내 영상이 AI 학습에 쓰일까? 약관 읽는 법

내 영상이 AI 학습에 쓰일까요? 도구, 사용 중인 요금제, 사용한 기능, 계정 설정에 따라 다르며, 확실한 답은 제조사의 약관 안에만 있습니다. 세 가지를 찾아보십시오. 업로드하거나 처리한 콘텐츠를 제품이나 모델의 "개선"에 쓸 수 있는지, 그것이 기본으로 켜져 있는지, 그리고 끄는 설정이 어디에 있는지입니다. Mac 밖으로 한 번도 나가지 않은 영상은 누구의 학습에도 쓰일 수 없으므로, 가장 안전한 작업 방식은 처리가 로컬에 머무는 방식입니다.

이 가이드는 약관을 읽는 방법, 흔한 표현이 보통 무엇을 뜻하는지, 제조사가 허용하는 경우 학습을 끄는 방법, 그리고 이 질문 자체를 피할 수 있는 작업의 종류를 차례로 다룹니다.

답이 단순한 예나 아니오가 아닌 이유

AI 기능을 제공하는 소프트웨어 회사에는 실제 데이터를 원할 이유가 있습니다. 예시가 많을수록 모델이 좋아지기 때문입니다. 동시에 데이터를 함부로 가져가지 말아야 할 강한 이유도 있습니다. 전문가 고객은 NDA, 공개 일정, 개인정보 보호법 아래에서 일하기 때문입니다. 그 결과는 제각각인 규칙입니다.

• 요금제마다 다를 수 있습니다. 비즈니스, 팀, 엔터프라이즈 계약에는 개인 요금제보다 강한 데이터 약속이 들어 있기도 합니다. 실제로 쓰는 계정에 어떤 약관이 적용되는지 확인하십시오.
• 기능마다 다를 수 있습니다. 데스크톱 편집 프로그램은 작업 대부분을 로컬에서 처리하더라도, 생성 기능이나 어시스턴트 채팅 같은 클라우드 기능 하나가 자체 규칙에 따라 미디어나 프롬프트를 서버로 보낼 수 있습니다.
• 저장 위치마다 다를 수 있습니다. 제조사의 클라우드 저장소에 올린 파일, 공유 리뷰 링크, 스톡 기여 프로그램은 로컬 프로젝트에 남아 있는 파일과 다른 조항의 적용을 받을 수 있습니다.
• 시간이 지나면 바뀝니다. 약관은 업데이트되며, AI 관련 조항은 가장 자주 개정되는 부분 중 하나입니다. 작년에 읽은 정책이 지금 유효한 정책이 아닐 수 있습니다.

그러니 쓸모 있는 질문은 더 좁습니다. 이 계정, 이 기능, 이 저장 위치에서, 오늘 기준으로, 내 콘텐츠가 모델 학습이나 개선에 쓰일 수 있는가?

어디를 봐야 할까

제조사는 관련 문구를 보통 여러 문서에 나눠 둡니다. 각 문서를 열고 처음부터 끝까지 읽기보다는 검색하십시오.

1. 이용약관 또는 일반 약관. 콘텐츠에 대해 여러분이 부여하는 라이선스가 정의되는 곳입니다.
2. 개인정보 처리방침. 개인 데이터를 설명하며, 영상에 나오는 사람들과 그들이 한 말의 트랜스크립트가 포함될 수 있습니다.
3. AI 또는 생성형 기능 페이지. 요즘은 많은 제조사가 AI 기능에 대한 별도의 FAQ나 정책을 공개합니다. 가장 명확한 정보원인 경우가 많습니다.
4. 제품별 약관. 클라우드 저장소, 협업, 스톡 프로그램에는 별도의 약관이 있을 수 있습니다.
5. 계정 개인정보 설정. 실제 스위치가 있다면 법률 문서가 아니라 여기에 있습니다.

각 문서를 읽은 날짜를 적어 두십시오. 프로젝트가 그 답에 달려 있다면 사본이나 PDF를 프로젝트 서류와 함께 보관하십시오.

중요한 단어들

각 문서에서 다음 단어를 검색하고, 검색될 때마다 그 주변 문장을 끝까지 읽으십시오. 영어 약관에서는 원문 단어로 검색하십시오.

