짝퉁 잡는 AI, 모르고 쓰면 독 된다 [긱스]

이 기사는 프리미엄 스타트업 미디어 플랫폼 한경 긱스에 게재된 기사입니다.

챗 GPT가 촉발한 인공지능(AI) 열풍이 뜨겁습니다. 이보다 앞서 AI가 꾸준히 영향력을 늘려온 의외의 분야 있습니다. ‘짝퉁’ 상품 잡아내기 입니다. 이미 글로벌에선 아마존, 앤트러피 등의 업체가 AI로 가품을 잡아내는 시스템을 만드는 등 서비스가 늘고 있습니다. 가품과의 전쟁이 현재도 이어지고 있는 가운데, 관련 스타트업을 창업한 이인섭 마크비전 대표가 지식재산권(IP) 보호 AI를 제대로 활용하는 법에 대해 한경 긱스(Geeks)에 글을 보내왔습니다. 핵심은 “솔루션 제공 기업의 AI 모델을 ‘제대로’ 알고 쓰라”는 것입니다.

최근 기업 간 ‘초격차’ 확보 경쟁이 치열하다. 우수한 제품을 출시하고, 고객과의 접점을 확대하는 등 기업들은 매출과 수익을 증대하며 성장을 거듭하기 위해 막대한 인적, 물적 리소스를 투입한다. 따라서 브랜드의 제품이나 콘텐츠를 누군가 그대로 복제해 불법적인 이익을 편취한다면 기업은 막대한 손해를 입게 된다.

디지털 전환이 가속화됨에 따라 오늘날 많은 브랜드는 온라인상에서 벌어지는 지식재산권(IP) 침해를 직면하게 된다. 이미지와 평판을 보전하기 위해서는 적극적으로 대책을 마련할 필요가 있다. 특히나 반복 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 만드는 체계적인 대응 시스템을 구축하는 것이 필수다. 방대한 온라인 환경 전반을 모니터링하는 것은 물론, 신속하게 IP 도용 여부를 인지하고 위조 상품 혹은 불법콘텐츠를 제거해야 하기 때문이다.

외부판매자 유통으로 위조 쉬워졌다

온라인상에서 벌어지는 위조 상품, 불법복제물 유통 등 IP 침해 문제는 나날이 심각해지고 있다. 실제 위조 상품이 글로벌 경제에 연간 5000억 달러(약 628조5500억원) 이상의 손실을 초래하는 것으로 추정된다. 전 세계 무역량의 약 3.3%에 해당하는 규모다.

디지털 인프라의 저변이 확대되고 이커머스가 폭발적으로 성장하면서, 누구나 손쉽게 웹사이트를 생성하거나 아마존과 같은 이커머스 플랫폼을 통해 제품을 판매할 수 있게 됐다. 지난해 2분기 온라인을 통해 거래된 상품의 약 57%는 ‘외부판매자(Third-Party Seller)’를 통해 유통된 것으로 나타났다. 위조 범죄가 보다 쉽게 일어날 수 있는 환경이 조성된 것이다. 악성 판매자들은 지금도 온라인 환경 안에서 진품의 로고, 상품명 등을 그대로 복제함으로써 소비자들을 현혹하고 있다.

기업이 당면한 위조 상품 유통 범죄는 단순한 문제가 아니다. 고객들에게 금전적인 피해를 줄 뿐만 아니라, 브랜드 평판과 신뢰도를 크게 훼손할 수 있기 때문이다. 일반적으로 위조 상품은 안전 규정을 준수하지 않은 채 값싼 재료를 활용해 제작되는 경우가 대부분인 만큼, 소비자의 안전까지 위협한다.

대부분의 기업들이 이 같은 문제의 심각성을 인식했음에도 불구하고, 위조 상품으로 인한 피해 규모를 가늠하기조차 쉽지 않은 것이 현실이다. 마크비전이 자체적으로 실시한 ‘IP 보호 실태 조사’에 따르면 전체 조직 중 약 40%가 해외 마켓플레이스 및 웹사이트에서 유통되는 위조 상품을 찾아내는 것이 가장 어렵다고 답했으며, 26%가량의 기업들은 위조품 유통 현황을 확인할 모니터링 인력 확보에 제일 큰 어려움을 겪고 있다고 말했다.

막대한 시간과 노력을 들여 수작업을 통해 글로벌 이커머스 플랫폼에서 일일이 상품을 검색하여 온라인상의 IP 침해 현황을 정확하게 파악하는 것은 불가능에 가깝다. 특히 지식재산권에 관한 전문 지식이나 관련 인력 등 내부 리소스가 충분하지 않은 경우에는 어떻게 문제를 풀어내야 할까?

흐릿한 로고까지 잡는 '디테일 AI'

해답은 인공지능(AI)에 있다. 수동 모니터링은 한계가 있다. IP 보호를 위해 본격적인 노력을 기울이고 있는 브랜드들은 온라인 위조상품 유통 현황을 진단하고 불법적인 이익을 얻으려는 배후 세력들을 찾아야 한다. 이들은 다음과 같은 이유로 AI를 활용할 수밖에 없다.

