2025년 9월 28일·7분
에마드 모스탁과 오픈소스 생성형 AI의 바이럴 여정
Emad Mostaque와 Stability AI가 오픈소스 생성형 AI(특히 Stable Diffusion)를 어떻게 대중화했는지—확산을 촉발한 요인과 그로 인한 논쟁을 설명합니다.
Emad Mostaque와 Stability AI가 오픈소스 생성형 AI(특히 Stable Diffusion)를 어떻게 대중화했는지—확산을 촉발한 요인과 그로 인한 논쟁을 설명합니다.
Emad Mostaque의 이름은 오픈 웨이트 생성형 AI의 가장 폭발적인 장면과 긴밀하게 연결되었다: Stable Diffusion의 공개와 그에 따른 창작, 툴링, 논쟁의 물결. 그가 이 기술의 유일한 발명가는 아니었다—기초 연구 커뮤니티는 한 사람보다 훨씬 크다—하지만 그는 강력한 생성 모델은 단일 기업의 인터페이스 뒤에 감춰져 있어서는 안 된다는 특정 아이디어의 가시적 대변인이 되었다.
여기서 “바이럴”은 단일 헤드라인이나 소셜 미디어의 한 순간을 의미하지 않는다. 현실에서 관찰할 수 있는 패턴이다:
릴리스가 이 네 가지를 모두 촉발하면, 그것은 더 이상 “모델 하나”가 아니라 운동처럼 행동하기 시작한다.
오픈 릴리스는 학습을 가속하고 새로운 창작을 열 수 있다. 그러나 오용을 증가시키고 저작권 갈등을 심화시키며 안전과 지원 부담을 원치 않는 커뮤니티에 떠넘길 수도 있다. Mostaque의 공개적 옹호는 그 긴장의 상징이 되었고—접근을 원하는 빌더들로부터 찬사를 받는가 하면 해악과 책임 문제를 우려하는 이들로부터 비판을 받았다.
이 글은 Stable Diffusion이 어떻게 작동하는지(수학 없이), 오픈 접근이 어떻게 창작자 생태계를 촉발했는지, 왜 논란이 따랐는지, 그리고 실제 프로젝트에서 도구를 선택할 때 “오픈 대 폐쇄”가 실제로 무엇을 의미하는지를 분해한다. 끝까지 읽으면 바이럴 물결을 실용적으로 해석하고 어떤 유형의 생성형 AI 전략이 당신에게 적합한지 결정할 수 있을 것이다.
Stable Diffusion이 돌파하기 전에도 생성형 AI는 이미 흥미로웠지만 동시에 문이 잠긴 느낌이었다. 대부분의 사람은 웨이트리스트, 제한된 베타, 혹은 다듬어진 데모를 통해 이미지 생성을 경험했다. 연구소, 자금이 풍부한 스타트업, 혹은 접근 권한을 가진 개발자가 아니라면 대부분 구경만 하는 쪽이었다.
폐쇄형 API 모델은 카운터 뒤의 강력한 기계와 같다: 요청을 보내면 결과를 받고, 제공자가 가격, 규칙, 속도 제한, 허용 범위를 정한다. 그 접근 방식은 더 안전하고 단순할 수 있지만 실험은 누군가의 경계에 의해 형성된다.
오픈 웨이트 또는 다운로드 가능한 릴리스는 경험을 뒤집었다. 창작자들은 자신의 하드웨어에서 모델을 실행하고, 설정을 조정하고, 포크를 시도하며, 모든 프롬프트에 대해 허가를 구하지 않고 반복할 수 있었다. 릴리스가 엄밀한 의미의 “오픈소스”가 아니더라도 웨이트를 이용할 수 있다는 사실은 API에서는 잘 느껴지지 않는 소유감과 주체성을 만들어준다.
창작자 커뮤니티에게 경제성은 별것이 아니었다—그것이 이야기였다. API 가격과 할당량은 조용히 놀이를 억제할 수 있다: 50번의 변형을 시도하거나 틈새 스타일을 탐구하거나 이상한 사이드 프로젝트를 만들고 싶을 때마다 실행마다 비용이 발생하면 주저하게 된다.
다운로드 가능한 모델로 실험은 다시 취미가 되었다. 사람들은 프롬프트를 교환하고, 설정을 비교하고, 체크포인트 파일을 공유하며 실습을 통해 배웠다. 그 실습 루프는 “AI 이미지 생성”을 제품에서 실천으로 바꿨다.
