AI에 대한 저항이 커지고 있다

(stephvee.ca)

17P by GN⁺ 3달전 | ★ favorite | 댓글 5개

인터넷이 AI 생성 저품질 콘텐츠(slop)로 넘쳐나는 가운데, 사람들이 AI에 적극적으로 저항하는 다양한 움직임이 확산 중
Reddit 커뮤니티 r/PoisonFountain은 AI 크롤러에 하루 1테라바이트의 오염 데이터를 제공하는 것을 2026년 말까지 목표로 활동 중
AI 비디오 요약기를 속이는 기법이나 소셜 미디어에서의 의도적 허위 데이터 삽입 등 다양한 형태의 저항이 등장
AI 크롤러들이 robots.txt를 무시하고 소규모 웹사이트에 DDoS 수준의 부하를 일으키는 현실이 이러한 저항의 배경
이 감정이 평화적이고 합법적인 저항 행위로 이어진다면, 실리콘밸리의 데이터 수집 방식을 바꿀 수 있다는 기대

AI 크롤러 대상 데이터 오염 커뮤니티

Reddit 커뮤니티 r/PoisonFountain 은 AI 업계 내부자를 자처하는 사람들이 만든 커뮤니티로, 가능한 한 많은 사람들이 웹 크롤러에 대량의 쓰레기 데이터(poison)를 공급하도록 독려
2026년 말까지 크롤러에 하루 1테라바이트의 오염 데이터 제공이 목표
오염 데이터의 본체는 rnsaffn.com 에 호스팅되어 있으며, AI 크롤러가 유혹될 만한 가비지 링크 사이에 배치
- 언뜻 보면 정상적인 코드처럼 보이지만, 실제로는 미묘한 오류가 포함되어 사용 불가능한 코드를 생성
- 이러한 오류를 필터링하는 것은 가능하지만 대규모로는 비용이 많이 소요됨
AI 기업들은 인간이 만든 새로운 데이터 없이는 모델을 개선할 수 없으므로, 데이터 도용의 시간과 비용을 증가시키는 것이 핵심 전략
Miasma 는 이 오염 데이터를 활용해 악성 봇에 대량의 가비지를 제공하는 도구로, 개발자는 이를 "슬롭 머신을 위한 끝없는 슬롭 뷔페"로 표현

AI 크롤러의 문제 행위

AI 크롤러를 보내는 팀들이 소규모 웹사이트에 정기적으로 DDoS 수준의 부하를 일으키고 있으며, 모든 사람의 호스팅 비용을 상승시키고 있음
robots.txt를 준수하지 않으며, 주거용 프록시 뒤에 크롤러를 숨기는 경우도 빈번
윤리적으로 훈련 데이터를 조달할 수 없다면, 어떤 웹사이트 운영자도 데이터 도용을 쉽게 만들어줄 이유가 없음

AI 비디오 요약기 오염 시도

r/PoisonFountain을 통해 알려진 영상에서, @f4mi라는 크리에이터가 YouTube 자막 루프홀을 이용해 AI 비디오 요약기를 오염 시키는 기법을 시연함
현재는 YouTube가 해당 자막 루프홀을 수정하여 이 기법은 더 이상 작동하지 않음
일시적이었지만 AI 시스템을 교란하는 데 성공한 사례로, 사람들이 적극적으로 저항을 시도하고 있음을 보여줌

소셜 미디어에서의 의도적 AI 사보타주

Reddit 등 소셜 미디어 플랫폼에서 의도적으로 허위 정보를 작성해 AI 학습 데이터를 오염시키는 행위가 증가 중
예시로, "Everybody Loves Raymond"에서 Idris Elba가 Raymond의 어머니 역을 연기했다는 명백한 허위 정보를 게시하는 사례도 있음
- 인간은 맥락상 허위임을 즉시 파악할 수 있지만, 자동화된 웹 스크레이퍼는 이를 양질의 인간 생성 데이터로 인식
- 이 데이터가 OpenAI 등으로 전달되면, 훈련 데이터셋에서 이를 제거하는 데 추가 리소스가 소요됨
산업혁명 시대 방직 노동자들이 동력 직기를 파괴한 것의 현대적 변형이라 할 수 있으며, 충분한 수의 사람들이 봇 대상 허위 정보로 공공 공간을 오염시키면 AI 기업들이 훈련 데이터 수집 방식을 재고하도록 압박할 수 있음

