다.
뉴욕타임스가 2023년 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 낸 저작권 소송은 데일리뉴스, 탐사보도센터(CIR), 지프 데이비스 사건과 묶여 뉴욕 남부연방지법 시드니 스타인 판사가 맡고 있다. 원고 측이 낸 92쪽짜리 약식판결 신청 서면에서 가림 처리가 풀린 대목이 9월 17일 테크크런치·404미디어·워싱턴포스트 등을 통해 알려졌다.
가장 많이 인용된 문장은 MS 응용과학 디렉터 브렌트 헥트의 것이다. 그는 AI 학습용 수집을 “전례 없는 규모의 놀라운 절도”, “인류 역사상 최대의 노동 절도”라고 적었다. 레딧 r/technology 1위 글의 제목은 그를 ‘AI 임원(AI Exec)’으로 불렀지만, 보도에 나온 직함은 연구 조직의 디렉터다.
| 누가 | 직함 | 서면에 인용된 말 |
|---|---|---|
| 브렌트 헥트 | MS 응용과학 디렉터 | “인류 역사상 최대의 노동 절도” · 모델은 “자기 공급망을 파괴하는 제품” |
| MS 내부 문서 | 작성자 미공개 | “우리 AI 콘텐츠 전략이 모델 성능과 웹 전체를 동시에 해치는 ‘파멸의 고리(doom loop)’를 시작했다” |
| 사티아 나델라 | MS 최고경영자 · 증언 | 유료 콘텐츠는 학습이나 근거 제시에 쓰려면 “라이선스를 받아야 한다” · 알았다면 오픈AI에 재학습을 요구했을 것 |
| 닉 털리 | 오픈AI 챗GPT 총괄 | AI 제품은 언론에 “실존적 위협”이며 “대체로 대체재” |
두 회사는 보도 시점까지 논평 요청에 답하지 않았다. 이 문장들은 원고가 자기 주장에 유리하게 골라 붙인 것이고, 판사가 사실로 인정한 내용은 아니다. 그럼에도 파장이 컸던 이유는 반대편 회사 안에서 나온 말이라서다. “가져다 썼지만 공정이용”이라는 방어와 “가져다 쓰는 건 절도에 가깝다”는 내부 인식 사이의 간극이 드러났다.
같은 주말 해커뉴스(HN) 첫 화면에는 AI 피로를 다룬 글 두 개가 나란히 올랐다. 하나는 하스켈 커뮤니티의 ‘LLM 시대에 프로그래밍을 계속 즐기는 법’, 다른 하나는 카네기멜런대(CMU) 교수의 ‘AI가 숙제를 다 해버린 뒤 수업을 바꾼 방법’이다.
세 글을 나란히 놓으면 결론이 한 방향이다. 셋 다 AI를 쓴 경험에서 출발했고, 셋 다 ‘생산성은 올랐는데 무언가를 잃었다’고 말한다. 탭을 누르거나 좌우 화살표 키로 넘길 수 있다.
HN 두 번째 글의 필자는 CMU의 크리스티안 캐스트너 교수다. 그는 2021년 GPT-3가 논문을 읽지 않고도 읽기 퀴즈를 맞히는 걸 보고 시작해, 2026년에는 AI 에이전트가 과제 전부를 풀 수 있게 됐다고 썼다. 그의 대응은 금지가 아니라 형식 교체였다.
그는 이 변화를 두고 “AI 때문에 근거 기반의 좋은 교수법을 버리고 구술·필기시험으로 돌아가야 했다”고 적었다. 흥미로운 대목은 마지막 행이다. 학생의 AI 사용을 막으려고 대면 확인을 늘린 교수가, 늘어난 채점 부담은 LLM으로 줄였다. 반발과 의존이 한 강의실에 같이 있는 셈이다.
제목을 누르면 설명이 펼쳐진다. 첫 항목은 원문(트렌드 수집 메모)에서 고친 수치와 표현이다.
① 직함 — ‘마이크로소프트 임원’은 보도상 응용과학 디렉터(Director of Applied Science)다. 레딧 제목의 ‘AI Exec’을 그대로 옮기지 않았다.
② 작성 시점 — 헥트의 내부 문서는 국내 보도(AI매터스)가 2023년 1월, 테크크런치 요약이 2024년 1월로 전해 엇갈린다. 이 글에서는 연도를 특정하지 않았다.
③ 빌 게이츠 발언 날짜 — ‘같은 날’이 아니라 9월 25일(금) 공개된 NBC ‘밋 더 프레스’ 인터뷰다. 원문은 “AI는 10억 명의 죽음을 부를 사건을 일으킬 만큼 강력하다(powerful enough to drive events that cause a billion deaths)”로, AI가 직접 죽인다는 말이 아니라 악의를 가진 사람이 AI를 무기로 쓸 위험을 말했다.
④ HN 점수·댓글 수는 수집 시점 값이다. 기사에 옮길 때는 “수집 시점 기준”을 붙인다.91,692건 이상의 사본, 16만 건 넘는 ‘프로젝트 망고’ 저작물, 클릭 51~94% 감소는 모두 원고 측 서면이 인용하거나 주장한 값이다. 오픈AI·MS의 반대 서면과 판사의 판단이 나오기 전까지는 한쪽 이야기다.
클릭 감소율은 ‘빙 검색 결과 대비 코파일럿 답변’이라는 조건이 붙은 MS 내부 측정이다. 모든 AI 검색에 일반화할 수는 없다.앞의 것은 학습 데이터의 대가 문제(누가 만든 걸 누가 가져갔나)이고, 뒤의 것은 도구가 바꾼 일의 질 문제(무엇을 직접 하고 무엇을 맡기나)다. 둘을 한 단어 ‘AI 반발’로 묶으면 처방이 섞인다.
공통점은 하나 — 둘 다 ‘사람이 한 일의 가치가 어디로 가는가’를 묻는다. 그 지점에서만 묶는 게 정확하다.게이츠는 기업의 자율 규제로는 부족하다며 정부와 정당이 함께 AI가 통제 밖으로 가지 않게 해야 한다고 말했다. 개입이 없으면 “순손실로 끝날 가능성이 매우 크다”고도 했다.
NPR이 같은 주 정리한 ‘AI 안전 논쟁의 진영들’처럼, 반발(피해 보상·일의 질)과 안전론(오용·통제 상실)은 다른 진영의 주장이다.AI매터스와 긱뉴스가 9월 18일 발언과 ‘클릭 최대 93% 감소’를 전했지만, 긱뉴스 글의 반응은 크지 않았다. 개발자 AI 피로까지 엮어 다룬 국내 글은 찾기 어렵다.
블로그·뉴스레터를 하는 사람에게는 ‘AI 답변이 내 유입을 얼마나 가져가나’가 가장 가까운 질문이다. 아래 환산기로 대략을 볼 수 있다.월 방문 수 가운데 검색에서 오는 몫에 클릭 감소율을 그대로 적용하는 단순 계산이다. 기본값 90%는 404미디어가 요약한 MS 측정(‘빙에서 90% 넘게 급감’)을 쓴 것이다.
AI 답변이 검색 결과를 완전히 대신한다고 가정한 추정치다. 실제로는 검색 엔진·주제·AI 답변 노출 빈도에 따라 크게 다르고, 직접 방문·SNS 유입은 줄지 않는다고 봤다. 수익 계산은 방문 수에 비례한다고 단순화했다.
확인된 날짜만 담았다. 레딧 순위는 트렌드 수집 시점 기준이다.