생성물은 본질적으로 공유 가능했다: 한 장의 이미지가 호기심, 논쟁, 모방을 촉발할 수 있었다. 트위터, 레딧, 디스코드 서버, 창작자 포럼들이 기술과 결과를 배포하는 채널이 되었다. 모델이 확산된 이유는 단지 강력했기 때문만이 아니라—커뮤니티가 리믹스하고 자랑하며 빠르게 서로를 개선할 수 있었기 때문이다.
Stable Diffusion은 텍스트-투-이미지 생성기다: “일몰의 눈 덮인 산속 아늑한 통나무집” 같은 프롬프트를 입력하면 해당 설명에 맞는 이미지를 만들어낸다.
거대한 수의 이미지와 캡션 쌍에서 패턴을 학습한 시스템이라고 생각하라. 학습 중 모델은 간단한 게임을 연습한다: 선명한 이미지를 시각적 ‘노이즈’로 뒤섞은 뒤, 그 노이즈를 단계별로 제거해 이미지가 다시 선명해지도록 학습한다.
사용할 때는 노이즈(기본적으로 TV 잡음)에서 시작한다. 프롬프트가 정리 과정을 안내해 잡음이 점차 설명에 맞는 것으로 바뀐다. 이는 특정 이미지를 “복사”하는 것이 아니라 학습한 시각적 패턴—색채, 구도, 질감, 스타일—을 따라 텍스트로 유도된 새로운 이미지를 생성하는 것이다.
사람들은 이 용어들을 느슨하게 사용하므로 구분하는 것이 도움이 된다:
Stable Diffusion이 빠르게 퍼진 이유는 특별한 초대장이나 큰 기업 계정이 필요 없었기 때문이다. 많은 사람이 다음을 할 수 있었다:
초기 결과는 완벽할 필요가 없었다. 생성이 빠르면 반복이 가능해진다: 프롬프트를 바꾸고, 스타일을 조정하고, 새로운 시드를 시도해 몇 분 안에 베스트 결과를 공유할 수 있다. 그 속도—그리고 밈, 컨셉 아트, 썸네일, 프로토타입에 충분한 품질—가 실험을 지속 가능하게 하고 공유를 쉽게 만들었다.
Emad Mostaque는 Stability AI를 도와 연구를 자금 지원하고 작업을 패키징해 창작자들이 즉시 써볼 수 있도록 배포하는 데 중요한 역할을 했기 때문에 Stable Diffusion의 초기 바이럴 상승과 밀접히 연관된다.
공개적 역할은 중요하다. 모델이 새로울 때 대부분 사람들은 논문을 읽거나 연구 저장소를 추적하지 않는다. 그들은 내러티브를 따른다: 명확한 데모, 간단한 설명, 작동하는 링크, 공개적으로 질문에 답하는 리더. Mostaque는 인터뷰, 소셜 포스트, 커뮤니티 참여 등 ‘정문’ 역할을 자주 했고, 많은 다른 사람들이 ‘엔진룸’ 역할—모델 연구, 데이터셋 구성, 학습 인프라, 평가, 릴리스를 사용 가능하게 만든 오픈소스 툴링—을 수행했다.
Stability AI의 초기 모멘텀은 단지 모델 품질 때문만은 아니었다. 프로젝트가 빠르게 접근 가능하게 느껴지게 만든 요소들이 있었다:
동시에, ‘가장 가시적’이라는 사실을 ‘유일한 창시자’로 혼동하지 않는 것이 중요하다. Stable Diffusion의 성공은 광범위한 생태계의 결과다: 학계 연구 그룹(특히 CompVis), LAION 같은 데이터셋 노력, 오픈소스 개발자, 앱·인터페이스·통합을 만든 파트너들이 함께 이뤄낸 것이다.
명확한 공개 스토리텔링과 오픈 릴리스, 준비된 커뮤니티가 결합된 이 궤적은 모델이 운동으로 바뀐 방식의 큰 부분을 설명한다.
오픈 릴리스는 단지 “도구를 공유”하는 것을 넘어선다. 누가 참여할 수 있는지, 그리고 아이디어가 얼마나 빨리 퍼지는지를 바꾼다. Stable Diffusion의 웨이트를 다운로드해 단일 회사의 앱 밖에서 실행할 수 있게 되자, 모델은 방문하는 제품이 아니라 사람들이 복제하고, 조정하고, 전달할 수 있는 무언가가 되었다.