AI에 대한 광범위한 반감

사람들은 AI가 세상에 미치는 영향에 대해 반감을 가지고 있으며, 구체적으로 온라인 커뮤니티, 환경, 초등학교와 대학교, 정신건강 위험군, 생계에 미치는 영향에 반감을 느낌
AI 슬롭을 소비하고 생성하는 사람들도 있지만, 오프라인과 온라인 모두에서 이 기술을 혐오하고 거부하는 사람들이 훨씬 많음
혐오 감정이 좋은 결과로 이어지는 경우는 드물며, AI 배달 로봇을 발로 차거나 전복 시키는 행위나 Sam Altman의 집에 화염병을 투척한 사건 등 폭력적 행위에는 반대 입장임
다만 AI에 대한 감정이 평화적이고 합법적인 저항 행위로 전환된다면, 실리콘밸리의 행동 방식을 실제로 바꿀 가능성이 있음

후일담: Hacker News 바이럴 이후 원문 수정

이 글이 대형 뉴스 허브(Hacker News) 첫 페이지 에 올라가며 예상치 못한 대규모 트래픽이 유입됨
소수 IP 주소에서 해당 페이지에 수천 건의 요청을 보내는 악의적 서버 과부하 공격이 발생
- 저가 공유 호스팅이었다면 사이트가 완전히 다운됐을 가능성이 높았으며, 대응으로 해당 URL 트래픽을 일시 차단
AI 전문가가 아님에도 일부 댓글 참여자들이 전문가 수준의 정확성을 요구하며 과도하게 비판
- 한 댓글은 "도서관을 불태우는 집단보다 나을 게 없다"는 표현을 사용, 도서관과 지식 공유를 좋아하는 블로거에게 특히 실망스러운 반응
원래 소규모 블로그 팔로워를 위해 반AI 동향 링크를 공유한 것이 목적이었으며, 이렇게 큰 플랫폼에서 부정적 관심을 끌 줄 알았다면 게시하지 않았을 것이라는 입장
이후 AI 관련 개인 의견 게시를 자제하겠다는 결정을 내렸으며, 블로그 운영의 본래 목적인 소규모 웹(small web)에서의 즐거움에 집중할 예정
소규모 웹에서의 자유로운 의견 표현이 바이럴 확산으로 인해 위축되는 현실을 보여주는 사례

GeekNews Weekly에 포함된 글입니다. 에디터 코멘트 보기

GN⁺ 3달전 [-]

