"공유지의 비극은 어디서든 가능하다" 챗GPT와 LLM의 어두운 미래

기술 세계에서는 모두가 결국 기생 생물이다. 드루팔을 만든 드리스 보이타르트가 몇 년 전에 말했듯이 사람은 모두 만드는 사람(maker)보다는 취하는 사람(taker)에 가깝다. 보이타르트는 오픈소스 커뮤니티의 일반적인 관행을 두고 “취하는 사람은 자신이 이익을 취한 오픈소스 프로젝트에 유의미한 기여로 갚지 않고 의존하는 프로젝트에 해를 끼친다"라고 말했다. 가장 열정적인 오픈소스 기여자라 해도 기여하는 것보다 취하는 것이 더 많을 수밖에 없다.
 
기생적 경향은 다른 이의 콘텐츠에 의존하는 구글, 페이스북, 트위터에서도 드러났지만, 현재 생성형 AI에서 훨씬 더 선명하게 나타난다. 소스그래프(Sourcegraph) 개발자인 스티브 예게는 “LLM은 소셜, 모바일 또는 클라우드 이후의 가장 큰 변화일 뿐만 아니라, 월드 와이드 웹 이후의 가장 큰 변화”라고 주장했다. 그 말이 맞을 수도 있지만, 대규모 언어 모델(LLM)은 근본 속성이 기생적이다. 다른 사람의 코드 저장소(깃허브), 기술적 질문에 대한 답(스택 오버플로우), 문헌 등에서 정보를 긁어오는 방식에 의존하기 때문이다. 

오픈소스에서 그랬듯 콘텐츠를 만들고 모아서 배급하는 쪽에서는 콘텐츠에 대한 LLM 접근을 차단하기 시작했다. 예를 들어 와이어드(Wired)의 보도에 따르면 사이트 트래픽 감소를 겪고 있는 스택 오버플로우는 레딧과 마찬가지로 LLM 제작자에게 LLM 학습에 스택 오버플로우 데이터를 사용하려면 정당하게 돈을 내라고 요구하고 있다. 오픈소스에서 벌어졌던 라이선스 전쟁, 그리고 뉴스 발행사가 구글과 페이스북을 막기 위해 구축했던 페이월을 연상시키는 과감한 조치다. 하지만 정말 효과가 있을까?