오픈 웨이트가 있으면 창작자들은 고정된 인터페이스나 좁은 기능 집합에 묶이지 않는다. 그들은:
그 권한 없는 ‘포커빌리티(forkability)’가 연료다: 각 개선은 시연만 아닌 재배포될 수 있다.
몇 가지 반복 가능한 루프가 모멘텀을 만들었다:
개발자가 모델을 직접 통합할 수 있게 되자 데스크톱 앱, 웹 UI, 포토샵 플러그인, 디스코드 봇, 자동화 도구 등 어디에나 등장했다. 각 통합은 새로운 진입점이 되었고—각 진입점은 연구 데모를 설치하지 않을 사용자들을 데려왔다.
오픈 릴리스는 “허가를 구할 필요”를 줄여준다. 교사는 과제를 설계할 수 있고, 취미인은 집에서 실험할 수 있으며, 스타트업은 접근 협상 없이 프로토타입을 만들 수 있다. 광범위한 참여 기반은 단발성 밈이 아니라 지속적인 운동으로 만드는 요소다.
웨이트가 공개되자 모델은 “읽는 것”에서 “쓰는 것”이 되었다—수십 가지 방식으로. 가장 눈에 띄는 변화는 단순히 더 나은 이미지가 아니라 이미지 생성을 다양한 창작자들이 접근할 수 있게 만든 툴의 급증이었다.
생태계는 실용적 범주로 분화되었다:
기본 모델을 재능 있는 다목적 일러스트레이터로 생각하라. 파인튜닝은 그 일러스트레이터에게 특정 수련 과정을 주는 것과 같다: 한 스타일의 예시(예: ‘브랜드 제품 사진’ 또는 ‘특정 만화 스타일’)를 큐레이션해 반복적으로 보여주면 모델은 그 스타일을 안정적으로 그리게 된다. 커스텀 모델은 결과물로, 여전히 광범위하게 그리는 능력을 유지하면서 특정 틈새에 강한 성향을 보인다.
진짜 사회적 엔진은 워크플로 공유였다: “일관된 캐릭터를 만드는 과정은 이렇다”, “시네마틱 라이팅을 얻는 방법은 이렇다”, “반복 가능한 제품 목업 파이프라인은 이렇다.” 사람들은 단순히 Stable Diffusion 주변에 모인 것이 아니라 이를 어떻게 사용하는지에 모였다.
커뮤니티 기여는 또한 실용적 공백을 빠르게 메웠다: 단계별 가이드, 큐레이션된 데이터셋, 모델 카드와 문서화, 그리고 오용을 줄이려는 초기 안전 필터와 콘텐츠 모더레이션 도구들.
오픈 릴리스는 AI로 이미지를 만드는 데 필요한 ‘허가 장벽’을 낮췄다. 아티스트, 디자이너, 교육자, 소규모 팀은 엔터프라이즈 예산이나 특별한 파트너십 없이 실험할 수 있었다. 그 접근성은 중요했다: 사람들은 아이디어를 빠르게 시험하고 실습을 통해 배우며 자신의 스타일에 맞는 개인 워크플로를 구축했다.
많은 창작자에게 Stable Diffusion 스타일 도구는 빠른 스케치 파트너가 되었다. 공예를 대체하는 대신, 최종 작품에 시간 투자를 하기 전에 탐색할 수 있는 방향의 수를 늘렸다.
일반적인 이점은 다음과 같다:
모델 웨이트에 접근할 수 있었기에 커뮤니티는 비연구자도 쓸 수 있도록 UI, 프롬프트 도우미, 파인튜닝 방법, 파이프라인을 만들었다. 결과는 ‘하나의 마법 데모’가 아니라 반복 가능한 창작 작업이었다.
건강한 커뮤니티는 비공식 규칙을 만들었다: 인간 아티스트를 참조할 때 출처 표기, 생성물이라고 속이지 않기, 학습 데이터나 브랜드 자산 이용 시 허가 구하기. 간단한 습관—소스 노트 보관, 프롬프트 기록, 편집 문서화—이 협업을 원활하게 했다.
동일한 개방성은 거친 부분도 드러냈다: 아티팩트(여분의 손가락, 왜곡된 텍스트), 출력의 편향, 생성 간 일관성 부족. 전문 작업에서는 최상의 결과가 보통 선별, 반복 프롬프트, 인페인팅, 인간의 다듬기를 포함한다—단 한 번의 클릭으로 끝나지 않는다.