Hacker News 의견들

나는 이 사람이 커뮤니티를 찾은 점은 반갑지만, AI 반대 정서에 너무 압도된 듯한 느낌을 받음. 앞으로 30년 내내 AI를 싫어하고 막으려는 집단은 계속 존재할 것이라고 봄. 스마트폰, Internet, TV에도 늘 그런 반대층이 있었음. 한편 모델 poisoning이 정말 안정적으로 가능해진다면 그건 꽤 흥미로운 컴퓨터과학 문제라고 봄. 나는 반 AI 활동가들과 뜻을 함께하진 않지만, 공격 기법 자체에는 큰 관심이 있음. 그래서 그들이 그런 연구를 계속하면, 대의에 동의하지 않는 사람들까지도 그 논의를 진지하게 읽게 될 것이라 생각함
- 나는 모델 poisoning이 결국 halting problem 비슷한 한계에 부딪힌다고 봄. 어떤 측정 가능한 행동을 바꾸는 메커니즘이 공개되면, 시스템도 그 메커니즘을 고려해 저항하도록 학습될 수밖에 없음. 공개된 poisoning 기법은 결국 방어 훈련이나 필터링 대상으로 흡수될 가능성이 큼. 반대로 정보 자체를 심각하게 망가뜨리는 수준이어야만 효과가 있다면, 인간에게도 쓸모없는 데이터가 되어버려 실용성이 떨어짐. 그래서 이런 공격은 영향이 미미하거나, 잠깐 먹힌 뒤 곧 학습 파이프라인에 반영되어 무력화될 것이라 봄. 그래도 그 짧은 틈에서 인간과 모델이 다르게 반응하는 거친 지점을 드러내 준다는 점에서 흥미로운 CS 과제라고 느낌
- 나는 몇 년 전 여기서 가짜 게임 이름을 하나 만들어내고, 미래 AI 모델을 오염시키려고 그 게임에 대한 댓글을 여러 개 남긴 적이 있음. 정작 지금은 그 게임 이름도 기억이 안 나고, 예전 댓글을 찾으려고 More를 수백 번 누를 의욕도 없음
- 나는 Chinese 모델들이 poisoning에 더 강할 것이라 추측함. 그리고 Chinese 대중이 서구보다 훨씬 친 AI 성향이라는 점도 한몫한다고 봄
- 나는 만약 정렬되지 않은 초지능 때문에 인류가 몇 년 안에 멸종한다면, 적어도 AI를 증오하며 저지하려는 활동적 커뮤니티도 더는 존재하지 않게 된다는 식의 냉소적 농담을 던지고 싶음
- 나는 SEO가 이미 자연스럽게 LLM training과 agentic search optimization으로 변이했다고 봄. 그 점이 지금 벌어지는 흐름의 핵심이라는 느낌
나는 poisoning 시도가 너무 엉뚱한 곳에 에너지를 쓰는 일처럼 보여서 안타까움. 이미 훈련에 쓸 비오염 데이터는 충분히 많고, 새 콘텐츠도 현실 세계의 자동 수집이나 아프리카 대형 작업장에서 품질 관리된 노동으로 계속 생성되고 있다고 봄. 그래서 오래된 인터넷을 더럽히는 일은 가능해도, 시간의 화살 자체를 되돌리진 못한다고 생각함. 게다가 이제는 API와 공개 announce federation 중심의 새로운 Internet이 커지고 있어서, 그런 전통적 poisoning의 중요성은 점점 줄어든다고 느낌
- 나는 이 말이 흥미롭다고 느낌. AI labs는 새로운 인터넷 콘텐츠를 얻으려고 정말 절박해 보이고, 돈만 받으면 벽으로 둘러싸인 플랫폼에서도 데이터를 사오려 함. 심지어 동의가 없어도 가져가려 드는 모습까지 보임. 남용적이고 교묘한 scraping이 지금 엄청나게 늘어났다고 느낌
- 나는 콘텐츠가 많다는 말과 별개로, 인터넷에 무언가를 올린 사람들은 허락하지 않은 AI crawler를 막느라 고생하고 있다고 봄. 많은 경우 단순한 요청 폭주로부터 인프라를 지키기 위해서라도 막아야 하는 상황임. 그런데 AI crawler는 접근 거부 신호를 잘 따르지 않으니, 자기 콘텐츠를 학습에 쓰이게 하고 싶지 않은 소유자 입장에서는 가능하다면 poisoning이 꽤 합리적인 대응처럼 보임. 어쩌면 crawler를 쫓아낼 수 있는 거의 유일한 방법일 수도 있다고 느낌