• "학습", "트레이닝", "머신러닝", "모델"(train, training, machine learning, model). 직접적인 언급입니다. 콘텐츠가 사용된다인지, 사용될 수 있다인지, 사용되지 않는다인지 확인하십시오.
• "서비스 개선" 또는 "새 기능 개발"(improve our services, develop new features). "학습"이라는 단어가 한 번도 나오지 않아도 모델 개선을 포함할 수 있는 넓은 표현입니다. 근처에 AI 학습을 좁히거나 제외하는 문장이 있는지 찾으십시오.
• "콘텐츠 분석" 또는 "콘텐츠를 분석"(content analysis, analyse your content). 아래에서 자세히 다룹니다.
• "라이선스", "전 세계", "로열티 없음"(licence, worldwide, royalty-free). 대부분의 서비스는 파일을 보관하고 처리하기 위해 라이선스가 필요합니다. 그 라이선스가 무엇을 위한 것인지 확인하십시오. 서비스 운영만을 위한 것인지, 제품 개발까지 포함하는지.
• "집계", "비식별화", "익명화"(aggregated, de-identified, anonymised). 제조사가 여러분과 연결되지 않도록 만든 형태로 데이터를 쓸 수 있다는 뜻입니다. 영상이라면 한 프레임을 비식별화한다는 것이 실제로 어떤 모습일지 생각해 보십시오.
• "옵트아웃", "옵트인", "설정"(opt out, opt in, settings). 선택권이 있는지, 기본값이 어느 쪽인지 알려 줍니다.
• "사람의 검토"(human review). 품질이나 안전 확인 등을 위해 직원이 콘텐츠를 볼 수 있는지 여부입니다.
• "제3자" 또는 "수탁자"(third party, subprocessor). 다른 회사의 모델이 요청을 처리하는지, 그 회사의 약관이 무언가를 더하는지 여부입니다.

콘텐츠가 "생성형 AI 모델 학습에 사용되지 않는다"는 조항과 "어떤 머신러닝에도 사용되지 않는다"는 조항은 같지 않습니다. 정확한 범위를 읽으십시오.

콘텐츠 분석이 보통 뜻하는 것

"콘텐츠 분석"은 소프트웨어 약관에서 가장 많이 오해받는 표현 중 하나입니다. 일반적으로 제조사 시스템이 여러분의 파일을 자동으로 처리하는 것을 말합니다. 여기에는 꽤 다른 여러 가지가 포함될 수 있습니다.

• 요청한 기능의 실행. 클립 받아쓰기, 장면 감지, 사진 태그 지정도 기술적으로는 콘텐츠 분석입니다.
• 안전 및 악용 점검. 보관된 파일에 불법 자료나 약관 위반이 있는지 검사하는 것입니다.
• 제품 개선. 콘텐츠의 패턴을 기능을 만들거나 조정하는 데 쓰는 것으로, 일부 정책에서는 머신러닝이 포함될 수 있습니다.

이 표현은 범위가 너무 넓어서 그것만으로는 어느 쪽의 증거도 되지 않습니다. 정책이 분석을 무엇을 위해 한다고 말하는지, 제조사 클라우드에 저장된 파일에만 적용되는지 로컬 파일에도 적용되는지, 개선 목적을 끌 수 있는지 살펴보십시오. 문구를 읽어도 확신이 서지 않으면 내 사용 방식이 어느 범주에 해당하는지 제조사의 지원팀이나 영업팀에 서면으로 문의하고, 답변을 보관하십시오.

가능한 경우 학습을 끄는 방법

제조사가 선택권을 제공한다면 단계는 대체로 비슷합니다.

1. 웹에서 로그인하고 계정, 개인정보, 데이터 설정 페이지를 엽니다. 이런 스위치는 데스크톱 앱 안에 없는 경우가 많습니다.
2. 다음과 같은 문구를 찾습니다. "콘텐츠 분석", "제품 개선", "개선에 도움", "내 데이터를 학습에 사용", "머신러닝" 등.
3. 끄고, 날짜가 보이도록 스크린샷을 찍어 둡니다.
4. 모든 계정에서 반복합니다. 관리자가 정책을 강제하지 않는 한 팀원, 프리랜서, 어시스턴트는 각자 자기 설정을 가지고 있습니다.
5. 팀 또는 조직 설정을 확인합니다. 비즈니스 요금제에서는 관리자가 이를 한 번에 설정할 수 있는 경우가 있으며, 모든 사람에게 부탁하는 것보다 확실합니다.
6. 큰 업데이트 이후나 제조사가 약관 변경 이메일을 보냈을 때 다시 확인합니다.

옵트아웃은 일반적으로 그 이후부터 적용됩니다. 이미 처리된 데이터에 영향을 주는지는 약관에 나와 있을 수도, 없을 수도 있으니 그 부분도 읽거나 문의하십시오.

