KDB 미래전략연구소는 AI 학습용 데이터의 저작권 침해 이슈와 국내·외 대응 현황을 분석한 보고서를 발표했다. AI 학습 데이터의 범위가 확대되면서 저작권 침해 가능성이 커지고, 이에 따른 데이터 구매비용 증가와 법적 분쟁 위험이 AI 산업 발전을 저해할 수 있다고 지적했다. 일본 등 해외에서는 사전 이용 허락 없이 저작물을 AI 학습에 활용하는 것을 법적으로 허용하는 방안이 논의되고 있으며, 국내에서도 구체적인 논의와 활용 가이드라인 마련이 필요하다고 제시했다.
공공 AI는 개방·감사 가능·투명한 구성요소에 대한 접근(공공 속성), 공공 목적 기능(공공 기능), 민주적 통제와 집단 의사결정·책무성(공공 통제)을 결합한 디지털 공공인프라 개념으로 설명된다. 이를 위해 공공 컴퓨트(예: NAIRR, 유럽 AI Factories 등), 오픈소스/오픈웨이트 모델, 공공 유틸리티 형태의 AI 서비스 등 다양한 이니셔티브와 데이터·모델 거버넌스까지 포함한 정책 프레임이 필요하다고 제시한다. 또한 ‘완전한 공공화’가 아니라 AI 스택 전반에서 의존성을 줄이고 공공가치를 늘리는 ‘공공성의 단계(gradient)’ 접근과, 컴퓨트·데이터·모델로 나눈 3가지 경로를 제안한다.