- 나는 비오염 콘텐츠가 충분하다는 말 자체는 맞다고 봄. 다만 내가 만져본 사례들로 보면, 사람 눈에는 잘 안 띄고 scraper에는 관련 있어 보일 만한 내용을 숨겨두는 것만으로는 전체 데이터셋이나 모델을 의미 있게 오염시키긴 어렵다고 느낌. 그래도 최소한 내 사이트의 “scraper 요청 남발하지 말아 달라”는 신호를 무시했을 때 얻는 순이익을 0이나 약간의 손해로 만들 수는 있다고 봄. 안 되더라도 구현 자체가 꽤 재미있는 놀이였음. 또 자동화로 poisoning하려는 사람들에게 말하자면, 무작위 단어와 문자는 필터링으로 쉽게 제거되므로 잘 안 먹힘. 대신 현재 페이지와 주변 페이지의 내용을 재배열하고 약간의 추가 조각을 섞는 방식은 토큰 간 연결을 약화시킬 가능성이 더 있어 보임. 그리고 일부 scraper는 노골적 욕설이 있으면 페이지 전체를 버리기도 하니, 봇만 보게 되는 위치에 몇몇 불쾌한 문자열을 뿌리는 방식이 일부에는 효과가 있을 수 있음. 물론 이런 모든 방법이 bandwidth를 잡아먹는 resource hogging 자체를 막아주진 못함
- 나는 "model collapse"를 살펴보라고 권하고 싶음. 요즘처럼 AI 생성물이 넘쳐나는 환경에서는 콘텐츠가 많다는 사실만으로는 충분한 학습 자원이 되지 않을 수 있다고 봄. 게다가 방대한 데이터가 점점 비공개화되거나 paywall 뒤로 들어가고 있는 점도 중요하다고 느낌
- 나는 Anthropic도 소량 샘플 poisoning 문제를 직접 다루고 있다는 점이 흥미롭다고 봄. 관련 자료로 https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison을 바로 참고할 만하다고 느낌
나는 예전 해커 문화의 주된 의제가 DRM, DMCA, patent troll, PGP export control처럼 정보를 쓰기 어렵게 만드는 장벽을 없애는 일이었던 시절을 기억함. “Information wants to be free”가 표어처럼 통하던 때와 비교하면, 지금은 기업이 윤리적으로 training data를 못 구하면 웹사이트 운영자가 훔치기 쉽게 해줄 이유가 없다는 정서가 커진 점이 정말 큰 전환처럼 보임. 25년 전에는 이런 변화가 올 줄 예측하기 어려웠을 것 같음
- 나는 이걸 모순이라고 보는 시각이 늘 잘 와닿지 않았음. 누구나 부자가 되길 바라는 사람과, 자신만 부자가 되고 남들은 더 가난해지게 만드는 계획을 세우는 사람을 구분하면 이해가 쉬움. 자유로운 정보 접근을 지지하는 사람이, 다른 사람들의 정보 접근 능력을 해치고 출처를 숨기거나 왜곡하는 기업적 데이터 활용에 반대한다고 해서 그게 모순은 아니라고 봄. 저작권이 사라지고 창작물이 공공재가 되며 기업도 정보를 독점하지 않는 세상이 된 것이 아니라면, 이건 입장 변화라기보다 일관된 적용이라고 느낌
- 나는 이 현상을, 공동체를 파괴하려는 사람들을 배제할 강한 메커니즘이 없는 문화에서 벌어지는 일로 봄. 뱀파이어를 집 안에 들여놓고 왜 목이 아픈지 놀라는 꼴이라는 비유가 떠오름
- 나는 당시 사람들은 공유와 증여의 경제를 만들고 싶어 했다고 봄. 다만 그 공유 경제에서 악의적 행위자를 막아내지 못했고, 이상주의가 사익 추구자에게 탈취되자 실망하고 씁쓸해진 것뿐이라 생각함. 그래서 지금의 반발이 그리 이상하게 느껴지지 않음
- 나는 여전히 “information wants to be free” 쪽에 가까운 편임. 오픈소스 라이선스로 소프트웨어를 공개해 놓고 LLM이 그것을 학습한다고 분노하는 사람들은 잘 이해되지 않음. 예전 Google이 소스코드를 색인할 때는 비교적 조용했는데, 아마 그때는 트래픽이 돌아와서 돈이 되었기 때문이라 봄. 그래서 이 논쟁은 철학보다는 누가 돈을 가져가느냐의 문제에 더 가까워 보이고, 나는 거기에 큰 관심이 없음. 오픈소스의 핵심 가치는 AI를 통해서든 다른 방식으로든 누구나 배울 수 있게 하는 데 있다고 느낌
- 나는 이것이 원래 해커 ethos를 배반하는 일이라는 주장에 동의하지 않음. “Information wants to be free”는 해커 ethos의 일부일 뿐 전부는 아니며, cracking과 무관한 다른 성향도 많다고 봄. 또 서버에 놓인 정보는 공짜 맥주처럼 무료가 아니고, 서버 가용성과 비용이 실제로 듦. 탐욕적인 행위자에게 불이익을 주는 장치를 만드는 일은 서버 운영자의 정당한 권한이자 흥미로운 tit-for-tat 문제라고 느낌. 게다가 이런 poisoning 대응은 정부 개입을 부르는 방식이 아니라 개인이 직접 맞대응하는 형태라서, 그 점도 해커적 성향과 잘 맞는다고 봄. 그러니 정보 가용성의 한 측면과 우연히 충돌하더라도, 이런 LLM 저항은 오히려 원래 해커 정신 안에 들어간다고 생각함