Stable Diffusion과 같은 오픈 릴리스는 빠르게 확산되었을 뿐 아니라 어려운 질문들을 공개적으로 드러냈다. 누구나 로컬에서 모델을 실행할 수 있게 되면 실험을 가능하게 한 동일한 자유가 해악을 가능하게 하기도 한다.
핵심 우려는 대규모 악용이다: 딥페이크 생성, 표적 괴롭힘, 비합의적 성적 이미지 등. 이런 사례들은 추상적 엣지케이스가 아니다—오픈 웨이트 모델은 특히 설치하기 쉬운 UI와 프롬프트 공유 커뮤니티와 결합되면 악한 행위자에게 마찰을 줄여준다.
동시에 합법적 사용도 표면상 유사해 보일 수 있다(예: 패러디, 팬아트, 정치 풍자). 그 모호성은 “무엇을 허용해야 하는가?”라는 질문을 복잡하게 만들었고, 피해가 널리 배포된 소프트웨어로 가능해졌을 때 누가 책임지는가에 대한 신뢰 문제를 공론화했다.
저작권 논쟁은 두 번째 주요 쟁점이 되었다. 비판자들은 대량의 인터넷 데이터셋에 저작권 있는 작품이 허가 없이 포함될 수 있고, 출력이 살아 있는 예술가의 스타일을 충분히 닮아 모방이나 불공정 경쟁처럼 느껴질 수 있다고 주장했다.
옹호자들은 학습이 변형적일 수 있고, 모델이 이미지를 데이터베이스처럼 저장하지 않으며, 스타일이 복제와 동일하지 않다고 반박했다. 현실은 이 문제가 법적·문화적으로 계속 논쟁 중이라는 것이다. 기술적 기본을 동의하는 사람들조차 ‘공정’이 무엇인지에 대해 의견이 갈린다.
오픈소스 생성형 AI는 오래된 긴장을 날카롭게 만들었다: 개방성은 접근성, 검증성, 혁신을 향상시키지만 중앙집중적 통제를 약화시킨다. 웨이트가 공개되면 기능을 제거하는 것은 API를 업데이트할 때보다 훨씬 어렵다.
일반적인 완화 접근법들이 등장했고 각기 트레이드오프가 있다:
어떤 것도 논란을 “해결”하진 못하지만, 함께 모이면 창작 자유와 피해 감소 사이의 균형을 맞추려는 커뮤니티의 시도를 보여준다—보편적 정답이 있다는 듯이 굴지 않고.
오픈 릴리스는 대중에게는 마찰 없어 보일 수 있다: 체크포인트가 떨어지고, 저장소가 나타나고, 갑자기 누구나 이미지를 생성할 수 있게 된다. 그러나 그 순간 뒤에는 출시 당일 스레드에는 보이지 않는 의무들이 생긴다.
선도적 이미지 모델을 학습(혹은 미세조정)하려면 막대한 GPU 시간과 반복적인 평가 실행이 필요하다. 웨이트가 공개되면 컴퓨트 비용은 끝나지 않는다—팀은 여전히 다음을 위한 인프라가 필요하다:
이 지원 부담은 사용자 기반이 단일 계약 고객이 아니라 상충하는 니즈와 일정의 수천 명의 창작자, 취미인, 연구자, 사업체이기 때문에 특히 무겁다. “무료 사용”은 종종 “유지하기엔 비쌈”으로 번역된다.
오픈 웨이트 공개는 게이트키핑을 줄이지만 통제도 줄인다. 호스팅 제품에 내장된 안전 완화책(필터, 모니터링, 속도 제한)은 모델이 다운로드되면 함께 이동하지 않을 수 있다. 누구나 가드레일을 제거하거나 그 주변을 파인튜닝하거나 괴롭힘·딥페이크·비합의적 콘텐츠를 겨냥한 도구로 패키지할 수 있다.
공정성도 유사한 간극을 가진다. 오픈 접근이 학습 데이터 권리, 저작 표기, 보상 문제를 해결하지 못한다. 모델은 “오픈”일 수 있지만 여전히 논쟁 중인 데이터셋, 불균형한 권력 역학, 불분명한 라이선스를 반영할 수 있어 아티스트와 소규모 창작자들이 empowered(권한 부여)되었다기보다 노출되었다고 느낄 수 있다.
실용적 문제는 거버넌스다: 릴리스 이후 업데이트, 안전장치, 배포 규칙을 누가 결정하느냐이다.