영상을 절대 노출하지 않는 작업 방식

영상을 학습에서 지키는 가장 확실한 방법은 다른 사람의 시스템에 넣지 않는 것입니다. 그렇다고 AI를 피하라는 뜻은 아닙니다. 지금은 유용한 작업 상당수가 컴퓨터 자체에서 실행되기 때문입니다.

• 편집과 렌더링을 로컬에서 하십시오. 프로젝트 파일과 미디어는 자신의 드라이브에 두고, 클라우드 동기화는 기본값이 아니라 특정 프로젝트를 위한 의도적인 선택으로 다루십시오.
• 민감한 자료에는 온디바이스 AI를 선택하십시오. 받아쓰기, 자막, 검색, 얼굴 흐림, 노이즈 제거는 현재 여러 편집 프로그램에서 로컬로 실행될 수 있습니다. AI 영상 편집은 내 영상을 업로드할까?에서 설명한 대로 네트워크를 끈 상태로 각 기능을 테스트하십시오.
• 의도적으로 공유하십시오. 리뷰용 사본은 약관을 읽어 본 경로로 보내고, 미공개 작업은 워터마크를 넣거나 보내는 범위를 제한하십시오.
• 생성형 클라우드 도구는 공개해도 되는 자료에만 쓰십시오. 업로드가 필수인 기능에는 프로젝트 밖에서 보여도 괜찮은 영상만 넣으십시오.
• 크래시 리포트와 진단 정보를 확인하십시오. 파일 이름이나 경로가 포함될 수 있습니다. 보내기 전에 검토하거나 가릴 수 있는 방법을 찾으십시오.

기밀한 주제를 다루는 영화에서 로컬 처리가 왜 중요한지에 대한 더 넓은 이야기는 온디바이스 AI 영상 편집과 개인정보를 참고하십시오.

cinemaOS의 위치

cinemaOS는 Apple silicon용 Mac 네이티브 편집 프로그램이며, AI 기능은 Mac에서 실행되도록 설계되었습니다. 프로젝트는 자신의 드라이브에 있는 로컬 우선 .mntm 파일입니다.

온디바이스 어시스턴트인 J.A.R.E.D.는 한 문장으로 설명한 룩 같은 변경을 제안하며, Always ask가 켜져 있으면 승인하기 전까지 아무것도 적용되지 않습니다. 생성 크레딧은 없습니다.

받아쓰기, 자막 생성, 로컬 자막 번역은 Mac에서 실행됩니다. 오프라인 자막 튜토리얼은 Wi-Fi를 끈 상태로 자막을 프랑스어로 번역하므로, 로컬 처리 주장을 직접 확인하는 빠른 방법입니다.

한계도 밝혀 둘 만합니다. cinemaOS는 립싱크를 하지 않고, Premiere Pro 프로젝트 파일을 직접 열지 않으며, After Effects를 완전히 대체하지도 않습니다. 현재는 Mac 전용이며 Windows 버전은 2027년 11월로 계획되어 있습니다. 그리고 다른 모든 제조사와 마찬가지로, 믿기보다는 테스트해 봐야 합니다. 오프라인 테스트는 다른 모든 프로그램과 똑같이 cinemaOS에도 적용됩니다.

FAQ

옵트아웃하면 예전 영상이 학습 데이터에서 삭제되나요?

꼭 그렇지는 않습니다. 옵트아웃은 보통 끈 시점부터 적용됩니다. 이전 데이터가 제외되거나 삭제되는지는 제조사 약관에 따라 다르므로, 해당 부분을 읽거나 지원팀에 서면으로 문의하십시오.

로컬 데스크톱 편집 프로그램도 학습을 위해 영상을 보내나요?

편집 자체는 컴퓨터에서 실행되지만, 개별 클라우드 기능, 클라우드 저장소, 일부 진단 정보는 콘텐츠를 다른 곳으로 보낼 수 있습니다. 네트워크를 끈 상태로 각 기능을 확인하고, 연결이 필요한 기능은 약관을 읽으십시오.

클라이언트가 자기 영상이 AI 학습에 쓰이는지 물으면 뭐라고 답해야 하나요?

어떤 도구가 영상을 다뤘는지, 어떤 기능이 로컬에서 실행됐는지, 어떤 학습 설정을 확인했는지를 날짜와 함께 알려 주십시오. 짧은 서면 메모는 일반적인 약속보다 대개 더 안심이 되며, 도구가 약관을 바꾸면 갱신할 수 있는 기록이 됩니다.