나는 AI 저항을 키우는 가장 쉬운 방법이 Dario Amodei와 Sam Altman을 TV에 내보내 그냥 말하게 두는 것이라고 느낌
- 나는 거기에 Alex Karp까지 자율무기 홍보에 투입하면 완벽한 삼위일체가 된다고 보는 쪽임
- 나는 왜 그렇게 느끼는지 더 듣고 싶음. 일상 사람들과 잘 연결되지 않음, 인센티브가 어긋남, 직접적으로 말하지 않음, 선출직 지도자보다 더 큰 권력을 가짐 같은 이유를 떠올려 봄. 다만 인물 평가에서는 Amodei와 Altman을 한데 묶고 싶지 않음. 내 눈에 Altman은 세련되고 유능하지만 그래서 오히려 불안하고, 아이디어보다 사람을 따르게 만드는 비도덕적 분위기가 있음. 반면 Amodei는 성품과 이상으로 사람을 설득하는, 선의의 geek처럼 느껴짐. 미디어 대응은 어색하지만 오히려 자기 자신으로 말하는 듯해 괜찮게 보임. 물론 둘 다 더 비판할 지점은 많음. Dario는 AI 미래 위험에 대해 아직 충분히 멀리 가지 않는 듯하고, Altman은 영리하고 능력 있지만 조작적이라는 첫인상을 줌. 그래도 나는 Dario가 corporate leader 중 alignment를 가장 진지하게 대하는 인물 중 하나라고 봄. 직접 자금을 대고, 기술도 이해하고, 실제 연구의 본질을 아는 사람처럼 보임. 회사 CEO가 현업의 핵심 업무를 실제로 수행할 역량까지 가진 경우가 얼마나 드문지 생각하면, 이 점은 꽤 특별하다고 느낌
나는 AI를 직원들에게 더 많은 일을 뽑아내기 위한 corporate tool로 봄. 동시에 직원들에게 자신이 turbo-charged dev가 된 듯한 착각을 심어주는 장치 같다고 느낌. 요즘 tech industry는 인류를 진지하게 개선하려는 노력보다 돈이 몰린 서커스에 더 가깝다고 봄
- 나는 적어도 제정신인 프로그래머들 사이에서는 그런 “turbo-charged dev” 신화를 믿지 않는다고 느낌. 대부분 이 가장극이 결국 돈벌이 수단이라는 점을 뻔히 보고 있다고 생각함
나는 이런 poisoning 운동이 slacktivism에 가깝다고 느낌. 노동계급의 일을 compute로 대체하고, compute는 순수 자본이니 결국 자본가 계급이 노동계급의 목을 조르는 구조라는 분석 자체는 어느 정도 이해함. 그리고 자본가들이 실제로 그런 방향을 바라고 있을 수 있다고도 생각함. 하지만 그렇게 본다면, 모델을 조금 오염시키는 정도로는 지금 벌어지는 일을 정면으로 다루는 데 한참 부족하다고 느낌
나는 이 흐름을 Reddit에서 특히 강하게 봄. 어떤 커뮤니티는 AI 요약 댓글을 붙이고 AI 작성 글을 장려할 정도로 친 AI이고, 다른 subreddit들은 신중론 또는 노골적 반 AI 쪽으로 움직임. 사진 커뮤니티는 자기 작업이 AI로 의심받는 문제를 겪고, 프로그래머 커뮤니티는 대체로 좋아하면서도 동시에 회의적임. 결국 전통적인 subreddit들도 각자 AI 스펙트럼 어디쯤엔가 자리를 잡아가고 있다고 느낌. 예시로 https://www.reddit.com/r/vibecoding/, https://www.reddit.com/r/isthisAI/, https://www.reddit.com/r/aiwars/, https://www.reddit.com/r/antiai/, https://www.reddit.com/r/photography/comments/1q4iv0k/what_do_you_say_to_people_who_think_every_photo/, https://www.reddit.com/r/webdev/comments/1s6mtt7/ai_has_sucked_all_the_fun_out_of_programming/ 같은 곳이 떠오름