새 취약점이 발견되면 프로젝트는:
명확한 관리자—유지보수자, 자금, 투명한 의사결정—가 없으면 커뮤니티는 각기 다른 안전 기준과 규범을 가진 포크들로 분열된다.
연구자는 재현성과 접근성을 우선할 수 있다. 아티스트는 창작 자유와 도구 다양성을 우선할 수 있다. 기업은 예측 가능성(지원, 책임 분명성, 안정적 릴리스)을 원한다. 오픈 모델은 이 세 가지 모두를 충족할 수 있지만, 동일한 기본값으로는 불가능하다. “오픈”의 숨은 비용은 그 트레이드오프를 협상하고 장기적으로 유지하기 위해 비용을 지불하는 것이다.
오픈 대 폐쇄 생성형 AI 선택은 철학적 테스트가 아니라 제품 결정이다. 올바르게 하려면 세 가지 질문부터 시작하라: 무엇을 만들고 있는가, 누가 사용할 것인가, 얼마나 많은 위험을 감수할 수 있는가?
오픈 웨이트 모델(예: Stable Diffusion 스타일)은 제어가 필요할 때 최선이다: 커스텀 파인튜닝, 오프라인 사용, 온프렘 배포, 혹은 깊은 워크플로 통합.
호스티드 API는 속도와 단순함이 필요할 때 최선이다: 예측 가능한 스케일링, 관리형 업데이트, 적은 운영 부담.
하이브리드는 실제로 자주 승리한다: 기본 신뢰성엔 API를 사용하고, 특화 모드(내부 도구, 프리미엄 커스터마이제이션, 대량 사용의 비용 관리)에 오픈 웨이트를 병행한다.
제품을 이 선택에 맞춰 구축한다면 모델 선택만큼 툴링이 중요하다. 예를 들어, Koder.ai는 채팅을 통해 웹·백엔드·모바일 앱을 생성할 수 있게 해주는 비브-코딩 플랫폼으로, 생성형 AI 워크플로를 빠르게 프로토타이핑하고 실제 애플리케이션으로 발전시키는 데 유용하다. 실전에서는 이 방식이 전통적 빌드 파이프라인에 몇 달을 투자하지 않고 “오픈 대 폐쇄” 접근(또는 하이브리드)을 시험하는 데 도움을 줄 수 있다—특히 앱이 인증, 호스팅, 커스텀 도메인, 롤백 같은 표준 제품 기능을 필요로 할 때.
이 질문 중 최소 네 가지에 답할 수 없다면, 호스티드 API로 시작해 실제 사용을 측정한 뒤 제어가 가치가 있을 때 오픈 웨이트로 확장하라.
Stable Diffusion 순간은 단순히 AI 이미지 생성을 대중화한 것뿐 아니라 기대치를 재설정했다. 오픈 웨이트가 공개된 이후 사람들은 생성형 AI를 평가할 때 ‘직접 써보는 것’이 기본 방식이 되었다. 창작자들은 모델을 다운로드하고 리믹스하고 개선 가능한 도구로 대하기 시작했고, 기업은 더 빠른 반복, 낮은 비용, 데이터가 있는 곳에서 모델을 실행할 수 있는 능력을 기대하기 시작했다.
이 변화는 지속될 가능성이 높다. 오픈 릴리스는 분배가 순수한 능력만큼 중요할 수 있음을 증명했다: 모델에 쉽게 접근할 수 있으면 커뮤니티가 튜토리얼, UI, 파인튜닝, 모범 사례를 만들어 일상 작업에 쓸 수 있게 한다. 결과적으로 대중은 이제 새 모델이 무엇인지, 어떤 데이터가 이를 형성했는지, 어떤 작업이 안전한지에 대해 더 명확히 알기를 기대한다.
다음 챕터는 “생성할 수 있나?”가 아니라 “어떤 규칙 아래에서?”가 될 것이다. 지역별 규제는 아직 진화 중이고 사회적 규범은 동의가 불균형하게 진행되고 있다—특히 동의, 출처 표기, 영감과 모방의 경계에 대해. 기술적 안전장치들도 진행 중이다. 워터마킹, 출처 메타데이터, 더 나은 데이터셋 문서화, 강력한 콘텐츠 필터가 도움이 될 수 있지만 완전한 해결책은 아니다. 오픈 모델은 혁신과 위험을 동시에 증폭시키므로, 해악을 줄이면서 실험을 얼리지 않는 방법이 계속해서 핵심 질문이 될 것이다.