먼저 방대한 모니터링 영역을 커버하기 위함이다. 이커머스 플랫폼 중심의 온라인 IP 침해 건수는 기본적으로 수백만 건 이상인 경우가 많다. 모든 가품 유통 현황을 파악하기 위해서는 수천 개가 넘는 마켓플레이스의 데이터를 전부 스크랩하고 캡처해, 위변조 내역을 확인한 이후에 이를 삭제 조치해야 한다. AI를 통해 이 과정을 모두 자동화할 수 있다. AI 기반 이미지 인식 기술을 활용하면 글로벌 이커머스에서 수백만 개의 리스트를 검색하여 유사한 제품을 브랜드의 정품과 비교해 위조상품 탐지가 가능하다.

둘째, 보다 디테일한 부분까지 판단할 수 있기 때문이다. 딥러닝 기술이 적용된 AI는 흐릿하거나 가려진 로고도 감지할 수 있어, 상표권 도용 시도를 정확하고 빠르게 파악한다. 또한 ‘머신러닝 기반 의미분석(Semantic Analysis)’을 활용한 텍스트 인식 기술을 통해 제목, 설명, 가격 및 고객 리뷰 등 메타데이터를 분석하여 빠른 속도로 위변조 여부 확인이 가능하다. 또한 머신러닝 기술의 특성상 각각의 모니터링 주기마다 학습을 반복하게 되고, 탐지 정확도는 지속해서 향상된다.

마지막으로 각기 다른 신고 프로세스에 유연한 대응이 가능해서다. 이커머스마다 고유한 신고서 제출 양식이 있다. 온라인 환경에서 위조 상품을 확실하게 삭제하기 위해서 마켓플레이스별로 상이한 신고 절차를 매번 별도로 수행해야 하며, 대개 해당 업무 과정에 많은 시간이 소요된다. AI 기술로 이를 자동화하는 것도 가능하다. 사전에 설정해 놓은 규칙을 기반으로 자동 신고 접수를 진행하는 경우, 업무 시간이 대폭 단축되는 것은 물론 가품 제거 성공률도 크게 높아진다.

기술 역할 관건…AI '유효성 판단' 필수

많은 기업들이 AI 활용의 필요성을 절감하고 있으나 대부분 고도화된 AI 기술을 내재화하고 있지 않다. 온라인상의 위조 상품, 불법콘텐츠 유통 등 IP 침해 문제를 해결하기 위해 솔루션 도입을 고려해야 하는 상황이다. 그러나 무분별한 도입은 독이 될 수 있다. 거의 모든 산업 분야에서 AI 활용이 보편화됨에 따라, 일부 업체들이 마케팅 효과 확보 차원에서 기존 소프트웨어에 AI 기술을 형식적으로 탑재하는 경우가 더러 있다. 따라서 AI 솔루션을 활용해 실질적인 IP 보호 효과를 얻기 위해서 기술의 유효성을 판단하는 몇 가지 기준점들을 알아 둘 필요가 있다.

먼저, AI 모델이 구체적으로 어디에 적용되었는지를 알아야 한다. 솔루션 제공 기업이 어떤 모델을 사용 중인지, 해당 모델이 정확히 무엇을 수행하는지 미리 확인해야 한다. 정품과 가품 구분할 수 있는 이미지 인식 기술이 사용되었는지, 의미분석이 활용된 텍스트 인식이 가능한지 등 기술을 도입하기 이전에 다양한 각도로 문의해 보는 것이 좋다.

더불어, 소프트웨어 기업의 자체적인 개발 역량도 확인할 필요가 있다. 우선 AI 모델을 직접 구축했는지 여부와, 이를 지속해서 개선할 수 있는지 파악해야 한다. 개별 수요 충족을 위한 AI 모델 맞춤화가 가능한지 확인하는 것도 중요하다. AI 모델을 아웃소싱해 활용하고 있다면 IP를 전방위적으로 보호하기 위한 기능의 대부분을 제공하지 못할 확률이 높다.

마지막으로 AI 모델이 꾸준히 진화하고 있는지 따져봐야 한다. 머신러닝 기반 시스템이 제대로 구축된 경우 브랜드 관련 데이터를 더 많이 축적할수록, 보다 정확도 높은 모니터링 결과를 제공할 것이다. 수집된 데이터를 통해 자동화된 형태로 자체적인 성능을 향상할 수 있는지는 AI 모델을 평가하는 데 있어 매우 중요한 요소다.

AI의 활용성은 이미 증명됐다. AI가 최초로 등장했을 당시 만연했던 막연한 두려움은 더 이상 존재하지 않는다. 오늘날 AI를 통해 생물학계의 난제였던 단백질 접힘 구조를 예측하는 것을 넘어 새로운 단백질을 디자인할 수 있게 됐다. 지난해 등장한 챗 GPT는 미국 미네소타대 로스쿨 시험인 헌법과 세금 및 불법행위 등을 포함한 내용의 에세이 작성 테스트에선 합격점을 받는 등 기대 이상의 두각을 나타내고 있다.

인간의 인식 능력을 뛰어넘어 반복적인 작업의 효율을 극대화하는 과정에 AI가 필요하다는 것은 객관적인 사실이다. 브랜드를 보호하는 것은 물론, 나아가 위조 상품 유통망을 제거하고 IP를 종합적으로 보호하면서 미래를 대비하고자 한다면 지금 AI를 도입해야 할 때다.

이인섭 마크비전 대표
△미 하버드대 경제학 학사
△미 하버드대 로스쿨 법학박사
△독일중앙은행(분데스방크) 근무
△맥킨지 컨설턴트(프랑크푸르트)