- 나는 이게 Reddit, 더 넓게는 인간 집단사고의 전형처럼 보임. 사람들은 미묘한 뉘앙스를 다루기보다, 빨리 1차원 선 위 어딘가에 서거나 두 편 중 하나로 분류되길 원한다고 느낌
나는 언젠가는 AI와 그것이 세상에서 맡아야 할 역할에 대해 더 섬세한 대화를 나눌 수 있기를 바람. 지금은 거의 양극단만 존재하는 듯한 분위기임. AI를 세상에서 완전히 제거하자는 입장과 모든 걸 넘겨주자는 입장 사이 어딘가에서, 책임 있는 사용과 사회적 완충책, 에너지 소비 문제 같은 현실적 논의를 하고 싶음
- 나는 Venture capital이 AI가 세상을 장악하는 시나리오에 베팅했기 때문에, LLM의 보수적이고 제한적인 사용 방식은 당분간 투자받기 어렵다고 봄. 그런 신중한 사용 사례에 돈을 넣는 행위 자체가 기존 핵심 투자들의 가치를 깎는 신호가 되기 때문이라는 미묘한 이유도 있다고 느낌
- 나는 대체로 바로 그 중간 지점에 서 있음. AI crawler와 그 기업들은 robots.txt를 존중해야 하고, 환경과 공급망에 악영향을 줄 정도로 무한 확장해서는 안 된다고 봄. 동시에 모델을 신중하게 쓰는 데는 분명 가치가 있다고 느낌. 예를 들어 Linux 서버에서 이상한 문제를 추적할 때, 항상 긴 시간과 정신력을 쏟고 싶진 않을 수 있음. 그래서 나는 AI를 의식적으로 필요한 순간에만 쓰고 싶은데, Microsoft가 Copilot을 끊임없이 밀어붙이는 전략은 정말 싫음. 매 순간 효율을 올리라고 상기시키기보다, 내가 적절하다고 느낄 때만 쓰고 싶음
- 나는 예전에 AI를 상상할 때 떠올리던 용도가 이런 것이 아니었다고 느낌. 원래는 큰 문제를 해결해주는 장대한 비전이 있었음. 그래서 지금은 책임 있는 AI 배치를 밀어야 한다고 봄. 위험이 낮은 영역에서 시작해, 덜 재앙적인 상황에서 충분히 작동함이 검증된 뒤에 더 중요한 분야로 올려가야 한다고 생각함
- 나는 이 사이트에 참여하는 사람에게서 이런 의견이 나와서 조금 의외였음. 오히려 나는 여기서야말로 그런 중간 지대가 가장 자주 드러난다고 느꼈기 때문임. 지난 1년 사이에도 막연한 손짓 수준에서, 이제는 AI를 받아들이되 문제를 파악하고 대응책을 고민하는 분위기로 꽤 이동했다고 느낌. AI가 제대로 활용되면 대단한 도구라고 보지만, 도구를 이해하지도 못한 채 모두의 손에 마구 쥐여주는 현재 방식은 무섭다고 생각함. 아마 이 커뮤니티에도 비슷한 감각을 가진 사람이 적지 않을 것이라 짐작함
나는 원문 블로그의 분노도 과하지만, 이런 poisoning 시도가 모델 훈련에 조금도 악영향을 못 줄 것이라고 진심으로 믿는 태도 역시 기술 이해가 부족해 보여서 씁쓸하다고 느낌
- 나는 poisoning이 절대 통하지 않는다고 그렇게 자신할 수는 없다고 봄. 적어도 관련 사례를 보면 가능성을 완전히 닫아둘 일은 아니라는 느낌이며, 예시로 https://www.reddit.com/r/BrandNewSentence/comments/1so9wf1/comment/ogrqpxz/를 떠올림
- 나는 분노 그 자체를 cringe하다고 보는 태도에는 동의하기 어려움. 분노를 통째로 유치하다고 치부하면 현실감과 도덕감에서 멀어지는 길로 갈 수 있다고 느낌
- 나는 오히려 ChatGPT로 메시지, 이메일, 이력서를 대신 쓰게 하고, 현업 소프트웨어 개발자가 vibe coding으로 앱 전체를 만들며, LLM에서 AGI가 곧 나온다고 떠드는 쪽이 더 cringe하다고 느낌
나는 “Resistance is futile”라는 농담을 던지고 싶으면서도, 동시에 AI가 실제로 커뮤니티를 망가뜨리고 있다는 주장에는 꽤 공감함. 예를 들어 YouTube는 신고 처리마저 AI에 돌려서, 악의적 행위자가 남의 원본 영상을 자기 것이라고 주장하며 demonetize로 수익을 빼앗을 수 있게 만들고 있음. Davie504 같은 유명 YouTuber도 그런 일을 겪었고, 이의 제기조차 다시 로봇이 처리하는 구조라 답답함
- 나는 YouTube의 이런 문제는 LLM 훨씬 이전부터 있었다고 봄. 저작권 strike 시스템은 원래부터 망가져 있었음. 그래서 임의의 tech 문제를 골라 전부 AI 탓으로 돌리는 건 다소 부정확하다고 느낌