오픈 생성형 AI를 사용할 때는 전문 도구처럼 다뤄라:
Emad Mostaque는 이 바이럴 물결의 상징이 되었는데, 그 전략은 명확했다: 접근성을 제공하고 커뮤니티가 이를 활용하게 하며, 개방성이 권력 역학을 바꾼다는 것을 수용하는 것이다. 생성형 AI의 미래는 이 자유와 신뢰성(믿을 수 있게 만드는 공유 책임) 사이의 긴장에 의해 형성될 것이다.
그는 Stability AI의 CEO로서 폭넓은 접근성을 옹호하는 공개 발언자 역할을 자주 했기 때문에 가깝게 연관되었다. 많은 연구자와 오픈소스 기여자들이 ‘엔진룸’ 역할(모델 연구, 데이터셋 구성, 툴링)을 맡았지만, 그는 데모와 설명, 커뮤니티 참여를 통해 사람들에게 도구를 바로 써보게 하는 ‘정문’ 역할을 자주 해왔다.
여기서 “바이럴”은 측정 가능한 패턴을 뜻한다:
이 네 가지가 모두 일어나면, 그 모델은 단순한 데모가 아니라 운동처럼 행동하기 시작한다.
호스트형 API는 호스팅된 서비스다: 프롬프트를 보내면 결과를 받고, 제공자가 가격, 쓰기 제한, 정책, 업데이트를 통제한다. 다운로드 가능한/오픈 웨이트 모델은 자체 하드웨어에서 실행할 수 있어서 다음을 얻는다:
하지만 설치, 유지보수, 안전 책임도 더 떠안아야 한다.
Stable Diffusion은 무작위 노이즈에서 시작해 단계적으로 이미지로 바꾸는 방식으로 작동한다. 학습 단계에서는 대량의 이미지–캡션 쌍에서 패턴을 학습하고, 이미지를 인위적으로 노이즈로 더럽힌 뒤 이를 단계별로 복원하는 방법을 익힌다.
생성 시에는 ‘정적(티비 잡음 같은 것)’에서 출발해, 프롬프트가 복원 과정을 안내하면서 노이즈가 점차 제거되어 프롬프트와 어울리는 이미지가 나타난다. 이는 특정 이미지를 그대로 복제하는 것이 아니라 학습한 시각적 패턴(색채, 구도, 질감, 스타일)을 따라 새 이미지를 생성하는 것이다.
코드가 오픈이지만 웨이트에 사용 제한이 있을 수 있고, 그 반대도 가능하다. 상업적 이용 조건은 코드와 웨이트 사이에서 다를 수 있다.
“충분히 괜찮은” 출력이 빨리 나오면 강력한 피드백 루프가 만들어진다. 몇 분 안에 생성하고, 프롬프트를 조정하고, 결과를 공유할 수 있다면:
속도는 실험을 습관으로 만들고, 습관은 빠르게 퍼진다.
기본 모델을 특정 목표(스타일, 캐릭터 일관성, 브랜드 룩 등)로 밀어붙이는 추가 학습이다. 실제 과정은:
웨이트가 공개되자 커뮤니티는 특화된 변형을 빠르게 만들어 배포했다.
일반적 위험으로는 딥페이크, 괴롭힘, 비합의적 성적 이미지 생성 등이 있다—모델을 로컬에서 실행하면 중앙 통제가 어려워지고, 설치가 쉬운 UI와 프롬프트 공유 커뮤니티와 결합될 때 악용이 쉬워진다. 현실적으로 완벽한 대응은 없지만 가능한 완화책은:
오픈 배포는 게이트키핑을 줄이지만, 동시에 실행 가능한 가드레일도 줄인다.
논쟁의 핵심은 학습 데이터다(저작권 있는 작품들이 허가 없이 포함될 수 있음)와, 생성물이 활동중인 예술가의 스타일을 지나치게 닮아 불공정 경쟁처럼 느껴질 수 있다는 점이다. 핵심 포인트:
실제 프로젝트에서는 라이선싱과 출처 증빙을 요구사항으로 다뤄야 한다.
“무료로 다운로드 가능”은 유지비와 인력 비용이 여전히 든다:
명확한 관리와 자금이 없으면 커뮤니티는 서로 다른 기준의 포크로 분열되고 유지보수 수준도 들쭉날쭉해진다.